除了生成指定图像，现在的AI还能“想象”出画框之外的场景。此前AI绘图“DALL-E”添加了“outpointing”功能，为系统带来了拓展任何给定图片边界的功能。其中传阅最为广泛的作品莫过于《带珍珠耳环的少女》一图。
Dreambooth则能够“记住”用户输入图片中的物体，然后把此物体作为关键词套用到创作中。YouTube知名博主 Corridor Crew 就做了尝试，将成员照片“投喂”给Dreambooth后，就能将其作为关键词搭配任意风格和场景生成图片。
微软亚洲研究院提出的NUMA，可以基于给定的文本、视觉图等素材生成图像或视频，还可以进行图像补全、视频预测等等。在此基础上，微软亚洲研究院将其升级为NUMA-Infinity，可以生成任意大小的高分辨率图像或长时间视频。
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清华大学相关团队则针对现有技术方法进行改进，开发出Thin-Plate Spline Motion Model for Image Animation技术。其功能体现于可以驱动图片人像做表情，甚至驱动身体做动作。
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此外也有基于现有软件代码进行自定义后的“船新版本”。例如基于AI 绘画“DIsco Diffusion 5.6”源代码的软件“AI作画离线版V3.9”，除了具备基础的作画功能，还可以将AI生成图片转换为3D视频，调整参数设置可以设置视频时长和镜头位置。
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再比如StoryDall-e可以在不同图像中生成同一角色。按照这样，在保持同一角色的情况下输入不同指令便能形成一副连贯且具备故事性的作品。
自从AI绘画在网络上“走红”之后，人们讨论重点往往围绕着其对绘画行业的影响，但仍有大量AI技术者帮助AI绘画快速发展。结合以上诸多例子便不难看出， AI绘画不仅在技术层面迅速提升，也在逐渐深入到绘画行业各个方面，寻找这项技术更丰富的应用可能。纵使目前AI绘画仍处于探索阶段，并且确实存在着一些未能解决的问题，但技术进步的脚步是无法阻挡的， AI绘画这一新事物也将在一番突飞猛进的发展后，在争议声中找到它该前进的方向，走向更广阔的舞台。而人们现在忧虑的问题，自然也会在那时找到解决办法，毕竟AI只是用大量数据接近现实的一种工具，而人才是赋予其想象力的根源。
