去年夏季，一副名為《太空歌劇院》的AI畫作在一項比賽中獲獎，由此也拉開了AIGC（人工智能生成內容）的新時代，第一次讓外界意識到AI原來已經如此強大。在有了AI的幫助後，畫畫已然不再是一個需要一定天賦和專業訓練的事情，而是變為了人人皆可參與。然而AI繪畫也不是完全沒有門檻，且不提需要RTX 3080/4090等配備大容量顯存的顯卡提供算力，更是還要完成本地化部署。
沒錯，Midjourney、Stable Diffusion等當下流行的AI繪畫工具是有使用條件的，並且這一門檻也阻擋了不少人體驗人工智能的魅力。但現在如果你使用的是Chrome瀏覽器，那麼谷歌的一項更新或許會讓人工智能的本地化部署變為“有手就行”。
日前谷歌方面宣佈，在Chrome 113 Beta版本中正式啟用全新的WebGPU圖形API，用於在網絡上進行高性能3D圖形與數據並行計算。
簡單來說，在Chrome 113 Beta版本中，Chrome瀏覽器可以藉助webGPU直接允許網頁訪問電腦的顯卡，並承諾在相同的圖形級別減少JavaScript負載，讓機器學習模型的推理性能提高三倍以上。眾所周知，所有顯卡都要安裝對應的驅動程序，只有顯卡驅動與應用程序以圖形API的形式互相通信，才能讓顯卡完成圖形渲染、並行計算等工作。
而WebGPU則是基於瀏覽器的圖形API，並可用於硬件加速圖形和計算。與微軟的Direct3D 12、蘋果的Metal，以及Vulkan這三大現代圖形API一樣，WebGPU允許直接在顯卡GPU上渲染並訪問高級功能。
事實上，WebGPU的誕生源自Web平臺的圖形渲染能力沒有跟上現代硬件的發展，為此谷歌、Mozilla、微軟等公司在 W3C“Web GPU”社區小組的框架下，自2017年開始研發，經過了6年的努力才讓網頁圖形技術翻開了新的篇章。
最初Web平臺上實現圖形功能依靠的是Flash，通過移動HTML元素來實現動畫。到了2006年，一位Mozilla旗下的開發者做了一個個人項目，用HTML Canvas標籤實現了OpenGL ES的原型，他將這個項目叫做Canvas3D，並且隨後在2011年該項目演化出了WebGL。而WebGL的出現也讓web平臺終於有了一個可堪一用的圖形技術，也成為了彼時網頁遊戲爆發式增長的助推器。
其實WebGL思路很簡單，就是依靠瀏覽器的內核對OpenGL ES版本做打包和封裝，然後就可以讓瀏覽器裡的前端開發者直接用Web環境去調用底層的圖形學能力，最終展示3D圖形內容。目前Web平臺上廣泛使用的WebGL 2.0是2017年上線，它對標的是SIGGRAPH 2012專業圖形大會上發佈的3D圖形標準規範OpenGL ES 3.0。
但要知道，源自上世紀90年代的OpenGL幾乎已經被PC和智能手機拋棄，現在主流的圖形API則是Direct12、Meta和Vulkan。
換而言之，Web環境的3D渲染和Native環境有著5年以上的差距，在PC遊戲、手機遊戲的畫面日趨擬真的情況下，Web遊戲的表現則只能用幾乎十年如一日來形容，有著十分明顯的性能瓶頸。在這樣的情況下，坐擁Chrome的谷歌就坐不住了，作為吃下Web端最大一塊蛋糕的既得利益者，其在2016年就產生了用新API來代替WebGL的想法，也就是WebGPU的前身WebGL Next項目。
與WebGL一樣，WebGPU的思路就是對三個現代圖形API直接打包，然後在實現跨平臺的同時，讓瀏覽器直接可以調用這三個現代圖形API的能力，實現高質量的渲染效果，並調用GPU的強大計算能力。根據開發者的實際測試顯示，在“渲染”層面WebGPU比WebGL快了3倍以上，而在“計算”領域WebGPU則比WebGL快50倍以上。
那麼對於普通用戶來說，Chrome支持WebGPU到底對於未來的體驗會有怎樣的影響呢？藉助完全開放了顯卡能力的WebGPU，瀏覽器將能夠直接利用GPU實現各式各樣的命令，其中最直觀的效果，就是3D圖形渲染能力會迎來質的飛躍、即頁遊的畫面表現可能會迎來大幅提升。不過隨著手機遊戲的蓬勃發展，如今頁遊的生態位已經被擠佔，所以即使未來後者的上限會更高，可能也不會有太多開發者願意加入其中。
因此在許多業內人士看來，WebGPU落地的最大意義將在於人工智能方面。根據谷歌的說法，WebGPU提供了“機器學習模型推理的三倍以上的改進”。更為重要的是，有了WebGPU，Stable Diffusion的本地化部署可能就真的只用動動鼠標就行。
從目前來說，AI繪畫確實已經進入尋常百姓家，不再是實驗室中的產物，但對於絕大多數用戶而言，在自己的電腦上用Stable Diffusion繪製出一幅蘊含個人創作理念的作品，依然是有一定門檻的。
由於Stable Diffusion不是一個應用程序，而是純代碼界面，所以也不是下載即可用。用戶需要先在電腦裡配置Python環境，安裝用來克隆下載github項目的git，比如基於Stable diffusion的可視化操作項目Stable diffusion WebUI，還需要下載NVIDIA顯卡用來跑算法的依賴程序CUDA，到此為止，Stable Diffusion才能被打開。
但在Chrome支持WebGPU後，上述這一系列步驟都可以被省略，瀏覽器直接就能借助NVIDIA顯卡調用AI繪畫所需要的算力和功能。或許，未來真的會是人人都能成為“小畫家”。
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