去年夏季，一副名为《太空歌剧院》的AI画作在一项比赛中获奖，由此也拉开了AIGC（人工智能生成内容）的新时代，第一次让外界意识到AI原来已经如此强大。在有了AI的帮助后，画画已然不再是一个需要一定天赋和专业训练的事情，而是变为了人人皆可参与。然而AI绘画也不是完全没有门槛，且不提需要RTX 3080/4090等配备大容量显存的显卡提供算力，更是还要完成本地化部署。

没错，Midjourney、Stable Diffusion等当下流行的AI绘画工具是有使用条件的，并且这一门槛也阻挡了不少人体验人工智能的魅力。但现在如果你使用的是Chrome浏览器，那么谷歌的一项更新或许会让人工智能的本地化部署变为“有手就行”。

日前谷歌方面宣布，在Chrome 113 Beta版本中正式启用全新的WebGPU图形API，用于在网络上进行高性能3D图形与数据并行计算。

简单来说，在Chrome 113 Beta版本中，Chrome浏览器可以借助webGPU直接允许网页访问电脑的显卡，并承诺在相同的图形级别减少JavaScript负载，让机器学习模型的推理性能提高三倍以上。众所周知，所有显卡都要安装对应的驱动程序，只有显卡驱动与应用程序以图形API的形式互相通信，才能让显卡完成图形渲染、并行计算等工作。

而WebGPU则是基于浏览器的图形API，并可用于硬件加速图形和计算。与微软的Direct3D 12、苹果的Metal，以及Vulkan这三大现代图形API一样，WebGPU允许直接在显卡GPU上渲染并访问高级功能。

事实上，WebGPU的诞生源自Web平台的图形渲染能力没有跟上现代硬件的发展，为此谷歌、Mozilla、微软等公司在W3C“Web GPU”社区小组的框架下，自2017年开始研发，经过了6年的努力才让网页图形技术翻开了新的篇章。

最初Web平台上实现图形功能依靠的是Flash，通过移动HTML元素来实现动画。到了2006年，一位Mozilla旗下的开发者做了一个个人项目，用HTML Canvas标签实现了OpenGL ES的原型，他将这个项目叫做Canvas3D，并且随后在2011年该项目演化出了WebGL。而WebGL的出现也让web平台终于有了一个可堪一用的图形技术，也成为了彼时网页游戏爆发式增长的助推器。

其实WebGL思路很简单，就是依靠浏览器的内核对OpenGL ES版本做打包和封装，然后就可以让浏览器里的前端开发者直接用Web环境去调用底层的图形学能力，最终展示3D图形内容。目前Web平台上广泛使用的WebGL 2.0是2017年上线，它对标的是SIGGRAPH 2012专业图形大会上发布的3D图形标准规范OpenGLES3.0。

但要知道，源自上世纪90年代的OpenGL几乎已经被PC和智能手机抛弃，现在主流的图形API则是Direct12、Meta和Vulkan。

换而言之，Web环境的3D渲染和Native环境有着5年以上的差距，在PC游戏、手机游戏的画面日趋拟真的情况下，Web游戏的表现则只能用几乎十年如一日来形容，有着十分明显的性能瓶颈。在这样的情况下，坐拥Chrome的谷歌就坐不住了，作为吃下Web端最大一块蛋糕的既得利益者，其在2016年就产生了用新API来代替WebGL的想法，也就是WebGPU的前身WebGL Next项目。

与WebGL一样，WebGPU的思路就是对三个现代图形API直接打包，然后在实现跨平台的同时，让浏览器直接可以调用这三个现代图形API的能力，实现高质量的渲染效果，并调用GPU的强大计算能力。根据开发者的实际测试显示，在“渲染”层面WebGPU比WebGL快了3倍以上，而在“计算”领域WebGPU则比WebGL快50倍以上。

那么对于普通用户来说，Chrome支持WebGPU到底对于未来的体验会有怎样的影响呢？借助完全开放了显卡能力的WebGPU，浏览器将能够直接利用GPU实现各式各样的命令，其中最直观的效果，就是3D图形渲染能力会迎来质的飞跃、即页游的画面表现可能会迎来大幅提升。不过随着手机游戏的蓬勃发展，如今页游的生态位已经被挤占，所以即使未来后者的上限会更高，可能也不会有太多开发者愿意加入其中。

因此在许多业内人士看来，WebGPU落地的最大意义将在于人工智能方面。根据谷歌的说法，WebGPU提供了“机器学习模型推理的三倍以上的改进”。更为重要的是，有了WebGPU，Stable Diffusion的本地化部署可能就真的只用动动鼠标就行。

从目前来说，AI绘画确实已经进入寻常百姓家，不再是实验室中的产物，但对于绝大多数用户而言，在自己的电脑上用Stable Diffusion绘制出一幅蕴含个人创作理念的作品，依然是有一定门槛的。

由于Stable Diffusion不是一个应用程序，而是纯代码界面，所以也不是下载即可用。用户需要先在电脑里配置Python环境，安装用来克隆下载github项目的git，比如基于Stable diffusion的可视化操作项目Stable diffusion WebUI，还需要下载NVIDIA显卡用来跑算法的依赖程序CUDA，到此为止，Stable Diffusion才能被打开。

但在Chrome支持WebGPU后，上述这一系列步骤都可以被省略，浏览器直接就能借助NVIDIA显卡调用AI绘画所需要的算力和功能。或许，未来真的会是人人都能成为“小画家”。

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