逆向绘画技术的核心在于其基于扩散模型的逆绘画方法。该技术通过学习真实艺术家的绘画视频，结合文本和区域理解来定义绘画“指令”，并利用基于扩散的渲染器更新画布，从而生成类似于人类艺术家绘画过程的视频。

据悉，逆向绘画技术主要分为指令生成和画布渲染两个阶段。在指令生成阶段，模型通过比较目标画作和当前画布的状态，生成精准的文本指令和区域掩码，确保只在画布上合适的区域进行绘制。而在画布渲染阶段，则利用第一阶段生成的指令来更新画布，采用先进的去噪扩散概率模型技术，逐步从噪声图像中去除噪声，生成连续的图像帧，从而呈现出完整的绘画过程。

逆向绘画技术的出现，不仅展示了AI在艺术领域的巨大潜力，也引发了关于艺术创作和原创性的深入思考。有人担心艺术家可能对此感到愤怒，认为AI技术可能威胁到他们的创作地位；但也有人认为，这项技术为学习绘画提供了非常有帮助的工具，甚至可以用来“破解”一些大师遗作，学习隐藏或失传的技术，为绘画艺术的传承和发展带来新的机遇。