别闹了，AIGC杀不死艺术家
发布时间：2022-11-25 23:30:48 所属栏目：外闻 来源：互联网
导读： AIGC生成内容能取代插画师、设计师的工作吗？或者更疯狂一点，AI 能批量生产艺术作品，乃至从根本上颠覆艺术市场吗？
关于AIGC的爆红我们已经和科技界探讨的足够多，今天我们
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AIGC生成内容能取代插画师、设计师的工作吗？或者更疯狂一点，AI 能批量生产艺术作品，乃至从根本上颠覆艺术市场吗？ 关于AIGC的爆红我们已经和科技界探讨的足够多，今天我们把目光转向从业者——AI能否取代他们的工作？ 下面是他们的回答。 画家自己下笔之前都不知道会发生什么，AI如何能知道？又如何计算出来？ AI不能绘制的东西 当我询问能否清楚地辨认AI和人类绘画作品的时候，建筑系大四的吴佳佑给出了非常明快的肯定答案。吴佳佑正在申请英国伦敦皇家艺术学院的研究生，而他提交的申请作品之一即是一个由AI辅助创作的交互式网站，访问的人可以在图像搭建而成的互动页面中探索由他设计的故事，而组成网站的所有图像都由 Disco diffusion 和 MidJourney 这两个2022年大火的AIGC人工智能生成工具制作。  “AI生成图像在整体光影、结构以及色彩上的表现在我看来无可挑剔，但很多细节经不起推敲。”对拥有绘画功底，又经常使用AI工具的吴佳佑来说（他的交互式网站制作花费了四个月的时间，期间用AI生成了数千张图），目前AI生成图片迥异于人类的风格是显而易见的。 “细节上经常出现色块堆积，过度不自然和线条粗细变化不均匀这样的问题。”吴佳佑拿着我给的几张在推特上颇受好评的AI生成图像逐字句的点评起来，虽然只有大四，但他的口吻很自信。 对一个美术门外汉来说，这样的细节（尤其你很多时候需要放大作品观察）可能并不重要，但对专业人士来说，差别是显著的。“我给同学说了窍门后，大家不管有没有美术功底，基本上都能看出来。AI生成的图像看不出绘制的前后顺序，因为它背后没有人类绘画的基本逻辑支撑。”吴佳佑说。 问题的根源可能来自算法本身。目前的主流AIGC工具都采用了diffusion model 扩散模型，它的训练基于有文字描述的图片数据，通过对图片反复降噪，AI学习如何生成符合文字描述的图片。由于文字描述往往是整个图片的内容，因此AI深度学习的结果会对整体图片结构和光影的把握比较良好，而相对的在细节上就会失准，因为这些细节往往缺乏文字描述，又相当复杂多变。 这可能是在日漫界最近热炒的AI三大画图难题的来历。所谓三大难题，指的是目前的AI模型不能完成的三种主题创作：萨菲罗斯游泳、樋口円香吃拉面和哭泣的美少女吃蛋糕。AI模型在输入相关指令后往往会生成让人啼笑皆非的图片。 其实AI 不能完成的创作远不止这三种，比如如果你让AI生成游泳的三文鱼，那它大概率给你的图片将会是三文鱼片而不是活蹦乱跳的鱼。 AIGC这些人类看来非常匪夷所思的错误同样要归因于算法，一旦给出的指令过于偏狭，比如日漫中较少表现的水中游泳动作，或者其画面内容存在较为复杂多变的物理交互逻辑，比如“吃拉面”图像意味着同时处理人物、手指、面条和筷子这几个在AI看来都属于线条的内容时，AI大概率会存在翻车的现象，因为训练算法所用的样本集可能较少涵盖相关内容，而扩散模型对复杂细节线条交互变化的理解还相当初级。 但细节往往是决定画家艺术风格和水平的决定性因素之一。插画师元元是少见的迄今仍然坚持纯手绘作图的职业画师，研究生毕业于清华美院的元元讲述了科班美术生的结构、线条色彩和细节是如何被训练的——因循着与AI生成完全不同的逻辑。 “老师会让你以操场为主题画十幅同样的画，一开始你会想要把每一条跑道线，按照透视、光影结构完整的画出来，但到某一个时刻，你会想要去若隐若现地处理某些跑道线，有些留白，有些加重，有些干脆去掉。”元元说，“很多时候画家追寻的是这种主观感受，作品生动不是说要画的和真实世界一模一样。” 绘画的过程不仅考验画家个人的技巧（这部分AI很好达到），画家作为个人，他的感受，心境乃至成长历程、教育背景等都发挥了影响，这些数据量之庞大都是AI所无法计算的。更何况，对元元来说，真正的创作过程在于打破某些规则和逻辑，“国画中很多时候松弛的闲闲一笔就是远山，层云。此处留白，彼处着墨，很多时候画家自己下笔之前都不知道会发生什么，AI如何能知道？又如何计算出来？” 剥离所谓“低效率工作”意味着什么？ AI可以模仿的东西 就像对人工智能伦理的讨论一样，科技界对AIGC内容对艺术性的冲击的讨论也经常是模棱两可的。技术至上主义者（硅谷的一大部分人）几乎回避了有关艺术性的讨论，对他们来说不断而持续的精进深度学习算法才是重要的事情。随着数据集和算法的优化，艺术性似乎同样能被01的字符所表达。 某种意义上他们成功了，甚至连谷歌最新推出的基于扩散算法的 imagen video 模型在生成视频方面都能够模仿艺术家风格（比如一只以梵高风格绘就的猫咪在吃东西），而使用AI 辅助创作在许多游戏美术师的工作中已经是通行惯例。在多家大厂有过游戏制作经验的阿丁在谈到AIGC时频繁提到一个词——“喂图”，意思是在游戏人物形象设计的最初——尤其针对一闪而过的NPC人物，美术设计会给AIGC工具输入很多参考图学习，进而快速生成符合游戏要求的结果。 “虽然还要经过后期的调整，但AI现在确实已经取代人力开始承担这部分的工作量了。”阿丁说，他们目前使用较多的工具是较为侧重二次元风格训练的novel AI ，它基于目前最火的 stable diffusion 模型，数据集由500多万张带有文本标记的图片组成。 然而通过“喂图”训练的AIGC模型充满了争议。10月7日，推特用户@BG_5you 基于刚过世的韩国著名漫画家金政基作品使用 Stable Diffusion训练出了金政基风格的绘画模型，此举引来的网友的如潮恶评，而紧接着10月底，工程师Ogbogu Kalu 因为把迪士尼签约画师Hollie Mengert的作品未经同意后抓取训练出可以批量生成 Mengert画风的模型再度冲上热搜。 （编辑：威海站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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