文|文景網娛

編輯|志高

AI作畫有多笨拙？不僅將三文魚洄游”演繹為三文魚刺身漂浮在河中，還將小朋友識別成寵物、在求婚儀式上將穿著白衣服的女主角畫成了一根柱子、將懷抱嬰兒的男子變成了一個動漫美女……當AI作畫的相關作品在短視頻、社交媒體不斷涌現，AI作畫似乎也靠著吐槽成功出圈。

AI到底能成嗎？

從三天到十幾秒，AI的自我迭代

AI作畫當前發展到了怎樣的水平？

半個世紀以來，人們一直在追尋如何讓機器更加自然地做出畫作。2012年，彼時還在Google的科學家吳恩達和同事一起進行了一場關于AI作畫的實驗，通過聯手1.6萬個CUP訓練了一個深度神經學習網絡，在耗時整整3天之后，得到了一個可以生成模糊貓臉的模型。

單對于現在的AI而言，作畫并不復雜，只要輸入關于畫作的關鍵詞，等上幾分鐘，就可以收獲一副畫作。在近兩年間，AI作畫的進展突飛猛進，不僅質量肉眼可見的提升，生成圖片的速度也從年初的幾個小時縮短到十幾秒鐘。

并且，也不是所有的AI作畫軟件都是那么“笨拙”。9月6日，在美國科羅拉多州博覽會藝術比賽中，一幅名為《太空歌劇院》的畫作最終獲得數字藝術類別冠軍。該作品先由AI制圖工具Midjourney生成，再經Photoshop潤色而來。

但是對開發者來說，平臺需要吃過足夠多的數據，才能完成一副畫作。從2022年初，Stable Diffusion、NovelAI。國內大廠也紛紛入局，出現文心一格、6pen、滴墨社區、無界版圖等平臺。

毫無疑問，AI作畫降低了操作門檻，普通人發布語句指令，利用技術就可以用色彩完成腦海里所構思的畫面。目前很多平臺所產出的畫作，已經讓沒有繪畫基礎和藝術鑒賞能力的人，很難分辨出到底是由AI完成還是人類所作。同時AI作畫的出現也提高插畫師的效率。繪畫人士稱“很多文字向的游戲不需要花費高昂的金額請畫師配圖，直接找AI生成圖片就能用了，雖然AI配圖的水平不高，對于大眾審美卻是恰恰夠用的。”

AI的作品，算藝術嗎？

隨著AI作畫聲量的不斷壯大，外界也對這個特殊的產物產生了大量的爭議。

但當大量AI作畫威脅到了藝術家的名聲及飯碗時，就出現了不同的聲音。首當其沖的，就是作品的藝術性是否應該的到承認。

一方面，AI繪畫平臺生成圖像的原理是學習大量圖文數據，抓取網絡公開的作品，生成的圖片，所以有觀點認為訓練庫涉嫌抄襲和侵權，而甚至有些人用AI生成的作品，進行商用盈利。藝術行業人員認為，AI作畫能根據莫奈、梵高等知名藝術家的風格，模仿作出相應畫作，如果風格模仿是如此的輕而易舉，那么畫家十數年的繪畫訓練有什么意義？他們的商業價值又該被如何衡量？

例如，此前美國版權局審查委員會九層強調：人類作者身份是版權保護的先決條件，并且需要人類思想與創造性表達之間的關系。美國聯邦法院也在近期的判決中認為人工智能不能算專利發明人。

另一方面，目前AI模型的訓練方法是作畫的源頭，這就導致AI作畫平臺對于語句的理解比畫作本身更重要。目前，AI作畫的原理是神經網絡這項技術，AI把用來學習的圖片轉換成數據代碼，再把這些代碼重新排列組合，最后生成人們想要的畫面。一幅畫的成功與否來自于創作者的“關鍵詞調試”能力，一旦遇到較為抽象或相互矛盾的關鍵詞，作品效果往往不佳。AI想要學習如何畫出一張符合人們要求的畫，就需要大量相關圖片來進行訓練，但顯然當前數據的投喂量，還遠遠不足。

AI作畫，有可能取代誰？

那么，AI作畫發展至今，盡管存在諸多的爭議，但AI作畫同樣在發展中找到了屬于自己的一席之地，其中就包括游戲設計、商業等領域。

在游戲設計領域，使用AI 輔助創作在許多游戲美術師的工作中已經是通行慣例。在復雜的游戲場景元素、人物的搭建設計過程中，通過AIGC的內容能夠規模化地幫助游戲場景設計工作，并為設計和美術的前期設計工作提供更多的參考和范例。但需要承認的是，這對于游戲設計行業是一件有利有弊的事情，在極大減小游戲工作室設計成本和時間成本的同時，大量腰部以下的游戲插畫設計師也將有可能被取代。

除了游戲設計行業外，AIGC也被大量應用于影視美術、網站設計、圖書制作等領域，但需要注意的是，盡管通過“投喂”AI，可以教會AI如何畫一只普通的貓，但AI卻無法通過算法教會AI藝術性。

人的主觀能動性劃分出了人和動物的區別，人的創造性是人與機器的區別。繪畫、音樂、小說因人類賦予其思想，才能創造出浩瀚的文藝作品，才能拔高人類的思想境界。如果當創作者失去獨立思考和創造創新的能力，那藝術也沒有壁壘，也沒有贊嘆。

所以，對人類來說，無論是AI寫作還是AI作畫，都還在發展階段。

或許，當技術和藝術碰撞時，人類都應當保持創造力，才能在歷史車輪向前時，不被甩出太遠。