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AIGC天生内容能取代插画师、设计师的事情吗？或者更疯狂一点，AI 能批量生产艺术作品，甚至从基本上推翻艺术市场吗？

关于AIGC的爆红我们已经和科技界探讨的足够多，今天我们把眼光转向从业者——AI能否取代他们的事情？

下面是他们的回覆。

画家自己下笔之前都不知道会发生什么，AI若何能知道？又若何盘算出来？

AI不能绘制的器械

当我询问能否清晰地识别AI和人类绘画作品的时刻，修建系大四的吴佳佑给出了异常明快的一定谜底。吴佳佑正在申请英国伦敦*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，接见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人工智能天生工具制作。

“AI天生图像在整体光影、结构以及色彩上的显示在我看来无可挑剔，但许多细节经不起推敲。”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破费了四个月的时间，时代用AI天生了数千张图），现在AI天生图片迥异于人类的气概是显而易见的。

“细节上经常泛转机块聚积，太过不自然和线条粗细转变不平均这样的问题。”吴佳佑拿着我给的几张在推特上颇受好评的AI天生图像逐字句的点评起来，虽然只有大四，但他的口吻很自信。

对一个美术外行人来说，这样的细节（尤其你许多时刻需要放大作品考察）可能并不主要，但对专业人士来说，差异是显著的。“我给同砚说了窍门后，人人不管有没有美术功底，基本上都能看出来。AI天生的图像看不出绘制的前后顺序，由于它背后没有人类绘画的基本逻辑支持。”吴佳佑说。

问题的泉源可能来自算法自己。现在的主流AIGC工具都接纳了diffusion model 扩散模子，它的训练基于有文字形貌的图片数据，通过对图片频频降噪，AI学习若何天生相符文字形貌的图片。由于文字形貌往往是整个图片的内容，因此AI深度学习的效果会对整体图片结构和光影的掌握对照优越，而相对的在细节上就会失准，由于这些细节往往缺乏文字形貌，又相当庞大多变。

这可能是在日漫界最近热炒的AI三大绘图难题的来源。所谓三浩劫题，指的是现在的AI模子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模子在输入相关指令后往往会天生让人啼笑皆非的图片。

实在AI 不能完成的创作远不止这三种，好比若是你让AI天生游泳的三文鱼，那它也许率给你的图片将会是三文鱼片而不是活蹦乱跳的鱼。

AIGC这些人类看来异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，好比日漫中较少显示的水中游泳动作，或者其画面内容存在较为庞大多变的物理交互逻辑，好比“吃拉面”图像意味着同时处置人物、手指、面条和筷子这几个在AI看来都属于线条的内容时，AI也许率会存在翻车的征象，由于训练算法所用的样本集可能较少涵盖相关内容，而扩散模子对庞大细节线条交互转变的明白还相当低级。

但细节往往是决议画家艺术气概和水平的决议性因素之一。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，研究生结业于清华美院的元元讲述了科班美术生的结构、线条色彩和细节是若何被训练的——因循着与AI天生完全差其余逻辑。

“先生会让你以操场为主题画十幅同样的画，一最先你会想要把每一条跑道线，根据透视、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置某些跑道线，有些留白，有些加重，有些爽性去掉。”元元说，“许多时描绘家追寻的是这种主观感受，作品生动不是说要画的和真实天下一模一样。”

绘画的历程不仅磨练画家小我私人的技巧（这部门AI很好到达），画家作为小我私人，他的感受，心境甚至发展历程、教育靠山等都施展了影响，这些数据量之重多数是AI所无法盘算的。更况且，对元元来说，真正的创作历程在于打破某些规则和逻辑，“国画中许多时刻松懈的闲闲一笔就是远山，层云。此处留白，彼处着墨，许多时描绘家自己下笔之前都不知道会发生什么，AI若何能知道？又若何盘算出来？”

剥离所谓“低效率事情”意味着什么？

AI可以模拟的器械

就像对人工智能伦理的讨论一样，科技界对AIGC内容对艺术性的袭击的讨论也经常是模棱两可的。手艺至上主义者（硅谷的一大部门人）险些回避了有关艺术性的讨论，对他们来说不停而连续的精进深度学习算法才是主要的事情。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。

某种意义上他们乐成了，甚至连谷歌最新推出的基于扩散算法的 imagen video 模子在天生视频方面都能够模拟艺术家气概（好比一只以梵高气概绘就的猫咪在吃器械），而使用AI 辅助创作在许多游戏美术师的事情中已经是通行老例。在多家大厂有过游戏制作履历的阿丁在谈到AIGC时频仍提到一个词——“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工具输入许多参考图学习，进而快速天生相符游戏要求的效果。

“虽然还要经由后期的调整，但AI现在确实已经取代人力最先肩负这部门的事情量了。”阿丁说，他们现在使用较多的工具是较为偏重二次元气概训练的novel AI ，它基于现在最火的 stable diffusion 模子，数据集由500多万张带有文本符号的图片组成。

然而通过“喂图”训练的AIGC模子充满了争议。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训练出了金政基气概的绘画模子，此举引来的网友的如潮恶评，而紧接着10月尾，工程师Ogbogu Kalu 由于把迪士尼签约画师Hollie Mengert的作品未经赞成后抓取训练出可以批量天生 Mengert画风的模子再度冲上热搜。

若是说前者网友一边倒的指斥尚主要基于对死者的尊重，后者则将AIGC快速生长对现行插画市场的袭击鲜明地址了出来。要知道由于 Hollie Mengert签约了迪士尼，甚至她本人都不能随意宣布自己的作品，而从结业最先算起，她的画风形成至少破费了十多年的时间，相比之下Ogbogu Kalu训练新模子的时间只有几个小时，且成本险些为零。

若是气概模拟是云云的易如反掌，那么画家十数年的绘画训练有什么意义？他们的商业价值又该被若何权衡？这样的叩问泛起在许多插画师的心中。坦率地说，机械学习并不能准确模拟所有气概，但AIGC现在的进化水平已经强到最先对许多领域发生袭击。阿丁就直言，既然AIGC已经能够介入游戏原画和人物设计（“许多效果图天生的精度比一样平常画师高多了。”阿丁弥补说），现在网上盛行的美术外包中许多基础事情很快就将被AI替换。

画师们对此不是没有小心，许多人在给自己作品标注“未经允许不得使用”的版权声明之外，还会加上“阻止AI学习”声明，有些人则爽性从公然平台撤掉自己的作品以防被抓取成为AI学习的数据。在二次元绘画发育最成熟的日本，“AI 学習阻止”已经成为了一个盛行词。

然而，对硅谷来说AI气概迁徙造成的争议并不是他们思量的主要问题，手艺中立，更时髦的词叫做 AI 的民主化 democratization of AI是他们的信仰，AIGC手艺潜在的伟大商业远景才是真正主要的。凭证彭博社的报道，投资了 stability AI 的 Lightspeed 合资人Gaurav Gupta 直言不讳地示意，AIGC手艺基个性地赋予了人们更多的权力，同时让“低效率 inefficiency”事情从内容创作中剥离。

“只要 AIGC天生内容知足质量要求，我不介意周全使用它。”

AI将替换谁？

Gaurav Gupta的亮相险些是在昭示AIGC天生手艺对现有绘画市场的推翻性袭击。若是我们把绘画市场简朴分为商业绘画和艺术绘画两部门的话，前者显然会更直接受到影响。

对于这个问题，在某游戏事情室担任原画师的刘纪扬显示的很轻松，“许多人说它做出来的器械冰凉，我没那么矫情，我就以为它弄得挺好的，构图颜色都好。更深的内容AI现在还做不了，但我以为它给我们设计师和美术师的前期事情提供了许多思绪参考。”刘纪扬说到。

在刘纪扬看来，只管AIGC内容在游戏谋划的最初阶段能够辅佐谋划更好的表达想要的游戏效果，但它尚不能介入游戏原画师更高阶和准确的事情。“我们的设计，越到后期要求越准确、仔细，AI 只能粗疏的在需求异常模糊的时刻一次性天生许多选择，但当偏向明确的时刻，AI还无法胜任规模化的游戏设计场景。”

相比之下阿丁的看法有所差异：“AIGC天生的高精度的图片不仅可以应用于前期谋划，在游戏的人物设计和场景设计中都将拥有普遍的远景，与之相伴的就是大量腰部以下插画师会失去事情，现在阻挡大规模使用的实在是潜在的执法风险，而不是天生内容的质量自己。”

不只是游戏的前期谋划，泛化的商业绘画领域，从影视美术、网站设计甚至图书制作，现有的AIGC手艺在描绘大场景、特定绘画气概和细腻度效果上均有优势，更不必说其成本低、速率快，且不会被题材、气概甚至数目局限的特点。只管存在类似“游泳三文鱼”这样的问题，但毋庸讳言商业绘画这个已往只能依赖人力的创意市场迎来了最强劲竞争者，首当其冲受袭击的将是对精度和创意要求不那么高的细分领域。

“说真话，只要 AIGC天生内容知足质量要求，我是不介意周全使用它，由于真的会节约许多成本。”某一线时尚杂志的执行主编在被问及对AIGC内容看法时说到。对时尚杂志来说，拍摄大片时发生的置景、灯光、园地成本是一笔不菲的开支，而大片的制作历程往往还受到时间、空间以及职员因素的限制。AIGC天生手艺从基本上解决这些难题，同时还能极大拓展视觉语言的厚实水平——“要是AI足够壮大，我一小我私人就能制作一本杂志了不是吗？”现实上，今年美国版《Cosmopolitan》已经使用 MidJourney制作了一期封面。

中国人说“兴之所至”，可AI基本无法“起兴”，又能“至”去那边？

AI有缔造性吗？

若是说对商业绘画领域AIGC的潜在推翻性毋庸置疑，那么在艺术绘画领域这个问题就充满了争议。

“若是你水平好的话是永远不能能被替换的。”这是许多人强调的论点。只管AI可以惟妙惟肖的模拟气概，但它不明白图像背后所代表的寄义，换言之，AI不具备真正的缔造力。

这不是说AIGC完全没有任何缔造力，Deepmind的首创人，现代人工智能领武士物Demis Hassabis 曾在Lex Fridman 的访谈中示意，AI的缔造力可以让它通过看数百万张猫的照片来“缔造”一只通俗的猫，但人类现在还不能把高条理的抽象看法（好比发征象棋规则，而不是教AI学会下象棋）用算法准确地示意。

从这个意义上说，探讨 AIGC 的艺术性甚至显得有些滑稽。被问及AI的艺术性时，艺术留学机构首创人Evan 迅速就给出否认回覆，他所在的艺术留学机构每年向全天下*艺术学府运送大批学生，AIGC领域是他们关注的重点之一。“我们学生提交的申请作品主体是不建议太过使用有AIGC创作内容的。”Evan说到。在他看来，艺术品的价值来自于背后的熏染力，这种熏染力只能来自人，相比之下，AI 作品太过“镇定”、“匠气”。“我可以感受到它每个部门的精巧，但它的灵魂是不统一的，它不够悦耳。” 

艺术创作的立意和技法都服务于人自己的思绪脉络，“只要是稍微成熟点的艺术家，他的创作都是精准的。” 对Evan 来说，真正突破和缔造性的伟大艺术作品，永远不会拘泥于既有数据的窠臼，没有人的主观能动，AI作品精巧而平庸。

在自己专栏中大量使用天生图片配图的自由撰稿人小温对此有个精妙比喻：有一类作品创作出来不用写注释，由于作品自己足够牛；另一类则必须要写注释，否则人人不知道看的是什么；但最糟糕的作品就是有没有注释都无所谓，由于作品自己不够好，而文字注释也不够主要。AI天生作品正属于此类。

“AI依赖算法以效果天生效果，但人的缔造历程最革命性的器械，实验和试错，打破规则和重塑规则在这个历程中被基本忽略掉了，中国人说‘兴之所至’，可AI基本无法‘起兴’，又能‘至’去那边？”小温弥补道。

总的来说，AIGC在艺术领域的实践现在来看更像是一件精准执行的工具，它可以产出准确的效果，条件是人自己已经有了创意的框架。正如文章一开头提到的吴佳佑，很难想象若是没有AIGC工具的辅助，他的交互网站所需要的几千张图片该若何获得。而在外洋，资深的AI天生兴趣者已经最先运营AI制作影戏——除了主创本人的配音，从语言剧本、镜头画面到音效都将运用AIGC模子来完成。

AIGC简直实极大降低了人们的创作门槛，没有经由技法训练的人现在仅凭自己的想法就能利便缔造属于自己的作品，在未来这将重塑人们认知艺术的维度，它的革命性就似乎照相机之于油画，在央美艺术史博士小杨看来，这同样有一个渐进的历程。“新工具的泛起总会带来对艺术本质明白的新思索，这在历史上已经发生了不止一次，相比于艺术手艺的刷新，艺术理论总是相对滞后的。”

话虽云云，小杨之前并没有亲自实验过AIGC工具，对于网络上充斥着的 AIGC天生图片内容，她从专业角度以“反面谐”三个字归纳综合。在推荐下小杨*次使用MidJourney，选择 Gothic letters （哥特式字母）和她名字拼音的缩写作为要害词，由于服务器不稳固，MidJourney一口吻返回了三组共12张图片，小杨看了之后说，这种水平还不如我从随便哪其中世纪手抄本里剪切来的利便和悦目呢。

这段话似乎可以当做对现在 AIGC与艺术关系的注脚。

随着算法的生长，AIGC进化速率只会加速而不会减慢，它不仅将对绘画相关领域发生重大影响，在交互设计、实验艺术甚至未来的元宇宙社交场景中，AIGC可预见的都将饰演主要角色。

在先容完自己的交互式网站后吴佳佑告诉我，刚和英国*艺术学院的先生聊完他的作品，录取的可能性很大，而他的专业 information experience design 细分偏向之一就叫 moving image design 动态图像设计，这听上去就像是专门为AIGC准备的一条赛道。

而这事实是AIGC手艺的胜利，照样人的胜利呢？