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别闹了,AIGC杀不死艺术家

别闹了,AIGC杀不死艺术家

品玩

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· 2022.11.23 15:47

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别闹了,AIGC杀不死艺术家

想要取代人类,你还差得远呢。

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别闹了,AIGC杀不死艺术家

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图片来源@视觉中国

图片来源@视觉中国

金科技注:本文来源于微信公众号品玩(ID:pinwancool),作者 | Neil Shen,金科技经授权发布。

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。

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。