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doev，他在领衔开发的独立游戏作品《Cognition Method》中运用了AI绘画软件，用以制作概念原画和素材生成。 Timur Ozdoev分享了用AI做游戏的流程。在制作游戏概念原画时，他们首先会对角色的基本设定进行预想，思考出一批关键词，再进入Midjourney进行图片生成。然后以生成的结果为灵感进一步优化关键词，不断重复、调整得到最终版。最后，再使用Unity和Zbrush进行建模与着色处理。此外，Steam平台上，由独立游戏开发商Thunderful Publishing开发中的恐怖风格横版动作游戏《疯狂之源（Source of Madness）》也曾采用AI生成怪物和场景。更有推特网友通过AI绘图工具Midjourney生成设定图自制了一款横版射击游戏《shoon》。在漫画领域，《夏日岛》就是由创意总监史蒂夫·科尔森（Steve Coulson）用AI绘图工具制作的，有趣的是，漫画讲述的是一个怪物被社区接受的故事，映射的便是现实中的AI绘图工具。显而易见，AI绘画已经在各个领域崭露头角，体现出人类画师难以企及的两大优势。一个是超高的工作效率。这点从各个企业应用AI后，数倍、数十倍的提升效率中就能体现。另一个是超强的学习能力。一个画家通过日积月累的练习，通常也只能熟悉特定的绘画方式和画派风格，很难找到一个同时精通素描、漫画、油画、国画等类型的画家。但对AI来说，所有的绘画类型都是一样的，都是需要归类、学习的数据。只要数据足够丰富，AI可以毫不费力地掌握所有绘画方式与风格。因此，它可以应用在游戏、动漫、工业设计等各种领域，跨越二次元、写实、抽象等各种风格。可以看到，AI绘画正逐步地、深刻地改变着与美术、设计相关的各行各业。 03 弊端当然，AI绘画技术如此崭新，在很多领域，技术的浪潮还未席卷而至，还有很多人、很多企业没有受其影响。有的人在驻足观望，等待着技术进一步的发展。 “目前还没对我产生什么威胁，我就是自己画自己的。”自由商业插画师波波对商隐社说，“我要先把基础打好，再考虑AI绘画”。某品牌策划公司负责人郭炯明也表示：“目前（AI绘画）对我来说没有影响，身边的同行还不会被影响，以后很难说。” 炯明擅长的设计领域颇为广泛，品牌logo、产品包装设计、活动海报都可以做，工作之外，也是一名AI绘画的玩家，思考着AI绘画与行业的结合。（郭炯明用AI绘制的机甲）也有人唱衰AI绘画，认为AI创造出来的作品毫无艺术性可言，如同被拼凑出来的“尸块”。这些人无论立场如何、态度如何，在意的都是AI绘画不容忽视的弊端。首先，最常被人提及的是，AI绘画生成的内容不能被精确控制。波波主要负责条漫的绘制。所谓条漫，就是以单格（两格或以上数量并排出现）画格由上自下依次排序，通过连续画面叙述故事的多格长条形漫画。条漫插画师和设计师的接单流程很类似，“先讲好需求和时间，然后下定金，开始画，画完验收完没问题后打尾款。” 这期间虽然也会存在多次修改、沟通和效率的问题，但条漫这样的绘画形态本身就相对不容易被AI绘画影响到。画漫画需要画风统一，条漫中连续的场景需要保持相同的人物风格，和连贯的人物动作，但AI绘画生成的图片是随机的，很难保持每张图的背景、人物和细节的统一性。前文说的漫画《夏日岛》画风保持统一的前提是，作者科尔森输入了某些漫画家的名字作为关键词来限制画风。在一次采访中他对此也提出了质疑：“这里存在一个巨大的伦理问题。如果我让AI以尼尔·亚当斯（代表作《绿灯侠和绿箭侠》）的风格生成图像，这对他本人来说意味着什么？” 这个弊端放在动漫设计中也有体现。比如，AI生成了一个角色的正面图，现在设计师想要这个角色的背面图，AI能生成人物姿势、服饰类型甚至每一处褶皱都能和正面图相对应的背面图吗？不能。如果设计师想要侧面图呢？AI也做不到。在汽车设计应用中，小文说：“汽车外观之间有AI掌控不了的细微差别，奥迪A4和A6之间，你可能会觉得A4年轻一些，A6稳重一些，就是这种很微妙的变化AI控制不了，你要不断试，而不是有目的性地去投喂各种图片，只有尝试很多组合，最后才能出来你满意的效果。” 2022年6月11日，《经济学人》杂志的封面就是通过Midjouney生成大量图片筛选出来的。编辑部表示，生成图片本身较为轻松，但是找到能生成合适图片的指令却并不简单，他们尝试了250次，生成1000张图片后才最终确定了这个拼贴风格的封面。（《经济学人》杂志的封面）其次，AI绘画不能理解语言逻辑。知乎上有答主输入指令“腌咸菜的小女孩儿”，结果AI给出了小女孩站在咸菜缸里的图片；让AI画“婴儿肥”，结果AI画出了一个胖乎乎的小婴儿；让AI画河里的三文鱼，结果画中河里的三文鱼都是三文鱼片。 AI绘画并不能真正理解语义，它只能识别出一个个标签。在训练模型的过程中，每一种图片都对应一系列标签，如果输入指令“腌咸菜的小女孩儿”，它就会把带有“腌咸菜”和“小女孩儿”图片中的对应元素拟合在一起，生成含有这两个标签的新图片，但AI本身不能理解“腌咸菜”是一个什么动作。对于这个缺陷，知乎24万粉丝的答主“画画的花噎菜”还说了一个梗： “前几天群里有人发了个特别帅的火人，一群人惊呼，画的真好，风格真棒，体积感特效质感都在线，焦虑感max！然后我在旁边轻飘飘说了一句，它画火人这么好，那让它掏出个打火机点烟试试？于是乎所有人都笑了，因为大家都能想象出那副画面，估计能把手指头塞嘴里吃了，或者直接表演咬打火机。” （笔者用Midjourney绘制的男人用打火机点烟）最后，是AI绘画上手有一定门槛。面向普通用户，以开源模型Stable Diffusion为例，人们想要使用AI绘画，需要在本地部署SD程序，好在1月份有B站up主利用开源代码作出了绿色汉化版的安装包，省去了很多麻烦，否则不擅长英语不懂程序的用户都没有入场资格。就算成功部署了SD，使用过程中的报错，如果不是程序员，普通用户很难看懂，硬件上还必须要有最新几代的NVIDIA显卡，否则根本带不起来AI绘画。面向企业，外饰设计实习生小文也向商隐社吐槽：“（AI绘画软件）不能算作一个很好的工具，工具推出后，它没告诉企业怎么去用，怎么才能把它用好。很多用法都是企业自己摸索的。” 当新的技术来临，人们去担心它、质疑它，看重它的缺点，再正常不过。19世纪的“新技术”摄影出现的时候，也曾被画家联名反对；当数字绘画出现的时候，也会被传统画师不屑。只是AI绘画的发展不会因为人们的观念发生改变，它正以超乎人们想象的速度进化着。 04 发展 2021年1月，OpenAI推出了Dall-E（mini）模型，你只要给出一段文字描述，它就能立刻把图给你画出来。当时它做出来画还比较粗糙。（Dall-E（mini）模型绘制的图片）仅仅一年后，2022年1月，现象级的AI 图像生成程序Disco Diffusion就出现了，它开始能画复杂一点的氛围图了，但还无法完成人脸。三个月后，OpenAI迭代了DALL-E模型，给它喂了6.5亿张图片训练后，DALL-E 2不但清晰度比上一代高4倍，还可以生成准确的五官了。紧接着，号称最强的AI绘画软件Midjourney和Stable Diffusion相继于去年的7、8月份出现。前者，辅助生成了在美国科罗拉多州艺术博览会上一举夺冠的画作《太空歌剧院》，而后者则以精美的二次元图片席卷绘画圈。（图源自civitai.com）也正是这个时候，很多人第一次了解到AI绘画。 “大概半年前，我关注的博主‘和菜头’每天都会发一些AI绘画，一开始看他发的画都比较抽象，一涉及到具象的东西就不太像。”郭炯明说，“但是上周身边有个同行带我入门，自己玩了一下，发现AI绘画已经进化到了相当高的程度。” 此时的Stable Diffusion还不能生成真人系图片，但仅仅过了四个多月，今年1月末，新版的Stable Diffusion整合了一种名为LoRA的模型训练方式。 LoRA模型可以让Stable Diffusion生成非常逼真的真人图片，引发了一阵“赛博coser”的浪潮。 “赛博coser”的制作者、B站up主勘云工造表示，自己的赛博coser不仅在国内获得了颇高关注，转发到推特后还被很多画师、coser的知名从业者也关注了。技术的发展还没完，此时的真人系图片骨骼走向、姿势还不能精确控制，就有论坛大佬研究出了ControlNet插件，可以完成对人物骨骼走势、形态、动作、姿势的精确控制。随着Stable Diffusion的不断发展，其早期版本遗留的透视问题、光影问题、场景拼贴等问题得到了一一修正，1.5版本中最典型的手部模型错乱的问题也得到了修正，目前SD已经发展到了2.2版本。到了今年2月份，向量图形编辑器、原型设计工具Figma以及图像处理软件Photoshop都引入了AI绘图插件Stable Diffusion。 Stability AI创始人兼主要投资人埃马德·莫斯塔克表示，创始团队看到这些更新很惊喜，并进一步透露出SD接下来会公开的功能，包括AI视频剪辑与音频剪辑功能：“实际上我们已经能做到很多，只是不想吓到大家，所以一点一点公布。” 与此同时，从去年8月开始，国内也迎来了一波AI绘画的热潮。百度发布了业内首个AI艺术和创意辅助平台文心一格，用户只需输入自己的创想文字，即可快速获取由AI生成的相应画作。腾讯上线了“QQ 小世界AI画匠”活动，用户上传照片一键生成专属异次元形象。抖音则上线了 AI 绘画特效，美图秀秀也上线了AI绘画板块。从2021年1月只能生成简陋的图片开始，AI绘画仅仅用两年时间，就已经创作出精美的超越人们想象的画作。从简陋的实物图到复杂风景图的跨越用了1年，从风景图到卡通人像的跨用用了3个月，到能画出真人照片用了3个月，AI绘画技术在加速进步。两年前人们对AI绘画的结果不以为意，两年后已经有人开始心生焦虑，那么以后呢？实际上，上面提到的三种AI绘画典型的弊端都以肉眼可见的速度弥补着。ChatGPT的出现让AI绘画有了理解语言逻辑的可能，OpenAI团队正在向着这个方向研发；不能精准控制的问题已经在ControlNet等插件的辅助下初步解决。至于上手成本，Disco Diffusion模型时代，在专业显卡上算一个草稿级别的作图, 也需要耗费以小时计算的时间，而Stable Diffusion则实现了在消费级显卡上不到一分钟就能出图。 AI绘画正以超过人们想象的速度进化，如果不及时拥抱技术，或许很多画师会被AI“杀死”。中国围棋王者柯洁，在某站的动态问了一个灵魂问题：美术生或相关从业人员如何看待AI绘画。评论区第一时间就反问柯洁：你对AI围棋怎么看。 2017年，阿尔法狗凭借强硬的实力席卷围棋界，现在许多职业棋手都不彼此约棋了，而是找AI训练，甚至有的去背AI的棋谱，这就是AI技术带来的改变。按照国泰君安研报预计，未来5年，AI绘画在图像内容生成领域的渗透率将达到10%—30%。AI绘画已然站上数字时代的风口。画师与AI自然不是对立的关系，但在需求固定的前提下，绘画设计类的市场总要让渡一部分给AI绘画，在这场行业变革的浪潮中，不知道多少画师被掀翻于浪底。 05 结语 90年代是纸媒动画的巅峰时期，2002年左右国内才逐渐普及了数字绘画，那时候没有板绘，一大波动画人学着用鼠标画画，在之后发展出三维动画、Flash等等技术。而现在，出现的是AI绘画。跟本雅明在《机械复制时代的艺术作品》中描述的一样，照相技术让大量的文本复制变得轻而易举，从而把艺术从一向被人们所崇敬的神圣“祭坛”上拖了下来，它在摧毁传统的同时，使现代艺术具有了新的特点、价值和接受方式。两点十分产品总监黎平伟曾说： “将近10年一个大周期，出现一次技术突破，往后甚至可能带来指数爆炸级的改变，所以永远要抱着学习的心态向前……因为我们相信一句话：不变的是永远在改变。” 来源：钛媒体、DeFi之道文：商隐社作者：第二人生‍‍ 来源：金色财经

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