人工智能绘画：思考与应对

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2023-06-29 04:09:03

人工智能绘画：思考与应对

我们所处的时代，是一个智能化的时代。很多看上去专属于人类的领域，正在经受智能化大潮不间断的冲刷、侵蚀和淘洗，绘画也不例外。2019年夏天，中央美术学院研究生毕业展上，展出了一套系列组画《历史的焦虑》，从表现手法和观念上来说，这些画并没有太多新奇之处，但绘画语言娴熟，格调不俗。当观众知道作者的身份后，纷纷驻足欣赏。原来，这组画的作者“夏语冰”，其实是人工智能机器人“微软小冰”，她是实验艺术系教授邱志杰的“研究生”，而这组作品则是她通过三年的深度学习后自动生成的画作。今年8月，在美国科罗拉多州博览会的美术比赛中，一位游戏设计师通过人工智能绘画工具生成的作品《太空歌剧院》，参加了数字艺术单元的竞赛，获得第一名，在插画圈引起热议，并漫溢到整个网络。

面对人工智能绘画创作能力日新月异的进展，有人感叹：“我们正在目睹艺术的死亡。如果创造性工作也会被机器淘汰，人类还拥有什么？”这确实是一个需要每个绘画创作者思索和直面的问题。作为插画师，这几年我也在积极关注、使用人工智能绘画工具，同时在思考：人工智能绘画程序能代替人类绘画创作者吗？绘画创作者该如何应对扑面而来的人工智能浪潮？

人工智能绘画创作的内在机理人工智能绘画工具不是近几年突然出现的，它已经有几十年的发展了。用人工智能进行绘画创作，可以追溯到上世纪50年代初，那时美国艺术家拉博斯基用示波器制作的数字作品，主要是曲线集合的有序变化，非常抽象。事实上，这一时期的人工智能绘画工具，还不能创作写实作品。这种情况随着人工智能绘画程序“亚伦”的出现而改变。“亚伦”不是在电脑上生成数字作品，而是通过控制机械臂去作画。经过不断迭代，到上世纪80年代，“亚伦”已经可以进行写实创作，其风格是程序开发者哈罗德·科恩创作的翻版。近年来，深度学习神经网络的发展，推动了人工智能绘画程序创作水准的快速提升。今年非常热的人工智能绘画程序，如DiscoDiffusion、DALL·E2、Midjourney、StableDiffusion，都建立在深度学习神经网络的基础之上。它们的主要工作原理是：收集大量前人创作的作品，通过算法对其进行分类和识别，然后生成新图像。

人工智能绘画创作与传统绘画的区别和互补性在创作原理上，人工智能绘画程序与传统绘画有很大的区别。传统绘画是一种手工艺术，绘画创作者需要自己进行构思、设计、素描、涂绘、调色等多个环节，完成一幅画作。人工智能绘画程序则是通过算法进行绘画创作，程序接收到用户输入的指令和参数后，自动从数据库中选择相应的图片元素，进行组合和优化，生成一幅新的画作。因此，人工智能绘画程序的创作速度和效率要比传统绘画快得多，同时还可以进行大规模的图像生成。

在表现手法和风格上，人工智能绘画作品与传统绘画作品也有很大的不同。人工智能绘画程序生成的画作，往往具有高度的抽象性和概念性，可以通过算法进行多种风格的转换和变化，同时还可以进行自动化的图像处理和优化。传统绘画作品则更加注重表现手法和绘画技巧，注重人物形态、色彩、构图等方面的表现。人工智能绘画程序和传统绘画作品在表现手法和风格上的不同，使得它们具有很大的互补性。人工智能绘画程序可以通过自动化的方式生成一些特殊效果和风格，而传统绘画则更加注重创作者的个性和风格。

人工智能绘画创作的未来展望随着人工智能技术的不断发展和普及，人工智能绘画创作也将会得到更加广泛的应用和推广。人工智能绘画程序可以用于设计、广告、电影、动画、游戏等多个领域的创作和制作，为创作者提供更加高效、便捷、多样化的创作方式和手段。同时，人工智能绘画创作也将会对传统绘画产生一定的冲击和影响，使得传统绘画创作更加注重个性化和创新性，更加注重艺术的本质和价值。

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