" 自然語言生成圖像 "，俗稱 " 人工智能繪畫（AI 繪畫）"，又走到了最近的風(fēng)口浪尖上。
在美國的舉行的一場專業(yè)的繪畫評獎中，有這樣一幅畫作參賽。身著復(fù)古華服的女子在太空中翩翩起舞，畫面細(xì)節(jié)豐富，上色精致。評委看了以后覺得不管是立意還是繪制細(xì)節(jié)上，都無可挑剔，然后，就宣布這幅畫獲得本次比賽的第一名。
他口中的 Midjourney，其實就是目前涌現(xiàn)的 AI 繪畫工具之一。盡管他一再表示自己在這幅畫作中投入了無差別的人力勞動，比如選取關(guān)鍵詞、調(diào)整文本參數(shù)、進(jìn)行后期修改等等，但依然無法獲得其他參賽者的認(rèn)同。其他參賽者認(rèn)為：你的畫并不是你 " 畫 " 的，你沒有資格參與這個比賽。
而虛擬與現(xiàn)實的分割線也在逐漸模糊。在關(guān)于重慶山火的報道中，有部分人使用了 AI 生成的畫面來強(qiáng)調(diào)火場面對的壓力。這些畫面在互聯(lián)網(wǎng)上的傳播度極高，如果不強(qiáng)調(diào) " 非新聞畫面 "，普通人很難分辨其中真假。
而創(chuàng)作者面對的壓力要更大，會不會哪一天就會出現(xiàn)一個超級人工智能，卷死所有打工人，讓打工人無工可打。
01
筆終于學(xué)會自己動
我們之前聊過提升整個模型的理解能力。
按照清華大學(xué)唐杰教授團(tuán)隊 COGVIEW 基礎(chǔ)算法的描述，一個合格的自然語言圖像生成算法應(yīng)當(dāng)達(dá)到以下標(biāo)準(zhǔn)：
1、從像素點中解耦出形狀、顏色等一系列特征。也就是說給模型輸入一張圖片時，它真的能像人一樣去 " 看 " 到其中的各種物體和特征，而不是一個個無意義的像素點；
2、理解文本，理解文本中描述的畫面所指為何；
3、將圖像中的物體和特征與單詞對齊（包括同義詞），意味著模型能夠把同一事物的兩種模態(tài)聯(lián)系起來；
4、學(xué)習(xí)到如何將各種物體、特征組合起來，這種生成能力需要更高的認(rèn)知水平。
目前，以英文為操作語言的 "AI 繪圖 " 發(fā)展極為蓬勃。目前人氣比較高的工具就包括——
Disco Diffusion，早在年初就在科技圈和繪畫藝術(shù)家中掀起熱潮。
Midjourney，剛剛提到的在競賽中奪魁的人工智能算法，實際上是 Disco Diffusion 的產(chǎn)品化版本。依托 Discord 進(jìn)行測試，由于 Discord 本身就是一個好用的即時通訊工具，所以頻道里聚集了非常多的數(shù)字藝術(shù)家，討論氛圍也相對好。
DALL · E 2，號稱" 乙方設(shè)計師的終極形態(tài)，傻逼甲方終結(jié)者 "，由 Open AI 通用算法迭代而來。Open AI 通用算法訓(xùn)練了目前最接近自然語言的 GPT-3 自然語言模型，換句話說，它訓(xùn)練了目前最能聽懂人話，寫出跟人類差不多的文本的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所以，由 Open AI 開發(fā)的 DALL · E 2 模型，可以說是最能聽懂人話的模型。
此外，還有支持原生中文的 Tiamat，微軟開發(fā)的 NUWA（女媧），谷歌開發(fā)的 Imagen，Parti 兩個互相卷的算法，Meta 開發(fā)的 Make-A-Scene 等等。整個領(lǐng)域在以非常驚人的速度進(jìn)化、迭代。
如果說人類的認(rèn)識是對數(shù)式、漸進(jìn)的認(rèn)識過程，以算法和人工智能為代表的硅基智能，則呈現(xiàn)出指數(shù)式的增長。讓筆自己動已經(jīng)不再是夢想，只要你能清楚描述自己要什么畫面，算法就會將異彩紛呈的碎片呈現(xiàn)在你眼前。
02
畫師們急了，但 AI 也并非無所不能
但這種無視創(chuàng)作意圖，近乎流水線生產(chǎn)的 " 量產(chǎn)數(shù)字繪畫 "，的確令人恐懼。
有人恐懼于，可能造成的技術(shù)濫用，以及背后的一部分道德問題，比如現(xiàn)實和虛擬的界限進(jìn)一步混淆。也有人有更實際的擔(dān)心：我作為一個美術(shù)，以后畫都給 AI 畫了，那我還做啥？
最近，日本一家公司推出的繪畫 AI"mimic" 的 β 版上線。該網(wǎng)站主打?qū)W習(xí)功能，用戶上傳不低于 15 張圖，AI 就能學(xué)習(xí)其畫風(fēng)自動生成新的圖片。
但 AI 也并非無所不能。
首先第一個問題，目前的自然語言生成圖像，所使用的自然語言是有限制的。必須使用比較精確的風(fēng)格描述、作者類比，以及內(nèi)容描述，才能獲得一張完整的圖像。打個比方，你可以說自己要一張 " 日本浮世繪風(fēng)格，窗戶，窗前有張桌子，桌子上有堆靜物水果 " 的畫面，但你不能說 " 很憂傷，我想要一張呈現(xiàn)憂傷氛圍的圖 "。這是目前的 AI 無法理解的內(nèi)容。
另外一個問題，則是畫面的空間感呈現(xiàn)上。大部分 AI 無法畫鏡子、水面倒影或者是折射、漫反射，透明杯子后面折射的物體等等，光線復(fù)雜的環(huán)境。而 AI 繪畫的基礎(chǔ)邏輯是基于統(tǒng)計學(xué)的，它不懂光學(xué)。這是一個比較底層的問題，目前也還沒有太好的解決方案。
人的浪漫自由，和算法的冷酷精確，在 AI 繪畫的話題上，形成了鮮明的對比。而如果將所有的浪漫自由統(tǒng)統(tǒng)捕獲，我們又會迎來怎樣的未來呢？
原神 3.0 的主線劇情，千朵玫瑰帶來的黎明，對須彌的虛空技術(shù)進(jìn)行了簡單介紹。簡單來說，須彌的虛空系統(tǒng)，可以理解成某種大型的分布式計算裝置。這個裝置白天給人灌輸知識，晚上則占用須彌人的 " 冗余算力 "（也就是夢境），去 " 見證神明的誕生 "。結(jié)果就是：須彌人喪失了做夢的權(quán)利。
03
所以，究竟是誰在畫畫
所以問題來了，這么好用的工具，融合了無數(shù)人的智慧結(jié)晶，最后究竟是誰在畫畫？是提供 AI 訓(xùn)練材料的無數(shù)畫家，是編寫生成算法的工程師，還是在輸入生成文本、選擇最終呈現(xiàn)的的用戶？
這是一個非常有趣的問題。最后，究竟，是誰，在畫畫？
如果你在文本生成圖像軟件里面，寫一個 " 林中、月夜、雪 " 的關(guān)鍵詞，拿到的內(nèi)容也不算差。幾乎所有畫面的左上角或者右上角，都會有一個圓圓的白色物體。你知道那 " 是 " 月亮。但你也知道，在生成的時候，它并沒有更多的想法，它只是呈現(xiàn)，只是在采集了成千上萬的類似主題圖片之后，發(fā)現(xiàn)：此處應(yīng)有白色橢圓。
所以它就在里面加上了。
肉體苦弱，機(jī)械飛升。就提煉現(xiàn)實方面，算法要比人更強(qiáng)悍。單線程的腦子，怎么可能跟多線程的硅基主板相提并論呢？但就有生之年的情況來說，我們終究無法成為肉體跟義肢混合的新人類。只要還活著，就會被困在名為身體的牢獄里，只能做到那些人類才能做到的事情。
所以讓我們回到創(chuàng)作的起點吧：想要訴說，想要讓更多人知道自己某時某刻的想法、感受，一閃而過的念頭。去做一些只有人類才能完成的事情，去講述你自己的故事吧。
同樣感謝畫手朋友們孜孜不倦的自我表達(dá)，你們的作品是我重要的精神補(bǔ)給。
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