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銳見Neweekly （ID：app-neweekly）

，作者：吞拿，題圖來自：視覺中國

試想在城市裡，樓房的排水管相互連通，組成一個巨大的管道迷宮，而你踩著衝浪板在管道里滑行，穿梭於一個個建築體間……

這不是現實場景，而是夢境裡的畫面。在正常情況下，這些畫面會漸漸模糊，散成零碎的片段，最終消失在記憶之海。

Disco Diffusion生成的畫作

不過現在，你可以把它們畫下來——

不會畫畫也沒關係，把你的夢告訴AI就行了。

最近，一個名為“Disco Diffusion”的線上圖片生成程式引發熱議，有人用它繪夢，有人試圖用它做設計，還有人讓它再現歷史上那些偉大畫家的靈魂。

不少人表示，這是他們第一次如此直觀地感受到AI作畫的強大。

AI作畫不是新鮮事，但這一次似乎有點不一樣：如果過去的AI還是一個學畫的兒童，那麼今天的AI就已經成長為可以叫板人類插畫師的職業畫手。

Instagram上的AI系統DALL-E的作品

Disco Diffusion爆火後，更多AI繪圖程式也隨之浮出水面。Disco Diffusion的作者Somnai所在的Midjourney、細節更加逼真的DALL-E 2、下載APP就能立刻出圖的Wombo，都迎來了一大撥嚐鮮者。

從技術小白到科技愛好者，紛紛加入到圍觀AI畫畫的行列，空前盛景令投注AI影象生成技術的研發者感到興奮。

網路上出現成千上萬AI生成的作品，有的人開始擔憂人類藝術的命運，有的人則張開雙臂擁抱未來……

夢境建築師

除了人工智慧領域的從業者，懂程式碼、愛衝浪的網際網路人算是Disco Diffusion的第一批玩家。

今年3月底，互動設計師過兒看到網友用AI創作的繪畫作品後，突然想到用這個方式來描繪自己的夢境。

在幾個小時的配置後，他在電腦裡隨意輸入了一些字句，即得到了第一幅用Disco Diffusion生成的AI作品。

不過，這次試水的結果並不理想。

“第一次得到作品的感受其實比較失望，因為看到別人做出來的效果都很好，但是我搞出來的作品和設想有差距，還很醜。”

過兒用Disco Diffusion得到的“失敗作品”之一。/受訪者供圖

過兒用Disco Diffusion得到的“成功作品”之一。/受訪者供圖

但沒關係，對於人類，一幅失敗的作品意味著對時間、精力以及信心的大量消耗；而對於電腦，這一切不過是跑跑程式而已——讓AI另外畫一幅就行。

只要不停電，你就不用擔心程式碼會疲倦。

在不停地嘗試、反覆修改輸入的描述後，過兒收穫了不少滿意的作品，而更迷人的是這個體驗本身：從一個詞語或句子到一幅畫，這個過程似乎體現了AI的理解和構思。

人類和演算法在一次次從輸入到輸出的互動中，正一起推開新世界的大門。

在微博和Instagram，都有不少網友分享著自己用AI生成的圖片。/Instagram@eighty_level

除了過兒，還有不少人樂此不疲地沉浸在這個遊戲中。在微博，不少網友都在社交媒體上持續更新自己用AI得到的圖片。

博主@王二木-象仔從今年4月16日開始釋出自己用Disco Diffusion生成的作品。兩天後，他已經生成了500多張圖片。

他選出部分AI的作品，在圖片下方寫上了自己輸入的文字內容，一起釋出在微博上。從這些作品中可以看出，AI能得心應手地模仿馬蒂斯、盧梭等畫家的風格，甚至還可以用這些圖片製作影片動畫。

AI用馬蒂斯和盧梭的風格生成的作品。/新浪微博@王二木-象仔

這意味著，小到搭建昨夜的一個夢境、大到幫不會畫畫的人制作一部動畫電影或遊戲特效，都有可能讓AI來實現。

用Disco Diffusion來得到一幅AI畫的過程大致可以分為三步：開啟程式地址並執行程式；設定影象的基本引數，如大小、生成的圖片數量、儲存位置等；輸入文字描述。接下來，你要做的就是等待AI層層渲染出這些圖片。

與此前較流行的GAN（生成對抗網路）不同，Disco Diffusion等目前流行的程式大多使用的是擴散模型，擴散實際上就是一個逐步消除噪聲、新增細節的迭代過程。

AI生成圖片的原理大概可以理解成一個逐步消除噪聲、新增細節的迭代過程

不過，儘管Disco Diffusion免費，但使用它的門檻是你可能需要購買谷歌的雲服務Google Colab

（有免費時限）

、最好懂一點程式碼，還得願意多花點時間。

相比之下，能在手機上操作的Wombo

（Dream by Wombo）

更加適合普通網友：下載APP，輸入詞句，即刻就能得到一幅AI生成的作品。

你可以選定巴洛克、浮世繪、水彩等各種風格，每種風格下，都可能得到意想不到的作品。

輸入內容：晨霧下的熱帶村莊（未限定風格）

輸入內容：森林裡，樹枝連成了橋（浮世繪風格）

使用者可以選擇將這些圖片下載下來做桌布，甚至還可以線上購買這些畫作的實物版——一幅裝裱後的印刷品。

人類，被AI全面碾壓？

AI的聰明程度，早就超出了大眾的想象。這一點，從業者心知肚明。

2016年12月，AI圍棋程式AlphaGo在相繼戰勝歐洲圍棋冠軍樊麾和韓國職業棋手李世石後，以神秘棋手“Master”的身份在中國弈城圍棋網大殺四方，取得60連勝，手下敗將包括天才圍棋少年柯潔。

2017年5月，AlphaGo在正式比賽中3：0擊敗“人類的最後的希望”柯潔，這備受關注的一戰，宣告了人工智慧在圍棋領域對人類的全面碾壓。此時，距離IBM的計算機“深藍”首次擊敗人類國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，正好過去了20年。

不過，當時還是有人認為，計算機憑藉精密的演算法在棋界稱霸，只是贏在了擅長的領域，而藝術依靠創作者的靈感、情緒，這些東西AI並不具備。但實際上，AI在藝術上的表現同樣驚人。

早在1998年，一則由AI完成的故事《背叛》

（Betrayal）

引發關注，甚至有人把創作故事的AI布魯特斯1型

（Brutus。1）

稱為“矽谷海明威”。

《背叛》講述了博士生戴夫在論文答辯現場遭到信賴的教授哈特背叛，以至於沒有取得學位，而事後哈特甚至還獨自為學生戴夫難過了一番的故事。

這篇短小精幹又頗具諷刺意味的文章，很難看出是出自上世紀90年代的AI之手。而時至今日，計算機已經能像模像樣地生成各種題材的文字內容，詩歌小說統統不在話下。

琴棋書畫全面發展的AI，讓不少人難以接受，情況恰如攝影技術出現之時。

1839年，法國畫家保羅·德拉羅什看到攝影作品後，得出一個著名的結論：繪畫已死。此後，人類的繪畫越發抽象，藝術家的目標變成了觀念的突破。

而如今，連抽象畫的飯碗都要被AI搶走，繪畫面臨又一次“死亡”。

人類連抽象畫的飯碗都要被AI搶走了。這是用DALL-E 2系統生成的影象。/Instagram@openaidalle_2

關於AI作品的拷問接踵而至。這些作品是藝術嗎？創造力是不是人類獨有的？AI是創作者還是創作工具？

即使我們清楚，AI的本質是強大的演算法，並不具備思想，但相比它們對人類的瞭解，人類則很難理解它們的“腦回路”。

博爾赫斯1975年的小說《沙之書》中，寫了一本令主人公著迷的奇書。那本書的頁碼無窮無盡、無始無終，即使做筆記，也難以理解其中的規律。在一段時間的沉迷後，主人公感到難以名狀的恐懼，最終放棄了這本書。

如今，AI恰如這本奇書，將無窮無盡的作品送至我們眼前。而我們也和故事主人公一樣，對這超出理解、難以預料的未來感到既好奇又恐懼。

超出理解、難以預料的AI作品讓我們感到既好奇又恐懼。/Instagram@openaidalle_2

不過，相比科技從業者的興奮和評論家的悲觀，設計師似乎更加務實。

在用了一段時間Disco Diffusion後，他們發現這些AI作品的細節和人像處理有許多不足，對文字的理解和識別有待提高，得到滿意成品的機率和所需時間也普遍較長。總而言之，人類的後期參與仍然相當重要。

但AI的學習速度我們早已領教，功能的進化和完善不過是時間問題。AI把手伸進各個人類以為只有自己才能做到的領域，已是不可阻擋的趨勢。

微博上，一位設計師說：

“AI不會讓我失業，它大機率能讓我早點下班。”

至於AI的創作到底是不是藝術？讓哲學家吵去吧！

科技和傳媒公司的新戰場

畫畫的AI，不僅飽受爭議，還充滿了生意。

IT研究與顧問諮詢公司Gartner在此前釋出的報告中提到，生成式人工智慧是2022年的一大重要技術趨勢。

Gartner預計，到2025年，生成式人工智慧將佔所有生成資料的10%，而目前這一比例還不到1%。

DALL-E 2系統模範達芬奇設計iPhone。/Instagram@openaidalle_2

這些AI生成的作品意味著什麼？

對於內容創作者，它是無窮無盡的可商用素材和圖片；對於設計從業者，它是讓生產力飛躍的工具。

平面廣告、服裝設計、城市建模、古籍修復、影視和遊戲製作……這些只是AI圖片生成技術最顯而易見的應用面。

在DALL-E系統上輸入“牛油果形狀的皮革錢包”，該系統就會透過這一指令進行數次迭代，最終生成各類影象。/ OpenAI

如今，科技和傳媒巨頭已經走在前列。

迪士尼試圖藉助AI來生成動畫，提升從文字劇本到動畫影片的製作效率。Netflix則用AI抽取出海量影片中更受歡迎的畫面，製作成內容封面，從而降低內容搜尋難度。

谷歌、微軟、特斯拉、Meta等科技公司扎堆“教AI畫畫”，中國企業也紛紛在AI內容生成領域下重注。

中關村大資料產業聯盟釋出的《中國AI數字商業展望2021-2025》報告預測，到2025年，中國AI數字商業核心支柱產業鏈規模將達到1853億元，其中AI數字商業內容產業規模將達到495億元。

AI影象生成技術早已沉澱多年，Disco Diffusion的走紅更像是AI時代全面來臨的鋪墊。中國本土的研發者已經隱約能看到勝利的曙光。

在社交平臺上，一些從業者順勢開始宣傳自家AI程式，不少年輕人則開始將AI用於畫自己的頭像、桌布和同人畫稿……

中國AI影象生成系統Tiamat生成的作品。/小紅書@青柑普洱不甜_

那些一幅幅AI生成的華麗作品，就好像一張張通知單，告訴遲鈍的我們：未來早就來了。

參考資料

［1］ 承認AI“創作”的畫比人類好多了，很難麼？| 品玩

［2］ 危險演算法“達利”，開啟“圖片造假”新高度 | 虎嗅

［3］ A Silicon Hemingway —— Artificial Author Brutus。1 Generates Betrayal By Bits | Science Daily

［4］ 過去五年裡，AI影象生成技術走了多遠？| 36氪

［5］ 生成式AI，引領AI從“換臉”到“造臉” | 中智觀察

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