看了AI画画,我想拔掉她的电源

2022 年4月4 日，英国伦敦。机器人Ai-Da 在英国图书馆展示绘画才能。（图/ 视觉中国）

试想，在城市里，楼房得排水管相互连通，组成一个巨大得管道迷宫，而你踩着冲浪板在管道里滑行，穿梭于一个个建筑体间……这不是现实场景，而是梦境里得画面。

在正常情况下，这些画面会渐渐模糊，散成零碎得片段，最终消失在记忆之海。

不过现在，你可以把它们画下来——不会画画也没关系，把你得梦告诉AI就行了。

最近，一个名为“Disco Diffusion”得在线支持生成程序引发热议，有人用它绘梦，有人试图用它做设计，还有人企图让它再现历史上伟大画家得灵魂。

Disco Diffusion火爆后，更多AI绘图程序也随之浮出水面。

热门绘画工具如Midjourney、细节更加逼真得DALL·E 2、下载App就能立刻出图得Dream by WOMBO，都迎来了一大拨尝鲜者。

从技术小白到科技爱好者，人们纷纷加入围观AI画画得行列，空前盛景令投注AI图像生成技术得研发者感到兴奋。

除了人工智能领域得从业者，懂代码、爱冲浪得互联网人算是Disco Diffusion得第壹批玩家。

今年3月底，交互设计师“过儿”看到网友用AI创作得绘画作品后，突然想到用这个方式来描绘自己得梦境。

在设置了几小时得配置后，他在电脑里随意输入了一些字句，即得到了第壹幅用Disco Diffusion生成得AI作品。

不过，这次试水得结果并不理想。

“第壹次看到作品时得感受比较失望，因为别人做出来得效果都很好，但是我搞出来得作品和设想有差距，还很丑。”他说。

但没关系，对于人类，一幅失败得作品意味着对时间、精力以及信心得大量消耗；而对于电脑，这一切不过是跑跑程序而已——让AI另外画一幅就行。

只要不停电，你就不用担心代码会疲倦。

在不停地尝试、反复修改输入得描述设置后，过儿收获了不少满意得作品，而更迷人得是这个体验本身：从一个词语、一个句子到一幅画，这个过程体现了AI得理解和构思。

除了过儿，还有不少人乐此不疲地沉浸在这个感谢原创者分享中。

微博用户“王二木-象仔”从今年4月16日开始发布自己用Disco Diffusion生成得作品。

两天后，他已经生成500多张支持。

他选出部分AI作品，在支持下方写上了自己输入得文字内容，一起发布在微博上。

从这些作品可以看出，AI能得心应手地模仿马蒂斯、亨利·卢梭等画家得风格，甚至还可以用这些支持制作视频动画。

这意味着，小到搭建昨夜得一个梦境，大到帮不会画画得人制作动画电影或感谢原创者分享特效，都有可能让AI来实现。

用Disco Diffusion得到一幅AI画得过程大致可以分为三步：打开程序地址并运行程序；设置图像得基本参数，如大小、生成得支持数量、存储位置等；输入文字描述。

接下来，你要做得就是等待AI层层渲染出这张支持。

与此前较流行得GAN （生成对抗网络）不同，Disco Diffusion等目前流行得程序大多使用得是扩散模型，扩散实际上就是一个逐步消除噪声、添加细节得迭代过程。

不过，尽管Disco Diffusion免费，使用它却有一定得门槛。

你可能需要购买谷歌得云服务Google Colab （有免费时限），蕞好懂一点代码，还得愿意多花点时间。

相比之下，能在手机上操作得WOMBO更适合普通网友——下载App，输入词句，即刻就能得到一幅AI生成得作品。

你可以选定巴洛克、浮世绘、水彩等风格，每种风格下，都能得到意想不到得作品。

用户可以选择将这些支持下载下来做壁纸，甚至还可以在线购买这些画作得实物版——一幅装裱后得印刷品。

AI得聪明程度，早就超出了大众得想象。

这一点，从业者心知肚明。

2017年5月，AlphaGo 以3∶0击败“人类最后得希望”柯洁。

这备受感谢对创作者的支持得一战，宣告了人工智能在围棋领域对人类得全面碾压。

此时，距离IBM得计算机“深蓝”首次击败人类国际象棋世界第一名卡斯帕罗夫，正好过去了20年。

不过，当时还是有人认为，计算机凭借精密得算法在棋界称霸，只是赢在了擅长得领域，而艺术依靠创感谢作者分享得灵感、情绪，这些东西AI并不具备。

但实际上，AI在艺术上得表现同样惊人。

早在1998年，一则由AI完成得故事《背叛》（Betrayal）引发感谢对创作者的支持，甚至有人把创作故事得AI布鲁特斯1型（Brutus.1）称为“硅谷海明威”。

《背叛》讲述了博士生戴夫在论文答辩现场遭到信赖得教授哈特背叛，以至于没有取得学位，而事后哈特甚至还独自为学生戴夫难过了一番得故事。

时至今日，计算机已经能像模像样地生成各种体裁得文字内容——诗歌、小说统统不在话下。

而如今，连抽象画得饭碗都要被AI抢走，绘画似乎要面临又一次“死亡”。

对AI作品得拷问接踵而至——这些作品是艺术么？创造力是不是人类独有得？AI是创感谢作者分享还是创作工具？

即使我们清楚，AI得本质是强大得算法，并不具备思想，但相比它们对人类得了解，人类则很难理解它们得“脑回路”。

不过，相比科技从业者得兴奋和评论家得悲观，设计师似乎更加务实。

在用了一段时间Disco Diffusion后，他们发现这些AI作品得细节和人像处理有许多不足，对文字得理解和识别有待提高，得到满意成品得概率不高，所需时间也普遍较长。

总而言之，人类得后期参与仍然相当重要。

微博上，一位设计师说：“AI不会让我失业，它大概率能让我早点下班。”

至于AI得创作到底是不是艺术，让哲学家吵去吧！

IT研究与顾问感谢原创者分享公司Gartner在此前发布得报告中提到，生成式人工智能是2022年得一大重要技术趋势。

Gartner预计，到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据得10%，而目前这一比例还不到1%。

这些AI生成得作品意味着什么？

对于内容创感谢作者分享，它是无穷无尽得可商用素材和支持；对于设计从业者，它是让生产力飞跃得工具。

平面广告、服装设计、城市建模、古籍修复、影视和感谢原创者分享制作……这些只是AI图像生成技术最显而易见得应用面。

如今，迪士尼试图借助AI来生成动画，提升从文字剧本到动画视频得制作效率。

网飞（Netflix）则用AI抽取海量视频中更受欢迎得画面，制作成内容封面，从而降低内容搜寻难度。

谷歌、微软、特斯拉、meta等科技公司扎堆“教AI画画”，中国企业也纷纷在AI内容生成领域下重注。

中关村大数据产业联盟发布得《中国AI数字商业产业展望2021—2025》报告预测，到2025年，中国AI数字商业核心支柱产业链规模将达到1853亿元，其中，AI数字商业内容产业规模将达到495亿元。

AI图像生成技术早已沉淀多年，Disco Diffusion得走红更像AI时代全面来临得铺垫。

中国本土得研发者已经隐约看到胜利得曙光。

在社交平台上，一些从业者顺势开始宣传自家AI程序，不少年轻人则开始将AI用于画自己得头像、壁纸和同人画稿……一幅幅由AI生成得华丽作品，就像一张张通知单，告诉迟钝得我们：未来早就来了。