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AI对数字绘画的影响探究.pdf
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1、目的:探讨人工智能(AI)绘画技术在当下数字绘画领域内的发展现状,进一步发挥技术的作用帮助提升数字绘画的办法和效率。方法:针对最近半年 AI 技术产生的突破性发展,对数字绘画领域产生的冲击,重视对 AI 绘画技术的学习和掌握,并充分运用到数字绘画领域,促进数字绘画的深入发展。结论:AI 绘画在当下数字绘画当中的运用不容小觑,AI 技术是一把双刃剑,如何充分发挥它的优势而服务于当下的数字绘画领域是需要我们认真对待的。关键词:人工智能;人工智能绘画;数字绘画人工智能(AI)技术的突破性发展成为今年最热门的话题之一,在人工智能涉足数字绘画领域之后,依托海量图像数据和图像算法的 AI,展现出惊人的绘图
2、技能1。当下 AI 绘画的发展速度已经远超所有人的预期,大数据和算力的崛起,使得这一技术成为现实,不需要画笔、颜料和纸张,甚至是不需要有专业的绘画基础,仅仅通过输入对预期画面的文字信息描述,在程序接收到指令之后,通过程序运算,在几秒钟的时间内就可以产生同一主题、不同风格的多幅画作。“创作”过程令人惊叹,吸引了众多职业画师和零基础用户尝鲜。一、AI 绘画的发展进程AI 绘画在今天取得的突破性进展,看似突然,实际上并不是一蹴而就的。实际上 20 世纪开始,对于人工智能绘画,人类已经探索了半个世纪之久,并在 2022 年迎来爆发式增长,使之成为更加普及的应用。(一)初步探索阶段早在 20 世纪 70
3、 年代,就已经有艺术家探索通过计算机来完成绘画过程,当时一位名叫哈罗德科恩(Harold Cohen)的艺术家创建了电脑程序进行绘画创作,但是与当下的 AI 绘画不同,当时的程序是控制一个机械手臂在画布上进行绘画。哈罗德对艾伦(AARON)的改进一直持续了几十年,直到他离世。在80 年代的时候,ARRON“掌握”了三维物体的绘制;90 年代时,AARON 能够使用多种颜色进行绘画,限于当时的技术,此举并没有产生非常强烈的影响,而仅仅是作为一种实验性的技法在做尝试。(二)方向确立阶段进入 21 世纪,随着互联网的飞速发展和电脑硬件的不断升级,网络社会产生了大量的数据内容,完成了数据内容的“原始积
4、累”,并且随着计算机深度学习的快速发展,人工智能绘画逐渐变成可能,于是,在 2022 年下半年,人工智能绘画技术经过前期大量的积累,完成了从量变到质变的变化,不仅能够提高绘画内容的精度,缩减了产出的时间,还创作出更符合人们预期的画面内容和风格。在美国科罗拉多州举办的艺术博览会上,一幅名为太空歌剧院的画作最终获得数字艺术类别冠军(图 1)。虽然掀起了很大的争议,但这确实宣告 AI 绘图 1 太空歌剧院由 AI 制图工具美促你(Midjourney)生成(图据网络)35总第243期/2023/10/工美艺术画切实来到了我们的身边。二、AI 绘画在数字插画中的生成模式(一)文本生成图像文本生成图像是
5、指利用人工智能技术将语言描述文本转化为对应图像的一种图像生成方式2,文本描述生成的结果会有一些随机性,生成的图片大概率是很难完全按照“需求”生成,更多带来的是“惊喜”,这种“惊喜”在一定层面上代表的也是一种艺术风格。所以在实际的使用中并不是很适用于按照严格要求生产图片的任务,而更多地适用于有一定的描述,能够给艺术创意带来一些灵感的迸发和参考。文本的准确描述对于生成的图片样子是极其重要的,技术本身对文本描述和措辞有较高要求,需对脑海中的核心创意细节有较为准确的描述。(二)图像融合和变换风格迁移指的是两个不同区域中图像的转换,具体来说就是提供一张风格图像,将任意一张图像转化为这个风格,并尽可能保留
6、原图像的内容。图像的风格迁移只是目的,实现图像风格迁移的手段是多种多样的,所谓条条大路通罗马。可以根据时间线分为三个类别,即传统的图像风格迁移、基于神经网络的图像风格迁移和基于对抗生成网络的图像迁移。图像本身的融合变换在早几年的时候就已经有了一些研究和探索,且有了相对成熟的生成的样子。三、AI 绘画在数字绘画中的应用AI 绘画技术与数字绘画都是通过计算机作为媒介的艺术表现形式,两者之间联系非常紧密,区别也较为明显。AI 绘画主要是使用人工智能技术,通过计算机的数据学习,对现有的人类上传的海量数据资源进行模仿学习,通过程序生成出作品,其依赖的是大数据前提下的算法学习。而数字绘画的主体依然是人类创
7、作者,计算机只是作为一个实现工具,需要依靠创作人员自身来完成,有较高的门槛。而且还会有一定条件的限制,比如创作人员在经历一段时间的工作之后需要休息,创作过程需要数位板、手绘笔等工具来实现。但是 AI 绘画可以一直不眠不休,而且保持一个持续稳定的输出状态,也不需要数位板、手绘笔等工具,只需要达到标准的电脑硬件即可。当创作人员输入提示文本时,AI 会从文本中提取所描述的各种维度,并从这些维度的交集中生成图像。AI 生成绘画就是根据需求输入一些描述性的文字,然后通过背后的算法生成图像,其本质上是依靠人类极广的数据库,是建立在人类过往图像信息之上的解构和重组,就目前阶段来说,AI 绘画的来源是人类的创
8、作。但目前 AI 创作还处于一个向上发展的阶段,创作方面在给我们带来巨大便利的同时也存在一些不可避免的缺点。(一)AI 绘画相对传统创作的优势在 AI 进入绘画领域之前,以场景原画设计为例,设计师想要完成一张场景原画的构思是需要寻找大量的参考图和绘画素材,这个过程中需要确定场景设计中的基本内容、画面合理性布局等关键因素,需要设计师进行大量的思考并反复实验,通常会面临时间成本过高、灵感不足、设计思路单一等问题,这一过程需要设计师在较短的时间内不断进行尝试和修改,以寻找到最优的解决方案。业务经验较少的原画师经常会在这个过程中耗费过多的时间,相较于设计经验丰富的设计师来说,难度会更大。而在 AI 绘
9、画技术开始成熟的今天,我们可以在创作流程中引入 AI 绘画技术,作为辅助创作的工具。在拿到设计需求之后,完全可以将所提供的参数、风格等因素,输入 AI 绘画中,例如场景地理特征、温度气候条件、建筑风格样式等,在经过人工智能运算之后,就可以非常轻松地得到一批自动生成的场景设计草图。在创作过程中加入人工智能绘画,可以轻松帮助设计师更加高效快速地对画面的整体布局和内容元素进行整合,并输出相对符合创作要求的画面。所生成的画面和方案能够为设计师带来新的灵感和创意,帮助设计师在草图阶段发掘出更多可能性,从而提高作品的水准,相对于传统的设计创作流程来说,设计师只需要在 AI 绘画生成之后的作品中进行挑选,并
10、进行后期的加工和处理即可,大大缩短了整个设计流程的周期,减少了反复实验所浪费的时间,提升了工作效率。(二)AI 绘画相对传统创作的不足相对于 AI 绘画表现出来的强大优势,其自然存在一些缺点,主要表现在一些具体的设计应用方面。以人物形象设计为例,在 AI 绘画网站输入关键词,并得到几张与文字描述相关的图像之后,不难发现,人物的外观和特征是由多个因素所决定的,例如面部的特征、身材、服饰、发型等,需要从整体风格出发,对以上元素进行统筹考量,只关注其中一个或者几个元素而不顾及整体的效果是行不通的,而目前的 AI 绘画还无法完全理解这些复杂的因素,也就无法在设计过程中做出全面的决策。与此同时,人物形象
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