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幾年前，如果有人說十幾分鐘甚至幾分鐘就能畫出一幅亮眼的畫作，恐怕沒人會相信。然而，如今就有這么一個下筆“神速”的畫手，能在短時間內完成質量不錯的繪畫作品——這是當下社會各界人士熱議的人工智能繪畫創(chuàng)作，也就是人們常說的AI繪畫。

2022年8月，游戲設計師杰森·艾倫使用AI繪圖工具Midjourney模型生成、經Photoshop潤色完成了一幅名為《太空歌劇院》的畫作，該作品在美國科羅拉多州的藝術博覽會上獲得數字藝術類別冠軍，成為首個獲獎的AI生成藝術。如今，AI繪畫這個話題早已突破了原本繪畫界的小圈子，開始被越來越多的人關注，不少人也視之為新時代的巨大商機，許多企業(yè)都開始研發(fā)基于文本生成圖像的AI繪畫軟件服務。

隨著科學技術的發(fā)展，如今AI繪畫軟件的使用門檻越來越低。2022年4月，當時，基于谷歌技術框架的AI繪畫程序Disco Diffusion剛剛走紅，然而并不友好的軟件界面勸退了許多想要嘗鮮的人，如果使用者毫無編程經驗，面對這個軟件可以說是無從下手。盡管網上有很多關于如何使用軟件的教程，但對于新手來說，Disco Diffusion的操作還是比較困難。之后，谷歌組織發(fā)布了一段AI繪畫系統(tǒng)DALL-E2的宣傳視頻，操作比Disco Diffusion簡便很多，而且作品質量很高，驚艷了許多人。AI繪畫也從那一刻起出圈了。

談到AI繪畫門檻降低，人物畫像在AI繪畫上的發(fā)展就是個典型例子。最開始，如果想要生成一幅在構圖和人體結構上沒有硬傷的畫作，軟件使用者要么需要輸入十分復雜的參數，要么需要提供原始人物線稿或者照片等參照圖，AI再照著線稿或者參照圖中人物的形狀來生成相應的細節(jié)，從而完成一幅人物畫像。現在，在許多軟件上，使用者無需提供線稿或者原圖，只需要在學習語句的欄中輸入不算復雜的指令，AI就能在較少的次數內生成較為合格的畫作。如果使用者愿意讓指令盡可能詳細，再多花些時間讓AI“慢工出細活”，那么在更多的畫作生成稿中也許能挑到令自己十分滿意的成果。這都是AI在這一兩年間對網絡上人物畫像進行海量學習的結果。

筆者曾見過有人整理出的某AI繪圖網站的“元素法典”，具體來說就是生成各種繪畫元素的語句及模式大全。在這本“法典”中，整理者詳細地介紹了如何生成帶有“冰雪”“火焰”“幻境”“星空”等背景的人物畫像，甚至還有模仿浮世繪風格的畫法。軟件的使用者需要在語句中添加“正面標簽”，讓AI明白自己想添加什么元素，再寫入“反面標簽”，來讓AI避免不想要的元素。在這些基礎上，使用者還可以設定一些參數讓細節(jié)更加符合要求。之后，經過有限次的嘗試后，AI便能生成符合使用者要求的作品，其中也不乏讓人眼前一亮的優(yōu)質作品。

如今，許多畫師在完成構圖和線稿后，會將之后上色等工作的相當一部分交給AI，在保證質量的同時大大節(jié)省了人工。AI繪畫除了開始逐漸運用于繪畫、動畫行業(yè)外，也供繪畫零基礎的人們進行自我娛樂。在一些視頻網站，有的視頻制作者通過AI繪畫制作簡易動畫，甚至是簡易交互式游戲，可以說在需要動畫效果的視頻制作中，最關鍵的先決條件“繪圖”已經在AI的加持下逐漸變得簡單，大大降低了此類創(chuàng)作的門檻。

與此同時，人們也在熱議一個新的問題——AI繪圖是否構成侵權。如今，許多畫手或者從業(yè)人員有時在網上能看到和自己創(chuàng)作風格相似的畫作，其中有些畫作甚至投入了商用。許多原作者認為，AI繪畫軟件未經原作者允許，學習了原作并將學習的成果輸出給了軟件使用者，這是一種侵權。短期內，這個問題恐怕難有定論。

只能說，在人工智能時代，“藝術創(chuàng)作”一詞該如何理解和解釋，需要我們結合當下的技術發(fā)展，進行更加細致的研究。無論是市場、法律，還是社會中的普通人，都需要共同努力，以包容的胸懷擁抱新時代的變化，同時用審慎的眼光看待人工智能所帶來的種種挑戰(zhàn)，這樣人類的科學技術和文化藝術才能有并駕齊驅的發(fā)展空間。 （經濟日報記者 施普皓）

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