AI对数字绘画的影响探究.pdf

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 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，人物形象设计过程不仅是对一个人物外观的设计，还需要对人物的性格、个性、表情等方面进行综合考虑，并将这些特征通过图像的方式进行表现，这是一个复杂的过程，且需要考量的因素更加多元。目前 AI 绘画生成出的作品，虽然有一些对人物的表情通过通用模板进行了拼凑，但是对于一些比较轻微难以察觉的情感表现，还是很难给予准确的把握，无法做出准确的描绘。因此，尽管 AI 绘画技术在数字插画设计当中看起来具有非常强大的应用潜力，但是目前更加侧重于提供草图和参考图，激发设计师创作灵感。想要生成之后的作品达到实际应用的标准，还需要设计师进行后期的调整和修改，以确保设计的准确性和艺术性。但是，AI 绘画技术的发展速度之快，是很难想象的，一开始生成的图像，不管是图像效果还是对于信息的理解都有很大的问题，而仅仅过去几个月的时间，AI 绘画的发展速度就已经可以解决之前看起来非常困难的问题，对于文本信息的理解也更加到位，未来，AI 绘画的发展速度很可能比现在还快，所以现阶段存在的不足也许很快就会得到轻松解决。四、AI 绘画在数字绘画当中的影响（一）对创作形式的影响在未来的文化发展领域，AI 绘画的引入，可以帮助用户更快地完成需要进行大量重复工作的项目，在保持一定精度的基础之上，可以减轻用户的工作负担，更好地帮助用户通过简单指令的输入，达成许多不同的构思和想法，这些都为用户提供了海量的创意可能性，同时也提供了更加便捷的工具和制作方式。根据使用者的个性化需求，AI 绘画能够在保留原作品色彩运用、结构、构图方面的艺术表达的基础上形成局域独创性、36/总第243期/2023/10工美艺术符合著作权法要求的作品的构成要件，并可以认定为作品3。AI 绘画可以帮助用户分析提取优秀艺术作品中的风格、颜色、构图等，经过数据化的分析之后，帮助用户实现对自己作品的优化，辅助用户更好地理解和掌握各种不同的艺术表现形式和表现方法，让艺术创作更加多样化。AI 绘画在艺术创作中带来便利性和更多可能性的同时，也面临着一些局限性的问题，需要进行升级和迭代来消除。首先，AI 绘画并不能完全代替人类设计师的创造力和想象力。虽然人工智能可以模仿学习，并且能轻易地生成类似于人类创作的作品，但产出的“作品”前提是基于设定好的模型和算法之上的，而对于抽象的、非规律性的创作过程，则难以模仿。例如使用AI 绘画来模仿绘制一幅倾注作者感情的绘画，其只能模仿原作品的风格、颜色，并不能上升到作者情感层次。其次，AI 绘画还存在学习模板和样本方面的制约。由于在算法学习阶段用于训练的都是已有的艺术作品，这也直接导致 AI 绘画难以创造出具有创新性的作品，所生成的图片风格类似，难以实现独特的个性化，成为程式化的作品。最后，AI 缺乏绘画对于人类社会历史文化背景认知。生成的作品缺乏深度内涵，成为表面化、片面化的作品。但是长期过度依赖 AI 绘画手段会让创作者陷入“信息茧房”，会让创作者只能通过模拟现在已有的艺术形式作为模板素材来进行图像生成，就会导致创作者缺乏自我创新的能力。而且如果多位创作者都使用同样的绘画模型和算法进行图像生成，必然会导致生成作品的同质化倾向，因此，在使用 AI 绘画作为艺术创作手段的时候，需要保持一定的独立思考和自我创新意识，不能过度依赖 AI 绘画技术，而丢失自我创作的能力。（二）对版权保护的影响AI 绘画生成的图像是否可以看作是原创，是否具有版权保护，同样是目前需要面对的问题。目前我国缺少对于美术作品的集体管理组织，现有的集体管理机制也较少涵盖人工智能机 器学习对于现有作品数据的使用4。目前 AI 绘画技术的产生原理是基于海量数据和系统算法来展开的，生成的作品是在原有的图像数据基础上二次加工而成的，很难辨别原创的界限，也很难把 AI 绘画创作的作品视为传统意义上的原创作品，即便被视为原创，其版权归属也是一个非常复杂的问题。目前，在 AI训练中用到的海量图像数据，涉及图像数据提供者、算法提供者、图像生成者等多个方面，这也就使得 AI 绘画所生成的作品版权归属难以确定，容易引起法律纠纷。除版权问题外，AI 绘画还会涉及其他法律和道德方面的问题。目前来看，已经有很多 AI 绘画的生成作品带有虚假、误导等问题，完全依靠生成者的主观意向来产生，特别是基于现实当中的人物进行修改，极易侵犯到他人的肖像权和隐私权，由于 AI 绘画著作权侵权行为具有自主性、隐蔽性、复杂性的特点5，随着各大平台相继推出 AI 绘画技术，导致操作人员的门槛逐渐降低，一些不良行为和图像滥用的情况不断出现，很容易造成利用 AI 绘画技术生成的作品进行欺诈、色情等活动来牟取暴利。为了避免和减少这一情况的出现，需要国家和行业内部及时建立相应的法律法规和道德框架来监督和规范 AI 绘画的使用情况，从而促进这一行业更加良性地发展。（三）对创作主体的影响AI 绘画的不断发展和完善将会极大地推动艺术创作方式的革新，随着人工智能技术的普及，技术门槛也会逐步降低，越来越多的人会参与到 AI 绘画当中，实现自己的艺术梦想，并通过网络与其他人分享自己的创作成果，这将为我们的文化和艺术传播带来深远影响。其实在 1839 年摄影技术诞生之初，法国人路易斯达尔盖便首次尝试拍摄了一张人像作品，在当时引起了非常大的社会震动，毕竟在这之前，人类只能通过纯手工作画的方式绘制肖像和风景，对此法国室内设计艺术家德拉洛奇曾发出“绘画已死”的哀叹。摄影技术的发明的确让很多肖像画家丢掉了饭碗，这从另一个方面促使当时的画家们对如何提高自己的不可代替性进行思考，然后便产生了梵高、毕加索等著名的西方艺术家。回看历史我们可以发现，现在的我们同样也面临着类似的情况，绘画的发展已经被人工智能推着往前走。在当时被人们视作困难的地方，在今人看来已经算不上问题了，照相机和摄影技术的发明并没有“杀死”绘画这门伴随人类诞生之初就有的艺术类别，而今天，摄影和绘画成为各自独立的学科，共同促进人类社会的发展。所以 AI 绘画在未来或许也会成为一门独立的艺术学科，成为一个独立的赛道。但是对于商业插画来说，AI 绘画技术确实可以完成绘画细节当中一些固定化、模式化的工作。五、结语一门新技术的出现，它的发展势必会为我们的生活带来改变，AI 绘画的创造性、随机性使得其在设计领域或有广阔天地，AI 绘画或许可以成为设计者们灵感的来源。当然，随之而生的问题也将会出现，毕竟在目前的发展情况下，还没有明确的行为约束和法律条例。但不管技术如何迭代，工具都是为人类服务的，未来走向何方，还是掌握在人类的手中。参考文献：1 王遂川，庞欢，熊亦冉，等.图像数智化：现象及其阐释 J.浙江社会科学，2023（3）：85-93+84+159.2 张泽政.AI 绘画于数字绘画中的应用与探索 D.北京：北京印刷学院，2023.3 沈嘉炜.AI 绘画的著作权法律风险和防范路径研究 J.盐城工学院学报（社会科学版），2023，36（3）：30-34.4 郭万明.人工智能生成成果的法律性质及著作权保护 J.出版发行研究，2022（5）：58-64.5 韩雨潇.人工智能创作物版权侵权风险及其法律规制探析 J.科技传播，2022，14（13）：30-33.作者简介：1.郝雪婷，女，北京人，副教授，研究方向：插画与品牌设计；2.王宇，男，山东泰安人，硕士研究生在读，研究方向：视觉传达。