人工智能|AI都会画画了,老板还会要我吗?
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图片来源@视觉中国
钛媒体注:本文来源于微信公众号亿欧(ID:i-yiou) , 作者 | 王鹏 , 编辑 | 顾彦 , 钛媒体经授权发布 。AI绘画成功引起了人类的注意 。
刚刚过去的10月 , 一大波由AI创造的画作攻陷了网络社交平台 。在B站、小红书等软件搜索“AI绘画”关键词 , 相关的作品展示、技术分享及话题讨论随处可见 。根据百度搜索指数 , 这股热潮还在震荡上升中 。
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从一幅幅充满视觉张力的图片来看 , AI绘画的实力已经不亚于人类艺术家 , 甚至可以说是更胜一筹 。面对这样的现实 , 普罗大众在震撼 , 美术学生在担忧 , 而更多职业画师则是处在一个尝试和思考的阶段 。
与此同时 , 不少业内人士也展开了对这项新技术的商业价值的探索 , 争先寻找隐藏在迷雾中的财富密码 。不过 , 和所有的新兴技术一样 , AI绘画价值落地的过程也注定不会一帆风顺 , 目前已经出现的版权争议等问题 , 都会是行业下一步发展的阻力 。
AI抢不走画师的饭碗一个完全没有绘画基础的人 , 只需在屏幕上输入一段文字 , 分分钟就能够创作出下面的画作 。这不是科幻作品里的想象 , 而是真正的“科技与狠活” 。
如果说AI绘画是一种魔法 , 那么输入的文字就是其对应的咒语 , 这些文字在国外的工具中被称为Prompt , 汉化过来的意思就是关键词 。以上面这张图片为例 , 它的Prompt就是“梦幻的夜空 , 闪烁着星星 , 巨大的粉色桃子云彩 , 远处的高塔和迷你城市 ” 。
觉得打这些字还挺费功夫?这其实已经是AI绘画耗时最多的一个步骤 。在此之后 , 你需要做的事就是点击生成按钮 , 然后等待几分钟就能够得到一幅作品 。相比艺术家动辄就累月经年的创作 , AI绘画的过程只在弹指须臾间 。
这也正是当前AI技术对人类最大的意义——提高效率 。
自谷歌的AlphaGo击败人类冠军棋手后 , 我们对于AI决策能力的质疑就画上了句号 , 从数据分析、生产管理到自动驾驶等 , 我们开始把许多领域的控制权都交到AI手里 。
绘画领域本是人类为数不多的自留地之一 , 直到近期也终于开始失守 。AI绘画的核心技术是Text to Image的生成模型 , 这一构想最初只是出现在学术界的论文里 , 直到去年下半年才有国外的研究人员将之开发成工具 。
短短一年时间内 , 全球范围内的AI绘画工具如雨后春笋般不断涌现 。这其中既有科技龙头的抢先布局 , 亦包括初创企业的创新博弈 。
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亿欧整理发现 , 目前国外主流的AI绘画工具各有千秋:有些工具是完全开源免费的算法模型 , 就像手机界的安卓系统 , 可以让其他人进行二次开发;有些工具基于社区运行 , 不但操作门槛低 , 还可以共享Prompt , 创作氛围良好;有些工具则在图像类型和细节上有独一无二的优势 。
可国外软件存在一个共性问题 , 那就是从操作界面到Prompt输入只支持英语 。这对于喜欢钻研的极客不是挑战 , 但是对那些因为猎奇心理来体验AI绘画的国内用户来说 , 却是一个不易跨过的操作门槛 。
企业级解决方案服务商琢磨琢磨的视觉组负责人赵丰是一名资深的AI绘画爱好者 。他告诉亿欧 , 国产的AI绘画工具是新手更好的选择 , 尽管这些工具在生成效果上可能不如国外 , 但是 , 方便的登录入口 , 友好的操作界面 , 以及更为重要的汉化输入 , 都是国产软件无与伦比的竞争力 。
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有些朋友或许会奇怪 , 为什么汉化输入这么重要?直接用翻译软件不可以吗?
这和AI绘画的局限性有关 。
【人工智能|AI都会画画了,老板还会要我吗?】理论上来讲 , AI绘画的步骤只有三步——创意构思、Prompt输入和图像生成 。但令人无可奈何的是 , 用户往往不可能一次性就得到称心如意的作品 。
这是因为在AI绘画过程中 , 人类需要靠Prompt和AI进行沟通 , 但是 , 单纯依靠文字去描述想象不是一件容易的事 。“三分春色描来易 , 一段伤心画出难” , 尤其是当我们想要通过作品表达画面内容之外的东西时 , 更是如此 。
另外 , AI绘画本身也具有很大的随机性 , 即使输入同样的关键词 , 每次也会生成不一样的作品 。这样的随机性有利有弊 , 它可以给缺乏灵感的用户无穷无尽的参考 , 却也能让有明确要求的用户捶胸顿足 。
在琢磨琢磨创始人王斯旻的眼里 , AI就像是一个聪明伶俐、思维发散但是很不听话的学生 , 画出的东西可能充满惊喜和亮点 , 但是有时候会和甲方的定制需求南辕北辙 , 这个时候就需要画师去“谆谆教诲” , 不断完善自己的Prompt 。
事实上 , 一幅成功的AI绘画作品 , 其Prompt往往不是简单一句话 , 而很有可能是“长篇大论” , 包括内容、构思、画面风格、艺术家等多个维度 。为了帮助缺乏经验的新手 , 许多AI绘画工具也把这些维度设置成了自定义步骤 。
然而 , 在Prompt变得复杂的同时 , AI绘画作品内容的不可控性也会水涨船高 , 往往看起来会有一些怪诞之处 , 比如在呈现完整人体的时候 , 就有可能缺胳膊少腿 。这些细节无法通过Prompt精准调控 , 用户只能花时间去筛选符合人类审美的作品 。
AI绘画出圈后 , 网络上热度最高的一个话题就是:AI会不会取代画师?
王斯旻告诉亿欧 , AI创作实际上是一个人机协作的过程 , 我们不能忽略人在其中起到的重要作用 。AI绘画现在在创作领域扮演的更多是一个“蓝领”的角色 , 它可以帮助人类完成一些基础性的工作 , 让画师将更多精力集中在创作上 。
AI画作里的金矿当你还在惊异于AI绘画的神奇时 , 有人已经用它赚到了第一桶金 。
有许多网友都在网络上爆料称 , 自己已经通过出售AI绘画作品赚到了钱 , 有些人甚至已经可以月入万元 。根据网友的消息 , 这些AI画作最终流向的是线下广告、品牌营销以及数字藏品等对于艺术效果图有大量需求的场景 。
有需求的地方就有市场 。作为一项尚在普及阶段的新技术 , 因为AI绘画存在一定的上手门槛 , 所以许多画师在授人以鱼的同时 , 也打起了授人以渔的主意——开始制作AI绘画工具的教育产品 , 相关教程和资源在电商以及社交平台上比比皆是 。
这也是大势所趋 , 考虑到AI绘画在成本、效率和质量方面的优势 , 这项技术的应用也正在从C端上升到B端 , 许多公司都将AI绘画加入到了自己的工作流中 , 用来优化相关的业务流程 。
换句话说 , AI绘画正在成为画师的职业技能之一 , 它甚至在重新定义这个职业 。
之前在某招聘平台上甚至已经出现不要求绘画能力的插画师岗位 , 其工作内容是“使用AI(人工智能)绘图生成不同风格的插画 , 筛选后精修” , 被网友吐槽是在给AI打下手 。
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调侃归调侃 , AI绘画对于相关行业生产关系的影响却是实实在在的 , 从技术端、产品端到应用端 , 一条新生的产业链正在给商业社会注入新的活力 , 带来更多的财富密码 。
目前 , 绝大多数的AI绘画产品都是可以免费使用基础服务 , 付费使用高级定制服务 。免费的基础服务是为了进一步扩大用户基数;而付费服务也是必要的 , 因为提供在线的AI绘画工具需要用到显卡服务器 , 维持免费的服务是需要巨大成本的 。
在元宇宙产业观察者晓梦(化名)的眼里 , AI绘画的商业模式现在还是处于比较早期的探索阶段 , 从细分模型的测试训练 , 到差异化产品的设计和上市 , 再到融入不同领域的工作流 , 链条中的每一环都还有很大的价值潜力 , 需要用时间去挖掘 。
不过 , AI绘画以及其背后的AIGC赛道的价值是不可限量的 。
所谓AIGC , 是指人工智能自主生成内容的技术 , 这个概念在国内出圈还是在今年的百度世界大会上 。在李彦宏的眼里 , AIGC或许将颠覆现有内容生产模式 , 实现以“十分之一的成本” , 以百倍千倍的生产速度 , 去生成AI原创内容 。
公开数据显示 , 在未来2-3年间 , AIGC的初创公司和商业落地方案将持续增加;到2030年 , AIGC市场规模或将超过万亿人民币 。
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图源:量子位
这样的风口自然也获得了投资人的青睐 , 仅在刚刚结束的10月 , 国外就有Stability AI、Jasper两家初创人工智能企业拿到了超过1亿美元的融资 , 估值双双超过10亿美元 , 成为两只全新的独角兽企业 。国内首家生成式AI平台TIAMAT也在上个月完成了数百万美元的天使轮融资 。
潮水下的暗礁万事万物都逃不过一体两面的规律 , 当AI绘画这种未来科技照进现实后 , 也对当下社会规则产生了极大的冲击 , 从而引发了一系列的争议、问题和思考 。
首先是AI绘画在模型训练阶段存在的侵权争议 。
当下 , 几乎所有的AI绘画平台都支持模仿艺术家画风的功能 , 只要在Prompt加入艺术家的名称 , 便可以生成对应其风格特点的画作 。这是因为AI绘画的基本原理 , 就是让AI以大量的人类作品为资料 , 去学习文字描述和艺术画面的关联 。
以风靡二次元圈的NovelAI为例 , 这款AI绘画工具之所以特别擅长生成二次元画风的作品 , 就是因为开发人员用日本知名漫画网站Pixiv上的图片给AI模型来了一次“二次元特训” 。
但是 , NovelAI很快就遭到了一大波日本画师的集体抵制 , 因为开发人员并没有从创作者那里得到这些图片的使用授权 。同样的 , 其他AI绘画平台在训练自己的AI模型时 , 或多或少也存在未经艺术家授权就将其作品作为AI学习资料的情况 。
在一些人类艺术家看来 , AI绘画这种“私自学习并模仿画风”的行为 , 就是对自己知识产权的侵犯 。
然而 , 在人类传统的观念中 , 学习这种行为是不能算做侵权的 。按照国内相关法律的规定 , 画风算是思想范畴 , 也不在版权的保护中 。虽然AI绘画学习和模仿的主体发生了改变 , 但是以现有的规则还是很难去界定其是否侵权 。
另外 , AI绘画作品的版权归属也是一个备受关注的问题 。
版权的意义在于保护创作者的合法权益 , 因为目前部分AI绘画作品已经进入商业场景 , 如果不能明确版权所属 , 就会存在一定的使用风险 。
不同于一般的绘图软件 , AI绘画从严格意义上讲包括用户和AI两个创作者 。虽然用户在创作过程中起主导作用 , 但AI同样有具备创造性的生成动作 , 所以最终产品的版权是该归用户还是AI绘图平台 , 至今仍是个悬而未决的问题 。
现下 , 国内外主流AI绘画工具对于版权的说明也没有统一标准 。
像百度的文心一格就明确说明“知识产权归平台所有 , 且在没有授权的情况下无法商用”;像Midjourney等商用平台则会让付费用户拥有版权 , 但同时要将版权授予平台和其继任者;像Stable Diffusion等开源模型则是采用CC0协议 , 版权归公共所有 。
在亿欧看来 , 无论是AI绘画的侵权争议还是版权归属 , 归根结底都是一个商业问题 , 是各方势力利益分配不平衡的一种映射 , 只要用这样的逻辑去思考 , 解决问题的路径就会清晰起来 。
面对侵权争议 , AI绘画平台可以选择使用无版权的图片进行学习训练 , 也可以向艺术家支付一定的授权费用 , 如此一来定能皆大欢喜 。毕竟从长远角度看 , AI绘画是对行业生产力的一种解放 , 大多数人应该是乐观其成 , 前提是不触碰他们的利益红线 。
至于版权归属 , 只要确保用户和平台各取所需即可 。在AI绘画价值落地的早期阶段 , 平台方更为迫切的需求是不断优化算法模型 , 扩大用户基数 , 同时为企业发展积累子弹 , 而用户方的需求则是利用更好的AI绘画工具去创作更好的作品 。两者虽有不同 , 但是努力的方向却并不冲突 。
写在最后学会画画并不是AI带给人类的最大惊喜 。伴随着技术的日新月异 , AIGC正在打破文本、图像、语音、视频等内容形式的边界 , 不断演绎出颠覆人类认识的玩法 。
比如 , 谷歌和Meta两个巨头已经分别公布了自家的Text to Video模型 , 将AIGC带入了视频时代;国内一家名为水豚科技的初创企业 , 开发出了一款实时语音转动画的儿童教育产品 , 让大家看到了AIGC的更多可能性 。
可以预见 , 一场以AI数字内容为中心的风暴即将袭来 , 而所有人都将被裹挟其中 。
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