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AI 繪畫這件事兒在近一段時間以來已經引起了業內人士的廣泛討論，與此同時，與 AI 繪畫相關的作圖產品也漸漸涌上臺面，并接受用戶評判。那么就目前已經出現的 AI 繪圖產品，以及人工智能藝術本身的特性來說，AI 繪畫的存在是否真的會取代人類繪畫？不如來看看作者的解讀。

AI 繪畫一日，人間一年。

上半年走紅的 Dall-E 2、Midjourney，下半年風頭完全被 Stable Diffusion 蓋過。

近期火熱的繪圖產品，名字里都有「diffusion」，它們均得益于人工智能「擴散」算法。該算法突破了 AI 繪畫的應用臨界點，更易上手，效果更好。

機器作畫已經有半個世紀的歷史，而兩年之內，AI 繪畫忽然成了「進擊的巨人」，不僅質量肉眼可見的提升，生成圖片的速度也從年初的幾個小時縮短到十幾秒鐘。

AI 繪畫技術的大幅度進步，激發了人們對「創意 AI」的興趣——從美術到詩歌，一系列 AI 工具正在模仿人類的創造力。但沒有什么人真正覺得惶恐。

前一陣子，有不少人猜測生物學家顏寧離美歸國，是因為 AlphaFold 人工智能系統能夠預測蛋白質結構，被搶了飯碗。

實際上，能寫新聞資訊的軟件早就存在，并沒有記者為此失業。AI 連寫豆腐塊的人都無法替代，更不用說能替代頂尖科學家了。

一、擴散算法是什么？

當下的人工智能模型，使用的都是深度學習神經網絡。自學習模型，比如 GPT-3 是其中最著名的模型，它會在大約 45 TB 文本數據的神經網絡上「學習」，生成和人類產出相差無幾的作品。

Stable Diffusion 是深度學習家族的一部分。具體來說，Stable Diffusion 通過潛在的擴散模型，學習圖像和文本之間的聯系。它的工作原理是，獲取圖像數據，并對其添加「噪點」。

噪點，也叫噪聲，是指數碼攝影器材拍攝的圖像中，存在的粗糙點，一般受電子干擾產生。

一幅畫面被逐步加入噪點，一直到整個畫面都變成白噪點。該模型記錄這一過程，進行逆轉，給 AI 學習。

從 AI 的角度，先看到的是一幅布滿噪點的畫面，再看到畫面一點點變清晰，最后成為畫作。AI 學的是整個去噪點的過程，特別是如何處理高斯噪聲，最后生成畫作。

高斯噪聲指的是概率密度函數服從高斯分布（即正態分布）的一類噪聲，擴散算法添加高斯噪聲，一是為了驗證「實際」圖像的有效性，因為使用環境里的圖像都是帶噪點的；一是為了方便學習，只要噪點不符合標準正態分布，就算失效。

Stable Diffusion 的基礎數據庫叫 LAION-Aesthetics，包含了帶圖說的圖像，還根據「審美風格」進行過濾。

其他經訓練的人工智能模型也對數據庫進行「修正」，來預測人們如何回答「你有多喜歡這幅畫」時的打分評級，以便消除一些黃暴內容。

二、和「前輩」有何差別？

Stable Diffusion 和 Dall-E 2、Midjourney 類似，都要靠「文字描述」生成圖像。

不過，Stable Diffusion 是開源的，其基礎代碼也是公開的。而 Open AI 和 Google 都沒有開放自己的人工智能模型。

Stability AI 由 4000 多個英偉達 A100 GPU 組成，在亞馬遜云（AWS）中運行。據報道，Stability AI 公司的運營和云支出成本，超過 5000 萬美元。

該公司聲稱可以提供「速度和質量的突破」，內存低于 10G 的 GPU 也能跑。他們還會提供運行在 AMD、蘋果 M1/M2 芯片的版本——普通消費者也玩得起。

目前，Stable Diffusion 的功能是，可以在幾秒內將文本轉換為 512×512 像素的圖像；圖像可以轉換、放大、修改和替換；使用 GFP-GAN 建模，允許用戶上傳模糊的面部圖像，進行放大或恢復原貌。

上個月，Stability AI 公司融資 1.01 億美元。首席執行官 Emad Mostaque 畢業于牛津大學，獲數學和計算機科學碩士學位，此前曾在多家對沖基金擔任分析師。

目前，該公司估值 10 億美元，除了 Stable Diffusion，還有 Dance Diffusion——可以進行音樂剪輯。

Stability AI 的賺錢計劃是，為客戶訓練「私有」模型和通用基礎設施平臺。它有一個平臺 DreamStudio，個人用戶也能訪問?，F在 DreamStudio 擁有超過 150 萬用戶，創建了 2 億張左右的圖像。算上所有渠道，Stable Diffusion 用戶超過 1000 萬。

該公司還高調聘請了 Google 科學家、未來學家 Daniel Jeffries。

三、這算藝術嗎？

隨著各種各樣的人工智能公布，相關的道德法律問題也在增多。Stable Diffusion 允許生成真人圖像，問題就愈發顯得「嚴重」。

Stable Diffusion 已經被用戶拿來創作了不少敏感內容，偽造的名人照片滿天飛。Getty Images 已經禁止上傳 Stable Diffusion 生成的圖片，原因是擔心知識產權糾紛。

美國眾議院眾議員 Anna G. Eshooo 最近公開發信，敦促美國國家安全顧問和科學技術政策辦公室解決這些「不安全的模型」。

Stability AI 在公告中，公布了一份「允許商業和非商業用途的寬松許可證」，實際上就是和用戶之間的協議。它指望用戶自我規范行為，做「正確的事」，也沒什么效力處罰不遵守規則的用戶。

除了法律問題，人工智能生成作品的藝術性，也飽受懷疑。

反正美國版權局認為這些圖像「不是藝術」。今年 2 月，版權局的審查委員會就駁回了由人工智能生成的圖片的索賠申請。

審查委員會強調，「人類作者身份是版權保護的先決條件」，并且需要「人類思想與創造性表達之間的關系」。美國聯邦法院也在近期的判決中認為人工智能不能算專利「發明人」。

人工智能藝術吸引力很大，雖然法律不承認，但市場承認。2018 年，佳士得就以 43.5 萬美元的價格出售人工智能繪畫作品。而且，絕大多數消費者，都分辨不出 AI 繪畫和人類畫家的作品。

最具爭議的是今年 9 月的科羅拉多州博覽會（Colorado State Fair）的美術比賽，人工智能的作品《空間歌劇院（Théatre D’opéra Spatial）》獲得頭獎，由 Midjourney 制作，操作者 Jason Allen 說「藝術已經死了，人工智能贏了，人類輸了」。

其實倒不用一概而論，對人工智能的創作，既無需樂觀過頭，也不用夸大悲觀。

人工智能的藝術創作，是按人類的「邏輯」產生的，自然比不上人類精英，但超過其中的庸才，當然是綽綽有余了。