从 “涂鸦” 到 “神作”
AI 绘画的逆袭之路
在科技飞速发展的当下，AI绘画以惊人的速度闯入大众视野。从2016年作品的平淡无奇，到2022年已能超越多数人类画师，短短几年间，AI绘画实现了令人惊叹的跨越。这一巨大转变背后，是诸多技术突破与创新的推动，也引发了人们对艺术创作未来走向的深入思考。
AI绘画的发展历程中，2003年是一个具有特殊意义的起点。那年，广东省高考成绩放榜，执信中学的何恺明以900分满分的优异成绩备受瞩目。他放弃了清华机械与自动化专业的保送机会，选择基础科学班，随后投身计算机研究领域。12年后，身为微软研究员的他，在《Deep Residual Learning for lrage Recogniftion》论文中提出残差网络，为深度神经网络退化问题提供了解决方案，也为后续众多AI模型，包括与AI绘画紧密相关的模型奠定了基础。
深度神经网络存在退化现象，就好比搭积木，理想状态下积木搭得越高，模型能力越强。但实际情况是，超过一定层数的临界点后，模型高度与能力反而呈反向关系。残差网络则像在积木间搭建了连接，让模型至少能维持近似临界点的性能。这一突破使得模型突破了层数限制，随着算力提升，参数量从几千发展到上亿，AI的认知和学习能力迅猛增强，各领域超级模型不断涌现，多模态预训练模型便是其中与AI绘画关联紧密的关键成果。
多模态预训练模型能跨越多种信息表达形式，让AI理解文字、图像等不同形式下相同信息的隐含关系。然而，这类预训练模型有个明显缺陷，生成内容时高度依赖prompt（提示）。为达到顶尖画手水平，常常需要添加大量描述性标签，甚至近百个tag，其中不少是诸如“不要缺胳膊少腿”这类约束条件。也正因如此，如何撰写优质prompt逐渐发展成一门学问，在各大论坛衍生出一套类似《抱朴子》的现代“炼丹纲要”。
OpenAI开发的CLIP堪称多模态预训练的集大成者，如今的NovelAI和DALLE模型都直接或间接受到它的影响。不过，AI具备跨模态理解能力，并不意味着就拥有绘画创作能力。真正赋予AI绘画能力的关键技术是Diffusion（扩散算法）。
Diffusion扩散算法并非新事物，自2015年提出后便在默默发展，直到2021年与多模态等技术结合，才在生成式领域大放异彩。它属于深度生成模型，与变分自编码器、生成式对抗网络师出同门，通过学习给定数据集，生成符合真实数据分布的虚拟数据。以绘画为例，Diffusion的核心思想类似往水里加溶质，溶质会随时间扩散至均匀分布。1949年，Felle等人证明连续扩散过程的逆转与正过程具有相同分布形式，就像做题时正向推导和反向推导效果等价。所以，Diffusion算法的关键在于学习简单前向过程对应的逆过程的每一小步。实际操作中，先在一幅画里逐渐添加白色噪点直至画面变成白噪声，记录并颠倒这个过程，将绘画转化为便于AI理解的去噪过程，避开了一些数学难题。
在NovelAI爆火前，Stable diffusion和Disco diffusion这两个模型是扩散算法的典型应用，产出了大量AI绘画作品。但由于缺乏约束条件，作品效果仍有提升空间。而基于CLIP + Diffusion的DALL-E-2模型更为强大，画风也更丰富，可惜尚未开源。
AI绘画的出现，给艺术创作领域带来了巨大变革。从积极方面看，它与AI剧本创作、AI配音等成熟技术结合，创造出无限可能。对于画师而言，尽管中低端画手可能面临被取代的困境，但真正的绘画大神不仅不会受到冲击，反而能借助AI提升创作效率。他们只需让AI学习模仿自己的存量手稿，再设置结构、布局、颜色等创意参数，AI就能快速完成从线稿到上色的一系列工作。从行业角度出发，AI绘画极大地解放了生产力，让普通用户也能体验绘画创作的乐趣，生成独一无二的作品，NovelAI官网一度被挤爆就是有力证明。
然而，AI绘画也面临着备受诟病的版权问题。不少人认为AI绘画只是素材的复制粘贴与拼接组合，但实际上，如今的AI已能复刻人类学习绘画的底层过程。通过大量已有画作，AI归纳学习不同像素分布，在像素层面创作出独特画作。虽然偶尔会出现素材重复情况，但可以通过调整参数和生成提示加以避免。与传统图像生成不同，二次元绘画在一定程度上缓解了版权问题，因为其角色和画风存在相似性。
回顾历史，技术迭代并非线性发展，而是螺旋式上升并伴随爆发。18世纪复动式蒸汽机出现，让欧洲纺织女工面临职业困境；如今，我们也面临着AI发展带来的类似挑战。但不同的是，我们拥有更多信息获取渠道和更强的学习接纳能力。技术发展虽存在滞后性，当下我们看到的或许只是几年前实验室研究成果的冰山一角，将其应用到现实生活还面临诸多阻力。但科技发展的意义就在于不断突破这些阻碍，探索未知边界，为人类创造更美好的未来。AI绘画作为其中的重要一环，无疑将在未来艺术创作领域发挥更为重要的作用，我们应积极拥抱这一变革，合理利用技术优势，推动艺术创作走向新的高度。
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