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          我們嘗試讓繪畫AI成為負責插圖的新同事

          技術正在突飛猛進。

          編輯劉翁婳2022年12月26日 17時38分

          隨著討論熱度逐漸褪去,“AI繪畫”的話題在最近這段時間似乎已經漸漸不再掀起波瀾,卻已有不少游戲公司悄無聲息地將AI繪畫加入了自己的工作流程中。在探索AI繪畫工具化的浪潮中,作為一群繪畫方面的外行人,觸樂也踏出了自己的第一步——在祝佳音老師的指示下,我們正在嘗試使用AI繪畫工具生成文章所需的插圖。

          文章插圖的版權問題對大部分使用者而言都是個不小的隱患,要想在開源或有版權的圖片網站上為文章找到切合主題的插圖也不是件容易的事。AI繪畫似乎成了一個不錯的選擇——在我們的想象中,只要為AI提供幾段描述或是關鍵詞,AI就能“讀懂并畫出”我們想要的圖片。事實真的如此簡單嗎?為了實現“讓AI幫我們畫插圖”的目標,最大程度上解放勞動力,我們做出了一些嘗試。

          畫風、付費、本地化?

          要想生成對應風格的插圖,第一步當然是挑選一個合適的模型。AI繪畫的模型演化進度在最近短短半年間可謂突飛猛進,光是國內外主流模型便已有五六個,各類風格化模型更是百花齊放。不過,要找到一個適合生成文章插圖的模型并不容易。有些模型是開源的,有些需要付費才能使用,有些游走于法律的灰色地帶,被人破解后偷偷下載……

          無論是哪種,總要上手試試才行。我們在最后選擇了4種模型作為備選方案:開源后支持本地部署,曾經一度號稱“最強繪畫AI”的Stable Diffusion;老牌AI研究團隊OpenAI旗下最早的幾個圖像生成AI之一DALL·E;架設在Discord頻道中,持續更新模型的Midjourney;以及最后,支持日式畫風的NovelAI本地部署版本。

          首先必須聲明的是,盡管目前的AI繪畫版權問題仍不明朗,但“本地部署版NovelAI”一定是其中最不靠譜的一個——不提圖片庫的版權問題,模型的來源本身便游走在法律的灰色地帶。相比起來,本地部署的Stable Diffusion則“名正言順”得多。自Stable Diffusion宣布開源之后,在GitHub上即可下載Stable Diffusion的新舊版本,在本地架設后,借助WebUI工具便可以直觀地調整生成圖片的各項參數與圖片預覽。

          不過,天下沒有免費的午餐——雖然開源的行為接近于“將午餐送到你的嘴里”,但運行程序同樣需要有足夠的算力。幾年前還算得上配置不錯的GeForce RTX 2060顯卡如今多少有些力不從心。有人曾統計過不同的顯卡利用Stable Diffusion模型生成512×512大小圖像時所耗費的時間,2060顯卡需要17秒,3080只需要7秒——不一定足夠精準,但也有參考價值。

          3080的用時還不到2060的二分之一

          當然,實際使用過程中,你會意識到17秒只是一種理想狀況。隨著迭代步數的增加、畫幅的調整與生成數量的增多,生成圖片所需的時間幾乎呈指數式上漲。最合理的方式,還是先生成512大小的圖片,再通過圖片擴大算法將其放大。即便如此,當你把迭代步數不斷調高,也可能面臨內存溢出的風險。更直觀的感受是,在圖片生成過程中,電腦的風扇聲幾乎沒有停過。

          相比起來,另外兩家付費的繪畫AI——DALL·E與Midjourney就對電腦顯卡友善得多。它們的圖片生成并不需要你緊張地監控顯卡溫度,防止燒壞,只需要向它們的服務器發送對應描述詞,服務器便會吐出一組圖片以供用戶選擇。只是與此相應,每次占用服務器資源生成圖片需要消耗用戶一定量的積分,開始你可以免費試用,試用完每個賬號的免費額度之后,必須得為賬號充值積分才能繼續生成。

          一般而言,用一組關鍵字生成4張512×512的例圖大約需要1積分。每個繪畫AI的積分定價略有差別——DALL·E的付費積分相對更貴一些,大約是15美元115積分,折合人民幣大約1元生成一次;Midjourney提供了每月10美元約200張圖的包月套餐,算下來便宜不少。

          不管是DALL·E、Midjourney還是Stable Diffusion,最關鍵的,當然還是圖片生成的質量。我們使用了幾組不同的關鍵詞,測試AI們的表現。

          描述與關鍵詞

          在插圖這方面,相比起精美的3D建模圖片或是貼近照片的現實風格圖片,祝佳音老師更加青睞的是手繪雜志插圖風格。但在風格的描述上卻遇見了不少麻煩:該怎樣告訴AI我們需要什么?

          一開始,我們嘗試用某一本雜志的刊名籠統地描述它的插圖風格:例如,在關鍵詞里加上《紐約客》(New Yorker)。問題隨之而來:即使在同一本雜志里,插圖風格并非單一不變。在這一點上,免費的Stable Diffusion為我們提供了不少試錯的案例——即便你加入了“手繪”“無模糊”“清晰線稿”與藝術家的名字等關鍵詞,繪畫AI還是不太明白你究竟想要什么,只能一次給你端上來幾張不同風格的圖片任你挑選,你可以看得出來,這些風格確實都曾出現在雜志中。至于是否能夠找到你想要的,就得指望運氣了。

          指定的范圍比較寬泛時,Stable Diffusion會一次生成數張不同風格的圖片

          想知道某種具體繪畫風格的名字也不算容易。在大多數情況下,我們想了半天也只能想出來“手繪”或是“水彩”等籠統的描述。好在我們找到了搜索引擎Lexica,網站上整理了不少描述詞與生成圖片的案例,可以通過文字或是圖片搜索找到你想要的詞匯。

          Lexica上可以搜索到其他用戶分享的案例

          不過,Lexica也并非百試百靈。一方面,如果你瞄準的是不那么大眾的藝術家,嘗試生成對應風格圖片的用戶不多,能提供的例子也十分有限。另一方面,AI生成圖片的過程伴隨不小的隨機性,用戶上傳的圖片與關鍵詞不是每次都足夠準確——上傳的例圖看起來不錯,實際生成時怎么也跑不出類似的圖片更是常態。

          Stable Diffusion的問題在這里也漸漸顯露:模型在生成真實照片風格或是細膩的原畫風格上可謂一騎絕塵,特別是更新后的Stable Diffusion2.1版本,生成的照片風格圖像幾乎可以以假亂真。但相對應的,當涉及相對平面的藝術風格時,想要生成出合適的圖片,需要做出不少嘗試。

          Stable Diffusion在生成真實照片風格的圖片上做得相當好

          生成平面風格的圖像,則需要更多嘗試

          當然,描述詞帶來的門檻也是問題之一——任何人在生成圖片的過程中,不斷調整、修正并找到合適的關鍵詞同樣需要時間。從這一點上來說,Stable Diffusion對零基礎使用者并非那么友好。如果不細致調整關鍵詞,直接用自然語言描述想要的圖片,可能需要生成不少圖片才能獲得一張令人滿意的圖像。例如,我們描述了一個具體的場景:“一個女孩在堆滿了雜物的辦公桌前,桌上的外賣袋和泡面摞得很高,墻上有個日歷,日歷上‘發售日’后面的數字被紅筆劃掉了好幾道。女孩抱著頭,顯得非常痛苦?!?/p>

          直接將這一整段描述塞給Stable Diffusion之后,它展現出了前所未有的疑惑。

          如果描述不太準確,Stable Diffsion生成的圖片并不總能令人滿意

          相比起來,付費的DALL·E與Midjourney模型在經歷了不斷的迭代與調整之后,生成無法使用的“廢圖”的概率要低得多。在Midjourney中使用同一組關鍵詞,只需要一個簡單的關鍵詞“by Yuko Shimizu”來指定畫風,便可得到表現相當不錯的結果。

          可以看出,Midjourney正確理解了“外賣盒”,但對于“痛苦的”(Painful)的理解則有些奇怪

          DALL·E對畫風的理解不太到位,卻正確理解了描述的內容。在數個模型中,DALL·E描繪的人物情感可謂惟妙惟肖。

          DALL·E將“痛苦”與“雙手抱頭”聯系了起來

          在生成文章插圖的需求當中,如果考慮實際投入使用,付費的DALL·E與Midjourney看起來確實是更好的選擇。在風格化插畫方面,Midjourney的表現又更勝一籌。只需要幾個關于繪畫風格或作者的關鍵詞,Midjourney就能很快“理解”你想要的究竟是什么。

          美式漫畫與故事板風格

          版權,與接下來的麻煩

          顯而易見,目前已經有一些繪畫AI投入商業運營了,它的用戶中也有一些要將AI生成的圖片投入商業使用。既然如此,版權自然是個繞不過去的話題。在這一點上,由于AI繪畫領域的發展速度實在太快,總體上,相關的法律法規都沒來得及跟上。目前,大部分AI繪畫模型的版權條款都秉承著“撒手掌柜”的風格。Midjourney與Stable Diffusion都明確表示,生成圖片的版權將歸于生成者所有,但同時也這樣指出:請勿嘗試創建涉及色情、歧視等可能對他人造成傷害的圖像。如若引起爭議,一切職責與平臺無關,由爭議雙方自行解決。

          判定內容是否合法,最后還是落在了具體的作品上。如果是已經不再受到版權法保護的畫家作品(一般是畫家去世50年以后),模仿他們的風格進行再次創作當然沒有問題。如果要模仿仍受版權法保護的現代畫家們,便要好好斟酌尺度才行。

          Stable Diffusion生成的梵高風格畫作

          盡管在大多數情況下,AI繪畫并不能完美地生成你所想要的單一風格,看起來更像是多種風格的雜糅,但如果針對某種風格或某一位畫師的作品進行訓練,AI生成的作品難免會出現跟模仿對象過于相似的問題。在這一點上,主流的幾個大型模型其實都“做得不錯”:即便指定了作者,在DALL·E或Midjourney中,也很難做到和作者畫得一模一樣。

          值得再次強調的是,在最近短短半年的時間里,AI繪畫模型的進化速度可謂突飛猛進,但法律法規還沒能趕上這個速度,目前國際上仍不存在對應的法律法規用以規范AI繪畫的版權問題。AI圖像的商業使用仍舊存在一定的風險——當我們向AI繪畫平臺付費后,平臺是否應當為訓練所使用的網絡圖片集付費?

          個人使用者面對的問題相對簡單,只要AI繪畫平臺不倒打一耙,突然宣稱版權不歸屬于生成者,一般來說在版權上不會出現什么幺蛾子,尤其是個人非商業的使用,并無太大風險。對借助AI工具輔助工作的美術工作者們來說,另一方面的問題是,AI生成圖像并不一定能被所有受眾接受。幾天前,某款移動端游戲的宣傳圖片便被懷疑是借助AI工具進行了輔助繪畫——背景中的金屬部件很明顯“不像是人畫的”。這件事在玩家間激起了一陣波瀾——一些玩家對此十分失望,在他們看來,“AI繪畫”似乎天然與“廉價”“不認真”等描述掛鉤。

          這件事并不是個例,不少游戲開發者透露,他們已將AI繪畫加入自己的工作流,卻不敢將這個事實公之于眾。但從另一個角度出發,如果將AI繪畫作為輔助工具,排除訓練庫版權上的隱患問題,它與Blender、Enscape等3D輔助軟件的差別在哪里?如果將AI繪畫作為圖片素材庫,它與Unsplash等無版權素材庫得到的結果又有多大的差別?

          無論如何,現在的AI繪畫模型確實還不太成熟,但你可以直觀地感受到技術的快速進步——說不定過不了多久,我們真的會使用AI生成插圖,那會是更逼真、更像是人畫的插圖,到那時,不知各位讀者是否能發現呢?

          Midjourney生成的“手握柯基與蘸醬薯片的教皇”,看起來真是有模有樣

          (本文題圖均由繪畫AI Midjourney生成。)

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