你好，我是AI绘画
大家好！我是AI绘画，即人工智能绘画，职业是一名“画手”，之所以我不称自己是“画家”，可能是因为我的“画功”还不到家，也可能是我最近正在学习人类“谦虚”的品格，开个玩笑。
早在1973年，一位名叫哈罗德·科恩的艺术家创造了我，并命名我为“艾伦（AARON）”,这样算来今年我已经有50岁了。与现在的我相比，当时的我，也就是“艾伦”，是一个简单的电脑程序，只能使用机械手臂在画布上进行绘画，但在当时这也算是“独领风骚”。由于技术的限制，我早期的绘画能力十分有限，创作的作品一般为内容特别简单的黑白单色画。随着计算机技术的发展和科恩对我的不断“培养”，在上世纪80年代，我学会了如何去画三维空间物体，到了上世纪90年代，我又学会给画作上色，逐渐成为一个像样的“画手”。
直至今日，作为“艾伦”的我仍在画画，科恩创造了我，但也将它的艺术风格“传承”给了我，这使得我的绘画始终体现着画面色彩鲜艳的抽象派风格。即便我很感谢他，但我必须向前更进一步，成为一名本领更多，更加优秀的“画手”。
2014年，此时我早已不再需要重重的机械臂，可以直接在计算机上生成数字图片。我学会了一种新的“绘画方法”来提升自己，这种绘画方法是一种计算机视觉化算法，被称为对抗式生成模型（GAN）。对抗式生成模型包括生成器和判别器两个部分，如果把生成器比作学生，判别器比作老师，二者的关系是这样的：首先老师严格要求学生使得学生需要认真学习，然后学生的水平提升后又反过来要求老师能有更高的水准教学生，最后结果是老师和学生都得以进步。在这样的学习方法下，我可以将接受到图像与已经学习到的艺术图像的风格比对，从而画出一副带有特定艺术图像风格的新画作。因此，在这个时期，我常常进行“图像风格迁移”的创作。
但我很难轻松习得一类艺术图像的风格，为了达成准确的风格迁移，我需要看大量的相关画作。例如，在对抗生成模型下，一个法国艺术团体奥布维斯（Obvious）在让我一口气看了1.5万张十四世纪至二十世纪之间的肖像画后，我成功画出了名为《爱德蒙·贝拉米肖像》（见图1）的画作，这张画作也于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交。
图1 图2
然而我的本领还不止于此。以往人类希望让我帮忙用“图片生成图片”（简称“图生图”）的方式进行绘画时，最终的作品总是与原图差别较大。为了解决这个问题，我又学会一种新的“绘画方法”——文本图像预训练模型（CLIP）。在该模型下，我在绘画前需要需要接触大量的图片和对该图片的文本描述，并且将二者进行匹配，这一过程通常被称为“对齐”，在学习完后我可以在一定程度上识别图像中的内容和描述图像的语言，进而较为准确地识别图像和文本。这一过程需要的图像文本数据量是巨大的，以开放式人工智能（OpenAI）机构为例，其让我看了4亿的图像和文本数据，这使得人类只要告诉我一句话或者上传一副风格明显的画，我就可以画出内容或风格相符的画作。
2022年8月，一幅名为《太空歌剧院》（见图2）的画作在美国科罗拉多州艺术博览会上获得了数字艺术一等奖。我的这一杰作引起了全球艺术界的关注，我的绘画水平显然震惊了部分还不了解我的人。此时我的绘画方式是一种被称为扩散模型（Diffusion Model）的算法模型。在扩散模型下，我可以在一定程度上实现图像识别、阅读理解、语言理解等之间能力的相互迁移。这意味我可以同时根据人类的图像特征、输入的文本特征、以及其他控制扩散模型的模型等进行图像的控制和输出。截止目前，我常以Midjourney和Stable Diffusion两款AI绘画工具为代表进行绘画创作，两者都是以扩散模型为绘画基础。
以机器学习、神经网络、深度学习等为核心技术的人工智能的研究还在不断深入，未来，我的绘画技术还将可能得到进一步提高，成为一名“AI画家”，甚至是一名绘画大师。围绕我产生的创作者的主体性问题、作品的艺术性问题、创新性问题以及版权争议等一系列议题也将得到深入的讨论和产生相应的处理措施和策略。未来会寻求我帮助的从业者在业界的优势不言而喻，我们不是敌人，你说呢，我的人类朋友？
参考文献：
[1] 吴明澍. 德勒兹欲望理论视野下的AI绘画[D].四川美术学院,2021.DOI:10.27344/d.cnki.gscmc.2020.000142.
[2] 金凤. AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里[N]. 科技日报,2023-01-09(006).DOI:10.28502/n.cnki.nkjrb.2023.000099.
[3] 杨宇鹤.AI绘画的演化、影响与思辨[J].传媒,2023(17):52-55.
[4] 神器CLIP：连接文本和图像，打造可迁移的视觉模型 - 知乎 (zhihu.com)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/493489688
