本文来自微信公众号:爱范儿 (ID:ifanr),作者:张成晨,题图来自:《爱吃拉面的小泉同学》


今年是 AI 成绩斐然的一年,写文章、做视频、玩音乐、当画家,你给资料它真学。


今年也是许多艺术从业者瑟瑟发抖的一年,人类的双拳或四手,都难敌 AI 的进步神速。


现在,压力给到了漫画家这边,二次元们不干了。


AI 模仿过世艺术家,犯了众怒


10 月 3 日,韩国著名漫画家、插画家金政基意外去世,他因现场作画不打底稿、直接画出巨大而复杂的场景被称为“人肉打印机”,曾为漫威绘制《漫威英雄大乱斗》。


在电脑绘画大行其道的今天,金政基依然坚持着传统的手绘方式。他曾说:


“我一直坚持手绘,对徒手创作更为熟练,相信用自己的手和笔能更好地表现出作品的味道。有时间的话也想学习电脑作画,尝试更多的作画方法,不过如果依靠电脑的话,作品会有一种标准化的感觉,所以自己多少有些回避心态。”


紧接着在 10 月 7 日,热衷于程序生成和 AI 艺术的推特用户@BG_5you,将他的作品喂给 AI 模型 Stable Diffusion,讽刺意味拉满。


就像我们司空见惯的那样,@BG_5you 未经任何许可,只是 Google 了金政基的作品而已。



@BG_5you 的 AI 生成艺术,图源:Twitter<br>
@BG_5you 的 AI 生成艺术,图源:Twitter


最终效果如何?第一眼似乎挺逼真,细看有些浮皮潦草。


不出意料的是,@BG_5you 的反对者众多,漫画家 @Dave Scheidt 写道:


“金政基离开我们还不到一周,AI 兄弟们已经在‘复制’他的风格并希望获得荣誉。这是秃鹫,也是没有骨气和天赋的失败者。”


@BG_5you 当然也看到了网友的批评,他回应道,他喜欢 AI 技术,但即使 AI 生成艺术是完美的,也无法取代艺术家的思想和画技。这只是探索艺术家风格的一种新方式、一个被分享给大众的玩具,不需要与一生才能挣得的才华比肩。


看起来是把姿态低到了尘埃里,还不忘致敬艺术家,但字里行间又是轻慢的。


金政基本人是刻苦的天才画家,高中时一天 12 个小时都在画,成名后每天平均也画 10 小时。有网友指出,将他人的艺术视为“只是一个玩具”就是问题所在:“他的作品被歪曲了,五年后的孩子会看见这个狗屎,而不是他的真迹。”


另一位漫画家@Kori Michele 也忍不住反驳:


艺术家不仅仅是一种“风格”。他们不是产品,而是一个个呼吸着、体验着的人,学习、感受和成长,并创造艺术。@BG_5you 的 AI 模型,代表了看待艺术家的方式里最糟糕的一种。


AI 生成器并非致敬,而是对金政基作品的盗窃,这样的观点充斥着评论区,@BG_5you 甚至自称收到了金政基忠实粉丝的死亡威胁。



@BG_5you 的 AI 生成艺术,图源:Twitter
@BG_5you 的 AI 生成艺术,图源:Twitter


他没有赢,但 AI 模型 Stable Diffusion 又出圈了一次。Stable Diffusion 背后的公司 Stability AI,在 10 月中旬筹得了 1.01 亿美元,估值约为 10 亿美元。


Stable Diffusion 和 Dall-E 等竞争对手有一点不同:它是开源的,所有代码都在 GitHub 上公开,任何人都可以使用,前提是遵循原项目采用的 CreativeML Open RAIL-M 许可证。



你可以按你喜欢的方式使用它,从执行文字生成图片的任务,到开发独立的应用或服务。


这意味着,不需要测试版邀请或订阅,工程师可以在任何图像数据集上训练模型,制作出想要的艺术风格,涉及犯罪、诽谤、骚扰等的内容除外。


Stability AI 顾问 Aemish Shah 曾经说道:“我们很高兴能够支持 AI 的民主化。”开源的属性,既让 AI 模型不再是少数人的游戏,也是 AI 艺术爆火的基础。


对于艺术家们来说,它的普及或许不是个好消息,被侵权就是一个逃不过的问题。


同一主题、不同提示词下 Stable Diffusion 的输出. 图片来自:wiki<br>
同一主题、不同提示词下 Stable Diffusion 的输出. 图片来自:wiki


由于艺术风格和构图不受著作权保护,因此使用 Stable Diffusion 生成的图像,往往不被视为侵犯“视觉相似作品”的著作权。但如果涉及真人或者品牌标识,那么人格权或知识产权仍然受到保护。


根据 Stability 协议,Stable Diffusion 生成的图片,其版权归属于创作者经济集体,而不归属于任何个人和公司。但是,你可以将你生成的图片用于商业或非商业用途。金政基粉丝的愤怒,或许更能令人共情了。


“AI 学习禁止”


让 AI 漫画的争议真正走上风口浪尖的,还得是漫画和动画行业尤其兴盛的日本。


今年 8 月底,日本 AI 初创公司 Radius5 推出了 AI 生成艺术工具“Mimic”的测试版。


图源:Mimic
图源:Mimic


Mimic 生成的内容以二次元的头像插图为主,它的初衷是,艺术家上传自己的作品,生成具有自己风格的作品,或者将其用作社交媒体和粉丝社区的交流工具。提供给 Mimic 超过 30 张插图,即可训练出一个专属自己的绘画 AI。


为了给 Mimic 来个开门红,Radius5 还招募了五位艺术家体验,接下来的事情却不随人愿。


图源:Twitter
图源:Twitter


这些艺术家被视为 AI 的共犯——他们对 AI 的支持,可能导致其他艺术家的作品被窃取,毕竟“这种工具不可能不被滥用”。


当几位艺术家被群起而攻之,Radius5 发表了声明,强烈反对这种行为。不仅如此,声明发出几个小时后,Radius5 就冻结了测试版,删除了所有图片,这时候离它上线还不到 1 天半。


Mimic 的“初衷”,图源:Twitter
Mimic 的“初衷”,图源:Twitter


事实证明,最让人担心的事情发生了,大量用户只是在上传他们无权使用的、其他艺术家的作品。尽管这种行为违反了 Mimic 的服务条款,但 Radius5 无力阻止它的发生。


更让艺术家觉得平台“其心可诛”的是,Radius5 在上线 Mimic 前表示,新作品的所有权归创作者所有,把所有权争议抛给了用户。


水面看似暂时停歇,暗流依然涌动,“AI 学习禁止”这一短语在日本推特传播开来,在社交媒体简介中标注“未经许可不得使用”的艺术家,也开始添加“禁止 AI 学习”的说明,甚至有艺术家删除了在社交媒体上的所有作品,避免被当成 AI 进步路上的阶梯。


图源:Twitter@fugashi_umi<br>
图源:Twitter@fugashi_umi


一边是艺术家的愤怒,而另一边,日本法律在版权和数据抓取方面也存在不少漏洞。


对于 AI 生成艺术,只有当输出的图像与训练模型的图像完全相同或非常接近时,才会出现法律问题。反过来理解的话,至少目前,只要不与输入图像完全相同,AI 生成艺术在法律上可行。


这一并不严格的限制,也是 Mimic 等 AI 生成艺术工具的风险,如果只逮着某个作者的图像训练,就可能导致侵权。


图源:Twitter
图源:Twitter


也有人并不乐观,某东京律师事务所的合伙人 Kazuyasu Shiraishi 认为,不太可能向 AI 维权成功,因为在 2018 年,日本修改了国家版权法,允许机器学习模型在未经许可的情况下,从互联网抓取受版权保护的数据,艺术家们只能要求作品不被上传到某些具体的 AI 网站。


某种程度上,AI 和艺术家在法律上的地位并不对等。


总之,法律的模糊以及 AI 艺术的一日千里,如阴云笼罩心头,让艺术家担心生计和未来。


不过,当反对 AI 学习成了潮流,也不免有些魔怔。比如,为了自证没有用过 AI,日本艺术家@Yrui596 不得不发布所用软件的截图 。


图源:Twitter
图源:Twitter


10 月 3 日,AI 公司 NovelAI 的 AI 生成艺术工具 NovelAIDiffusion 也躺了枪,被造谣“完全复制在线发现的动漫插图”。


NovelAI 不得不发表了一篇博客,说明 NovelAIDiffusion 的原理:


“我们的 AI 不是复制和混合现有图像,而是在深度学习算法的帮助下,从头开始生成原始图像,AI 基本上已经学会了如何创建图像——就像人一样。”


图源:NovelAI 
图源:NovelAI 


NovelAIDiffusion 基于上文提到的 Stable Diffusion 模型,后者在 LAION 数据集(约 150TB)的约 20 亿张图像上进行了训练,而前者使用的微调数据集由大约 530 万张图像和详细的文本标记数据组成。


言下之意是,NovelAI Diffusion 建立在 Stable Diffusion 已有的动漫知识之上。


当然,NovelAI 也强调了一番 AI 生成艺术工具的初衷:作为一个强大的创意工具,让艺术家获得灵感,或者了解自己的作品调整风格时会变得怎样。


NovelAI 解释了 AI 模型不至于做直接复制那么傻的事,但 AI 的好学是板上钉钉了。


AI 也有做不到的事


或许能让人心下稍安,AI 在二次元也有几座翻不过去的高山。


在反对 AI 模型时,漫画家@Kori Michele 指出:


我无法让 AI 资本主义者明白,这不是要抢走我们的工作,或让艺术更“有效”和“便宜”(这些都是会发生的事情)。真正有价值的是你通过创造事物的体验,让世界变得更美好、更丰富——这些东西是你的双手、你的心、你的历史、你的社区和你的未来的独特成果。


所谓“我手写我心”,画本身是一个人的故事,创造它们的是一个经历某事的人。


AI 画不好一些画,也是因为“见识得少”。


图源:Twitter
图源:Twitter


在日本画师圈,有人总结了三大 AI 画图难题:萨菲罗斯游泳、樋口円香吃拉面、哭泣的美少女吃蛋糕。


听起来不难想象的场景,AI 把它们画成了:萨菲罗斯站在水上、樋口円香手抓拉面、美少女变成蛋糕。


图片来自:togetter<br>
图片来自:togetter


AI 理解岔了,主要还是因为学习资料不够或者素材本身有偏差。


比如手抓拉面,很可能是因为 AI 画出了像是面的东西,却不知道面要用筷子吃,不只是樋口円香,AI 画其他角色吃面也同样会用手抓。


不过,AI 画不好是一回事,不代表 AI 完全不会画,也有少数成功的例子。尽管拉面和筷子对 AI 来说很抽象,多试试或者微调,“幸存者偏差”就出现了。


图源:Twitter
图源:Twitter


至少目前,AI 还是一个勤勤恳恳的好学生,为了达到人类的期望,离不开精心的素材和耐心的指导。


比如 6pen 等 AI 生成艺术平台,要求用户“描述清晰明确,包含画面中出现的物体和他们的信息,避免和画面无关的词”,并且“合理和巧妙地使用各种关键词,包括风格修饰、画面类型等”。


AI 在二次元的得意和碰壁也说明,人和 AI 的关系在微妙地变化。


对 AI 轻而易举的事情,人脑很难解决,现阶段的 AI 算得上是速成的画工,但想迈入艺术门槛并不那么容易。


反过来,人脑可以轻松完成的事,对于 AI 来说并非如此,前几年是怎么分辨狗或者猫,现在是怎么分清筷子和拉面。让 AI 创作真正成立,暂时还离不开“人之为人”的逻辑。


参考资料:

1.https://restofworld.org/2022/ai-backlash-anime-artists/ 

2.https://futurism.com/the-byte/anime-manga-fans-ai-generated 3.https://mp.weixin.qq.com/s/UXGi4LdW6N9PQqw3aMegqA


本文来自微信公众号:爱范儿 (ID:ifanr),作者:张成晨