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AIのせいで芸術は滅びるのか?
「強さは奇跡を生む」の大きなモデル
突破畫作的邊界
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私の絵はAIで描いたにも関わらず賞を受賞しました

May 09, 2023 pm 06:13 PM
AI 美術

こちらは、アメリカのコロラド・ステート・フェア主催のアート・コンペティションで最優秀賞を受賞したばかりの作品『スペース・オペラ』です。絵画の作者であるジェイソン・アレン氏は、作品の制作にAI絵画アプリ「Midjourney」を使用したことを明らかにした。

私の絵はAIで描いたにも関わらず賞を受賞しました

「スペースオペラ」の登場により、AIとアートの融合が再び注目を集めています。テクノロジーとソフトウェアの能力の向上により、「誰もが絵を描ける」時代が到来しました。 Baidu Wenxin Yige の担当者は、コンピューターと芸術作品の統合には想像力の余地が多く、AI は芸術の革新を促進する上で積極的な役割を果たすだろうと述べました。

すべての普通の人は自分の考えを言葉で表現し、機械を通じて創造することができます。芸術分野における人工知能の学習と創造能力は急成長しており、私たちの認識を常に刷新しています。新しい芸術カテゴリーも誕生しました。出現中。

AIのせいで芸術は滅びるのか?

「私たちは目の前で芸術の死を目撃している。」 これは、「スペースオペラ」の制作過程を知った多くのネチズンの最も直感的な見方です。彼らは、アレンが AI を使用して画像を生成することは完全に不正行為であると信じていましたが、アレン自身はこれに同意しませんでした。

この作品の制作プロセスは、常にキーワードを修正して入力し、可能な限り正確かつ具体的な言葉を MidJourney に提出し、1 か月を要し、100 点以上の作品を作成した後、自分で 3 つの What Zhang を選択したと紹介しました。最も満足のいくものは、GipaPixel AI を使用して画像を鮮明にし、最終的にキャンバスに印刷する前に Photoshop を使用して複数の調整を行ったことです。

AI 作品が公式アートの舞台に登場するのはこれが初めてではなく、2018 年 10 月にはアート オークション ハウス クリスティーズが AI によって生成された油絵「エドモンド ベラミーの肖像」を販売しました。作者はAIモデルに14世紀から20世紀までの1万5000点の油絵を分析してもらい、似たようなスタイルの作品を模倣した。

クリスティーズは、この作品を「芸術と人工知能の相互作用の実験」と説明しています。つまり、このオークション作品の核となる価値は絵画自体にあるのではなく、当時としては前例がないと思われた制作方法に注目が集まっているということです。これだけでも、AI技術によって生成された絵は既存の絵のつぎはぎではなく、長期にわたる絵の訓練を経た人間の「再創造」に似ていることがわかります。

人工知能の作品は、他のほとんどすべてのディープ ラーニング モデルと同様、インパクトと視覚的な緊張感に満ちていますが、知識、推論、ロジックを理解するのが十分ではありません。広く注目されている問題の 1 つは、人工知能が奇妙な形の手を生成することが多いということです。

ここで、AI 描画の原理について初めて触れます。 Baidu Wenxin Yige の担当者によると、AI は絵や文字に対応する膨大なデータから「言語的説明」と「芸術的な絵」の関係を学習し、ランダムな開始点から開始して絵を常に修正し、最終的に美学を形成する 人間の経験や知識と非常に一致した完成品。

人間の手には 20 以上の関節があり、人体の中で最も豊かな構造の 1 つです。トレーニングに使用されるほとんどの写真では、手は最も中心的な部分ではないことが多く、角度、距離、手のジェスチャーが異なること、影や他の物体によって遮られることにより、AI は手のパフォーマンスに問題を引き起こす可能性があります。質問。

私の絵はAIで描いたにも関わらず賞を受賞しました

#技術的な観点から見ると、生成の制御性と詳細な記述機能を含め、改善する必要がある主な点は 2 つあります。現在、AI には、量、ロジック、関係、複数グラフの関連付けなどの問題に対する効果的な解決策がありません。たとえば、左のリンゴが赤、右のリンゴが緑の 2 つのリンゴを生成する必要があります。ここでの関係には責任はありませんが、通常の状況では、モデルは安定して正しい結果を生成できません。

一方で、より複雑で規則的な詳細を記述する AI の能力は改善する必要があります。たとえば、住宅の建物の窓には、開いているもの、閉じているもの、窓辺の景色を眺めている人、バルコニーに掛けられている服など、さまざまな形状が必要ですが、現在の AI ペインティングにはそのような機能はまだありません。はい、手描きにも同じ問題があります。

「強さは奇跡を生む」の大きなモデル

最後に人工知能がインターネットを驚かせたのは 2020 年でした。

今年、OpenAIが開発したGPT-3が誕生しました。開発者が GPT-3 でチューリング テストを実施したところ、GPT-3 は機械のようにはなく、質問に流暢に答えることがわかりました。そして、最近再びインターネットに衝撃を与えた ChatGPT もこの会社からのものです。

比較GPT-3,ChatGPT的主要提升點在於記憶能力。 ChatGPT可以儲存對話訊息,延續上下文,從而實現連續對話,這在對話場景中至關重要,大大提升了對話互動模式下的使用者體驗。

ChatGPT的背後離不開大模型、大數據、大算力。根據國盛證券研報數據顯示,ChatGPT技術底座使用的是微調後的GPT-3.5系列模型,有著多達1750億個模型參數,OpenAI主要使用的公共爬蟲資料集有著超過兆字的人類語言資料集。 GPT-3.5在微軟Azure AI超算基礎設施上進行訓練,總算力消耗約3640PF-days(即每秒一千萬億次計算,運行3640個整日)。

而為AI繪畫提供優質應用體驗的關鍵技術是大模型。 2021年3月OpenAI發佈人工智慧繪畫產品DALL·E,現已升級到DALL·E 2;Google、Meta、百度、阿里等網路巨頭也推出了支援生成內容的AI大模型以及對應產品。

百度基於文心大模型推出了AI藝術與輔助創作平台文心一格,是百度依託於飛槳、文心大模型持續的技術創新,在「AI作圖」方面發布的產品和技術工具。定位為面向有設計需求和創意的人群,基於文心大模型智能生成多樣化AI創意圖片,輔助創意設計,打破創意瓶頸。

文心一格是基於文心大模型的文生圖系統所實現的產品化創新。在文心一格官網,使用者只需輸入自己的創想文字,並選擇期望的畫作風格,即可快速獲得由一格生成的相應畫作。文心一格既能生產恢弘絢麗的藝術畫,也能生產創意腦洞的超寫實圖,兼具中國特色,支持國風、動漫、插畫、油畫等十餘種繪畫風格和不同畫幅的選擇。

百度文心大模型已摸索出一條大模型產業化路徑。百度CTO王海峰指出,具有演算法、算力和數據綜合優勢的企業,可以將模型生產的複雜過程封裝起來,透過低門檻、高效率的生產平台,為千行百業提供大模型服務,從而形成一條大模型產業化路徑。

突破畫作的邊界

1839年,相機問世,為彼時純手工的畫作帶來了巨大的衝擊。法國知名藝術家德拉洛奇也曾發出悲嘆:「繪畫已死!」但隨著相機普及,攝影作品作為一種藝術品的觀念,也逐漸為大眾所接受。

19世紀英國著名的「盧德運動」中,大量英國工人闖進工廠破壞紡織機等機器,因為他們認為機器搶走了他們的工作。

但最終,繪畫沒有死,藝術出現了新的表現形式,機器幫助社會創造了更多的生產力。經濟學家凱因斯曾分析,新技術的出現會導致技術性失業。為了避免被淘汰,人們總是必須提升應用各類技術的能力。

從目前的實踐來看,AI繪畫帶來了新的創作方式,大幅提高了繪畫效率。無論是對畫師、設計師、藝術家等專業視覺內容創作者或媒體、作者等文字內容創作者來說,AI作畫無疑是提供創意思路,輔助進行藝術創作,既提升效率也提升品質。

對於未來,技術和應用都還將快速發展。從技術上來看,未來AI不僅可以作畫,還可以基於文字內容一鍵生成AI原創短視頻,並自動配上字幕、語音、音樂等等。例如,2022萬象·百度移動生態大會上,由百度APP推出的數位人度曉曉作詞作曲演唱的《啟航星》,是首支全AIGC生成的MV,其中畫面部分由文心一格根據歌詞自動產生。應用上,AI作畫將不斷的融入各種內容創作場景,除了常見的插畫家和藝術設計領域,未來在行動內容生產、遊戲、工業設計、AI教育等場景都會有越來越廣泛的應用。

對於卓越的藝術家來說,他們不可能會被AI取代。但普通的藝術家為了更具競爭力,很可能需要學習利用AI進行藝術創作,就好像現在的畫師都要掌握數位繪圖軟體一樣,先進的工具最終會成為必要的生產資料。

就像《太空歌劇院》的創作者對於爭議回應時說的那樣:「我不會為此道歉,我沒有違反任何規則,我贏了。」

以上が私の絵はAIで描いたにも関わらず賞を受賞しましたの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

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