AIGC作品混入央美毕业展真假难辨米乐M6 米乐
米乐M6 米乐米乐M6 米乐上，有些嗅觉敏锐的应届生没等AI抢饭碗，就先下手为强，直接喊AI当助手，参与到今年自己的毕业作品制作流程中。
且这类作品数量比前两年更甚，主要集中在AI绘画；用的AI工具也更新，诸如Stable Diffusion之类——前几年的毕业展现场，出现过极个别作品让GAN参与设计/制作流程。
有趣的是，比起“用AI做艺术类毕业设计不就是偷懒吗”的零散声音，更多的人因毕业展上的AIGC作品慕名而来，特地打卡。
《提词商店》的定位是一款设计工具，它整合设计相关的词汇，用来帮助设计师进行准确的设计语言表达。
只需要输入想要生成的主体，然后再在风格、视角、材料、光线、情感等门类中一通瞎选，就可以生成图片。
现场可打印生成的图片，还是带prompt的黑白版——据观察，一天大约有150多名参展者会在《题词商店》前驻足和互动。
在和作者金宝的交谈中，他阐述了自己的设计理念，毕业作品本身是想构建一种设计师想象力化身的交易服务模式。
依托当下AI技术发展的背景，文字（prompt）成为了设计想象力的载体，作为一名设计师，如何准确地描述设计需求成为了设计师迫切需要解决的问题。
无独有偶，在研究生毕业展和本科生毕业展现场，还能捕捉到不少别的利用AI生成的图画。
譬如艺术与科技艺术学院研究生马志的毕业设计《1001页》，就由1001张Stable Diffusion生成的图像搭建了个帐篷般的巨大圆锥体。
据他本人所说，使用SD是因为它的使用方式更灵活，喂几张图就可以定向一个风格。
具体而言，马志从头到尾只采用了一句prompt：从第一笔涂鸦到第1001页，在AI编织的画布上涂抹人类之手，共舞灿烂传说。
利用这句prompt，每次生成20张新图，在新图基础上进行随心所欲的涂鸦，再喂给SD进行风格化训练，然后重复这个过程。
“其实还好，我们算是比较开放的。”马志向量子位解答了这个疑惑，“完成作品时我考虑更多的是‘艺术别被技术夺舍’。”
他表示，不因AIGC浪潮的扑面而来陷入被动，并且还能深层挖掘SD、Midjourney的媒介属性，“就是好的”。
异曲同工将AI绘画作品作为毕业设计主体的还有系统设计系本科生黎超群的《AI·I》，1000张AI创作的毕业设计占据了那面墙上的大部分面积。
作者把它搭建的AI工作流（即AI·I）定义为一个“帮助人建立多模态的发散性思维平台”。
仔细观察能发现，黎超群的中主要涉及两个场景，一个关于组织，一个关于个人。
据他介绍，他收集了很多美术馆、开源数据库的作品信息，包括名称、图片、设计说明等，最后根据设计的需要还额外标注了几个方面。
在进行数据聚类时，背后调用了GPT-2；生成图片时，则调用了Stabble Diffusion的API。
上面提到的毕业作品，大多可以归类为央美毕业生们以自己的想法为主，探索AI在艺术领域的上限。
比如视觉传达专业本科生毕业作品《小径分叉的花园》，“将回忆中的色彩元素进行结构”，最终呈现了一个粉色堆砌的作品展位。
展位上有两本粉色遍布的图片册，有一页引起了注意——那是一幅由AI生成的生长血管的苹果——作者表示，这是她内心记忆花园的一隅。
（因为简介中AI相关的介绍并不显眼，量子位前后路过几次，险些没注意到《南橘北枳》有AIGC元素）。
墙上挂着的诸多图片，表面贴着橘色为主，由AI生成的图片；揭开表层，底下则是同一个主题（即同一句prompt），人类所拍摄的图片。
作者王悦嘉拍摄了一张大橘睡觉的照片，为这张摄影作品取名为“一片卷曲的橘皮”。
再将这个名字作为prompt输入，得到AI理解的“一片卷曲的橘皮”，而后把AI生成的图片覆盖在小猫睡觉照片之上。
能够很直观地感受到，无关占比高低，央美毕业展现场有AIGC参与的作品，作者本人的创作与AI的生成能力交织，难辨主客，但总体而言，艺术成分要高于技术。
也就是说，毕业生们和AI一起完成了比较肉身的“人机协同”，无论是GPT还是Stable Diffusion，都被视为完成作品的工具、流程甚至是材料。
设计领域更注重系统的框架、对艺术边界的探索和突破，对准确度的注重程度不及计算机学科。
包括一些毕业生自己也表达：“如果AI参与的毕业设计作品要真正落地，还需要AI等专业的人来做。”
作品展位上挂着一个个套装，里面都是欧帕兹影像修复事务所接手的破损底片，和修复后的打印出的高清照片。
30年前，有一个照片修复公司欧帕兹，哪怕照片底片破损或者发霉，也能够根据底片仅有的信息和对照片的口头描述，将底片修复如初。
在展位背景板最右下角，有一行比广告片中“最终解释权归商家所有”还要小的字——
如果没有细心发现这行小字，大概看展的朋友们以后想起，还会惊诧于30年前欧帕兹公司的超前性技术吧（狗头）。
本文来自微信公众号“量子位”（ID：QbitAI），作者：关注前沿科技，36氪经授权发布。
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