實測多家AI作畫平臺,“五彩斑斕的黑”什么樣?如何助力內容創作者?

      來源:  發布時間:2022-11-16 21:46:01 

      今年AI作畫在人工智能領域大放異彩,徹底火了。


      (資料圖片)

      Midjourney、DALL·E 2、Imagen和Stable Diffusion等四大代表性的AI作畫平臺都誕生于今年。

      事實上,AI作畫在幾年前就已經出現,也有不少科技巨頭參與其中。而今年爆火出圈,可能與Stable Diffusion有很大關系。

      不同于其他平臺,今年8月份Stable Diffusion正式發布,它對用戶免費、開源,上手也幾乎沒有門檻,引發了AI作畫的熱潮。

      9月份,由AI作畫平臺Midjourney生成AI作品《太空歌劇院》獲得了比賽一等獎,又在國內外掀起了對AI的大討論。

      在資本市場,多家AI生成內容企業上個月宣布獲得過億美元融資。

      比如Stable Diffusion背后公司的Stability AI宣布獲得1.01億美元融資,投后估值達10億美元。AI內容創作平臺Jasper也宣布獲得1.25億美元首輪融資,估值達15億美元 。

      那么,AI創作那么火,對于內容創作者,又能有怎樣的幫助呢?

      AI作畫效果如何?

      實測國內外AI作畫平臺

      AI作畫雖然火,但是這畢竟還是一個小眾應用。它是如何生成的,操作難度大,效果如何,這些問題都擺在眼前。

      另外對于自媒體來說,這些圖片能不能用,能不能免費使用更值得關注。

      為了測試更加全面,筆者選取了國內外4個平臺測試,其中國內2個,國外2個,它們都是免費使用。

      其中國外的平臺就包括大火的stable-diffusion,以及另一個平臺dreamstudio。

      其實筆者也嘗試過Midjourney、DALL·E 2等平臺,但這些國外平臺有不少限制,使用起來比較麻煩。

      國內的平臺選擇的是百度的文心一格,和另一個名為draft的平臺。

      相比而言,中文平臺的便利那就不用多說了。在可玩性方面,國內平臺顯然更勝一籌。

      筆者測試的這兩個國外平臺在可定制化方面只有最基礎的設置。一般是圖像的寬度、高度、匹配精度和生成圖像的步數。

      而國內的平臺則提供了更多風格化的設置選項,可以進行多種風格圖片的生成。

      比如文心可以提供多達13種風格,包括平面類、原畫類、傳統類等,每種風格生產的效果差別還是比較明顯的。

      筆者用關鍵詞“宇宙中扭曲的空間與黑洞”試了一組,風格分別為原畫概念插畫、傳統中國風、趣味梵高。結果如下:

      另外百度文心還有高級自定義設置,能夠對生成參數進一步做出細化設置,比如畫面風格、修飾詞、藝術家風格等等。

      另外一家國內平臺也有較為豐富的風格選擇,另外還可以選擇參考底圖。

      AI作畫平臺的操作邏輯一般都是用戶給出文字內容,然后AI根據內容自動生成圖像。所以操作上還是比較簡單的。

      為了有一定的樣本量,筆者選取了15組詞句,其中有單詞,也有詞組和句子。國外平臺使用英文測試。

      每個文字內容在4個平臺各生成1張圖片,4張圖片為一組,共計16組。具體的測試結果如下:

      1、五彩斑斕的黑

      2、佛跳墻

      3、割韭菜

      4、寶馬奔馳

      5、天使般的微笑,女孩

      6、冬天的湖邊,跑步,陽光

      7、樹葉在風中飛舞,秋天

      8、櫥窗里的高跟鞋

      9、天上掉下蘋果,牛頓

      10、天堂,云,飛機

      11、騎馬,草原,男人

      12、深海,停車場,燈光

      13、圣誕老人的自畫像

      14、棉花糖,從天而降

      15、睡醒,寶寶,哭泣

      16、我想和家人一起環游世界

      總體來看,4個平臺輸出的圖片都還算正常,基本沒有那種特別奇怪的。但是具體的風格卻有很大不同。

      能夠看出國外的兩個平臺更追求真實感,畫面風格偏寫實,色彩比較豐富。而百度文心一格和draft的藝術感和創造性更強,更偏設計。

      從畫面和文字的相關性上看,國外那兩家以及百度文心基本都能完整展現文字主要元素。而draft的相關性則相比要低很多,不過也在可接受的范圍內。

      國外兩個平臺勝在真實感上,而國內平臺則有更加多變、風格的效果,可玩性較強。

      如果站在自媒體的角度來看,國外的兩個平臺的作品可能更適合文章配圖。而國內的兩家的更偏藝術創作。

      但寫實也僅僅是更有真實感而已,其還是拼湊而成的圖像,很難復刻真實世界的圖像。

      另外就是,國內平臺有本土化優勢,對于外語水平不高的人比較友好。但實際上,一些國外平臺也很容易操作。

      另外需要注意的是,每個平臺的圖像生成都具有隨機性。即使是同樣的關鍵詞,重新生成的結果也會不同。

      所以如果想要具有相同特征的系列作品,可能就要看運氣了。

      如果對生成的圖不滿意,并不能實時修改,只能再次生成,但保不準下次的圖就完全另一個樣了。

      或許是國內平臺更偏重創作,需要更多計算,所以出圖速度沒有國外的兩個平臺快。具體來說,百度文心和draft差不多在一分鐘以上,具體速度還要看實際情況。而國外兩個平臺基本都是10S以內出圖。

      總體而言,幾個平臺使用下來,都挺簡單的,初期也不收費。但是一些平臺的免費額度是有限的,這點要注意。

      至于效果,筆者個人認為還不錯。別管是寫實風格,還是各種藝術風格,都滿足最基礎的要求,關鍵看具體的用途。

      不過,還有一個問題也讓人困擾,那就是AI作畫的作品版權到底屬于誰?屬于平臺還是個人?自媒體人用在了內容中,會不會被找?

      AI作畫作品屬于誰?

      版權風險難忽視

      別看AI作畫操作起來還是比較容易,但是背后的算法其實比較復雜。

      AI作畫簡單理解就是,機器通過對"語言描述"的理解自動生成圖像。也就是計算機經過大量分類、識別已有圖像,再根據關鍵詞匹配和“縫合”,最終生成一幅隨機的、世界上獨一無二的AI畫作。

      也就是AI作畫的背后是對大量真實圖像的學習,需要龐大的圖像庫進行積累。而我們看到所謂的不同的風格,則是由于圖像庫的不同而產生的。

      在這個基礎上,我們再去看AI作畫的版權問題會比較全面。

      用AI生成一張不存在的畫,按照人直覺去看,這張機器生成的圖應該沒有版權。因為大家都可以生成,并沒有獨創性,一切都是AI完成的。

      事實上,目前主流的觀點的是用戶對自己生成的圖片可以在合法合規的前提下自由使用,可以復制、二次創作,也可以用作商業用途。

      筆者測試的4個平臺,對于作品的版權問題,都有明確的聲明。

      百度文心一格指出,用戶消耗電量(電量是一種消耗憑證,可以免費或付費獲得),使用平臺AI創作生成的圖片,經過審核支持下載,允許個人使用和合法合規范圍內商用用途。

      draft是基于stable diffusion開源平臺開發的,兩者的版權規定一致。即用戶對生成的素材也可以進行任何形式的復制、分發、引用,或者商業用途,但必須在使用或公開時進行署名并標明是否對原作品進行過修改。

      另外一個國外平臺dreamstudio版權協議也指出,用戶創建的圖像是完全開源的,默認將作品貢獻至公共領域,也就是放棄所謂的版權,任何人都可以使用,甚至商用。

      從各個平臺的規定,我們能夠看出,目前AI作畫的版權歸屬問題并不明確。創作者在合法合規范圍內可以使用,甚至商用,但是否有獨一性,也就是其他人是否可用并不清晰。

      而且事實上,因為平臺是基于大量的圖像庫進行訓練,其實有一定侵權的隱患。

      比如圖像庫中涉及到有版權的圖像,而用戶生成的圖片恰好顯示了上述圖像的顯著部分,這可能涉及到侵權。

      比如有報道指出,Stable Diffusion生成的一些圖像似乎帶有水印,這表明它的原始訓練數據集中可能有一部分圖像是受版權保護的。

      為了避免版權問題,Getty Images、Shutterstock等知名付費圖庫紛紛封禁AI生成圖片,停止接收所有由Stable Diffusion、DALL·E 2、Midjourney等AI模型生成的畫作。

      付費圖庫封禁AI生成圖片,一是因為AI生成圖片的版權唯一性很難確定。二是AI作畫可以模仿藝術家風格,這極可能涉嫌侵權,也可能產生造假或抄襲行為。

      別人用數十年形成的獨特風格,被AI輕松模仿,這其實很可能涉嫌侵權。另外,也可能滋生造假行為。

      還有種比較特殊的情況,比如藝術家正在創作一幅作品,已經完成了其中的一半,而有人利用這一半生成完整的AI作品,這又算不算剽竊呢?

      可以說,AI作畫目前的版權問題還比較模糊,更多只能停留在科學研究或自娛自樂的范疇,如果商用就很可能有版權風險。

      而隨著AI作畫商業化平臺的不斷發展,相信版權問題逐漸會有比較清晰的答案。

      AI內容創作道阻且長

      AI作畫是一種AI創作,但從廣泛意義上講,AI創作早已遍布我們生活工作的方方面面。

      比如一些媒體的自動寫稿機器人,一些資訊平臺的自動視頻生成,還有虛擬主播和數字人,以及各種大型活動的在線實時機器翻譯。

      AI創作就是AI+內容,這個內容可以是圖像、文本、視頻,也可以是音頻,甚至是交互。

      幾乎所有的內容平臺都少不了AI創作的身影,這背后反映了內容生產智能化的大趨勢。

      從PC互聯網的PGC(專業內容生產),到移動互聯網的UGC(用戶生產內容),內容生產方式正在向新的AIGC(AI內容生產)發展。

      對于AIGC發展階段,李彥宏判斷AIGC將迎來三個發展階段:“助手階段”,AIGC輔助人類進行內容生產;“協作階段”,AIGC以虛實并存的虛擬人形態出現,形成人機共生的局面;“原創階段”,AIGC將獨立完成內容創作。

      隨著Web3.0時代和元宇宙的火熱,對內容產生方式和效率都有了新的要求,未來AIGC將在元宇宙內容生成中起到重要作用。

      目前來說,AIGC更多是在前兩個階段。以AI作畫為例,現在除了一部分畫師利用AI協同創作作品,更多還是作為內容創作者的一種靈感補充,或者為文字工作者快速提供配圖需求。

      而隨著AI內容創作的不斷進化,未來創作者和AI又該是怎樣一種關系?

      其實關于AI的討論中,人是否能被AI替代一直是一個重要議題。目前來看,AI在很多領域都只是人的輔助工具,在內容創作上AI還像個剛剛學會走路的孩子。

      AI創作如何更好的服務于創作,這是很長一段時間需要探索的方向。

      首先,內容創作者面臨的棘手問題便是AI創作的版權歸屬問題。

      其次,AI工具存在被濫用的風險,如何規范創作者使用,哪些領域可以用,哪些場合不能用,都還需要慢慢探索。

      而站在更長遠的視角看,AI與人又該是怎樣的關系?百度李彥宏曾提出AI倫理四原則:安全可控;促進公平公正,增進人類福祉;讓人成長而不是取代人;為人類帶來更多自由和可能。

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