北京中科刘云涛 http://nb.ifeng.com/a/20190628/7503552_0.shtml
多年来，艺术家一直在他们的设计中使用最新技术，并确保他们紧跟最新趋势。从粘土造型、石雕和洞穴壁画到最近用于数字艺术和插图的方法，以及人工智能生成的绘画。全球艺术家一直在从一种趋势转向另一种趋势。今天，人工智能让数字艺术和插图感觉与过去大不相同。现在有许多计算机算法承担了过去几年主要由人力承担的角色。这超出了用于简化某些设计方法的传统方法。大多数时候，即使没有任何形式的人工干预或数字艺术和插图中的人工智能，人工智能也有助于发现解决方案。另一件需要注意的事情是，人工智能算法现在有助于生成通常被视为人类创造力巅峰的艺术作品。这只会让人想知道，在不久的将来，当人工智能处理数字艺术和插图时，艺术家将扮演什么角色。此外，值得注意的是，传统刻画和人工智能刻画是相互关联的，它们大多是相辅相成的。话虽如此，我们将继续介绍您应该了解的有关人工智能以及数字艺术和插图未来的关键知识。
人工智能如何彻底改变数字艺术和插图
除了使用不同的人工智能工具外，值得注意的是，人工智能有助于确保艺术家保持创造力，这对当今的艺术商业世界来说是一个很好的补充。它在艺术方面的潜力允许在人工智能的商业环境中不断多样化。可以通过多种方式人工智能增强数字艺术和插图，并为艺术家带来多种变化。这包括以下内容：
由于人工智能提供的预测定价的帮助，人工智能使艺术家更容易预测杰作的价格。
除了预测和评估不同艺术品的价格外，它还有助于预测未来艺术品的价值
AI协助让艺术家避免重复性任务。这也使艺术家有可能投入时间专注于更新和创新的想法。
数据是人工智能工具的核心，它让艺术家更容易输入数据并获得更好的结果。通过这种策略，人工智能工具可以模仿不同艺术作品中使用的风格。
人工智能如何在年改变数字艺术和插画世界
从AI在年取得的不同成就可以看出数字艺术和插图的未来充满希望的标志之一。这些差异都是非常独特的，并且表明在未来还有更多的期待。最近的未来。
以下是人工智能在年发挥作用的一些方式：
素描和绘画
普林斯顿大学本科生AliceXue提出了基于GAN的模型——SAPGAN。这是一个有助于生成中国山水艺术作品的模型，它不需要任何条件输入。基本上，SAPGAN包含GANs，PaintGAN，用于绘制部分信息，以及用于地图特定部分的SketchGAN。研究人员表明，对SAPGAN艺术作品进行的多项视觉图灵测试表明，与人类艺术作品相比，它们并不正确。这是55%的频率，优于GAN基线的艺术作品。
班克斯街头艺术
这一变化出现在年9月，由艺术家Banksy引入，这是在围绕使用街头数字艺术作品和不同迭代的插图进行了艰苦的AI训练之后。由于这项创新，今天有超过件杰作可供出售。
阿尔加哈库
这是当今互联网上常见的AI艺术家工具，它的工作原理是将图像转换为文艺复兴时期的绘画。AlGahaku是由全栈开发人员Sato于年3月通过微博平台Twitter介绍的。
AI艺术工作室平台
这一概念于去年5月被引入数字艺术和插图领域。它是一个AI艺术工作室，可让数字艺术家轻松发现生成AI作为其创新过程中的作品的用途。基本上，这是为了确保艺术家可以使用人工智能，考虑到他们经常面临的不同情况。
重现艺术的人工智能工具
麻省理工学院的研究人员在去年6月推出了一种完全不同的AI机器，可以帮助艺术家轻松合成绘画的延时电影。今天，这被称为Timecraft，它是一个神经社区版本，广泛用于顺序条件变化自动编码器框架。
人工智能与数字艺术家的未来
数字艺术和插图已经使用了很多年，销售额超过万美元，不同的代言和区块链来自不同的大牌。如今，区块链上正在产生大量资金，比以往任何时候都更吸引了众多投机者和收藏家。在这种不断增长的趋势和不断增加的多样性中，例如不可替代的代币(NFT)。现在，这被认为是防弹数字签名，可为数字艺术和插图提供更多真实性。另一件有趣的事情是，NFT有助于将艺术家和收藏家联系在一起，从而消除了对中间人的需求。如今，数字艺术家通过出售作品直接赚钱也容易得多，尤其是在作品售出之后。数字艺术家现在从他们的作品中赚钱的方式之一是在illustAC等库存插图平台上出售它们。尽管NFT在今天有其自身的缺点，但它们在推动数字艺术和插图方面发挥了重要作用。这让人想知道NFT是否会在未来50年及以后出现。数字艺术和插图已经使用了很多年，销售额超过万美元，不同的代言和区块链来自不同的大牌。如今，区块链上正在产生大量资金，比以往任何时候都更吸引了众多投机者和收藏家。在这种不断增长的趋势和不断增加的多样性中，例如不可替代的代币(NFT)。现在，这被认为是防弹数字签名，可为数字艺术和插图提供更多真实性。另一件有趣的事情是，NFT有助于将艺术家和收藏家联系在一起，从而消除了对中间人的需求。如今，数字艺术家通过出售作品直接赚钱也容易得多，尤其是在作品售出之后。数字艺术家现在从他们的作品中赚钱的方式之一是在illustAC等库存插图平台上出售它们。尽管NFT在今天有其自身的缺点，但它们在推动数字艺术和插图方面发挥了重要作用。这让人想知道NFT是否会在未来50年及以后出现。
了解数字艺术家何时开始创造历史
很难说第一位数字艺术家是谁，但回顾历史，数字艺术和插图在年代进入设计领域。这是计算机工程师开始使用数字艺术和插图来描述AARON的时候，这是一个绘画程序。需要强调的是，数字艺术和插图是由计算机生成、由平板电脑绘制或扫描的艺术，在许多情况下，它是借助鼠标或手写笔。这是您今天可以获得的数字艺术的最简单定义。在20世纪80年代中期，美国艺术家、导演和电影制片人安迪沃霍尔通过CommodoreAmiga家用电脑创作了多幅数字艺术作品和涂鸦。在年代，已经可以在计算机上下载视频和媒体文件，这为艺术家提供了更多的创作自由。关于数字艺术和插图的讨论并不仅限于这些起源。我们可以追溯到年代，当时约翰·惠特尼使用不同的数学函数来创作令人惊叹的艺术作品。许多年过去了，现在，我们基本上处于人工智能驱动的编辑工具的门槛上，艺术家们现在以创造性的方式使用这些工具来表达他们各自的想法。动画和运动图形是其他可以追溯到历史的感兴趣领域。约翰·惠特尼也是第一个在年使用动态图形一词的人，这是为了设计一个付诸行动的图形。基本上，动态图形利用排版、摄影和插图来提供视觉丰富的作品和令人印象深刻的故事。它涉及在插图对象、背景和角色之间创建独特的交互。
了解将人工智能生成的图像商业化的风险
于文本到图像模型的可用性越来越高，AI生成的图像在今天迅速流行起来。使用这些模型，任何人都可以根据文本提示创建图像。这也为用户带来了多种可能性，尤其是在为商业目的生成内容方面。尽管用户有权将图像商业化，但人工智能生成的图像仍然存在法律问题。这主要取决于谁实际拥有这些图像，以及是否对受版权保护的作品有任何侵权行为。网上有不同的报告显示，人们可能因使用AI生成的图像而被起诉，但这是您应该知道的。
受版权保护的图片
StableDiffusion、Midjourney和DALL-E等文本到图像生成器了解图像与描述图像的文字之间的关系。用户键入提示后，AI模型会根据提示继续创建图像。这主要基于模型如何描述文本并结合不同的属性、样式和概念。例如，像DALL-E2这样的工具只在m的图像上进行训练，而且这是来自不同来源的组合。即使他们获得了许可，他们也不会公开他们的数据集，这引起了人们对其中存在受版权保护的材料的担忧。这些是将AI生成的图像商业化的主要问题。这些工具使用随机图像进行试用，在某些情况下，它们很可能受到版权保护。
缺乏合理使用
从版权的角度来看，使用人工智能生成的图像可能会导致很多问题。基本上，看似受到保护的艺术品需要进行变革才能受到法律保护。如果一件艺术品在法律辩护范围内符合合理使用的条件，则意味着使用此类艺术品不会被视为侵犯版权。然而，围绕合理使用保护存在很多混淆，尤其是当它涉及AI生成的艺术品时。
缺乏所有权或法律支持
另一个考虑点是法律支持或所有权。你会发现的大多数AI模型大多声称任何人都可以将它们生成的图像用于不同的目的。然而，对于拥有图像的一方仍然存在混淆。OpenAI通常规定用户可能会失去某些权利，特别是如果他们违反了公司的内容政策或条款。对于Midjourney和StableDiffusion等其他AI模型，情况有所不同，所有权主要属于公司，即使它们是出于商业目的。这些也是对人工智能生成图像使用的担忧，尤其是用于商业目的。
最后要说的
使用AI生成的艺术品通常会引发关于谁应该拥有版权的问题。如今，人工智能被广泛用于创建图像，其中大部分图像的灵感来自于人类生成的艺术。这就是为什么人们越来越担心谁拥有AI生成的艺术品的版权的主要原因。然而，尽管如此，可以肯定的是AI对数字艺术和插图有着巨大的希望，这就是为什么我们花时间来了解你应该了解的关于AI的一些最重要的事情以及未来会发生什么用于数字艺术和插图。
如今，人们在设计中应用数字艺术和插图的方式有很多种，其中很多是人工智能生成的，也可以是一半一半。相信在不久的将来，AI图像会找到属于自己的位置，不再有版权顾虑。然而，与此同时，库存图片仍有其自身的商业价值。
