画画要融入自己的感情到底是什么意思?要融入什么感情?怎么通过画表现出来

艺术创作就是带着强烈的个人感情色彩的，没有个人情感在里面那就不是创造，而是制造。

因为对于艺术的反馈，每个人都是不一样的，只有表现出自己的独到之处，才会有这个大千世界的色彩斑斓。

1 一切的开始都应该是兴趣驱动，如果喜欢画画，就立刻开始，不要纠结所谓的天分问题，热爱就是最好的天分。

2 如果有条件，可以参加一些培训班去做一下基础素描和色彩的训练～如果没，可以尝试买一些素描书和色彩书看看。要是书也买不到，可以搜下教程，素描色彩的很多。基础训练的最大作用是建立对事物本质的认识，训练人能分析物体，能感知环境里细微的美感。

3 如果觉得素描开始的基础训练太枯燥很容易叫人觉得乏味并导致放弃，就可以找自己最爱的画手的作品开始临摹，以一模一样为目标，边临摹边思考，为什么要这样画，积累问题，并且通过网络寻求答案。

4 画画选择工具并不重要，选择自己最顺手，最容易找到的工具马上开始，如果条件允许，尽量用贵的工具，至少放弃起来想着肉疼 ：）。

5 最好能开始选择好目标。要问自己，开始画画的目的是什么，到底是愉悦自己，还是希望以后靠画画为职业？不同的目的会决定学习方法的差别。前者可以可以比较 随自己喜欢，画的如何，标准什么的都并不太重要，重要的是能不能保持兴趣并且在绘画的过程中找到乐子。但是如果以职业为目标，就需要根据职业需要做大量枯 燥和重复的训练，对好坏标准也需要有一个明确的认识和追求。当然，兴趣开始，找到乐子，愿意坚持枯燥的训练成为职业画手，也是挺不错的一种路子

6 就画画而言，技法的磨练是贯穿绘画始终的东西，所以不必要强求自己非得具备多完备的技法多娴熟的技巧才能完成完整的画面，才可以用画面来传达点什么。画画 第一是要融入感情，要有情绪在画面里，笨拙的笔触简单的颜色都可以传递情绪，用炫耀技术的心态完成的画面其实是没有意义的，也是背离了创作的本质，那叫做习作。

7 要画好画，知识的积累和储备是养料，多思考多阅读多溜达是很好的办法。没有脱离实际的创意，也没有凭空掉下来的灵感，所以闭门造车其实是不可取的。多看优秀的作品，多对比，养成开阔的视野，比成天纠结着死画提升技法更重要。

8 一切到最后，就是坚持坚持坚持，画画是个苦差事，没有爱可走不远。

　　对于摄影师来说为了拍摄出动人的照片，你可以通过不同的艺术照明和构图选择，以帮助你在画面中捕捉到的情感。　　

　　1使用平面光

　　虽然平面光通常不被认为是我们可以用来捕捉场景的最有趣的光，但这样做可以在与主体周围的环境看到关联，将拍摄对象靠近光源可以照亮美丽的被拍摄主体，同时让一些背景落入画面的阴影中。　　

　　将拍摄对象放置在离光源越远的地方，或者使用大量柔和的漫射光，你可以表现的故事就越多，让你的观众在将它们放入场景中的同时被场景中的情感所吸引与你要讲述的故事的背景。

　　2发挥阳刚之气

　　使用较低的光线拍摄男性可以使图像更具阳刚之气，同时仍能激起观众的情感联系。尤其是在拍摄新生儿时，新手爸爸的周围环境曝光以仅捕捉他们互动的某些元素可以将观众直接吸引到你正在记录的情感画面中。　　

　　3突出你的主题

　　巧妙使用硬光或定向光来隔离你的拍摄对象会让人感到孤独或自省。在相机中曝光不足并曝光高光，以确保你不会丢失要捕捉的亮点中的细节。　　

　　4拍摄怀旧

　　那一刻你感觉如何对我们来说，记忆总是在光线和色彩的模糊迷雾中出现，所以我经常尝试通过故意创建失焦图像来捕捉这些感觉。随着时间的流逝，我们常常记不起某个时刻的样子，但我们可以记住那些吸引我们精彩的片段。　　

　　你可以捕捉场景中的哪些纹理以记住触摸时的感觉处理选择可以帮助你传达场景的声音(使用大胆的颜色来传达噪音，使用柔和的颜色或黑白来传达安静的平静)。

　　5结合运动

　　没有什么比在拍摄主题时增加动作更能说明“快乐”了，为图像赋予生命，并通过让观众看见那一刻的感觉来帮助观众将自己置身于场景中。　　

　　结合运动的几种方法是给你的拍摄对象一个动作并提高你的快门速度来捕捉它，在大风的日子里拥抱吹过头发的风，或者捕捉你的拍摄对象之间的互动。通过将自己定位在可以捕捉动作背后的太阳的位置，使用背光来增强图像中的欢乐或爱，这是吸引人们注意场景中的运动所产生的情感的好方法。

　　6裁剪多余、突出细节部分

　　你的情感故事在哪里当拍摄对象的头部或识别细节被排除在画面之外时，它可以让你的观众将自己置于拍摄对象的位置。如果你有足够的耐心和观察力来等待他们展示自己，那么在构图中可以通过被拍摄对象肢体语言的细节中找到想要表达的情感故事。　　

网站设计师大多都明白的重要性，注重发挥在网站建设中的作用。往往比文字更具吸引力，更能在第一时间抓住访客的目光。另外形象生动的，可以给用户提供众多视觉信息以及充分的想象空间，触动用户的心理情绪，增强用户黏性。那么在网站中究竟应该使用什么类型的呢目前科学家已经研究出6种类型更能引起用户强烈反应的。小编特地整理了一番，希望大家可以在自己的网站中好好利用这些，增加用户互动，提高网站流量。

1人物肖像

关注人物肖像，这是我们一出生时就具备的特征。根据RobertFranz的一项经典实验，当舷窗的照片和人物肖像的照片同时放在新生儿面前，他们会花双倍的时间研究人物肖像，新生儿也会更愿意辨认、识别周围的人。这种能力贯穿了整个童年时代，也会一直延续到成人生活中。此外，科学家认为人们在看到真实的人物肖像时更有可能将自己与中的人物联系起来，这都能用来解释为什么人们更容易被人物肖像所吸引。

2婴幼儿

在所有的人物之中，婴幼儿的照片通常最能引起人们的情感反应，让访客沉浸在网站中，并在一段时间内维持高度的注意力。这种本能的反应在不同的文化之中都是普遍存在的，是由"幼儿图式"理论支撑起来的。图式是指个体对世界的知觉、理解和思考的方式，而"幼儿图式"就是指个体对于幼儿特征的认知和理解，这一理论认为幼儿应该具备一系列特征：大眼睛、高额头、小鼻子、圆润的脸颊、柔软、小小的身子。当我们人们看见具有这些特征的幼儿时，人脑中的伏隔核(神经元，在人脑的快乐、成瘾、侵犯、恐惧等活动中起作用)就会有反应，代表愉悦的荷尔蒙便会释放。因此，我们在看到婴幼儿的时一般会觉得很开心。不少网站就使用这样的拉近与访客的距离。

3动物

正如我们大多数人所预想的一样，除了婴幼儿的能够引发我们的情感触动以外，动物的同样也可以。演化心理学家为这一主张提出了论据。一种理论声称由于人是由动物进化来的，人类对于动物的情绪反应是因为人类在演化过程中出现了某种错误，这使得我们也同样喜欢那种具有"幼儿图式"特征的哺乳动物("幼儿图式"在各种动物身上也成立)，然后将这种喜欢迁移到了所有动物身上。还有一种想法认为在过去，人类倾向于亲近动物或与它们建立一定的情感联系。这样更有优势，更有助于人类的生存。随后，这种情感纽带就一直延续到现在。不管怎样，我们会对动物产生强烈的反应，这点是毋庸置疑的，而且这种情感上的联系一时半会是不会消除的。所以，我们在做网站时可以恰当的放一些动物的，引起访客的情感反应，建立良好的关系，这更有利于网站的长期发展。

4励志的

研究还表明，人们在看到那种励志、激动人心的时，往往会产生同样的心理情绪。比如在看见登高、跳伞等，我们也会想要尝试尝试，更想要克服现有的局限，去完成某个既定的目标，提升自己的幸福感。尤其是这种来自于别人的激励，更能引起我们的共鸣，因为它会让我们有"既然别人可以做到，那么我也可以做到"的想法。这样一来，我们可以在网站上放置一些员工活动的照片。它既能让网站更具亲和力，还能展示公司积极向上的乐观态度和和谐的工作氛围。

5怀旧

怀旧的常常有着令人意想不到的魅力。有时候一看到某张照片，我们就好像坐上了时光机，回到某个特定的时间或地点，忆起当时的感受，这种触动是其他所不能及的。不过每个人对于事物的印象、记忆都不一样，触动人们怀旧情绪的因素大多是个人化的。研究表明有两种类型的比较容易引起访客的怀旧情绪，一种是那种对个人来说意义非凡的(这点比较难以把握，每个人的体验都不一样);另一种就是对个人比较很重要的人物，比如家人、伴侣或朋友。在做网站时我们可以重点把握一下目标用户的年龄层、性别等，找找他们之间的共同点，更有利于发现能够引起他们情绪反应的怀旧。一般而言，关乎家人的是比较不错的选择。

6表达积极情绪的

在社会心理学中，不少心理学家都会重点研究人们表情和姿势。人们一般都是通过面部表情或身体姿势来表达情绪，这些情绪不仅对我们自己很有意义，对别人来说也有一定的影响，这一点可以通过"情绪感染"来证明。心理学家发现人们在于他人互动的过程中，会不自觉的倾向于模仿对方的情绪动作，更令人惊讶的是我们在看时也会产生类似的反应。如果你情绪不高，但看见了一张，上面的人正在哈哈大笑、满脸尽显幸福，你的情绪会有所改善(虽然你未意识到)，甚至也会开始微笑。因此，在网站中记得使用一些表达积极情绪的，这能够让访客更觉得快乐、愉悦，对网站的印象也会更好。

以上这几种类型的并不一定是独立存在的，我们可以将其中两种或三种类型的结合在一起，比如使用笑着的婴幼儿(人物肖像、婴幼儿、表达积极情绪)，让更好地服务于网站，增强用户的互动性，让用户"黏"上你的网站，赶紧在你的网站中尝试一下吧!

网站网站设计

一  次世代游戏建模好学吗？哼哼，其实不就是想偷懒嘛。

次世代游戏建模如果想要学好，肯定要付出努力，用心的研究学习，我不明白什么叫好学，什么叫不好学。1+1=2好学，但是这又有什么意义呢，游戏建模是一个非常有前景的行业，但是需要我们努力的吸收里面的知识点，如果你们仅仅是三天打鱼两天晒网的学习，那么游戏建模是很难的，如果大家真正的用心学习，那么游戏建模是很简单的。不要把心态放在好学或者不好学上，遇到困难和问题去解决就是了，如果因为难，而放弃，那么做什么事情都成不了，因为做什么事情都不容易，容易是留给废物的，困难里面蕴育着机

二  学习游戏建模怎么才能少走弯路？简单，找个领路人，悄悄跟着他。

学习游戏建模怎么才能在最短的时间内，实现最快的进步，同时可以少走弯路呢？我的答案是跟着牛掰的人物混，其实这个问题很复杂，每个人都有不同的答案。也许你今天对游戏建模感兴趣，想要接触一下，网上看了一些视频，自己跟着做了一做。明天再看一看那个视频做一做，到头来过了把瘾，似乎是学到了一项可以拿得出手的技能，其实我却不认为。公司里的招聘情况来看，很多人的作品乍一看还不错，导入到引擎里才发现连最基本的行业标准都达不到。造成这种现象的原因是什么呢？就是因为在网上找的各种乱七八糟的视频教程散乱差，没怎么全方位系统化的学习，造成的基础不扎实，理解不透彻，费了半天牛劲，结果啥用也没有，只能整出一些四不像的作品自己安慰自己，做出的作品一定规范性也没有。

为了解决大家这个问题，大家可以去我学习次世代游戏建模的地方学习，那个地方每天晚上都有免费直播课，不需要大家什么经济支出，有时间晚上过来听就可以了，还可以跟里面的老师要相关的软件和视频教程，如果大家想学习次世代游戏建模的话，可以到这个游戏建模教程资料裙：它开头的数字是：296，在中间的是：676，位于尾部的数字是：289，把以上三组数字按照先后顺序组合起来即可。大家一定要把基本功练扎实，我们就能赢得99%的事情。浮躁解决不了问题，只会创造更大的问题。

三  学次世代游戏建模有前途吗？工资怎么样？未来，一种让人充满想象的东西。

    首先在这里我斩钉截铁的告诉大家，次世代游戏建模是很有前途的，因为是新兴的行业，做游戏相关的产品的，在我们国家游戏产业有多火爆，老年人不知道，年轻人可都是门清，闭着眼就能想到的，这个行业目前对人才的需求是非常的大的，我们国家现在有很多从事次世代游戏建模的工作者，但是真正谈的上是人才的却很少，去年我们在北京开会的时候和很多这个行业的老板，他们就抱怨说，现在公司里人不少，但是真正能玩转游戏建模的有用之人却很少，更多的是一些后期保障和行政部门，公司在社会上花很高的薪水去招这方面的人才，奈何真正的人才数量有限，你开的高，别的公司开的更高，所以真正的人才是很抢手的，那些废柴白给他们都不愿意要。

至于做这个行业的工资，如果你刚刚开始做这个行业，或者刚刚开始工作，能力有限，几乎没做什么大项目，就想让公司给你高工资是不可能的，刚开始我们也不是为了钱，更多的是为了积累能力，一般能力杠杆的，随便找一家公司，都不会低于1万的，很多实力强的，年薪百万也不是问题，所以不要把心思放在这个行业有没有前途上，前途有，就在那摆着，把心思放到怎么提高自己的能力上吧，能力才是话语权，学习才是发展的硬道理。

四   次世代游戏建模师饱和了嘛？ 只有饱和的废材，没有饱和的人才。

我上边已经说过了，这个行业很火爆，很需要人才，奈何这个行业废材太多，人才太少，因为刚刚兴起的行业，从人才的角度来说，距离饱和还差的很远，从废材的角度来说，废材已经饱和了，希望大家要么不学，学就学成人才，不要学成废材。

五 次世代游戏建模需要用到的软件有哪些？冲啊，哎呀，忘了带武器了，撤，撤。

（1）Maya软件：

    即Autodesk Maya是美国Autodesk公司出品的世界顶级的三维动画软件，应用对象是专业的影视广告，角色动画，**特技等。Maya功能完善，工作灵活，易学易用，制作效率极高，渲染真实感极强，是**级别的高端制作软件。

   maya游戏模型制作是指maya游戏模型制作师根据原画师提供的原画稿件制作出游戏中的环境、机械、道具、人物、动物、怪物等模型，分为maya游戏角色模型制作和maya游戏场景模型制作，maya游戏角色模型制作对美术基础的要求要比maya游戏场景模型制作对美术基础的要求高。

   maya游戏角色建模是指maya游戏角色建模师根据游戏原画师给的稿件，制作出游戏中的人物、动物、怪物等角色的模型。由于其对美术基础的要求较高，因此maya游戏角色建模师需要非常了解人体组织结构骨骼构建，需要了解各种游戏人物的表现风格，包括Q版和写实类的，了解游戏美术光影，掌握材质灯光的表现手法，还要熟练使用maya等三维软件。

   maya游戏角色建模最常用的软件就是maya，除此之外，像是PS、3dmax、UVLayout、Bodypaint等软件也会用到。

 

（2）PS软件：

即Photoshop，是由Adobe Systems开发和发行的图像处理软件。Photoshop主要处理以像素所构成的数字图像。使用其众多的编修与绘图工具，可以有效地进行编辑工作。ps有很多功能，在图像、图形、文字、视频、出版等各方面都有涉及。

 

（3）3DStudio Max软件：

常简称为3ds Max或MAX，是Discreet公司开发的（后被Autodesk公司合并）基于PC系统的三维动画渲染和制作软件。其前身是基于DOS操作系统的3D Studio系列软件。在Windows NT出现以前，工业级的CG制作被SGI图形工作站所垄断。3D Studio Max + Windows NT组合的出现一下子降低了CG制作的门槛，首先开始运用在电脑游戏中的动画制作，后更进一步开始参与影视片的特效制作，例如X战警II，最后的武士等。在Discreet 3Ds max 7后，正式更名为Autodesk 3ds Max，最新版本是3ds max 2015。

（4）Headus UVLayout软件

是一款专门用来拆UV专用的软件，手感相当顺手而且好用，和MAYA比起来最大的手感差别在于这款是按住快捷建配合直接移动你的滑鼠来动作，所以你的手再编辑的时候是用滑的过去不再是点点拉拉，所以用起来相当奇妙！而且他的自动摊UV效果相当好虽然和MAYA的Relax类似不过这款摊的又平均又美相当好用。

（5）BodyPaint 3D软件。

一经推出立刻成为市场上最佳的UV贴图软件，众多好莱坞大制作公司的立刻采纳也充分地证明了这一点。Cinema 4DR10的版本中将其整合成为Cinema 4D的核心模块。

六：一个优秀的次世代游戏建模制作要做好哪些准备工作。

  首先要全方位地了解这个模型。以角色类模型举例，要做某一个角色，就要做到了解它的外貌特征、性格特征、生活背景等。优秀的角色模型应该是具有一定生命力的，而且要体现出它的特点和地域文化。这种想法和理念应该贯穿原画设计、3D模型制作和动作设计始终。这三个方面共同塑造着角色的这一特点。在建模的时候要时刻感觉它的生命的存在，感觉它的性格以及情感动作等，这样才有可能做出一个具有生命力的高品质模型作品。 

七 ：次世代游戏模型的分类。

按精度的不同，可以分为高模和简模，制作高模的意义在于生成法线贴图，法线贴图会携带高模的表面起伏信息，把这样的携带高模起伏信息的法线贴图再回贴给简模，这样简模也具备了一定的高模特征，这就是游戏中应用简单模型却可以表现出足够多细节的基本原理。无论是高模还是简模，都要具备一些最基本的要求，如造型准确、布线合理、形神兼备等。

人工智能数据集主要分为以下四大类别：

分类数据集：分类数据集用于训练和评估分类模型。这类数据集包含已标记的样本，每个样本都与一个或多个类别相关联。例如，图像分类数据集包含图像样本和相应的标签，用于训练图像分类模型。

目标检测数据集：目标检测数据集用于训练和评估目标检测模型。这类数据集不仅包含图像样本，还包含每个样本中出现的目标的位置和边界框信息。目标检测模型可以通过这些数据来学习检测和定位图像中的特定目标。

语义分割数据集：语义分割数据集用于训练和评估语义分割模型。与目标检测不同，语义分割模型需要对图像中的每个像素进行分类，从而实现对图像的像素级别的分割。语义分割数据集提供了图像样本和每个像素的标签，用于模型学习图像中不同区域的语义信息。

序列数据集：序列数据集用于训练和评估序列模型，如自然语言处理（NLP）中的语言模型和机器翻译模型。这类数据集由文本、语音或其他连续序列组成，可以被模型用于学习序列之间的依赖关系和模式。

这些不同类型的数据集在人工智能领域中起着关键的作用，为模型的训练和评估提供了必要的输入。根据具体的任务和应用需求，选择适合的数据集对于开发和改进人工智能模型至关重要。

随着讨论热度逐渐褪去，“AI绘画”的话题在这段时间似乎已经渐渐不再掀起波澜，却已有不少游戏公司悄无声息地将AI绘画加入了自己的工作流程中。在探索AI绘画工具化的浪潮中，作为一群绘画方面的外行人，触乐也踏出了自己的第一步——在祝佳音老师的指示下，我们正在尝试使用AI绘画工具生成文章所需的插图。

文章插图的版权问题对大部分使用者而言都是个不小的隐患，要想在开源或有版权的网站上为文章找到切合主题的插图也不是件容易的事。AI绘画似乎成了一个不错的选择——在我们的想象中，只要为AI提供几段描述或是关键词，AI就能“读懂并画出”我们想要的。事实真的如此简单吗？为了实现“让AI帮我们画插图”的目标，最大程度上解放劳动力，我们做出了一些尝试。

画风、付费、本地化？

要想生成对应风格的插图，第一步当然是挑选一个合适的模型。AI绘画的模型演化进度在最近短短半年间可谓突飞猛进，光是国内外主流模型便已有五六个，各类风格化模型更是百花齐放。不过，要找到一个适合生成文章插图的模型并不容易。有些模型是开源的，有些需要付费才能使用，有些游走于法律的灰色地带，被人破解后偷偷下载……

无论是哪种，总要上手试试才行。我们在最后选择了4种模型作为备选方案：开源后支持本地部署，曾经一度号称“最强绘画AI”的Stable Diffusion；老牌AI研究团队OpenAI旗下最早的几个图像生成AI之一DALL·E；架设在Discord频道中，持续更新模型的Midjourney；以及最后，支持日式画风的NovelAI本地部署版本。

首先必须声明的是，尽管目前的AI绘画版权问题仍不明朗，但“本地部署版NovelAI”一定是其中最不靠谱的一个——不提库的版权问题，模型的来源本身便游走在法律的灰色地带。相比起来，本地部署的Stable Diffusion则“名正言顺”得多。自Stable Diffusion宣布开源之后，在GitHub上即可下载Stable Diffusion的新旧版本，在本地架设后，借助WebUI工具便可以直观地调整生成的各项参数与预览。

不过，天下没有免费的午餐——虽然开源的行为接近于“将午餐送到你的嘴里”，但运行程序同样需要有足够的算力。几年前还算得上配置不错的GeForce RTX 2060显卡如今多少有些力不从心。有人曾统计过不同的显卡利用Stable Diffusion模型生成512×512大小图像时所耗费的时间，2060显卡需要17秒，3080只需要7秒——不一定足够精准，但也有参考价值。

3080的用时还不到2060的二分之一

当然，实际使用过程中，你会意识到17秒只是一种理想状况。随着迭代步数的增加、画幅的调整与生成数量的增多，生成所需的时间几乎呈指数式上涨。最合理的方式，还是先生成512大小的，再通过扩大算法将其放大。即便如此，当你把迭代步数不断调高，也可能面临内存溢出的风险。更直观的感受是，在生成过程中，电脑的风扇声几乎没有停过。

相比起来，另外两家付费的绘画AI——DALL·E与Midjourney就对电脑显卡友善得多。它们的生成并不需要你紧张地监控显卡温度，防止烧坏，只需要向它们的服务器发送对应描述词，服务器便会吐出一组以供用户选择。只是与此相应，每次占用服务器资源生成需要消耗用户一定量的积分，开始你可以免费试用，试用完每个账号的免费额度之后，必须得为账号充值积分才能继续生成。

一般而言，用一组关键字生成4张512×512的例图大约需要1积分。每个绘画AI的积分定价略有差别——DALL·E的付费积分相对更贵一些，大约是15美元115积分，折合人民币大约1元生成一次；Midjourney提供了每月10美元约200张图的包月套餐，算下来便宜不少。

不管是DALL·E、Midjourney还是Stable Diffusion，最关键的，当然还是生成的质量。我们使用了几组不同的关键词，测试AI们的表现。

描述与关键词

在插图这方面，相比起精美的3D建模或是贴近照片的现实风格，祝佳音老师更加青睐的是手绘杂志插图风格。但在风格的描述上却遇见了不少麻烦：该怎样告诉AI我们需要什么？

一开始，我们尝试用某一本杂志的刊名笼统地描述它的插图风格：例如，在关键词里加上《纽约客》（New Yorker）。问题随之而来：即使在同一本杂志里，插图风格并非单一不变。在这一点上，免费的Stable Diffusion为我们提供了不少试错的案例——即便你加入了“手绘”“无模糊”“清晰线稿”与艺术家的名字等关键词，绘画AI还是不太明白你究竟想要什么，只能一次给你端上来几张不同风格的任你挑选，你可以看得出来，这些风格确实都曾出现在杂志中。至于是否能够找到你想要的，就得指望运气了。

指定的范围比较宽泛时，Stable Diffusion会一次生成数张不同风格的

想知道某种具体绘画风格的名字也不算容易。在大多数情况下，我们想了半天也只能想出来“手绘”或是“水彩”等笼统的描述。好在我们找到了搜索引擎Lexica，网站上整理了不少描述词与生成的案例，可以通过文字或是搜索找到你想要的词汇。

Lexica上可以搜索到其他用户分享的案例

不过，Lexica也并非百试百灵。一方面，如果你瞄准的是不那么大众的艺术家，尝试生成对应风格的用户不多，能提供的例子也十分有限。另一方面，AI生成的过程伴随不小的随机性，用户上传的与关键词不是每次都足够准确——上传的例图看起来不错，实际生成时怎么也跑不出类似的更是常态。

Stable Diffusion的问题在这里也渐渐显露：模型在生成真实照片风格或是细腻的原画风格上可谓一骑绝尘，特别是更新后的Stable Diffusion21版本，生成的照片风格图像几乎可以以假乱真。但相对应的，当涉及相对平面的艺术风格时，想要生成出合适的，需要做出不少尝试。

Stable Diffusion在生成真实照片风格的上做得相当好

生成平面风格的图像，则需要更多尝试

当然，描述词带来的门槛也是问题之一——任何人在生成的过程中，不断调整、修正并找到合适的关键词同样需要时间。从这一点上来说，Stable Diffusion对零基础使用者并非那么友好。如果不细致调整关键词，直接用自然语言描述想要的，可能需要生成不少才能获得一张令人满意的图像。例如，我们描述了一个具体的场景：“一个女孩在堆满了杂物的办公桌前，桌上的外卖袋和泡面摞得很高，墙上有个日历，日历上‘发售日’后面的数字被红笔划掉了好几道。女孩抱着头，显得非常痛苦。”

直接将这一整段描述塞给Stable Diffusion之后，它展现出了前所未有的疑惑。

如果描述不太准确，Stable Diffsion生成的并不总能令人满意

相比起来，付费的DALL·E与Midjourney模型在经历了不断的迭代与调整之后，生成无法使用的“废图”的概率要低得多。在Midjourney中使用同一组关键词，只需要一个简单的关键词“by Yuko Shimizu”来指定画风，便可得到表现相当不错的结果。

可以看出，Midjourney正确理解了“外卖盒”，但对于“痛苦的”（Painful）的理解则有些奇怪

DALL·E对画风的理解不太到位，却正确理解了描述的内容。在数个模型中，DALL·E描绘的人物情感可谓惟妙惟肖。

DALL·E将“痛苦”与“双手抱头”联系了起来

在生成文章插图的需求当中，如果考虑实际投入使用，付费的DALL·E与Midjourney看起来确实是更好的选择。在风格化插画方面，Midjourney的表现又更胜一筹。只需要几个关于绘画风格或作者的关键词，Midjourney就能很快“理解”你想要的究竟是什么。

美式漫画与故事板风格

版权，与接下来的麻烦

显而易见，目前已经有一些绘画AI投入商业运营了，它的用户中也有一些要将AI生成的投入商业使用。既然如此，版权自然是个绕不过去的话题。在这一点上，由于AI绘画领域的发展速度实在太快，总体上，相关的法律法规都没来得及跟上。目前，大部分AI绘画模型的版权条款都秉承着“撒手掌柜”的风格。Midjourney与Stable Diffusion都明确表示，生成的版权将归于生成者所有，但同时也这样指出：请勿尝试创建涉及色情、歧视等可能对他人造成伤害的图像。如若引起争议，一切职责与平台无关，由争议双方自行解决。

判定内容是否合法，最后还是落在了具体的作品上。如果是已经不再受到版权法保护的画家作品（一般是画家去世50年以后），模仿他们的风格进行再次创作当然没有问题。如果要模仿仍受版权法保护的现代画家们，便要好好斟酌尺度才行。

Stable Diffusion生成的梵高风格画作

尽管在大多数情况下，AI绘画并不能完美地生成你所想要的单一风格，看起来更像是多种风格的杂糅，但如果针对某种风格或某一位画师的作品进行训练，AI生成的作品难免会出现跟模仿对象过于相似的问题。在这一点上，主流的几个大型模型其实都“做得不错”：即便指定了作者，在DALL·E或Midjourney中，也很难做到和作者画得一模一样。

值得再次强调的是，在最近短短半年的时间里，AI绘画模型的进化速度可谓突飞猛进，但法律法规还没能赶上这个速度，目前国际上仍不存在对应的法律法规用以规范AI绘画的版权问题。AI图像的商业使用仍旧存在一定的风险——当我们向AI绘画平台付费后，平台是否应当为训练所使用的网络集付费？

个人使用者面对的问题相对简单，只要AI绘画平台不倒打一耙，突然宣称版权不归属于生成者，一般来说在版权上不会出现什么幺蛾子，尤其是个人非商业的使用，并无太大风险。对借助AI工具辅助工作的美术工作者们来说，另一方面的问题是，AI生成图像并不一定能被所有受众接受。几天前，某款移动端游戏的宣传便被怀疑是借助AI工具进行了辅助绘画——背景中的金属部件很明显“不像是人画的”。这件事在玩家间激起了一阵波澜——一些玩家对此十分失望，在他们看来，“AI绘画”似乎天然与“廉价”“不认真”等描述挂钩。

这件事并不是个例，不少游戏开发者透露，他们已将AI绘画加入自己的工作流，却不敢将这个事实公之于众。但从另一个角度出发，如果将AI绘画作为辅助工具，排除训练库版权上的隐患问题，它与Blender、Enscape等3D辅助软件的差别在哪里？如果将AI绘画作为素材库，它与Unsplash等无版权素材库得到的结果又有多大的差别？

无论如何，现在的AI绘画模型确实还不太成熟，但你可以直观地感受到技术的快速进步——说不定过不了多久，我们真的会使用AI生成插图，那会是更逼真、更像是人画的插图，到那时，不知各位读者是否能发现呢？

Midjourney生成的“手握柯基与蘸酱薯片的教皇”，看起来真是有模有样

（本文题图均由绘画AI Midjourney生成。）