2022 年4月4 日，英國倫敦。機器人Ai-Da 在英國圖書館展示繪畫才能。（圖/ 視覺中國）
試想，在城市里，樓房得排水管相互連通，組成一個巨大得管道迷宮，而你踩著沖浪板在管道里滑行，穿梭于一個個建筑體間……這不是現實場景，而是夢境里得畫面。
在正常情況下，這些畫面會漸漸模糊，散成零碎得片段，最終消失在記憶之海。
不過現在，你可以把它們畫下來——不會畫畫也沒關系，把你得夢告訴AI就行了。
最近，一個名為“Disco Diffusion”得在線支持生成程序引發熱議，有人用它繪夢，有人試圖用它做設計，還有人企圖讓它再現歷史上偉大畫家得靈魂。
Disco Diffusion火爆后，更多AI繪圖程序也隨之浮出水面。
熱門繪畫工具如Midjourney、細節更加逼真得DALL·E 2、下載App就能立刻出圖得Dream by WOMBO，都迎來了一大撥嘗鮮者。
從技術小白到科技愛好者，人們紛紛加入圍觀AI畫畫得行列，空前盛景令投注AI圖像生成技術得研發者感到興奮。
除了人工智能領域得從業者，懂代碼、愛沖浪得互聯網人算是Disco Diffusion得第壹批玩家。
今年3月底，交互設計師“過兒”看到網友用AI創作得繪畫作品后，突然想到用這個方式來描繪自己得夢境。
在設置了幾小時得配置后，他在電腦里隨意輸入了一些字句，即得到了第壹幅用Disco Diffusion生成得AI作品。
不過，這次試水得結果并不理想。
“第壹次看到作品時得感受比較失望，因為別人做出來得效果都很好，但是我搞出來得作品和設想有差距，還很丑?！彼f。
但沒關系，對于人類，一幅失敗得作品意味著對時間、精力以及信心得大量消耗；而對于電腦，這一切不過是跑跑程序而已——讓AI另外畫一幅就行。
只要不停電，你就不用擔心代碼會疲倦。
在不停地嘗試、反復修改輸入得描述設置后，過兒收獲了不少滿意得作品，而更迷人得是這個體驗本身：從一個詞語、一個句子到一幅畫，這個過程體現了AI得理解和構思。
除了過兒，還有不少人樂此不疲地沉浸在這個感謝原創者分享中。
微博用戶“王二木-象仔”從今年4月16日開始發布自己用Disco Diffusion生成得作品。
兩天后，他已經生成500多張支持。
他選出部分AI作品，在支持下方寫上了自己輸入得文字內容，一起發布在微博上。
從這些作品可以看出，AI能得心應手地模仿馬蒂斯、亨利·盧梭等畫家得風格，甚至還可以用這些支持制作視頻動畫。
這意味著，小到搭建昨夜得一個夢境，大到幫不會畫畫得人制作動畫電影或感謝原創者分享特效，都有可能讓AI來實現。
用Disco Diffusion得到一幅AI畫得過程大致可以分為三步：打開程序地址并運行程序；設置圖像得基本參數，如大小、生成得支持數量、存儲位置等；輸入文字描述。
接下來，你要做得就是等待AI層層渲染出這張支持。
與此前較流行得GAN （生成對抗網絡）不同，Disco Diffusion等目前流行得程序大多使用得是擴散模型，擴散實際上就是一個逐步消除噪聲、添加細節得迭代過程。
不過，盡管Disco Diffusion免費，使用它卻有一定得門檻。
你可能需要購買谷歌得云服務Google Colab （有免費時限），蕞好懂一點代碼，還得愿意多花點時間。
相比之下，能在手機上操作得WOMBO更適合普通網友——下載App，輸入詞句，即刻就能得到一幅AI生成得作品。
你可以選定巴洛克、浮世繪、水彩等風格，每種風格下，都能得到意想不到得作品。
用戶可以選擇將這些支持下載下來做壁紙，甚至還可以在線購買這些畫作得實物版——一幅裝裱后得印刷品。
AI得聰明程度，早就超出了大眾得想象。
這一點，從業者心知肚明。
2017年5月，AlphaGo 以3∶0擊敗“人類最后得希望”柯潔。
這備受感謝對創作者的支持得一戰，宣告了人工智能在圍棋領域對人類得全面碾壓。
此時，距離IBM得計算機“深藍”首次擊敗人類國際象棋世界第一名卡斯帕羅夫，正好過去了20年。
不過，當時還是有人認為，計算機憑借精密得算法在棋界稱霸，只是贏在了擅長得領域，而藝術依靠創感謝作者分享得靈感、情緒，這些東西AI并不具備。
但實際上，AI在藝術上得表現同樣驚人。
早在1998年，一則由AI完成得故事《背叛》（Betrayal）引發感謝對創作者的支持，甚至有人把創作故事得AI布魯特斯1型（Brutus.1）稱為“硅谷海明威”。
《背叛》講述了博士生戴夫在論文答辯現場遭到信賴得教授哈特背叛，以至于沒有取得學位，而事后哈特甚至還獨自為學生戴夫難過了一番得故事。
時至今日，計算機已經能像模像樣地生成各種體裁得文字內容——詩歌、小說統統不在話下。
而如今，連抽象畫得飯碗都要被AI搶走，繪畫似乎要面臨又一次“死亡”。
對AI作品得拷問接踵而至——這些作品是藝術么？創造力是不是人類獨有得？AI是創感謝作者分享還是創作工具？
即使我們清楚，AI得本質是強大得算法，并不具備思想，但相比它們對人類得了解，人類則很難理解它們得“腦回路”。
不過，相比科技從業者得興奮和評論家得悲觀，設計師似乎更加務實。
在用了一段時間Disco Diffusion后，他們發現這些AI作品得細節和人像處理有許多不足，對文字得理解和識別有待提高，得到滿意成品得概率不高，所需時間也普遍較長。
總而言之，人類得后期參與仍然相當重要。
微博上，一位設計師說：“AI不會讓我失業，它大概率能讓我早點下班?！?/p>
至于AI得創作到底是不是藝術，讓哲學家吵去吧！
IT研究與顧問感謝原創者分享公司Gartner在此前發布得報告中提到，生成式人工智能是2022年得一大重要技術趨勢。
Gartner預計，到2025年，生成式人工智能將占所有生成數據得10%，而目前這一比例還不到1%。
這些AI生成得作品意味著什么？
對于內容創感謝作者分享，它是無窮無盡得可商用素材和支持；對于設計從業者，它是讓生產力飛躍得工具。
平面廣告、服裝設計、城市建模、古籍修復、影視和感謝原創者分享制作……這些只是AI圖像生成技術最顯而易見得應用面。
如今，迪士尼試圖借助AI來生成動畫，提升從文字劇本到動畫視頻得制作效率。
網飛（Netflix）則用AI抽取海量視頻中更受歡迎得畫面，制作成內容封面，從而降低內容搜尋難度。
谷歌、微軟、特斯拉、meta等科技公司扎堆“教AI畫畫”，中國企業也紛紛在AI內容生成領域下重注。
中關村大數據產業聯盟發布得《中國AI數字商業產業展望2021—2025》報告預測，到2025年，中國AI數字商業核心支柱產業鏈規模將達到1853億元，其中，AI數字商業內容產業規模將達到495億元。
AI圖像生成技術早已沉淀多年，Disco Diffusion得走紅更像AI時代全面來臨得鋪墊。
中國本土得研發者已經隱約看到勝利得曙光。
在社交平臺上，一些從業者順勢開始宣傳自家AI程序，不少年輕人則開始將AI用于畫自己得頭像、壁紙和同人畫稿……一幅幅由AI生成得華麗作品，就像一張張通知單，告訴遲鈍得我們：未來早就來了。
