文章的开头，先来让我们做一个测试，下面哪一幅绘画是AI的创作？

A．一张白纸，上面印满了XX。

B．一张绿白相间的网格纸，上面有雾状的紫色斑块

C．一张帕拉迪奥神庙的图片

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是不是光看描述已经无法判断？

或许2022年这个问题的答案是：

每一条描述都可以成为一幅人工智能生成的艺术作品。

加速爆发的AI绘画系统

AI艺术创作一直是人工智能世界里一个细分的分支。在AI系统占领高地之前，工程师和艺术家就一直在探索如何让机器人画画。

PumaProject是九十年代利用java脚本编写的一个机器人系统，允许任何万维网用户在线生成艺术创作。

华盛顿艺术家Pindar van Arman从00年代起也在研究如何让机器人以更快的速度替自己绘画。他连续设计了绘画系统Bitpaintr、Cloudpainter和机器人Artonomous。

2010年代，AI绘画从潜伏期进入加速爆发期。

Google工程师 Alexander Mordvintsev 2015年创建了计算机视觉程序GoogleDeep Dream。Alexander希望AI创作的作品有某种绘画风格，他让神经网络通过错视性的算法来故意夸张一幅图片中的某些图案，以此产生极度迷幻的效果（至少意图如此）。

Google Deep Dream《Untitled》

在现在看来，这些都不是科学怪人一时的疯狂之举。至少早在没有机器视觉的年代，工程师和艺术家就希望能让机器人画画。

1960年代末，英国艺术家Harold Cohen使用GOFAI算法设计了AI绘画的初代系统AARON。Cohen从60年代到2000年一直在设计这款程序。AARON可以画出简笔画的人像和简单的三维空间，还可以做一些颜色搭配。但由于缺乏对于大脑图像认知的基础数据，Cohen没有足够多的图像数据“喂”给人工智能。AARON在学习绘画的路上停滞不前了。

Harold Cohen在2002年用AI生成的肖像绘画

同样，Matthew Stein设的Pumapaint也没有激起过多水花，大部分用户并没有对这个系统投入持续的兴趣。艺术家Pindarvan Arman花费大量时间试着将机器人Artonomous的作品推给画廊和博物馆，甚至与肖像摄影师合作，但屡次宣告失败。

Pumapaint绘图页面和机器人根据指令创作的绘画

Pindar van Arman的NFT作品，AI Imagined CryptoPunk #2, 2021

Pindar van Arman和摄影师Kitty Simpson，中间是Pindar设计的绘画机器人Artonomous；Pindar用他基于GAN（对抗生成网络）设计的AI系统在Kitty拍摄的系列肖像基础上再创作

AI绘画直到2018年Obvious艺术小组用“算法”生成的《爱德蒙·贝拉米肖像》在纽约佳士得拍卖行以43万美金成交时才崭露头角。然而即使拍出高价，彼时小组掌握的算法还没有能力精细模仿古典油画肖像的细节；训练算法的图片只有大约1.5万幅。Obvious顺应算法尚不完全的发挥，加上人工干预，制作了这幅“未完成”的肖像。

也是大约在同一期间，纽约艺评人Jerry Saltz推出一档名为“AI艺术点评”的节目。点评对象就抛开Pindar van Arman、Google Deep Dream以及Tumblr网友开放的人像生成算法。从审美的角度看，这些AI绘画实在过于平庸。Saltz在节目结尾号召：计算机，释放你的想象力。

2021年，OPENAI和Google Colab相继放出“大招”，以文本指令（textual prompts）生成图像的AI系统大放异彩，AI绘画真正向未来迈出一步。

主流的文字指令AI绘画工具有最早出圈的Disco Diffusion、擅长设计的Midjourney、以及功能齐全的DALL-E 2。

与基于计算机视觉的Deep-Fake系统不同的是，这几种系统适用CLIP（对比语言－图像预训练）方法训练，它们对于文字指令和抽象风格的把握达到人类要通过思考才能得到的程度。人类只需要填写一句文字指令，就可以生成对应的图像。生成图像进入了“用嘴做图”的时代。

AB君盘点了几个平台生成图片的特点，三个平台都在测试阶段。

最早出圈的AI绘画系统

DISCO DIFFUSION

作为三大AI作画工具中最早出圈的Disco Diffusion，刚刚推出时一炮而红。各大论坛甚至总结出一套关键词图谱，专门测试AI对不同大师视觉风格的理解。

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