“偷懒”却意外探得AI视觉新象——访GAAC参赛者王铮、蒙胜宇

这不仅是一篇选手专访

也不仅是一篇参赛作品赏析

更可能是一场用实践去定义“AI艺术”的伟大尝试

“…这幅AI视觉作品，能否被定义为艺术创作？与手工PS相比，算法的运用是有本质不同的艺术创作，还是仅仅为一种 工具 的强化？…”

参赛者介绍

参赛者：王铮

王铮：毕业于伦敦大学学院（建筑学硕士）与中央美术学院（建筑学学士）。在校期间担任中央美术学院学生会主席，东伦敦大学研究生院CNC工作坊助教。曾就职于畏研吾事务所与CCDI，担任职业建筑师。2016与校友共同组建DreamDeck梦想甲板（国高新技术企业），专注于研究3D打印技术、人工智能与虚拟现实的实际应用。

参赛者：蒙胜宇

蒙胜宇：伦敦大学学院（University College London）建筑学硕士，DreamDeck北京甲板智慧科技有限公司AI产品经理；建筑师，曾就职于丹麦JDS、荷兰MLA+事务所上海联合工作室。现从事建筑与人工智能、GIS与仿生城市等相关方面的跨界研究。

1、俯仰所拾  算法绘就

一张是哈勃太空望远镜所摄的星云图，一张是颇能引发“密集恐惧症”满是人眼的素材图，由两位年轻建筑师——王铮和蒙胜宇，慧眼选出。再经由人工智能算法运算操作，最终成就了本届GAAC参赛作品之一AI视觉艺术作品《黑暗森林中的眼睛》系列：星云中隐藏千万只黑洞般的眼睛，绚烂景象里渗透被无名源头“注视”的阵阵寒意。

两位创作者之一的蒙胜宇说：“创作灵感来自刘慈欣的小说《三体》，书里描述了宇宙中的黑暗森林状态，每个文明都在这个森林里小心翼翼隐藏自己，并消灭被发现的其他文明。这与人类一直想象的温暖宇宙图景大相径庭。我由此猜想，人类仰视绚烂星空的背后，是否也被无数冰冷的眼睛虎视眈眈。”

蒙胜宇和他的合作者王铮基于Google Deep Dream将两幅素材进行叠加，再使用Neural Style Transfer算法进行风格调整，最后手工PS进行微调。

除了这幅作品，他们还提交了另外一副视觉艺术作品《城市中的森林/森林中的城市》。这幅创作则是源自建筑师的日常思考。

“从几何结构上看，城市和森林是很相似的……在两者之间不断比较学习……最后形成了一系列非城市非森林又既是城市又是森林的视觉影像”

“城市和森林的关系既矛盾又密切相关。城市里的人希望自己的城市像森林，希望接近自然，而城外的人又希望进入城市或自己居住的地方成为城市。于是，我们可以看到，所有的城市不停地做绿化，另一方面，森林又被不断占用和砍伐，成为城市。”王铮说。

“从几何结构上看，城市和森林是很相似的。”蒙胜宇补充说。

图：城市中的森林

这种相似又矛盾的特质启发了他们。他们使用了CycleGAN算法，把互联网上开放使用的城市和森林的图片组成算法的训练库，在两者之间不断比较学习，将森林的图片转化为城市，将城市的图片转化为森林，最后形成了一系列非城市非森林又既是城市又是森林的视觉影像。

图：深林中的城市

2、面向过程  开放结果

回想创作过程，王铮和蒙胜宇都觉得，用AI创作听起来很炫酷，其实找到符合创作形式的算法工具，创作过程不算复杂，费时也不长。

以《黑暗森林中的眼睛》为例，原图叠加用了不到一分钟，风格调整取决于算法是否学习过这个风格，短则数秒，长则几个小时。

与绘画或摄影这样的传统艺术创作相比，这幅作品是否能定义为艺术创作？与手工PS相比，算法的运用是有本质不同的艺术创作还是仅仅是工具的强化？

图：马塞尔·杜尚（1887~1968年）

王铮和蒙胜宇认为，他们的视觉艺术创作继承了20世纪初以杜尚为代表的“观念艺术”和50年代以来理查德·汉密尔顿提出的“波普艺术”。

图：理查德·汉密尔顿（1922~2011）的拼贴画

《究竟是什么使今日家庭如此不同，如此吸引人呢？》

1917年纽约独立艺术家展览上，马塞尔·杜尚把一个小便池倒立签名作为作品展出，引发了“观念艺术”的思潮。

图：《泉》

标志着现成品艺术成为杜尚最重要的艺术观念

王铮和蒙胜宇认为，观念艺术提出的“观念”，乃艺术创作的直接动力；有主观意识的主体以艺术的形式对客体进行创作或鉴赏，使用“外来物”，比如工业生产的小便池，相当于艺术家把创作主权出让，只有在观众的怀疑和思索中，整个艺术创作才算完成。而波普艺术则大量使用现成的杂志报纸和商业标志进行创作。

图：安迪·沃霍尔的的《玛丽莲·梦露》

批量化直接引用流行文化中的符号

和杜尚一样，王铮和蒙胜宇的两幅视觉作品都运用了外来物，即他人提供的影像资料，同时，和波普艺术相似，他们选择的基础影像更接近日常影像而非有知识产权的艺术作品。

图：来源于网络开放版权的摄影图片

由于AI算法的加入，王铮和蒙胜宇认为，他们的作品又与前人不同。

蒙胜宇借用了计算机编程里的概念“面向过程”来解释这种不同。“传统艺术的创作过程，是‘面向对象’的，比如绘画，画家直接在画布上进行绘画创作，面对的是不断变化的结果；而我们用了AI算法，基于创作需求调整素材、工具以及创作过程，但是并不直接控制结果，结果在相当程度上是算法的‘黑箱’操作决定的。

城中林，林中城

以《城市中的森林/森林中的城市》为例，这组影像是由算法学习生成，创作者所做的是建立训练库，决定往里面放什么原图进行训练，以及最后判断生成的哪些图像更符合创作意图。

他们把自己的创作称为“开源艺术”，即，除了创作本身的思考和过程操作，素材和工具都借用“外来物”，许多AI算法也都是开源的。“与传统艺术相比，创作者学习创作技能的时间减少了，掌握创作工具更容易，因而有更多的精力和时间可以放在创意上。进入艺术创作的门槛降低了，这是一种艺术的民主化。”蒙胜宇说。

他们也承认目前的创作仍然是创作者更为主动，AI的参与是相对被动的。“随着AI技术的发展，未来AI是不是能更为主动地创作，甚至作为创作主体，我觉得也是很有可能的。”王铮说。

3、无心插柳  探索新象

两位参赛选手：王铮和蒙胜宇

同为伦敦大学学院（UCL）的同学，王铮和蒙胜宇一开始没打算尝试先锋艺术。他们与AI联手颇有点无心插柳。

左效果图比右效果图光影感更强，更写实

建筑师做设计要出效果图，用建模软件直接导出的预览图平面感较强，光影不明显，缺乏很多信息，因此，常常需要繁琐费时的后期渲染与制作。王铮和蒙胜宇接触了GAN算法以后，一开始打算“偷偷懒”，通过建立效果图和原图的训练库，借助算法来做效果图，直接跳过设置灯光、赋予材质这些手工操作，减少传统渲染过程所花费的时间，降低后期渲染对电脑配置的要求，提高出图效率。

图：AI建筑效果图优化

他们还尝试了让算法给线稿上色。

瞬间生成多种上色方案

“结果发现，算法的表现不太稳定，有时候做得不好，而有时候却有惊人之处，是我们完全没有预料到的效果，仿佛算法自己有了些想法。”蒙胜宇说。得知GAAC大赛的消息，他们由此萌发了用AI算法来创作的想法。

对于有志于探索AI艺术的创作者，王铮和蒙胜宇认为，这是个全新未被定义的领域，有无限可能性。“不过，目前创作者需要一定的计算机技术基础，AI算法还在发展，现有基于最新算法的AI艺术创作的软件界面不是太友好。”

Dream  Deck

两人同属的Dream Deck公司，与前沿技术一直颇有渊源，此前尝试了3D打印旗袍和首饰等多个科技与艺术结合的项目。

3D打印旗袍—基于生物算法的参数化设计与3D打印

大赛简况及如何参赛？

全球AI艺术大赛

“AI艺术”是新技术革命下，科学与艺术之间必然要进行的一次碰撞与融合，“AI艺术”既是人工智能技术本身的一次深度迭代，又是人类艺术面向未来的一次全新开拓。今年是人工智能技术在各细分领域全面进行落地应用，走向商业化深度发展的关键一年，“GAAC”项目则是清华大学艺术与科学研究中心，联合清华大学艺术与科技创新基地、艺评网、英诺天使基金，站在这一重要历史关口，把握技术变革与艺术创新的历史机遇，面向“AI艺术”这样一个全新命题，所做出的大胆尝试与探索。

“GAAC”项目专注于“AI艺术”这一命题，提出了“三位一体”的战略举措。其中“三位”，即以作品评选为中心的赛事运作，以商业巡展为主体的成果推介，以创投落地为目标的平台搭建，“一体”即建设“AI艺术”的垂直社群与产业联盟。

参赛报名通道

作品提交及合作洽谈

大赛邮箱：gaac@gaac.world

联系电话：177-4087-7025