如何1秒鐘創作出一幅水墨山水畫？_風聞

造就第397位講者 周樂

西交利物浦大學（XJTLU）

大家好，我叫周樂。我是一個新媒體藝術家，也是一個技術創造者。

今天我帶來的演講，標題是“達達山水——AI可以賦能我們的創造力嗎？”

我認為，這是一個太難回答的問題。當然這裏我也不是簡單地扔出這個問題，我沒有一個yes或no的武斷論斷。但是我選擇以一個，我新近完成的基於人工智能的交互媒體藝術裝置——達達山水，來和大家探討一下這個問題的可能性。

首先我想先談一下山水。

關於山水，我覺得它是發源於中國，盛行於東方的一種用筆刷和水墨去創造的藝術。在我們古代它另外一個名字叫做文人畫。是文人四藝，琴棋書畫的一部分。

換言就是説，在原來所有受過高等教育的士大夫、文人，他們都具備使用水墨山水這樣一種非常有東方特色的藝術形式，去進行表達的能力。

對於我們東方人而言，當我們談到山水，不用去強調大家都會知道，有一個概念叫做山水的寫意精神。

而在寫意精神的另外一側，叫做山水的技法。

咱們的山水畫是分流派的，這些流派不以寫意精神區分，不存在哪一個流派説我們這一派沒有寫意精神。

寫意精神是大家共享的，但山水畫的技法是多樣的。

有一個比較有意思的事情，我是不會畫山水畫的，我不知道在座有多少人會畫。

但是我發現你可能會指着某一幅畫，覺得這一幅非常山水，指着另外一幅覺得那不是很山水，我想在座的大家都可以很自信地對一幅山水畫做出這樣的論斷。

而我對這一現象的解讀是：不管我們會不會畫山水畫，山水的寫意精神都流淌在我們的血液當中。

那，我們缺的是什麼？

我們缺的是半年、一年、甚至三年五年的，關於山水技法的訓練。

但是，比如我，你讓我現在去花三年的時間學習山水技法，我覺得對我來説太難了。

我有一個觀點，如果一個事情非常難，你又非常想讓它完成，怎麼辦？找AI幫忙！

這裏有一個很簡短的演示，就是我的交互藝術裝置。先給大家看一下它究竟能幹什麼？

好的，現在我們可以來具體談談，我到底做了些什麼？

有一天下午，我發現了一個非常成功的人工智能模型的一個小bug。

它具體是什麼呢？就是它本來應該嘗試着將一張圖片裏的野馬識別出來，並且將它轉換成一匹斑馬。

然後好玩的事情是什麼？這個人工智能會錯誤地將我認成一匹馬，並且轉換成一匹斑馬。

當我在測試這個模型的時候，在我們那個樓裏面，有一個李開復博士的演講。這兩件事情是同一時間，同一地點發生的。我非常想去聽一下李開復博士的演講，但當我測試這個模型的時候，忘記了時間，他的演講已經結束了。

為什麼我會把這兩個事情放在一起來説？

因為李開復這個演講的標題是“AI Superpowers”，AI的超級霸權。

他認為，AI是超級霸權，AI將改變世界格局，甚至將取代人類。

這個我相對不怎麼關心，我關心的是，AI能不能做一點有温度的事情、好玩的事情，AI能不能和我們一起做點什麼事情？

那麼剛才我提到的那個，我玩了半天以至於錯過演講的人工智能模型究竟是什麼呢？

首先它是一個神經網絡。更具體地來講，它是深層對抗網絡，我給它取了一個名字叫做“自感生成網絡”。

在去年的7月份，UC伯克利的一個實驗室裏，一幫非常厲害的科學家、AI研究者，發佈了這樣一個模型。

他們用這個模型幹什麼呢？

將一張莫奈的畫，變成一張真實的圖片；

將一張斑馬的照片，轉移成野馬的照片；

將一個地方冬天的風景，轉移成春天的風景；

把一個A畫家的畫，轉換成B畫家的風格。

諸如此類。簡單來講，就是做一個風格的轉換。

而我用它幹了什麼事情呢？

我讓它把我們的山水手繪線稿，變成水墨山水畫。因為我剛才説了：複雜的事情咱們讓AI來做。

我説我們有水墨精神、有寫意精神。但是我不會山水技法，沒有關係。我用簡筆畫的方式 我總能勾勒出我心中的山水吧。而技法的部分，讓AI來幫我實現。

這就是我的項目——達達山水（DaDA：Draw and Design With AI）。我最終把它做成了一個交互式的裝置，參與者在iPad上去勾勒心中的水墨山水，然後人工智能會幫他完成。

具體我是怎麼做出來的？

首先我從台北故宮博物院的網站上，扒取了108張高清的歷代山水畫大師的作品。

在這裏我特意選擇模糊掉技法，不專門找某一個風格，或者某一個大師的作品。而是選擇歷代所有傑出大師的作品，作為一個山水畫的代表。

然後我進行了一系列的計算機視覺手段的處理。簡單來講就是要完成一個事情，要把山水畫的畫芯給抽取出來。因為這部分才是真正的山水畫。

在這裏，我遇到了一個問題。

咱們知道山水畫有橫的長軸，還有豎的條幅。但是我如果要訓練人工智能的話，它還沒有智能到那個程度，可以隨便我輸入什麼尺寸都可以。它需要我輸入一個固定的尺寸。

那麼問題就來了，那些大師作品已經在那裏了，我改變不了它。所以我想了一個辦法，我把這些圖都給切成一個一個正方形的框。把一張大師的作品變成多張的。

本來這是一個技術妥協。但好處是，雖然我只找到了108張大師山水作品，但經過這麼一處理之後，我有了1230張大師山水作品。

訓練AI，數據總歸是越多越好的。

再進一步，我通過一些計算機視覺的手段，以大師的山水畫作為起點，反向生成邊界， 這些是我前面提到的風格A，也就是我們的手繪數據，然後進行訓練。

AI只是一段亂碼，他可以幫我做這個事情，不代表我立馬説：嘿，AI幫我做這個。

所以接下來，我寫了一個前後端軟件，前端就是在iPad上，後端在服務器上。並且將iPad連接到一塊大屏上，組成這樣一個交互藝術裝置。

這個就是你可以看到的iPad界面。

點擊Reload，就可以開始畫你心中的山水畫的線稿。

點擊DaDA，就可以呼叫“達達山水”這個人工智能的幫助，幫你完成一幅水墨山水。

我觀察到，AI大概可以畫出這樣六種不同風格的山水。

在我和別人交流過程中，經常會被問到兩個問題。第一個問題就是：在這裏，AI到底學了什麼？

簡單來講，這裏面有兩個東西。一個叫generator，生成器。另一個叫discriminator，姑且稱之為辨別器。

生成器始終不斷地在嘗試生成一張山水畫，鑑別器則更像一個鑑別畫作的人員。他始終在嘗試着去看這幅畫到底是生成的還是真的。

這裏面就有一種對抗關係。生成器永遠嘗試着去生成一張更加逼真的山水，鑑別器永遠不斷地在提升自己，希望去鑑別出這幅畫到底是生成的還是真實的？

這兩者就是一個對抗關係，在對抗中成長，永遠是最容易的。

所以，我就不停地讓生成器去生成新的山水，讓辨別器去甄別這幅畫是真是假。

經過20多個小時的學習，他們彼此對抗，彼此提升自我。然後就到了某一個點，生成器就可以生成，足夠逼真或者真實的山水畫。

這個時候我就拋棄掉了辨別器，我把生成器單獨地拿出來，作為這個交互藝術裝置的生成內核。

這就是，AI所學到的東西，以及他在幫我生成的東西。

另外一個我經常會被問到的問題是：達達山水要從手繪的數據轉移成水墨山水，可在訓練他的時候，用的是這種生成的邊界數據，和我手畫得一點都不像，怎麼解決？   這是我還沒有接觸的一部分，AI要數據，可要數據是很難的。

我如何才能得到人的數據呢？那我只能花錢請很多人來畫，對不對？

但是我沒有很多錢請人，所以我就想了一個辦法。當我第一輪，姑且稱之為達達山水1.0訓練完成的時候，我把它帶到了上海創客嘉年華，在那佈置了三天，邀請所有來上海創客嘉年華現場的人，和達達山水一起去創作。

最後大約有780人次和達達山水一起完成過水墨山水，相當於我就有了780張真人的手繪數據。然後我重新用真人手繪數據的樣本，去訓練人工智能模型。

我手上即將和大家演示的就是達達山水2.0。你們現在看到的，就是和我一樣的畫面，這個是實時的演示。

比如説我想勾勒一下山水，我有山，我有水，然後我覺得OK差不多，這就是我心中想象的山水，現在我應該做什麼，找達達幫忙。我沒有三年或者五年的時間去學習畫山水畫，所以這是我的方式。

好了，這個就是剛才，我和人工智能“達達山水”，合作完成的一幅水墨山水。

我來梳理一下，這個項目，整個的一個進程，具體都發生了什麼。  首先，我使用大師山水，並且用計算機生成的線稿，去訓練出達達山水。它已經具備幫我們畫山水畫的能力了。

之後，我把它帶到了上海創客嘉年華的現場，達達山水在那裏幫助了很多人，很多不會畫山水的人，完成了或許是他們人生中的第一幅水墨山水。

然後我將我們人類的手繪數據，再一次地使用到訓練人工智能達達上，然後達達再一次地從我們的數據，學到了一個更好的版本，去創造水墨山水。

在上台演示的兩個月前，我不斷地在嘗試着使用達達山水去進行創作。我不斷地去理解達達山水是怎麼樣幫我創造的。

每當我們有一個新夥伴、有一個新工具，我們需要磨合才能達到最佳的效果。所以這個過程中，我是在學習如何和它一起創造。

那在這個過程中，是我訓練的它？還是它訓練了我？

更進一步的説，到底誰在幫助誰？

有時候我會覺得，我肯定是幫到達達山水的，我要是不幫它，它肯定不能自己冒出來？

但我更多的時候，我覺得他在幫助我。

所以在最後希望再一次把這個問題，拋給大家：

人工智能可以賦能我們的創造力嗎？