雷鋒網(wǎng)按：本文作者李睿，程序輔助作畫的美術(shù)內(nèi)容生產(chǎn)者。原載于知乎，雷鋒網(wǎng)獲授權(quán)轉(zhuǎn)載。

基于一直都在做相關(guān)的東西，并且實(shí)際應(yīng)用的經(jīng)歷，我認(rèn)為繪畫中的部分工作會(huì)有越來(lái)越多的可依靠機(jī)器，但是取代插畫師是不太可能的，被取代的主要為底層的重復(fù)勞動(dòng)工作者。

這個(gè)問題和幾個(gè)概念有關(guān)，設(shè)計(jì)、藝術(shù)、插畫師（美術(shù)職業(yè)方向）。

首先對(duì)于設(shè)計(jì)和藝術(shù)，不太了解的可以查詢下相關(guān)的回答，有很多答案都說(shuō)得很好。出于部分人對(duì)藝術(shù)的定義，人工智能是沒法達(dá)成超越人的，因?yàn)檫@違反其定義，所以我個(gè)人也認(rèn)為藝術(shù)家是不會(huì)被人工智能取代的。

不過，目前的大部分美術(shù)相關(guān)的職業(yè)其實(shí)設(shè)計(jì)的部分會(huì)更多些。對(duì)于插畫師，廣義的定義是畫畫為職業(yè)的人，但是目前的插畫師，更多的工作主要是完成一種叫插畫的美術(shù)品，其是純藝術(shù)和設(shè)計(jì)的結(jié)合，是有包含甲方的設(shè)計(jì)的需求的，需要對(duì)主題、構(gòu)圖進(jìn)行個(gè)人意向之外的控制。

再狹義些，主要就是完成書籍中的配圖，將文字通過畫面進(jìn)一步表達(dá)，而對(duì)于這種情況裝飾性（美不美），個(gè)人風(fēng)格，與文字的匹配度（是一種設(shè)計(jì)）都有要求。我個(gè)人認(rèn)為插畫師在眾多美術(shù)相關(guān)職業(yè)里，藝術(shù)性是偏多的，個(gè)人風(fēng)格對(duì)于目前的插畫師很重要，因此在未來(lái)，插畫師并不會(huì)被人工智能取代。前段時(shí)間微博上有有關(guān)插畫畫風(fēng)重要性的討論，有興趣了解的可以查看。

不過隨著這個(gè)工具的出現(xiàn)，插畫和各種繪畫的制作可以進(jìn)一步簡(jiǎn)化。每次工具的革新，實(shí)際上都可能是一次解放，讓我們可以更好的表達(dá)自我。

概念設(shè)計(jì)師/原畫可以更專注于設(shè)計(jì)，而細(xì)化部分程序可以完成，貼素材的工作程序做難道不更好？pix2pix phillipi/pix2pix已經(jīng)展現(xiàn)了這樣的潛力。有可能，未來(lái)只需要完成部分輪廓和剪影的設(shè)計(jì)，計(jì)算機(jī)就可以自動(dòng)生成細(xì)化的畫面，完成黑白的光影就可以涂畫大體的顏色，我想這是可以讓工作者更專注于他們的設(shè)計(jì)工作的。

美術(shù)素材工作者（游戲/動(dòng)畫素材），工作量更少，因?yàn)樗夭膫兛梢员怀绦蛏苫蛐揎?。比如，下圖根據(jù)需求基于例子生成畫面（紋理）alexjc/neural-doodle，有關(guān)neural style transfer更多的實(shí)現(xiàn)（包含近期的文章）titu1994/Neural-Style-Transfer；或是通過人工智能對(duì)畫面進(jìn)行變化（比如變笑臉的Faceapp，其基本方法也可以應(yīng)用于材質(zhì)舊化[1611.05507] Deep Feature Interpolation for Image Content Changes）。值得一提的是，紋理生成和舊化（Time-varying weathering in texture space）都已有很多傳統(tǒng)算法，效果也很好。

對(duì)于繪畫自動(dòng)的清線稿和上色（不需要清稿和上色助手了，清稿シモセラ?エドガー ラフスケッチの自動(dòng)線畫化，上色初心者がchainerで線畫著色してみた。わりとできた。 - Qiita | 飯塚里志 - ディープネットワークを用いた大域特徴と局所特徴の學(xué)習(xí)による白黒寫真の自動(dòng)色付け，這3個(gè)例子都是最近非常火的，就不詳細(xì)展望了）。

其實(shí)對(duì)于自動(dòng)上色來(lái)說(shuō)，Paintschainer與傳統(tǒng)的算法相比的優(yōu)勢(shì)是：

• 它可以進(jìn)行一定的色彩設(shè)計(jì)。傳統(tǒng)算法主要是獨(dú)立解決了上色的分區(qū)問題（一開始需要封閉圖形，目前實(shí)用的也可以允許非封閉圖形了如ComicStudio系列軟件），和色彩設(shè)計(jì)的問題，其實(shí)解決得比Paintschainer好。

Manga Colorization（個(gè)人認(rèn)為效果上還是比Paintschainer的半自動(dòng)算法好的）

Color Compatibility From Large Datasets（其實(shí)廣義上來(lái)說(shuō)這種手段也是屬于目前的人工智能的，Data Driven嘛）

• Paintschainer的另個(gè)優(yōu)點(diǎn)是（或是目前這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法），它的制作相對(duì)簡(jiǎn)單很多，對(duì)于制作者（研究人）的先驗(yàn)知識(shí)要求少了很多，特征都由神經(jīng)訓(xùn)練自行得到，會(huì)使得各種輔助功能的工具開發(fā)和應(yīng)用的速度快得多。開發(fā)的難點(diǎn)反而可能是特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備。（自動(dòng)補(bǔ)間也有傳統(tǒng)的算法，不過目前好像未見對(duì)于2D動(dòng)畫的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)）

未來(lái)，畫面構(gòu)成可以自動(dòng)化嗎？大部分人畫畫用的設(shè)計(jì)套路一定會(huì)被計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)的，它會(huì)學(xué)的更好，目前已經(jīng)有對(duì)攝影的構(gòu)圖和色彩的例子了，所以不說(shuō)完全的自動(dòng)設(shè)計(jì)畫面，半自動(dòng)肯定是會(huì)來(lái)到的。至于全自動(dòng)呢？GAN相關(guān)的研究也有看圖說(shuō)話的例子。不過，基于設(shè)計(jì)需要理解和交流的情況，我認(rèn)為全自動(dòng)的用處并不是很大。

總結(jié)

我們有了新的更好的工具，可以將寶貴的時(shí)間做更多更美好的事了（包括進(jìn)一步優(yōu)化工作），部分低級(jí)重復(fù)勞動(dòng)工作者會(huì)被取代。

（說(shuō)個(gè)很個(gè)人看法的東西，Adobe贊助了很多相關(guān)的研究，但是出現(xiàn)在Photoshop的寥寥無(wú)幾，所以可能大部分重復(fù)勞動(dòng)者也是不必要擔(dān)心的。）

對(duì)Paintschainer的額外看法

個(gè)人認(rèn)為線并不能完全提供著色所需要的信息，其實(shí)從線稿開始的著色是兩個(gè)部分構(gòu)成的：

• 光影

• 色彩

很多時(shí)候線稿給出的物體大概輪廓信息，但是對(duì)物體的細(xì)致結(jié)構(gòu)信息不足夠的，而大部分情況下對(duì)于光的信息也是不足夠的（值得一提的是，訓(xùn)練該網(wǎng)絡(luò)的例子線稿是帶有一部分光影信息的）。所以在用一般線稿的處理結(jié)果上，著色的風(fēng)格偏扁平一點(diǎn)。個(gè)人觀點(diǎn)，光影對(duì)風(fēng)格的影響更大。希望實(shí)現(xiàn)陰影著色的效果，可以在線稿上進(jìn)一步繪畫明暗交界線。如果真的需要作為工具使用，該應(yīng)用還學(xué)結(jié)合些傳統(tǒng)算法，如基本的平滑。

類似的工作

（加入陰影指示的結(jié)果。含有陰影指示更符合數(shù)據(jù)集。copyright weibo@ZE_LE）

此外基于上述對(duì)線稿的描述，如果作為工具設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)上我可能分兩步執(zhí)行，線——>光影——>色彩，下面是灰度圖用Automatic Image Colorization?白黒畫像の自動(dòng)色付け（在線demo）處理的結(jié)果，我認(rèn)為效果是挺不錯(cuò)的，不過既然都上了光影，色彩也是很快的事了。

（comixwave 新海誠(chéng)）

(吉卜力)

(Dao Dao [pixiv]

自動(dòng)著色作者Edgar Simo-Serra的另個(gè)研究，線稿簡(jiǎn)化的在線demo Sketch Simplification?ラフスケッチの自動(dòng)線畫化。

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