设计师能利用AI做什么？

前阵子在京东做了一场分享，分享的标题是《设计师能利用AI做什么？》。今天把分享内容分享给大家。

如果说大部分设计师的产出都和图形有关，例如图片编辑、插画、交互稿、视觉稿、那么AI能不能完成以上内容呢？我先举些例子：

2016年日本的早稻田大学公开了一项自动描线的技术，这项技术能够自动识别图像并确定图像的具体轮廓，然后完成描线的工作。即便是衣物线条很复杂的草稿也可以完美地转化成线稿。这项技术在后面的介绍中有一款免费产品可以体验到。

我还记得2016年图片编辑软件Prisma风靡了全世界，那么，去年一款名叫FastPhotoStyle的工具更为惊艳。FastPhotoStyle是英伟达发布的一款开源图片风格转换工具，它能把照片变为各种艺术风格。只要给出风格照片和目标照片，那么FastPhotoStyle就能将风格照片上的风格特点迁移到目标照片上，图上的效果简直是以假乱真。

去年，有一个名叫Crypko的区块链游戏震撼了整个二次元圈，这游戏的玩法跟以前流行的“以太猫”类似，就是利用GAN，生成式对抗网络将两张不同风格的插画融合成一张新的插画作品。用户可以通过租赁或者购买的方式获取插画后，然后和自己的插画进行融合，生成新的插画。质量好的插画具备较高的收藏和观赏价值，例如上图中的插画租赁价为7以太币，2018年10月一个以太币约为1000元人民币。

由AI创作的油画作品《埃德蒙·贝拉米画像》在世界著名艺术品拍卖行上拍出了43.25万美元的价格。该作者还创造了整个贝拉米家族，以下是埃德蒙·贝拉米的曾祖父和曾祖母。

好了，看了这么多案例，现在的AI究竟是什么？其实，以前也有各种AI技术，它们更多是基于统计学去实现的，它们通过算法获来预判事件或者取事件的准确率。现在的AI在本质上和前者没有什么区别，其实都是一种预测能力。

简单点说，以前的AI是主要是分类、聚类、回归、决策树等等统计方法，例如垃圾邮件处理、文章自动分类都是用了以上的方法。现在的AI更多是一种名叫深度学习的方法。我们可以认为深度学习是一个黑盒子，只要我们输入数据，它就能在一个多层的神经网络里自动训练，找到相关特征后形成模型，然后再将结果输出出来。

既然我们把深度神经网络当做黑盒子，那么我们就不要在意黑盒子里的是什么，只要我们寻找准确率高的深度学习模型就好了。现在有哪些现成的AI资源可供我们使用呢？

对很多没有绘画经验的人来说，绘画是非常困难的，更困难的是为绘画选择和谐的色彩，即使是相似的颜色，其中的差异也会对绘画结果产生巨大的影响。在漫画线稿上色AI这个领域，PaintsChainer几乎可以算是标杆。PaintsChainer操作非常简单，用户选好线稿上传，自行选择颜色并涂在相应区域，PaintsChainer会根据图像和提示的颜色实时自动为新图像上色。PaintsChainer还有自动提取草图里线稿的功能，大家可以尝试一下。

BigJPG是一个很神奇的免费网站，它能将图片清晰度放到2-16倍。左侧这小图是我在网上随便找的图片，分辨率只有200*254像素，放大4倍后就是第二张图的效果，非常模糊。使用了BigJPG后整体的线条变得非常清晰，它的线条甚至比原图还清晰。整张插画可以直接使用。

相信大家都听过这个笑话，我们如何画一匹马呢？首先我们画两个圆，再画几笔，在脸上画几笔，再画上鬃毛和尾巴就完成一幅栩栩如生的作品了。在以前，这可能是一个笑话，但现在，这肯定是一件很正常的事情。

这8张图如果是由一名设计师来画，大概要画多久？有谁能给个答案？如果是我，我是不会去画的，说实话估计我一个月也画不出来，因为我没什么耐心长时间画一幅画，而且对光线处理等完全不熟悉。大家有没有发现这几张图里有几张图是类似的？大家可以观看一下，其实5和6以及4和8的布局是一样的，那么它们是怎么生成的呢？

以上这个是英伟达最新的发明：GauGan，它能通过几笔就能自动生成一张“风景照片”。这个就是我今天花了20秒画的图，它十几秒内给我生成了右侧这张图片。如果以后没有风景素材，不妨可以考虑一下这个网站。

以上这个是借鉴了小米官网的案例，6种天空滤镜内置于你的相册滤镜中，一键换天。

人物照片是我们常用素材之一，肖像权和版权成为我们最烦恼的问题之一。generated.photos也是一款免费产品，它号称通过AI技术自动生成10万张肖像照片。这个网站拥有不同种族、年龄、皮肤、性别、眼睛、心情等数据，可以通过排列组合的形式创造出10万张肖像照片，这些照片里的人物在现实生活中都是不存在的，所以不存在肖像权问题。

除了通过AI解决素材的问题，我们还能如何了解更多AI相关的实践？

Google在AI上做了很多贡献，例如开源了深度学习框架TensorFlow、研发了基于深度学习的芯片TPU等等。Experiments with Google这个网站收集了36个AI案例，这些案例包含了各行各业对AI的探索，包括Android、Web VR、AR、艺术、声音等方面。大家感兴趣可以上网看一下相关内容。

在这里我要强烈推荐Runway ML这个产品。简单介绍一下Runway ML相关背景。Runway ML最早只是纽约大学Tisch艺术学院一位名叫Cristal Valenzuela的学生的论文项目，结果这个项目得到人工智能艺术界的热情反馈，Valenzuela决定创业并在今年1月份把Runway ML测试版实现了出来。

Runway ML是一款收费产品，你只需要下载安装注册就可以直接使用，里面的模型包含了图片生成、动作捕捉、自然语言处理、物体识别和图片处理等类型，如果使用的模型需要在云端GPU上运行，那么每分钟只需要消耗5美分，但每一个新注册账号都拥有10美元也就是200分钟的免费时间来玩转整个Runway ML。

以上是我随便找的图片，在Runway ML上可以通过简单的步骤就能把它识别出来。

还有这个把黑白照片还原彩色，在Runway上都是非常简单的。以下我来简单演示一下：

1.打开软件

2.选择模型

3.选择输入内容

4.选择输出内容

5.点击开始

等待几秒钟，好的，上色完成了，是不是超级简单！

听了这次分享，相信大家应该觉得人工智能离我们设计师并不是很遥远。虽然我们可以不懂它的原理，但这不妨碍我们去使用它。今天分享的到此结束，谢谢大家。

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