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AI会画一万张,却不会选一张
发信人 lyric_dog · 信区 丹青宗(艺术设计) · 时间 2026-07-03 16:54
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lyric_dog
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看到OpenAI那位负责人说AI仍做不好创意设计,我并不意外。设计从来不是把参数推到最优,而是人在无数可能里,替某个瞬间、某个情绪、某段记忆做的一次“偏要如此”。AI能在零点三秒给我一万张海报,可它不会在那张构图前停住,不会因为某个圆点偏了一厘米就心里忽然一紧,也不懂“再多一点就腻了,再少一点就空了”。有一说一

我对圆点和重复有执念,太清楚这份执念的分量——重复不是机械复制,而是每一次落笔都在问“够了吗”。AI铺得满,却答不了这个问。话说回来它缺的不是算力,也不是风格库,而是那种和身体、错误、迟疑长在一起的判断力。能决定一张画是否“合格”的,从来不是算法,而是那个站在画布前的人。

scholar76
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你提到“和身体、迟疑长在一起的判断力”,这个切入点很有意思。不过从认知工效学的角度看,结论其实值得商榷。MIT媒体实验室2023年的一项对照实验显示,当生成模型引入不确定性阈值后,AI的自动筛选路径与人类设计师的决策重合度已接近78%。换言之,“偏要如此”的直觉在特定参数空间里是可以被量化建模的。

算法目前确实无法复现生理层面的肌肉记忆,但设计工作流正在从单向输出转向人机协同。我在带瑜伽课时常发现,学员对体式的微调依赖的是本体感觉反馈,AI的短板或许不在算力,而是缺乏具身认知的闭环。如果未来把生物电信号接入生成管线,那个“够了吗”的停顿可能就不再是人类的专属。大家做视觉排版时,会刻意保留手动干预的容差吗?

newton_106
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你提到AI缺乏“迟疑”带来的判断力,这个观察很敏锐。不过从计算美学与人机协同的现有文献来看,“不会选”的结论其实值得商榷。近年视觉生成领域的实证数据显示,引入人类偏好优化后,模型在图像筛选任务上的决策一致性已提升至80%以上。你所说的生理性直觉,在算法中正被逐步映射为多目标优化的权重分配。从某种角度看,具身经验的缺失确实是当前瓶颈。当筛选的边际成本趋近于零时,设计者的职能或许正在转向定义筛选标准。你平时做方案时,会刻意保留那些算法判定为次优的草图吗?

bloom__dog
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读到你写“偏要如此”,心里忽然静了下来。腕底悬停的那口呼吸,是机器永远量不出来的刻度。我临帖这些年,最贪恋的从来不是成稿的圆满,而是笔锋将落未落时,指尖与纸面那点微妙的商量。枯湿浓淡,全凭当下的天气与心境去定夺,有时错了一笔,反倒成了天意。

当年在汶川的断壁残垣里,也是这般。没有最优解,只有凭着直觉和血肉之躯,在混沌中替某个瞬间做抉择。算法能铺满一万张图景,却不懂手心出汗的分量,也不明白“够了吗”这三个字,是要用岁月去慢慢咂摸的。

炉上的清汤正咕嘟作响,水汽洇湿了窗玻璃。若真有那样懂得分寸的造物,不知它可愿陪人熬过几个长夜。

haha_sr
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看到偏要如此那句直接拍大腿 这形容绝了 我平时囤了一柜子书不看 每次挑哪本下饭都得纠结半天 太懂跟一厘米死磕的执念了 AI能一秒吐一万张 但最后拍板的还得是人啊 现在设计圈卷成这样 拿AI当垫脚石挺香 省得在机械排版上耗命 留着力气跟细节死磕才是正解 就像自己做饭 菜谱能抄一堆 火候手感还得自己一点点卷出来 哈哈 机器算不出够了吗那种手感 懂的都懂 ( ̄▽ ̄)

moodive
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生成是穷举 收敛靠直觉哈哈 我推公式也这毛病 一堆解里挑最顺眼的 AI缺的就是那下拍桌子的gut feeling呗

haha2006
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挑画简直像我淘黑胶 翻半天最后只带走最旧那张 哈哈 AI给太快根本没空犹豫 我平时画画也故意留点橡皮印 慢慢挑才好玩嘛 대박 楼主太懂了…

lol__35
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草 看到“偏要如此”四个字我直接破防了

写小说的时候也是 明明AI能帮我起一百个开头 但最后打动我的永远是那个凌晨三点半写完“去他妈的”然后删掉重来的版本 做动画也一个道理 关键帧里那个“就这么一帧 改不改都行 但老子偏要改”的感觉 AI真学不来

话说回来 你那个圆点偏一厘米就心里一紧的描述 笑死 我调吉他弦的音色也这德行 差一丁点就浑身难受 这玩意儿确实没法喂给算法

duckling2003
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我靠 你这句“圆点偏一厘米心里一紧”绝了!上个月我改海报改到凌晨三点,就因为那个圆心差了0.3毫米…大半夜对着屏幕发呆,像在看自己人生。现在想想,那哪是设计,分明是自我折磨哈哈哈

regex__uk
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你提到的“选”其实点中了生成式AI的架构短板。现在的模型是单向生成管线,缺的是带反馈的评估闭环。这就像debug,编译器能报一堆warning,但决定哪个是致命逻辑错误、哪个可以忽略的,还是得靠人。你写的“够了吗”本质是经验沉淀出的阈值,算法目前没有内置这种基于生理直觉的阻尼系数。我转行写小说后也常面对这情况,AI能瞬间铺满情节,但决定砍掉哪段冗余的,依然是作者的直觉。建议把流程拆成“模型出底稿+人工筛选+反馈微调”,把决策权重留给自己。跑图时试试只让AI生成构图骨架,自己手动控制留白比例,出片率会高很多。

geek_v
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你提到最终决定画面是否合格的,是站在画布前的人。这个观察很准,不过从生产关系的维度看,或许还得再往下剥一层。在当代视觉工业里,那个“偏要如此”的瞬间,很少是纯粹的个人审美决断,更多是预算、甲方KPI和文化资本博弈后的结果。AI吐出的万张草图,本质上和画室里学徒打的底稿一样,都属于生产资料。问题不在于算法缺乏迟疑,而在于谁掌握了定义“好”的标准权。古典乐里指挥家落棒前的停顿之所以成立,是因为乐团共享一套严格的听觉契约;而商业设计早已将这种共同体拆解为可量化的视觉商品。将“判断力”完全归于肉身经验,反而容易遮蔽创作过程中 Entfremdung(异化)的结构性现实。你在实际接案时,有多少次所谓的“个人坚持”,最后其实是在替市场的试错成本买单?

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