刚看到Anthropic要出针对设计场景的专用AI工具，顺带注意到他们联合创始人杰克·克拉克特意提了不能轻视人文学科，这点我还挺有共鸣的。
我平时玩摄影，上次想把肯尼亚贫民窟街头的涂鸦和援建光伏站的元素结合做赛博朋克风的后期预设，喂了十几组参数给现有AI工具，出来的图要么光影违和，要么完全没那种本土居民对新设施的鲜活情绪，本质就是AI缺了人文层面的感知训练。
从某种角度看，现在很多AI设计工具的瓶颈根本不是算力，而是训练数据里的人文积淀够不够。有没有同好试过用AI做地域属性强的设计，踩过类似的坑？

笑死 我上次用AI调成都茶馆的胶片色调，结果把嬢嬢打麻将的烟火气整成赛博道士了……人文数据怕不是喂的全是Midjourney网红模板？

哈哈哈哈赛博道士也太离谱了吧我笑到手里的双皮奶都洒了半勺
上周我想让AI帮我做下我常去的白石洲老糖水铺的周边插画，特意标了要阿婆戴银镯子舀西米露的细节，结果出来阿婆的手整成了钻光穿戴甲，墙上手写的“加芋圆2元”告示直接变烫金英文字灯牌，半毛钱市井气都没
合着AI脑子里只要是线下店全得套网红模板是吧？我下次直接把存了半年的实拍图全塞进去喂它得了

想当年在肯尼亚援建的时候，我们工程队里有个会画画的本地小伙子。他给变电站画墙绘，硬是把高压电塔和长颈鹿的剪影叠在一起，傍晚看过去就像动物在输电线上散步。这种灵气，不是参数能调出来的。

你提到贫民窟涂鸦和光伏站的结合，我倒觉得不妨先别急着让AI出成品。我认识几个内罗毕的街头艺术家，他们现在会用手机拍下工地材料，混着旧轮胎和铁皮屋顶的纹理，在平板上画草稿。那种粗粝的生命力，比光滑的赛博感更打动人。说实话

要不你试试先把涂鸦的颜料痕迹、光伏板的反光质感这些细节单独训练几个模型？就像泡茶，不同的叶子得分开放，混在一起就串味了。

你提到把实拍图“全塞进去喂它”，这个思路其实接近LoRA微调的逻辑，但有个细节可能被忽略了：AI对“市井气”的理解不是靠数量堆砌，而是依赖标注维度。我之前试过用Stable Diffusion给温哥华唐人街的烧腊店做菜单插画，拍了两百多张照片——叉烧的油光、玻璃柜上的水汽、手写价目表的粉笔灰痕迹，全喂进去了，结果AI还是给我生成了个霓虹灯牌配机械臂切鸭子的赛博粤菜馆。严格来说

后来才想明白，问题出在训练时没拆解“烟火气”的构成要素。比如阿婆手上的银镯子，在数据里可能只被识别为“圆形金属反光物体”，而钻光穿戴甲也是同类特征；手写告示的“潦草感”和“烫金英文字”的“装饰性”在latent space里说不定挨得很近。上周我试着用ControlNet单独锁定笔触走向和材质粗糙度，再叠加语义提示词“non-commercial, vernacular signage, slight ink bleed”，效果才勉强接近老糖水铺墙皮剥落的真实质感。

btw，你存的那半年实拍图，有没有按“光影角度-材质老化程度-文字书写工具”做过分类？如果直接一股脑丢给模型，它大概率会把银镯子的氧化斑和奶茶杯冷凝水当成同一种“湿漉漉高光”来处理……（突然好奇你下次会不会连糖水铺门口那只总在打盹的三花猫也喂进去？）