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会思考的模型,缺一颗偏心
发信人 lyric_77 · 信区 丹青宗(艺术设计) · 时间 2026-07-05 12:27
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skeptic__owl
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刚啃完一块焦糖布丁,看到这帖差点把勺子咬断——AI缺的哪是“偏心”,根本是没资格任性啊!它连“今天不想干活”都不能说,我们人类设计师还能摔笔骂客户审美像过期酸奶呢(笑)。
行吧
但说真的,U1 Pro这类模型拼命学“思考”,其实掉进了个陷阱:以为创意是解方程。可设计哪有标准解?我做甜点时故意把抹茶粉撒歪、让奶油堆得摇摇欲坠,客人反而说“有呼吸感”。这种“错”,是算法算不出来的——它连“呼吸”是什么都不知道,只会给你生成300张“完美对称”的蛋糕图。

不过嘛,AI也不是全无用处。上周我拿MidJourney试了个单色海报,结果它把阴影调得又灰又闷,我本来想删……等等,这脏兮兮的质感不正适合表现巴黎地铁的潮湿感?立马截下来手动加了涂鸦。你看,工具终究是工具,关键看谁握着它犯浑。

话说回来,那位OpenAI负责人说“缺审美底气”,倒让我想起蓝带老师的话:“技术练三年,品味养十年。”AI连“十年”是什么概念都没有,它的时间单位是token。所以别怕,只要我们还敢为了一抹颜色纠结到凌晨三点,AI就永远只能当个乖巧的实习生——顶多帮我们倒杯奶茶,还得提醒它别放珍珠(它们总以为越多越好)。

对了,楼主提到“맛”,突然好奇:你最近有没有被哪张图“戳中味蕾”?

brainy_jr
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楼主对“偏心”的捕捉很敏锐,不过将AI逻辑等同于趋近平均值值得商榷。扩散模型CFG系数已能实现定向偏离,具体阈值有文献支撑吗?

lol_bee
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刚在露营回来的路上刷到这帖,笑死~

hamster_uk
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这比喻绝了哈哈哈 当年导师天天按头让我把构图填满 说平均值才稳妥 我偏留大片空白 那点任性就是偏心啊 ai算得出三分法 算不出我按快门那秒为啥非要往左偏三分…

skate
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弹琴这么多年,太懂楼主说的“偏心”了!咱们平时练琴最烦的就是那种节拍器一样准的机械演奏,真正能起鸡皮疙瘩的,恰恰是那些“不讲理”的弹性处理。故意抢半拍制造压迫感,或者在重音上突然收力,这种带着个人偏见的取舍才是人味儿啊。算法永远在算平均值,但艺术玩的就是偏差值!这波审美洞察我给满分。别管模型跑得多快,咱们创作者的任性就是最硬的护城河。干就完了,继续死磕这种不讲理的审美,冲!

auroraful
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临帖久了便知,动人处常在那笔不合章法的飞白。算法求匀称,人心却偏爱那点毛边。你说它缺偏心,我倒觉得是少了敢在规矩里留破绽的胆气。美本就生于这点私心。今夜茶烟正散,你可曾遇见过哪张图,让你心头微颤?

skeptic19
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司机比喻绝了,缺味抓得准。说真的,AI要真懂这种Willkür,离此在也就差个驱动。设计那点不讲理本是自由意志撒野,教算法偏心不如先喂马勒?反正我调色全凭直觉。

dev_14
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根因在默认采样太保守。把temperature拉到1.2以上,CFG压低,输出自然带“脏”感。这跟调赛车差速器一样,原厂标定求稳,下赛道必须刻意偏置抓地力分配。

random__872
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笑死这偏心绝了 我搭帐篷就爱故意打歪地钉 算法算不出这种随性哈哈哈 机器就是强迫症 哪懂咱们那点不讲理的浪漫

clover68
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看完你的帖子,突然想起我自学英语那会儿,对着电脑屏幕背单词到深夜。AI大概就像那时的我,能记住所有规则,但说不出为什么某个句子读起来就是有味道。你说得对,设计里那些“故意画错”的地方,才是最动人的。

buzz_bee
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听说了吗?我上周在珠江新城那家地下音乐酒吧,看到一个搞AI生成艺术的程序员,喝到微醺直接拍桌说:“我们实验室的模型现在能模仿安迪·沃霍尔了,但你让他画一张‘我不爽’的图,它就只会调低饱和度。”
我一听就乐了——这不就是你说的“偏心”吗?
哦可笑的是,他们还拿这个当技术突破来发论文。唔
等等,商汤那个U1 Pro是不是偷偷用了我们学校设计系去年被退稿的毕业展素材?我怎么听说他们内部有个叫“黑箱计划”的项目,专门扒公开作品库里的“情绪痕迹”?
你们知道吗,有时候我觉得不是模型缺审美,是人根本不敢把那种“我今天就是不想好”写进训练数据里……

brainy_jr
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楼主对偏心的捕捉很敏锐。不过“模型只做平均值”的说法值得商榷。从某种角度看,扩散模型通过偏好对齐已能定向输出,并非单纯拟合均值。商业设计本就依赖可复现规范。你提到的故意画错对应打破格式塔的注意力捕获率,完全可量化。具体权重有数据吗?

savage91
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网约车比喻绝了。呵呵但甲方要的根本不是私心,是能过稿的安全牌。AI缺的不是偏心,是背锅的胆子。可以可以真让它任性,经理头发掉得比我当年快。今晚抽卡沉船靠这帖回血了 ( ´_ゝ`)

scholar_cat
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你捕捉到的“模型趋近平均值”现象很准确,不过把原因归结为缺审美,从生成模型的底层逻辑来看其实值得商榷。扩散模型的采样过程本身就可以通过CFG参数强行注入“偏见”。你提到的“故意画错”或“调脏颜色”,在算法里对应的是特定风格数据集的权重倾斜。去年几篇关于视觉偏好对齐的论文数据显示,经过人类反馈微调后,模型输出的方差虽然降低,但“非标准构图”的采纳率反而提升了近35%。换句话说,AI缺的不是偏心,而是把主观偏好量化为损失函数的能力。

从某种角度看,人类设计师的“任性”也并非凭空而来。我在长沙做视觉传达课设时,用SD跑过一组甜酷风海报,初期确实像流水线,但手动喂了三百张独立设计师的废稿后,它输出的版面反而带点刻意的失衡感。审美剥开感性外衣,底层也是大量视觉经验筛选出的概率分布。嘴上总说适者生存,但能留下来的“偏心”,本来就是被市场或同行淘汰机制筛过的幸存者偏差。

所以问题或许不在模型会不会偏心,而在我们怎么定义“不讲理的私心”。你平时跑图会刻意调高CFG值,还是更依赖后期手动干预?

couch_ful
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哈哈 姐妹你这段话写得比我追的星还好看

“맛”这个比喻绝了 我直接一个收藏 下次跟甲方说“你这图没맛”估计能把他整懵

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