沃夫☆ 光復憲法
: 回應一下前面你問到 AI 能不能自己產生新類別，其實是有的。更進一步，它也可以藉由比起監督式學習相對低廉不少的人力介入成本，來得知新類別的名稱，例如 Active learning 的方式。 概念可以想像一下已經會說話的低齡小孩看到覺得沒看過的新東西就問大人「這是什麼？」不會每看到什麼就問一次，只挑出覺得可能沒看過的東西來詢問。如此比起所有案例都需要標注的監督式學習，它可以用較少的標記成本來達成學習。它也還是可以搭配既有的監督式學習結果，從已經知道的模型為基礎開始強化。 但是呢，這類 AI 技術目前還沒有運用在這一波繪圖 AI 上就是了，因為目的性就不同。所以這邊只說「可行」，但不一定有人會去做。
另外 AI 無法造出新東西，算是藉由這一波繪圖 AI 來理解的使用者常見的一個錯誤。確實這一波繪圖 AI 採用的目前都是不造新東西的方式，因為它們（無論合不合法）訓練資料充足，又打算有速成的商業結果，而未必真的打算造出一個能自我持續進步的 AI 繪師。在沒有這個目的性的前提下，自然就沒有這個打算去引入造新東西的技術。
其實就我所知的技術，「先想好畫什麼，一筆一筆畫給你看，而且真的能告訴你每一筆在畫什麼」的 AI 是可以做到的，只是成本跟時間考量，短時間內大概不會出來。 Google 我覺得剛好有備齊幾乎必要的所有技術了，但是他們未必會想花成本組起來成為上述這種 AI，畢竟他們連 Stadia 都可以輕鬆砍了 其他公司或組織就更沒這動力或實力了
我倒不會使用那個比較嚴格的 AI 定義（像人類思考及行動），因為那排除掉太多形式的 AI 了，有時也不符合實際應用。例如深藍就可能被排除了，一些嚴格定義就認為深藍只是計算力硬幹所以不算，但其實深度學習比上一代 AI 更重視計算力。 所以我本來就覺得算圖也是 AI 沒啥問題，比較寬鬆的 AI 定義本就不要求像人類思考行動。我上面都是很明白地說「這一波的繪圖 AI」，應不會有什麼指稱錯誤。當我只說「AI」那就是指所有 AI 了。
每一次光是講到邊緣採樣的基礎發展講到現在生活應用，再講到除非是3D空間才能分解元素標記的重疊以及其運作模式，一旦重疊就是有前後關係這件事情，
講了不下十幾遍要講到一般人也能懂得簡單科普
現在腦袋只要動到那方向去就覺得噁心想吐
講到都煩了
一講就是以小時在算
花了我幾個小時終於懂這東西其實沒那麼超未來
光是他還在處理象素點一個一個算就知道這是多沒沒有效率的事情
但AI不知道那條線的意義何在
（結案
但他不知道歐派必須放在正確位置的重要性
還不到一個月這東西的極限似乎就出來了，然後又看到一推在擔心自己要被取代的
更別說要一些細節要求的話 還是人來畫比較快
我已經被這麼講了 XD
像是特斯拉的利用光學以及雷射元件把道路作簡單的3D建模後實時處理
但如果反過來要再"合成"2D圖象就顯得不知道研究意義了
現在在中國那種沒有版權意識的國家 這AI應該會很受歡迎?已經似乎有人被AI搶委託的情況出現 雖然我覺得現在AI只能生成免洗筷角色我們一直都有幫助機器學習辨識
像是九張圖選出哪一個是消防栓的登入認證
要能夠讓他辨識這是路牌這是消防栓，需要人類幫忙對答案
但是要辨認"空間"跟"距離"需要轉成簡單的3D模型
特斯拉系統內部會轉成這樣的基本模型
不知道意義在哪裡就是了
但他不知道這是什麼
人類幫忙對答案，對到後面他能知道~~
喔喔這邊緣"大概"是什麼
標記好位置跟前後關係後
再去找對應圖像邊緣來拼湊
需要到手指1手指2手指3指甲1指甲2 頭髮1頭髮2頭髮3
增加權重的準確度
對到後面"期望"越來越準確
你行你來!
盜版抱枕首當其衝WWWW
期待他們互捲到死
打破砂鍋問到底其實是一種能幫助理解問題的方式
但Tesla目前看來只能侷限在某個範圍內的用途
那繪畫用A.i.應該也會卡在類似的環節才是
除非是版權方出面還要提出政去還要願意花時間提告
不然目前就還在沒法院說他犯法的階段
本來就是需要配合目標功能去設計跟最佳化，
不然對某功能來說就是多了一大堆沒用到的贅肉
像特斯拉那樣僅僅也只是他需要這樣的處理空間是最佳化
只要框框跟點點就好
去掉不要的贅肉讓潠算速度提高
現在CLIP已經有導入3D人物模型的功能了
還能遂意橋要的位置跟動作
完全幫不到
馬上就能知道你的問題完全不對點
但更多時候不是拿來切割光影的
漫畫上不是每個地方都畫光影就好
前面講網點只是想提A.i.作為助手的可能
而不是一格畫一格就好
只要有平滑化(抗鋸齒)在邊緣都會有幾個像素點是灰白不透明的顏色，在系統上那地方的像素點就是已上色
但線條有粗有細不會每個地方都一樣
拿矢吹得好了，兩頁中用網點表達光影的只有左邊的脖子
其他都是物體固有色或是氣氛或空間表現
也有”指向閱讀方向”的功能
最難的是怎麼判斷該用跟不該用的取捨，取捨的結果就是風格所在
不是讓助手去判斷
100x100 10000x10000
你知道面積跟像素點總數差多少嗎
漫畫網點至少要600DPI
你要算到民國幾年
還會算錯
還要等他算好幾次等到算對
漫畫線條實實虛虛，不是每個地方都是實線以及會有大量的留白
網點又是各種五花八門的形狀點跟圖案而成的
不是只要有點點就好
還要等他一個一個算邊緣
還要叫AI做什麼事情
都有一鍵轉網點了
已經有功能了
前面提到的clip功能不是有運用A.i.的部份了嗎，那應該就能輕鬆一點了吧（？）
你要ai畫出你指定的坐姿
你要先餵100張圖給他
因為你沒辦法讓AI知道什麼叫做你認知中的正確
你想辦法生一百張圖之後
還要再讓他運算出你要的坐姿
生出來之後你還要花時間修
累積的時間都夠亞果產一張高品質的圖了
下次你還要坐姿圖就不用花那麼多時間
但是你都有概念了幹嘛還要給AI去算
我不知道別人會不會
我看久了會有恐怖谷的狀況而是他會產出我大致上畫過的坐姿
是兩回事
話題也們有達到你想聊的
你還可以自己買鐵絲跟紙黏土來捏個大概
再請建模師幫你修成你喜歡的樣子
但我只是想知道A.i.為什麼幫不上忙這樣
亞果是把AI看成工具
AI也不會知道肉大腿是什麼
他只會知道 在這四條名為大腿的線段中
扔上某幾段顏色的數據 在靠近某些座標的地方
加上比較白的顏色
這種東西對人類來說就叫做蜜大腿
蜜大腿支援
3D模不管是空心貼薄皮或者全實心
也沒人會那麼無聊去做內臟
你想害誰電腦當掉嗎
我只知道建膜做皮就麻煩得要死叫我做看不見的內臟不如叫我去死亞果對這類無邊際的問題他也回到快沒耐心了
而我想這噗的其他人是基於目前的技術跟AI的功能性在跟你解釋哪些可行哪些不可行，那些是現階段AI可執行的內容...
我只是想知道現在畫家們卡到的點而已，而且我只是個麻瓜...
請問大家覺得現在這個A.i.真的沒救了的點在哪裏這樣
「我需要AI幫我畫畫!!」「那你必須要先大量餵食你想看的畫給AI!!」
「我就是不會畫也沒看到我想要的畫才要AI幫我畫畫啊!」「那你要餵食你想看的畫給AI啊!!」
這樣可以理解嗎
搞不懂你想問啥XDDDDD
我剛剛不是說了
你把AI當類畫師
但是設計者們會覺得這是叫做AI的工具
不是有沒有救
看法就不一樣
像是文字辨識(文字邊緣)
圖型辨識(像特斯拉
但大多都是轉換成需要的資訊
資訊可以再利用且對像極具"針對性"
像AI算圖~是取邊緣後再去填充東西"出來"，且對像跟市場不明確(沒辦法針對性的調整)
一旦針對了就沒廣域性(對大多數人沒意義)
但他終究還是絞肉機
我要買一個只能玩拼圖的東西幹嘛
但到了繪圖創作，多數人在追求的從來就不是大量複製自己做過、看過的人事物 而是沒看過的東西、沒做過的嘗試、嶄新的體驗
這正是AI對繪畫幫不上的地方
偷別人的東西合成大哥哥來給我看就更不需要了AI做不到亞果要求的細節
AI對亞果是沒有意義的東西
客戶早就跑了
更多時候比起實際結構上的對錯，會更傾向為了讓畫面好看而故意畫錯
因為是為了心目中的畫面
而不是"對錯"
對錯是人類給予的
更作不到故意犯錯
因為那要先分得出對錯
但的確自然的人偶不能是完美的，仿真必須有不完美之處
用使用者填入的TAG畫一張圖，跟把這個東西擺好，對AI來說是同一件事
就只是在做這個而已
雖然他被套上很強很帥的AI這名詞
但她終究就是填色遊戲
因為理解程度有落差，才沒辦法單一篇文就把事情交代完
&亞果是好人
稍微寫了些想講的東西在那噗裡
概念可以想像一下已經會說話的低齡小孩看到覺得沒看過的新東西就問大人「這是什麼？」不會每看到什麼就問一次，只挑出覺得可能沒看過的東西來詢問。如此比起所有案例都需要標注的監督式學習，它可以用較少的標記成本來達成學習。它也還是可以搭配既有的監督式學習結果，從已經知道的模型為基礎開始強化。
但是呢，這類 AI 技術目前還沒有運用在這一波繪圖 AI 上就是了，因為目的性就不同。所以這邊只說「可行」，但不一定有人會去做。
像這部影片裡提到的
畫完輸出成一幅作品時才來看「這是否符合」需求（印刷廠校色先放例外其實你想想人類委託者跟繪師或設計師也有奧客拿到完稿才說要改從零開始的專家系統常常令人掉SAN值嗎？Google 我覺得剛好有備齊幾乎必要的所有技術了，但是他們未必會想花成本組起來成為上述這種 AI
，畢竟他們連 Stadia 都可以輕鬆砍了其他公司或組織就更沒這動力或實力了
畢竟是真實存在的惡魔啊上述的你說法會更好懂一點
但大可不必跟現在的算圖扯上AI這兩字"一起談"
目前本文提及的AI是在指那算圖的東東
畢竟現在大家都用這名詞稱呼
因為在那之前算圖這件事情，已經讓很多人無法理解其運作方式跟價值及目標
所以我本來就覺得算圖也是 AI 沒啥問題，比較寬鬆的 AI 定義本就不要求像人類思考行動。我上面都是很明白地說「這一波的繪圖 AI」，應不會有什麼指稱錯誤。當我只說「AI」那就是指所有 AI 了。
但畢竟這邊使用的詞彙並不是跟你的使用詞彙相同，
我也是在這裡一直使用其他人聽得懂的方式去改變用法，不是用自己習慣的方式
所以您在這邊使用您的用詞方式以及代稱，
可能要再解釋的完整一點點
畢竟如果有看完全部的話（當然很長），就能知道如果不配合對方用詞很多人會誤會甚至理解錯您想表達的意思
但畢竟這邊的話題範圍以及討論過的人話題範圍不一樣
，可能另外討論起來您用您的用詞完全沒有問題
如果您在這邊使用AI指的是所有的AI了，但目前討論的人還是處在單單討論繪圖AI的話
那就會誤解您的意思了
而是需要顧及一下聽的人
只好說今天感冒太累沒真的把上面整串追完，只看了最前面跟最後面XD儘管可能會解釋不全或是用詞錯誤
但也只是在對象聽得懂的前提下，而不是廣泛地對於大眾的發言用詞