看完50000张专辑封面后，AI设计师疯狂输出

西班牙艺术家利用 StyleGAN2 打造了一个 AI 设计师，借助 50000 张图像自学成才，没想到培养一个印象派设计师这么简单。

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编者按：本文来自微信公众号“HyperAI超神经”（ID:HyperAI），作者：三羊，36氪经授权发布。

前日，乘风破浪走向观众视线的孟佳发布新歌，专辑封面被指原封不动地抄袭抄袭 ins 网红；

没多久，演员宋祖儿的造型设计，也被指出像素级抄袭韩国明星专辑封面，甚至连原创水印都没去掉，可见在设计创意的确不容易。

从事创意工作的人，难免灵感枯竭，有意无意地参考、借鉴、模仿他人的作品。

「艺术家的事儿，能算偷吗？」

算，面对网友的声讨，不仅明星丢了颜面，设计师也失了水准口碑。

50000 张专辑封面，AI 设计师自学成才

同样是搬运后的二次创作，工具属性的 AI 似乎更理直气壮。

西班牙鬼才艺术家 bruno López，基于50000 张 Spotify 上的专辑封面，让 NVIDIA 神器 StyleGAN2 自学成才，「进化」出了一个「没有感情的、抽象派专辑封面 AI 设计师」。

StyleGAN2 从 50000 张 Spotify 专辑封面中，很快形成出一套自己的设计规范和风格流派。

真实的专辑封面基本上由两部分构成，文字及主视觉元素。

AI 的训练过程类似人类「看图画找规律」，在专辑封面的布局上，AI 看起来也深谙黄金比例、斐波那契数列、三分法等尺寸比例规范。

不过 AI 生成的专辑封面整体画风略微有些「诡异」，部分封面甚至可以用「恐怖」来形容：面容狰狞的人脸，少了一只眼球的眼睛，看不出是海浪还是动物尸骨的背景……更不用提模糊的文字、阴郁的色调。

除了受训练样本风格的影响外，这些伪影的出现也与模型本身有关。因为这 50000 个训练数据，均来自 Spotify 的编辑推荐榜单。没有限定音乐艺术风格，这导致单个风格的训练数据不足，出现了较为严重的伪影和斑点。

StyleGAN 是一种全新的生成器网络结构，由 NVIDIA 发布。这一模型借鉴了风格迁移的相关技术，可以将目标物体的主要属性，逐层修改输入。

由于 AdaIN 中的实例归一化的存在，会导致风格迁移过程中丢失一些输入的关键信息，这就导致了生成图像中斑点及伪影的存在。

StyleGAN2 是 StyleGAN 的升级版，提升了生成图像的质量，极大减少了特征伪影的出现，在细节处理上也更加精细。

用 AI 画的封面，生成卡点音乐 MV

要想训练一个成熟的 AI 设计师，少不了训练数据和预训练模型。bruno López 介绍了「AI 设计师」的诞生过程，还用这些封面做了一个抽象的 MV （音乐录影带）。

创建数据集：

1、找到 Spotify 中对应的 ApI，给定专辑 ID 可返回多个元数据，包括专辑封面。

2、写爬虫脚本，爬取 Spotify 编辑推荐列表中的专辑曲库，并下载专辑封面。

3、获取一个数量约为 50000，图像分辨率为 640x640 的数据集。

训练过程：

作者在 Google Colab pro 中，用原始 StyleGAN2 的 skyflynil 实现进行了训练。过程耗时数天，在 50000 个周期后停止。

单纯地依靠 AI 生成略显粗糙的专辑封面，在大艺术家 bruno López 看来还差点意思。

而火遍社交网络的卡点视频，让他灵光乍现。

制作卡点视频：

作者基于 lhzbrian 写了一个 python 脚本，创建随机潜在向量（random latent vector），随后对这些向量进行插值，以创建一个由 AI 生成的动画过渡。

为了让动画跟歌曲同步，作者非常机智地使用了 pyDub，让插值的速度跟每一帧的节拍音量同步。

最后，利用 pillow 的 Image 模块及 OpenCV 的人脸检测功能，脚本就能只使用潜在向量，生成具有指定特征（如不包括人脸的黄色专辑封面）的图像。

bruno 还非常体贴地考虑到了观众体验，毕竟一个数秒的片段总有种意犹未尽的感觉。为了让最终成片更具有观赏性，bruno 想到了排列组合。

他先是生成具有不同属性的多个片段，然后用premiere 压成一个视频，这就是最终的「Interference 音乐视频」成片。

风格迁移，创意也迁移？

在艺术上，创作与模仿的边界在哪里？

从创作过程来说，艺术创作都是从临摹开始，临摹大自然，临摹社会。StyleGAN2 在学习生成专辑封面的过程中，充分再现了从临摹他人到形成个人风格的过程。

画家齐白石主张艺术「妙在似与不似之间」，他的画风格清新、星神兼备，自成一派。其实齐老在早年间，也是从临摹他人画作开始的。在不断地鉴赏、临摹、思考中，逐渐找到了自己的个人风格。

再反观「设计界的搬运工」的像素级抄袭，署上自己的大名，甚至用于商业获利。从业务能力和职业道德上来看，这些创作者确实还不如 AI。

参考：

https://arxiv.org/pdf/1912.04958.pdf

https://thenextweb.com/neural/2021/03/08/ai-music-video-deep-learning-algorithm-stylegan2-album-covers-spotify-gans/

https://docs.google.com/document/d/1qepvtKTJ3lbpxKfiJ1cn0wAVLazza0Zux4Lb-aTHubE/edit?usp=sharing

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