維持穩定擴散(Maintain Stable Diffusion)
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自2021年底接觸AI生成圖像大約一年了,從《Genesis》開始到2022年中的《九相圖》,我試著從探索這個新工具的過程,延伸談些議題。這時的作品皆使用GAN (生成對抗網路)製作,雖然算圖的過程彷彿看不到終點,也極常出現醜到難以接受的圖像,但不可否認其中不乏一些振奮人心的成果。然而生成技術門檻下降,也意味著近乎所有人都能取得相似的圖像。對我來說,若不能在視覺結果外,多談些什麼東西的話,總覺得有點心虛。這也是為何明明使用如此輕便生成圖像的工具,卻難以頻繁生產的緣故。
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我曾想過,將AI生成與我過往的圖像產出的脈絡結合。亦即透過與AI協作、溝通、提示,與我的繪畫實踐相結合:那一張張有著分隔框線的繪畫,或者說無法線性閱讀的漫畫。。但使用GAN模型的狀況下,儘管使用init_image效果仍不盡理想。該是框的部分如怪形(The Thing)般,與其他部分交融在一起,使得作品的空間面目模糊,也很難進行更細緻的安排。若欲提升提示圖片的強度,反倒讓整張圖更像是替提示圖片加上美術濾鏡,實在無趣。
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另一方面,因為排隊與每日限額的緣故,若要進行較為順手的GAN圖作業,則需付費訂閱。無奈在2022年6月後,加密貨幣災難頻發,也大幅影響到我的經濟狀況。畢竟除了販售廉價的NFT之外,並無其他穩定法幣收入來源,因此不斷地「忍痛出金」。
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後來因緣際會在Fagem的群組中看見Stable Diffusion本機服務的教學文章,馬上安裝來試玩看看,同時也對其技術原理進行一些研究跟測試。結果出乎意料地,Stable Diffusion居然能好好解決過去遭遇的問題,但我也需花時間重新適應其視覺生產的邏輯與風格。以我理解的方式來簡述,它採用的去噪擴散模型(DDPM),便是將原始生成的雜訊(或使用的提示圖片)視作充滿噪點的圖像然後依提示詞的方向進行「降噪」。換言之,它可以更大幅度的保留原始的構圖,並增添細節(但也少了些血肉模糊的怪形魅力,但仍可借助其他方式解決)。而且在這個技術之下,亦能針對局部進行生成,不必整張圖重骰。雖說如此,但其面對純色區塊的生成表現,仍需花費較多心力解決,雖說繁瑣但相較於過往(因為純色基本上就算是高清了),也比較看得見終點在哪兒。
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這次的作品《Maintain Stable Diffusion》便是使用Stable Diffusion製作,以重複生成、修改提示詞、佐以提示圖片,讓構圖更加可控。發想作品時,我從其名稱「穩定擴散」聯想到中國「維持穩定」的狀況亦正擴散、深入到各個面向。亦即「維持穩定」擴散。但另一部分,這陣子亦從不同地方得知,人民的不滿漸起,有著不少的行動於中國展開──而不僅於香港。彷彿有某種覺醒也正在維持「穩定的擴散」。而這也成為我第一個使用Stable Diffusion生成的系列作品(在此之前,僅有一件《Gravitational Wave》動畫作品於<Launched from Planet C>展售)。
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相異於我先前的AI生成作品,比起回應技術與人的關係,這次更多是藉著Stable Diffusion的名稱,連結到相應議題,並試圖與過往的繪畫實踐進行交會。將這些如漫畫般的分格,在畫面中區分不同的區塊,它像是不同影像的拼接,也像不同空間的共存,它既是蒙太奇,也是意義的迷宮。貌似漫畫的形式,誤導它可被閱讀,並引導視線;從古典繪畫中偷師的動線安排,則在不同造型、視線中,使其流轉。讓觀者自行腦補、自行拼湊,在流浪的過程中注意到更多的細節。
相信大家可以從作品說明與每件作品的符號中,連結到某些事件,甚至想到一些名字。
以上報告。
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