維持穩定擴散（Maintain Stable Diffusion）
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。
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。
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」。
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。
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）。
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。