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AI巨浪，终究让艺术学科变天了！

AI巨浪，终究让艺术学科变天了！

公众号新闻

2024-05-18 03:05

距离年初 OpenAI 祭出新杀器——文本生成视频模型Sora，已经过去快3个月了。

虽然未开放公测，但已有不少艺术家、设计师和电影制作人运用 Sora 完成了作品，

其中，加拿大多媒体制作公司 Shy Kids 的作品《Air Head》更是受到广泛关注。

自2022年12月 ChatGPT 发布起，在过去一年多的时间已经有众多 AI 工具如雨后春笋般涌现出来。

那么这些 AI 工具对艺术设计各领域产生了哪些影响？作为艺术留学生，应该怎样运用这些工具提高效率呢？

#1

AI与空间设计

M50 Winland Art

作为与 ChatGPT 同一时期发布的 AI 图像生成工具，Midjourney 如今在空间设计领域的应用已经非常广泛了：

无论是赖特的流水别墅，或是扎哈的流线型几何，只需在提示词 prompt“/imagine”后输入想要的关键词，就能在几秒钟内获得一幅传承大师风格的效果图。

除了建筑设计之外，Midjourney 也同样被应用于景观建筑、室内设计、城市规划设计当中：

相比于其他专业领域对“AI能否取代人工”的恐慌，建筑行业从业者们倒大多持乐观态度。

比如设计师 Stephen Coorlas 就表示：“我将（客户想要的）这些要点加入Midjourney，它就可以直接导出客户想看到的效果；使我无需花费数小时进行图片搜索。”

休斯顿大学的 Andrew Kudless 教授也表示：“AI 生成的图像更像是草图，建筑师需要将这些草图转化为具体的图纸、模型和建造数据。”

而这些，同样也是空间设计类专业留学生在作品集准备过程中需要学习和践行的内容。

要知道，能拿下名校offer的建筑类作品集，绝不能只是一张成品图。

而是要分为概念设计、方案设计、初步设计、扩初设计、施工图设计五个阶段；

不仅每个阶段都要有相应的产出，而且还要让考官看到你思维的发展路径。

其中，AI 工具可以在概念设计和扩初设计两个阶段提供更多的灵感，或是加入更多的草图和sketch，提高效率；

但我们依旧需要手动去对场地进行调研，在获得 AI 构图的基础上，寻找方案中存在的不合理因素，然后在方案设计和施工图设计中进行完善。

因此，AI 对空间类作品集的准备来说，确实能提高效率的工具，但距离“完全取代人工”还有很远的距离。

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优秀建筑设计作品集案例

建筑作品集加分技巧分享

#2

AI与平面设计

M50 Winland Art

在空间设计和纺织品设计领域中，AI 工具主要还是起到一个提高效率、拓宽灵感的坐用，

但到了平面设计领域，已经有不少设计师开始人人自危了，因为随着 AI 的迭代，人们发现 AI 生成的图像类内容质量已经越来越高了。

其实，平面设计作为一门以文字、图形和编排为主要表现形式，旨在传达信息的设计学科，必须具有可复制性和可传播性；

而随着 AI 在文字生成和图像生成两个方向上的巨大成就，其与平面设计产生交集早就是命中注定的事。

只不过，相比于一些人鼓吹“AI绘图将替代平面设计师”“应该封杀AI”的言论，国外的平面设计名校其实大多都在支持学生主动拥抱AI，

而且，确实也有不少学生已经将AI应用在了作品创作中。

比如毕业于伦艺-LCC传媒学院平面媒体设计专业的 Roxy Zeiher，毕业设计项目 The Copy Machine 就以“AI创作和原创性”为主题进行了设计：

在作品中，Roxy 将AI创作作品的过程呈现了出来，并讨论了“AI作品的创作权归属”的敏感话题，最终被评选为LCC平面设计专业的优秀作品。

与伦艺类似，国外已经有不少平面设计院校也都开始引领学生主动拥抱 AI 技术，教会学生如何利用 AI，而不是一味恐惧 AI、拒绝 AI。

比如英国的金斯顿大学，其平面设计专业的教学就旨在“突破平面的限制”，指导同学对视觉设计进行深度挖掘，理解 AI 等新技术在情境中的应用，形成新的设计。

鼓励学生在字体设计、包装设计、动态平面、书籍设计、界面交互等常规性内容的基础上，融入展示设计和叙事性环境，以及实验性的表达和新技术的应用。

那么作为平面设计专业申请者，我们该如何利用跨学科的优势，优化作品层次，成功拿到更多的offer呢？

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#3

AI与纺织品设计

M50 Winland Art

近年来，融合了时尚设计、材料科学、平面设计三大学科领域的纺织品设计，正逐渐从边缘学科发展为热门专业。

特别是如今“智能纺织品”概念的提出，让纺织品能够与人类行为和环境进行互动，更增加了人们对这门学科的兴趣。

对于纺织品行业来说，“选布难、找布慢”是很多公司面临的共同问题，特别是在快时尚的背景下，服装想要永远“有新款”，纺织品就必须永远“有新样”。

而 AI 可以链接海量的款式库、版型库和参数库，实现不同花样、编制、布料的设计组合，精准匹配多样的设计需求，实现数字样衣、3D线上打版等内容。

更重要的是，AI 纺织品模型构建成功后，版式如果需要微调，可以让各方人员在“云版房”中协同审版，并给出多种解决方案，大幅提高效率。

目前，不少海外院校也都专注于纺织品设计与 AI 技术的跨界研究，其中，香港理工大学就是一个很好的例子。

香港理工大学开设的“时尚与纺织学院”为学生提供了时尚产品、纺织品、针织品三个研究方向的课程，

其中纺织品方向的同学不仅要学习时尚潮流预测、视觉传达设计等课程，还需要完成纺织品材料实验、技术革新、时尚科技等实践课程。

港理工还专门设有“AI设计研究所（AiDLab）”，该研究所在2022年末还曾研发出世界首款非接触式手势识别发光纺织品，可用于软系统织物设计当中。

无独有偶，英国皇家艺术学院的纺织品设计专业也在关注AI 工具在软系统织物设计中的应用。

还有哪些院校/专业正在积极拥抱AI？

选择哪些专业最不容易被AI取代？

相关作品集/文书该如何准备？

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来源: qq

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