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  • 创意代码

    本文来源:维基百科

    创造性编码或创造性编程包括使用计算机编程作为一种艺术表达手段(视觉、音乐、文学、交互、表演等)。自从约翰·前田 (John Maeda)出版《创意密码》一书以来,这个词似乎在21 世纪开始流行起来。


    除了纯粹的艺术或音乐创作之外,创意代码还可以在计算机图形学、设计(图形设计/生成图形2、数字设计、数据可视化)、特效甚至表演(Vjing、现场编码) 等研究领域找到具体的应用。

    《极度自然》是艺术家 Miguel Chevalier 的一件生成性作品,于 2018 年在巴黎大皇宫举办的“艺术家与机器人”展览中展出。

    历史

    早在1843年,艾达·拜伦就假设,任何能够抽象描述的事物,都可以转化为程序化的动作,她以音乐创作为例:

    “例如,假设和声科学与音乐创作中音调的基本关系能够通过这样的表达和改编来表达,那么引擎就可以创作出任何复杂程度或范围的精致而科学的音乐作品3 ”

    — Ada Byron,Luigi Menabrea 的文章《Charles Babbage 先生发明的分析机示意图》的注释

    这一思想与博学者阿塔纳斯·柯雪(Athanasius Kircher)等人的思想类似,他 在巴洛克时期开发了一种随机谱写系统,并受到雷蒙德·鲁尔( Raymond Llull) ( 14世纪) 的作品及其《大艺斯》 (Ars Magna )(一种旨在结合神学论点的文学生成器)的启发。显然,纳尔和基歇尔的工作没有依赖任何自动化装置。

    艾达·拜伦 (Ada Byron) 是查尔斯·巴贝奇 (Charles Babbage)的合作伙伴,也是世界上第一个发布的计算机程序的作者,在她去世前不久,她在画家亨利·菲利普斯 (Henry Phillips) 的陪同下弹奏钢琴 (1852 年)。

    1871年,亚眠 纺织工程师爱德华·刚 (Édouard Gand)提出了一项名为“织物改进器” (Fabric Improviser)的发明,该发明通过算术排列游戏,可以创造出新的编织物。这可以被看作是生成设计的起源。

    1962 年,当时还是一名年轻工程师的A.迈克尔·诺尔 (A. Michael Noll)被贝尔实验室聘用,负责完善科学成像技术。他发表了一篇题为《计算机生成的模式》的备忘录,在备忘录中,他解释了计算机编程可用于使用IBM 7090计算机和 Carlson SC-4020 缩微胶片打印机来制作视觉作品。他不敢将这一成果称之为“作品”或者“艺术创作”,而更喜欢使用“图案”这个词。该文档包含用Fortran语言编写的代码示例,以及获得的视觉结果,由连接随机点5、6的线组成。次年,即 1963 年,仍在贝尔实验室并使用相同的设备,肯尼斯·诺尔顿 (Kenneth Knowlton) 开发了 BEFLIX(“Bell Flicks” 的缩写),这是第一种用于制作计算机动画的编程语言。 BEFLIX 源自 Fortran,使用不同的印刷符号来获得不同的灰度级别,使其成为一种ASCII 艺术形式。从那时起,其他程序员、工程师和数学家开始走上程序化视觉创作的道路,突破计算机图形可能性的极限,当他们开始对此产生兴趣时,计算机甚至还没有连接到显示器。著名例子包括Frieder Nake和Georg Nees(Noll、Nake 和 Nees 后来被昵称为3Ns)以及John Whitney, Sr.、Charles Csuri和Herbert Franke。与此同时,与抽象相关的艺术家,特别是光学和动态艺术,开始对编程作为艺术创作工具产生兴趣:François Morellet、Vera Molnár、Manfred Mohr等等。此外,不借助计算机工具,我们可以将算法创作与20 世纪 50 年代末和60 年代的几位艺术家或运动进行比较 :以Nicolas Schöffer或Peter Vogel为代表的控制论艺术,他们制作配备传感器的机动雕塑;视动艺术家,其创作基于几何和算术原理(布里奇特·莱利、维克多·瓦萨雷利, ETC。) ;探索艺术创作程序维度的概念艺术家(索尔·勒维特、拉蒙特·杨、艾伦·卡普罗、小野洋子、约翰·凯奇……);还有乌利皮派,他们从 1960 年起热衷于基于约束的文学理念,有时直接受到计算机文化的启发,比如乔治·佩雷克 (George Perec) 的《向部门主管要求加薪的艺术和方式》。所有这些艺术家、音乐家和作家本身都借鉴了前人的作品,尤其是 20世纪上半叶的前卫作品:卡西米尔·马列维奇、马塞尔·杜尚、约瑟夫·阿尔博斯、汉斯·里希特等。

    1967 年,西摩·派普特 (Seymour Papert)和他的合作者开发了Logo语言,这是一种用于教授几何和编程的编程语言,它基于让·皮亚杰的建构主义理论,对于皮亚杰来说,我们是通过创造来学习的。

    1968年,算法艺术首次大型集体展览“控制论偶然性”在伦敦举行,次年又在华盛顿和旧金山举行,探索了计算图像、舞蹈编排、音乐、文学生成等诸多领域。大多数数字创作领域的先锋艺术家和研究人员的作品都在这里展出。

    1969年,文森斯大学实验中心(现为巴黎第八大学)成立了文森斯艺术与信息技术小组(GAIV 或 Gai Vincennes),一些艺术家兼计算机科学家7在那里开展视觉创作或算法音乐领域的研究。该小组是1983 年图像艺术与技术(ATI) 课程的起源。

    同样在1969 年,计算机协会成立了一个致力于视觉创作的小组SIGGRAPH ,该小组自1973 年以来每年都会组织致力于计算机图形学的会议。

    亚伯拉罕·莫尔斯 (Abraham Moles)所说的“自然艺术” (科学技术的产品,其制作目的并非追求艺术形式,但实际上在我们眼中很有吸引力,因此具有美学价值) 与“有意为之的艺术” (寻求一种影响观看者敏感度的美学价值) 之间的区别有时很细微9 ,正如射电天文学家哈罗德·克拉夫特 (Harold Craft) 于 1970 年为其论文创作的脉冲星 CP 1919 的 100 个连续脉冲图像的命运所证明的那样,艺术总监彼得·萨维尔 (Peter Saville)于 1979 年将其用作Joy Division 10乐队专辑Unknown Pleasures的封面视觉效果。这种通过编程获得的图像,其主要目的是教学,通过失去图例和改变媒介,本身就成为了视觉创作。

    20 世纪 70 年代初,哈罗德·科恩(Harold Cohen, 1928-2016) 开始开发AARON ,这是一个用C 语言编写的程序,后来改用Lisp编写,可以创作艺术作品。艺术家并不对作品进行编程,他编写产生作品的程序。

    20 世纪 80年代,微型计算的日益普及催生了“演示场景”,这是计算机亚文化的一部分,程序员在其中制作视觉和音频创作,通常是为了展示他们的编码能力和创造才华。还有演示创建者的聚会,例如芬兰的Assembly ,那里有数千名程序员聚集在一起并参加竞赛:一千字节以下的最佳程序、四千字节以下的最佳程序等等。

    在20世纪90年代,数字工具被平面设计和音乐创作领域的专业人士广泛应用。一些艺术家创建自己的工具并分发它们,例如Éric Wenger (KPT Bryce、Metasynth)、Jaron Lanier (VPL) 或Akira Rabelais (Argeïphontes Lyre) 11。在开源哲学的推动下,许多创作者都希望将自己从商业软件中解放出来。本着这种精神,在麻省理工学院的美学 + 计算小组,John Maeda和他的学生(Ben Fry、Casey Reas、Golan Levin、Peter Cho 等)正在开发他们自己的工具,通常以免费许可证分发。

    2018 年巴黎蓬皮杜艺术中心举办的“编码世界”展览

    1995年,美国计算机科学家和艺术家Jean-Pierre Hébert创立了Algorists团体,其宗旨是召集创建自己算法的艺术家,例如Roman Verostko、Manfred Mohr、Channa Horwitz、Yoichiro Kawaguchi 等。从逻辑上讲,该组织的宣言是一种算法:

    if (creation && object of art && algorithm && one’s own algorithm) { include * an algorist * } elseif (!creation || !object of art || !algorithm || !one’s own algorithm) { exclude * not an algorist * }


    2000 年7 月,艺术家安托万·莫罗 (Antoine Moreau) 在律师和艺术家的帮助下,开发了自由艺术许可证,该许可证与知识共享署名-相同方式共享 (BY-SA)许可证兼容,但旨在适用于艺术创作。通过此许可,艺术家同意可以自由分发和修改其作品。

    在2010 年代,由年轻设计师集体 (OSP、PrePostPrint、Luuse 等) 推动的网络印刷劫持了网络创建语言 (Html、Css,以及最终的 Javascript 和 php) 来制作逃避 Adob​​e 12等公司控制和商业方法的印刷书籍。因此,使用计算机编程的问题既是一个技术和美学问题,也是一个从软件出版商中解放出来的政治和哲学问题。

    NFT允许数字艺术家为数字作品建立所有权和真实性证书,并在传统渠道之外进行营销,这为使用计算机编程作为创作工具的艺术家提供了新的可见性,并引发了人们对这种做法的新兴趣。据《Spike Art》杂志记者 Dean Kissick 介绍,最受欢迎的 NFT 系列都是算法生成的作品:“ 最受欢迎的一系列 NFT 收藏品都是算法生成的。 » 。这些区块链所有权证书是在 2014 年发明的,但在 2020-2021 年,NFT 的购买量达到了顶峰,随后急剧下降。

    现在,世界各地的 许多艺术和设计学校都提供计算机编程课程,同时还提供绘画、色彩、透视或建模等更受欢迎的学科。

    展览

    1965 年 2 月 5 日-1965 年 2 月 19 日 Georg Nees:计算机图形学,斯图加特大学 (TH Stuttgart) 研究生院。艺术家:Georg Nees。被认为是世界上第一个算法艺术展17。
    1965 年 4 月 6 日-1965 年 4 月 24 日 计算机生成的图片,霍华德怀斯画廊,纽约。艺术家:Béla Julesz和A. Michael Noll 18。贝拉·朱莱什 (Béla Julesz) 是一位专门研究感知的神经生物学家,他因对随机立体图的研究而闻名,他的研究导致了自动立体图的发明,
    1965 年 11 月 5 日-1965 年 11 月 26 日 计算机图形,Galerie Niedlich,斯图加特。艺术家:Georg Nees、Frieder Nake 19。
    1968 年 8 月 2 日-1968 年 10 月 20 日 控制论的意外发现,伦敦当代艺术学院。 89 位艺术家,包括数名Fluxus或GRAV成员,还有艺术家兼程序员,例如:Kurd Alsleben、Efraim Arazi、Jean A. Baudot、 Stafford Beer、Herbert Brün、Andrew Colin、 Charles Csuri、DJ Di Leonardo、 Ben F. Laposky、Frieder Nake、Georg Nees、A. Michael Noll、John Whitney Sr 等。 20
    1970 年 8 月 16 日-1970 年 11 月 8 日 软件 – 信息技术:其对艺术的新意义,犹太博物馆(布鲁克林)。该展览由艺术家兼评论家杰克·伯纳姆策划,后来在史密森尼博物馆展出,1970 年 12 月 16 日在1971 年 2 月 14 日。


    创意编码工具

    软件工具

    创造性编码的概念更多的是一种哲学而非一种技术,并且不与任何特定的编程语言相关联,尽管已经为此目的设计了几种语言或系统。例如 :

    BEFLIX(Bell Flicks),创建于 1963 年,是第一款用于创作计算机动画的软件。它基于Fortran,一种经常用于科学计算的语言。

    Logo创建于 1969 年,旨在通过程序绘图来教授编程。

    vvvv,一款于 1998 年创建的可视化编程工具,可以让你实时操控声音和图像。
    数字设计,一种用于视觉创作的程序语言,由 John Maeda 和他的学生于 1999 年创建。

    Processing ,一种由Casey Reas和Ben Fry于 2001 年创建的编程语言和环境。它基于Java语言。它将启发 P5js(网络)以及Arduino(电子原型)。

    OpenFrameworks,一个基于 C++ 的强大工具。

    Cinder,一个C++语言的框架。

    PureData,一款用于实时音乐和多媒体创作的免费图形编程软件。

    Sonic Pi ,一个免费的实时编码环境。

    SuperCollider ,一种用于实时音频合成和算法合成的环境和编程语言

    TidalCycles,通过代码创作音乐

    Scriptographer [档案],(2006 年),是由 Jürg Lehni 创建的扩展,允许 JavaScript 在Adob​​e Illustrator软件中交互。

    Adobe Flash,一款支持矢量绘图、动画、交互(指针、键盘、麦克风和网络摄像头)和代码的软件。

    Doodle [档案]是一个用于创意编码的Scala库。

    网络浏览器虽然主要用于显示网页,但也受到许多艺术家的青睐21 ,尤其是得益于网络标准(HTML、CSS )和JavaScript等语言,它们允许创作图形、视频、声音和文本或混合作品。这些作品通常与网络艺术相关,也被称为“互联网艺术”或“网络艺术”。
    还可以使用无需编程但可通过脚本操作的生成图像的工具,例如可以用 Python 编写脚本的3D 图形软件Blender 、可视化编程软件TouchDesigner或用C#编写的游戏创作引擎Unity。Adobe Illustrator等专有软件也提供使用脚本生成图像的功能,主要用于任务自动化目的。

    还有一些编程语言,由于其功能无用,可以被视为其本身的艺术创作:Whitespace,Brainfuck,以及其他奇特的编程语言。这些语言可以是“极客”游戏,但有些可以用来深入研究计算机科学概念,或者制作一种具体诗歌的形式或与概念艺术有关的提案。

    使用 Processing 语言编写的几行程序,可以生成两组同心圆,它们的相交处会产生莫尔条纹效果。
    空白仅使用不可见字符(此处为彩色)。该页面看上去完全是空的。
    Brainfuck 使用八个符号 (><+-.,[]) 表示 Brainfuck 使用八个符号 (><+-.,[]) 表示
    用 Piet 语言书写的“Piet”一词,是对画家 Piet Mondrian 的透明致敬


    我们还可以提到使用现有语言来创作作品,其中重要的不是程序的执行而是程序本身,就像Alex Iordachescu所做的那样( 《 if A=B》 ) ,其中存在以Lingo语言程序的形式讲述,或者 Angus Croll 的《如果海明威写了 Javascript》,其作者认真研究了风格的概念,将其应用于文学和编程,并想知道简·奥斯汀、杰克·凯鲁亚克、弗吉尼亚·伍尔夫或豪尔赫·路易斯·博尔赫斯(以及许多其他人)将如何编写计算机程序。

    输出设备

    视觉艺术创作

    在计算机显示器和其他显示器(视频投影仪、LED 灯带等)广泛使用之前,通过编程制作作品的首个输出设备是纸质印刷(击打式印刷、矩阵印刷、菊花轮印刷、缩微胶片印刷、绘图仪)、在示波器上查看,甚至按照计算机在穿孔卡片上提供的指令手动制作作品,或者甚至使用穿孔卡片本身,例如所谓的手工像素技术,该技术由文森斯艺术与计算机小组在20 世纪 70 年代开发 :然后使用程序获得的卡片穿孔作为绘画的模板8。许多程序化作品的创作者使用描摹器,特别是他们自己制作的描摹器(“自己动手”) ,使他们的作品有形存在。这项技术使您可以控制触控笔的性质(铅笔、圆珠笔,任何东西都可以)以及所使用的媒介。其他可用的创客文化技术包括数码刺绣、数码针织、激光切割、3D打印机或数控机床。布里斯托海龟 是一种粗糙的机器人装置,发明于1947 年。随着20 世纪 60 年代末Logo语言的诞生,这种装置又重新流行起来,不仅因为这是该语言中屏幕上绘图仪的名称,还因为机器海龟被用作移动绘图仪,遵守用 Logo 编写的程序。其他机器人的用途已被改变,被用作绘图工具:工业机器人或无人机。

    Zuse Z64 绘图仪(1956 年),算法艺术先驱 Georg Nees 使用的模型。
    Zuse Z64 绘图仪(1956 年),算法艺术先驱Georg Nees使用的模型。

    Valiant 徽标龟,创作于 1983 年
    Valiant 徽标龟,创作于 1983 年

    艺术家 Aaron Musalski 和他的“Otto”黑板笔。该设备用粉笔绘图。
    艺术家 Aaron Musalski 和他的“Otto”黑板笔。该设备用粉笔绘图。

    “Sketchy” 是一个可以在相机前为人们拍摄肖像的机器人。
    “Sketchy” 是一个可以在相机前为人们拍摄肖像的机器人。

    按照程序绘画的自制机器人
    按照程序绘画的自制机器人

    Roomba 吸尘器被改造成螺旋测量仪。
    Roomba 吸尘器被改造成螺旋测量仪。
    音乐和声音创作

    1951 年,澳大利亚的 CSIR Mk 1 (CSIRAC) 成为第一台播放音乐的计算机
    音乐和数学之间的紧密联系自然而然地引发了从计算机历史一开始对计算机音乐的研究。最早的实验是在计算机环境中进行的,即在实验室中:澳大利亚的CSIRAC (1951年);费兰蒂(克里斯托弗·斯特雷奇,1951 年)贝尔(马克斯·马修斯, 1957 年;詹姆斯·坦尼,1961 年;让-克洛德·里塞特,1964 年);公牛(Pierre Barbaud和Roger Blanchard,1959年) ETC。虽然计算机音乐的第一个例子主要是现有旋律的移调,但基于程序(有时是偶然的)的算法作曲的想法很快就获得了普及。值得注意的是,1958年, Lejaren Hiller在伊利诺伊大学香槟分校创立了实验音乐工作室(EMS)。与该中心相关的人物包括工程师,也有像约翰·凯奇这样的作曲家。此后,许多其他电声音乐研究组织也相继成立,例如音乐研究小组(1958 年);斯坦福大学音乐与声学计算机研究中心(1975 年);声学/音乐研究与协调研究所(1977 年) ETC。

    第一张计算机生成的唱片是约翰·罗宾逊·皮尔斯和马克斯·马修斯于 1960 年发行的《数学音乐》。

    内置创作工具
    无论其目的地是材料、声音甚至是文本,创意代码都可以使用输入设备,这些输入设备将用于根据交互或各种信息的注入来改变工作:麦克风、摄像头、鼠标、键盘或各种传感器(运动、温度等)。

    参考书目

    Abraham Moles,艺术与计算机,Casterman,然后是Blusson,1990(第一版 1971年)(ISBN 978-2907784030)
    Jean-Paul Delahaye,使用微型计算机进行几何和艺术绘画,Eyrolles,1985及其续集,Jean-Paul Delahaye,使用微型计算机进行新的几何和艺术绘画,Eyrolles,1985
    (en) Frank Dietrich,“ 视觉智能:计算机艺术的第一个十年(1965-1975) ”,Leonardo,麻省理工学院出版社,卷。 19,第2号 ,1986,页 159-169
    (zh) John Maeda,《数字设计》,麻省理工学院出版社,2001,256 页 (国际标准书号 0-262-63244-6)
    (zh) John Maeda,《创意代码 :美学+计算》,Thames & Hudson,2004 (国际标准书号 0500285179)
    (zh) Dominic McIver Lopes,《计算机艺术哲学》,Routledged,2009 年 8 月 25 日 (国际标准书号 978-0415547628)
    (en) Casey Reas、Chandler McWilliams 和 Lust,《设计、艺术和建筑的形式 + 代码》,普林斯顿建筑出版社,2010 (国际标准书号 9781568989372)
    Hartmut Bohnacker、Benedikt Gross、Julia Laub、Claudius Lazzeroni、生成设计、金字塔、2010,474 页 (国际书号 978-2350172156)
    (en) Ira Greenberg,《处理:创意编码和计算艺术》,ED 的朋友,2016 (国际标准书号 1-59059-617-X)
    (zh) Daniel Shiffman,《代码的本质:通过处理模拟自然系统》,2012 (国际书号 978-0985930806)
    (en) Grant D. Taylor,《当机器创造艺术:计算机艺术的困境史》,Bloomsbury Publishing,coll. “布卢姆斯伯里学术”,2014,352 页
    (zh) Christiane Paul (导演),《数字艺术指南》,Wiley-Blackwell,2016 (国际标准书号 978-1-118-47520-1)
    (en)安德鲁·理查森,数据驱动的图形设计:视觉传达的创意编码,布卢姆斯伯里,2016,224 页 (国际标准书号 978-1472578303)
    弗雷德里克·米盖鲁(导演),《编码世界:变异创造》,蓬皮杜艺术中心版/HYX版,2018
    (en) Golan Levin 和 Tega Brain,《代码作为一种创造性媒介:计算艺术和设计手册》,麻省理工学院出版社,2021 年 2 月
    (en) Leslie Jones(编辑)、Bronac Ferran、Tiffany Funk、Patrick Frank、Meredith Hoy、Jennifer King、Lisa Gabrielle Mark、Joel McKim、Britt Salvesen、Edward Shanken、Staci Steinberger、Grant D. Taylor、Bobbye Tigerman 和 Debora Wood( Hannah B Higgins前任), 《编码:艺术进入计算机时代,1952-1982》,Distributed Art Publishers/洛杉矶郡立艺术博物馆,2023 年 2 月 7 日,272 页 (国际标准书号 978-1636810805)
    Camille Lenglois(编辑),文森斯艺术与计算小组:一种程序化的美学,蓬皮杜艺术中心,coll。 “研究”,2023,164 页 (ISBN 9782844269492,在线演示 [档案])
    (en) Daniel Cardoso Llach 和 Theodora Vardouli,《设计计算图像:想象计算设计》,Oro Editions,2023 年 11 月 2 日,380 页 (国际标准书号 978-1954081345)

  • 创意人的那些事儿(1)


    80年代末,我进入北京广告公司开始了我的第一份工作,在那短短的一年时间,年轻的我遇到了很多对我影响很深的人,也在工作中第一次窥到了世界精彩纷呈的一角。那时候刚好“第三次世界广告大会”在北京结束,我虽没有赶上,却能看到当时优秀作品的录像带,很多广告的创意与设计都对我后来的工作产生了很大的影响,比如IBM的平面广告,可口可乐的电视广告,可口可乐的广告创意不仅是工作上对我有很大启迪,甚至改变了我的生活,我觉得那不是广告,而是年轻人对一种生活的精神追求。在那,有位可爱的同事借给我的大卫奥格威《一个广告人的自白》以及很多欧美的画报。当时认识的人如设计师房小洁,后来拍摄北京胡同的徐勇都是公司前辈,还有日常业务接触的供应商和客户,比如当时很火的广告导演钟星座……当时已经获过很多大奖的摄影师高波,他那个时候就进藏拍摄多次,获奖后买了奖品再去拍….多年后我在平遥摄影展上遇到他。对我来说他们都是很厉害的人,因为他们并没有比我大多少,却已经让我仰望,多年后我到达了他们之前的年龄也不过是还在混日子。

    甘于平庸的人做不了创意,但我只是贪玩,而且还有些小聪明,所以在后来的30年间,所做的都与创意和设计分不开的工作,这么多年来,我觉得,只要你在一个行业或者一个岗位坚持了几十年,即便没啥成绩,也能混个老资格,我起码也算是一个半老资格了吧。

    作为一个有多年经验的创意人当然积累了一些工作经验,也汇集了一些工作方法,我愿意分享这些也作为自己这多年来工作的一些总结,今天要提到做为创意人工作的方式方法,并在这篇最后讲个小故事,看看用到了几种。

    有七种创意方法(Seven Creative Methods)我用的比较多如下:

    第一,“Play with Scale” ,玩转比例,调整规模,运用大小变化,尝试不同尺度;

    第二,“Switch your Perspective”, 转换视角,换个角度思考,打破固有视角,调整思维角度;

    第三,“Take things out of their context”, 脱离原有语境,跳出既定框架,打破惯性思维,重新定义事物的关联;

    第四,“Free your self from the actual function of things”, 跳脱事物的原始功能,摆脱对事物固有功能的限制,不拘泥于事物的原始用途,赋予事物新的用途;

    第五,“What are the symbolic meanings”, 象征意义是什么?,有哪些象征含义?(适用于探讨多个象征意义,它代表什么象征意义?,它隐含了哪些象征?,“赋予事物象征意义”,“理解与运用象征意义”;

    第六,“Myths and sayings”, 神话和谚语;

    第七,“Reinterpret an existing image with a twist”, 以新的角度重新诠释已有图像,对现有图像进行创意化改编,在原有图像基础上进行颠覆性解读,为现有图像赋予新的创意转折(“twist” 可以理解为变化或反转);

    这七条大部分都可以通过字面意思来理解,那么如何在日常工作中熟练的运用呢?请看下面的小故事:

    客户的新品发布会

    2000年前后,我在一家叫“西岸”的公关公司工作,当时的职务是客户经理,在外我是业务经理,在我的团队里我就是“创意总监”。当时我负责的客户之一日本爱普生公司推出了一款全新的喷墨打印机,拥有当时行业最高的打印分辨率、最小的墨滴和微压电打印技术。做为他们的公关公司,新品发布会策划执行任务自然落到我们的头上。

    当时,我和团队提出了一个看上去不错的创意——攀岩。

    攀岩意味着突破极限,而爱普生的新产品,正是突破了当时打印技术的极限。我们的计划是在会场搭建一个攀岩墙,让专业运动员现场表演,象征着打印机技术的“巅峰之作”。客户听后也十分满意,我们立刻开始推进场地搭建、媒体邀请、筹备物料,一切似乎都在稳步进行。然而,意外总会发生。一天客户突然给我打了个电话,声音有些无奈:“你听说了吗?利盟刚刚在中国做完新品发布,他们用的就是攀岩!”一时间,我一个脑袋两个大…利盟?攀岩?我的天呐!客户很直接:“我们不能再用这个创意了,撞车了。”

    二、逛街,找到灵感的转机

    放下电话,我脑子里反复回想刚才的对话,团队在会议室“头脑风暴”,试图想出一个替代方案。但时间已经非常紧迫,团队已经对“攀岩”思维定势太深,一时之间根本找不到新的突破口。我决定放弃加班,放大家回家,而我,没有乘坐汽车,而是决定街上走走,放空一下思想,放松一下神经。夜色下,崇文门广场上围了一群人,我好奇地凑了过去。只见几个少年正骑着特技单车,在街头做着惊险的表演——他们从台阶上跃起,在空中旋转,再精准落地。观众的惊呼声此起彼伏。

    我愣住了。攀岩是极限运动,而极限单车不也是吗?它们都在挑战高度,只不过一种是用手和脚攀爬,另一种是用车轮飞跃。如果,我们换成极限单车呢?

    三、从街头少年到产品发布会

    等他们坐在路边休息的时候,我立刻走上前去,和那些少年聊了起来。问他们能做什么动作,能跳多高,能不能稳稳落地。他们说得兴致勃勃,我越听越觉得可行。于是,我要了他们的联系方式,匆匆赶回家,连夜修改方案。第二天一早,我将这个“极限单车挑战高度”的方案交给客户,他们很快就同意了——毕竟时间紧迫,他们也没有更好的选择。而且,极限单车在中国市场几乎没有被用过,这让整个发布会更加新颖。我随即联系那些少年,并安排了场地彩排。但就在这时,给我做场地设计和施工的的合作伙伴提醒了我一个关键问题:“你跟这些孩子签协议是没用的,他们要是那天不来,你怎么办?”我一惊。是啊,他们不是职业表演者,没有商业契约精神,万一他们心情不好、或者突发状况不来,整个发布会都会毁掉。那我可就”完辣“。他又笑了笑,说:“我有一计,定叫那曹阿…”他的办法很简单——他以“需要装饰他们的单车”为由,将他们的车收走,让他们几天不能骑。这样,他们必须在发布会当天来取车,顺便表演。

    这个策略简直绝了!最终,少年们也都准时到场,我们的发布会有了保障。

    四、发布会上的“人工升降机”

    发布会开始前,我们最后一次彩排。所有流程都顺利进行,直到最后的关键一幕——打印机从最高的箱子里缓缓升起。然后,我们发现升降机坏了。这是一个灾难性的故障。时间已经不允许修理,发布会马上就要开始,我们必须找到一个紧急解决方案。合作伙伴再次站了出来。他环顾四周,对着他的员工说:“谁没喝水,赶紧去厕所方便一下。”我们都一愣。他继续说道:“因为接下来一个小时,你得躲在箱子里。”最后,一个工人自告奋勇钻进箱子。当发布会进行到高潮,烟雾升起,本应该由升降机推出的打印机,被他悄悄地手动递了出来。由于现场光线较暗,观众根本察觉不到,但我注意到了,那个打印机有点颤颤巍巍的升了上去…

    最终,一切顺利进行,没有人发现这个“人工升降机”的秘密。

    五、完美落幕

    极限单车少年们在一个个箱子上跃起,冲向更高的高度,象征着爱普生打印机的技术突破。当其中一名少年从最高点拿起打印机,单手跳跃落地,再稳稳地将它交给产品经理时,整个会场掌声热烈。所有人都认为这是一次完美的发布会,没有人知道背后的紧急应变和巧妙安排。这次经历让我深刻体会到:创意不仅仅是想象力,更是灵活应变的能力。当原方案被否定时,快速找到替代方案并执行,是一个创意总监最重要的能力之一。而面对突发状况,冷静分析、灵活应对,才能确保最终结果的成功。即便计划完美,也要时刻准备应对意外。

    如果你有兴趣,请列出在这个案例中,我运用了其中哪些方式,欢迎留言,我们一起来讨论。

  • Abode Photoshop“立体印花”术


    本文介绍如何将需要的图案“印刷”到模特的裙子上。这个教程也适用于各种产品表面的“印刷”方式。

    由于目前不能嵌入,烦请点击视频链接:【Adobe PS “立体印花”】 https://www.bilibili.com/video/BV1BjryYNEBt/?share_source=copy_web&vd_source=2211f10287c2403c88e78af8b57d46af

  • 用 Midjourney 制作云风景画册


    多年前,妹妹从日本给我买了一本云的摄影集,里面有上百张各种云的照片。我们知道,风光摄影师是非常辛苦的,为了拍摄一张照片有时候需要等待长时间,十天半个月的也是常事,所以我很佩服这些摄影师。

    说回云,云有很多种,看起来各不相同。有些厚重的云看上去轻盈飘渺,但实际上却非常重。一朵典型的积云的重量可达数头大象,而一朵大型积雨云(雷暴云)的重量可超过 20 万吨!地球上超一半面积在大多数时间都被云层覆盖。云层会将阳光反射回太空,云的颜色会因阳光角度、污染物的存在以及一天中的时间等因素而变化。日出和日落时,云的颜色可能是很多种颜色。同时,因为云能反射和遮挡阳光,所以在调节地球温度和气候方面发挥着至关重要的作用。但世界上某些地区的云量却非常低,比如智利的阿塔卡马沙漠、撒哈拉沙漠的部分地区和南极洲。

    Midjourney对我来说可以实现我想做但懒得做的事,所以我就用它来帮我实现拍摄不同的云吧,虽然并不严谨,也许在懂云的人来说,这些照片有许多不对的地方,甚至完全不靠谱,但这又有什么关系呢?

    在本文里,我就使用最简练的Midjourney提示,读者可自己加入更多的内容,视角啊,特定光线,位置什么的,也可以对氛围进行设置。咒语在此:
    (云类型), + landscape photography, dramatic light, wide angle shooting, accurate exposure, –ar 3:2

    云的类型
    积雨云 Cumulonimbus Clouds
    乳状云 Mammatus Clouds
    荚状云 Lenticular Clouds
    波纹云 Undulatus Asperatus Clouds
    架云 Shelf Clouds
    火积云 Shelf Clouds
    牵牛花云 Shelf Clouds
    波浪云 Pyrocumulus Clouds
    蛇纹云 Morning Glory Clouds
    开尔文-亥姆霍兹云 Wave Clouds
    夜光云 Asperatus Clouds
    珠光云 Kelvin-Helmholtz Clouds
    卷云 Noctilucent Clouds
    弧状云 Nacreous Clouds
    层积云 Roll Clouds
    砧云 Arcus Clouds
    高积云 Stratocumulus Clouds
    超级单体雷暴云 Anvil Clouds
    尾迹云 Altocumulus Clouds
    极地平流层云 Supercell Thunderstorm Clouds
    尾迹云 Contrail Clouds
    极地平流层云 Polar Stratospheric Clouds

    看完了?yun快去试试吧!

  • Firefly 与 MidJourney

    设计师与插画师用户的对比分析

    新年的第一篇。去年开始,很多朋友都在问Adobe 的 Firefly到底怎么样,我也是前几天才用上,现在就根据我自己这几天的使用经验结合使用了一年的MidJourney,对比着来聊一聊。

    Adobe Firefly 和 MidJourney 都是创意领域备受关注的工具。它们都能基于用户输入生成视觉内容,但在功能、集成度和目标用户上却各有侧重。因为我自己做设计也做手绘,所以我将从设计师和插画师的角度对 Firefly 和 MidJourney 进行比较。

    1. Adobe Firefly 概述

    Adobe Firefly 是 Adobe Creative Cloud 生态系统中的一部分,与 Photoshop 和 Illustrator 深度整合。它的核心功能包括:“文生图”、“文本效果” 和 “无缝图案生成”,非常适合需要精准控制和品牌一致性的专业设计师使用。Firefly 以优化创意流程为目标,更注重设计过程的高效性和可编辑性。

    2. MidJourney 概述

    MidJourney 是一个独立的 AI 绘图工具,最初通过 Discord 平台访问。它以生成风格化、艺术性强的图像而闻名,深受插画师和概念艺术家喜爱。MidJourney 的特点是能通过详细的文本提示(prompt)生成令人惊艳的视觉效果,尤其适合创意自由度较高的个人项目。

    3. 集成与工作流

    Firefly 的集成优势:

    · 深度嵌入 Adobe 软件:Firefly 与 Photoshop 和 Illustrator 是可以结合使用的,用户无需离开设计工具即可生成和编辑 AI 内容。

    · 可编辑的输出:Firefly 生成的内容可以直接转化为矢量文件,用于进一步编辑。之前有一个可以将位图图片转化为矢量文件的网站,我也用过几次,但无法与Firefly生成的文件相比。

    MidJourney 的独立性:

    · 独立工作流:MidJourney 的图像生成需通过自己的官网或 Discord 平台操作,输出的图像需导入其他软件(如 Photoshop)进行后续处理。

    · 有限的可编辑性:MidJourney 输出的是位图图像(通常为 1024×1024 或更高分辨率),缺乏矢量化支持。

    4. 易用性

    Firefly 的学习门槛较低:

    · 熟悉 Adobe 工具的用户可以快速上手 Firefly,无需额外学习。

    · 对于设计师而言,Firefly 提供了更多控制选项,例如生成符合品牌色彩和字体的内容。

    MidJourney 的创意门槛更高:

    · 使用 MidJourney 需要掌握撰写精准 prompt 的技能,以便生成预期效果。

    · 虽然灵活性高,但对不熟悉文本提示的新手来说,学习成本较高。

    5. 创意自由 vs. 专业精确

    Firefly 的专业性:

    Firefly 的定位更偏向于商业用途,适合需要保证品牌一致性的项目。例如,用户可以上传品牌指南(如字体、LOGO)来生成符合要求的设计内容。这使 Firefly 成为广告、营销和品牌设计领域的强大工具。

    MidJourney 的艺术性:

    MidJourney 强调艺术表现力和创意自由。它适合用来探索新风格、生成概念艺术或设计个人项目,但对于需要严格控制设计元素的工作来说可能不够精确。

    6. 授权与版权问题

    Firefly 的可靠性:

    Firefly 基于 Adobe Stock 和公开授权内容训练,生成的素材完全可以用于商业用途,无需担心版权问题。

    MidJourney 的风险:

    MidJourney 的训练数据来源于互联网上的公开内容,这可能导致部分输出存在版权争议。对于商业项目,用户需自行确保内容的合规性。

    7. 使用场景

    Firefly 的适用场景:

    · 平面设计师:快速生成社交媒体素材、广告图像或品牌设计。

    · 模式设计师:创建无缝图案,用于包装或背景设计。

    · 企业设计团队:利用品牌工具保持所有输出的一致性。

    MidJourney 的适用场景:

    · 概念艺术家:探索创意风格或为影视、游戏项目生成概念图。

    · 插画师:用 AI 辅助生成草图或风格化作品。

    · 自由创作者:制作具有实验性质的艺术作品。

    8. 成本与可访问性

    Firefly:

    · Firefly 包含在 Adobe Creative Cloud 订阅中。虽然订阅费用相对较高,但用户可同时使用 Photoshop、Illustrator 等一系列工具,性价比对于专业用户较高。

    MidJourney:

    · MidJourney 提供按月订阅模式,费用相对较低,但功能独立,不包括后期编辑工具。

    9. 总结:选择哪款工具?

    设计师:如果你是平面设计师,或需要与品牌相关的工作,Adobe Firefly 的高集成性和专业输出让它更适合你的需求。它能帮助你在保持品牌一致性的同时提升工作效率。

    插画师:如果你是插画师或概念艺术家,MidJourney 的艺术自由度和出色的视觉生成能力更适合创作个人作品或探索新风格。但要注意,MidJourney 的生成内容可能需要额外编辑以满足商业项目的要求。

    10. 结论

    Firefly 和 MidJourney 是两款强大的 AI 工具,各有侧重。Firefly 专注于商业化设计的精确性和集成性,而 MidJourney 则为艺术创作提供了更广阔的想象空间。对于设计师和插画师而言,二者并非完全竞争关系,结合使用甚至能带来更好的创作体验。通过理解各自的优劣势,你可以根据具体需求选择最合适的工具,将 AI 创意技术融入到日常工作中。

  • 拥抱变化,创造未来

    写在2024年的最后一天

    刷视频时,常听到一句扎心的话:“2024是最差的一年,但却是未来10年里最好的一年。”就这样的悲观情绪弥漫开来…好不了,是吗?但是人的一生几十年,环境固然重要,但能掌控的部分,我们还是要争取。毕竟,感受到痛苦的人,至少还活着,而那些对变化毫无察觉的人,或许早已沦为行尸走肉。

    我的2024:从画布到代码

    这一年,我画画的时间少了,美食也兴致缺缺,我迷上了人工智能(AI)。从学习并使用 MidJourney 开始,我逐渐发现 AI 不只是工具,更是伙伴。感谢老朋友们的支持,我利用 AI 平台接到了不少设计项目,赚到了可观的设计费。现在,MidJourney 和 OpenAI 已成为我设计工作室里的“老师”与“助手”。年底时,我升级了设备,终于可以无缝运行最新的 Adobe 全家桶。整个工作流程可以说是“丝滑”到极致。

    然而,新的“丝滑”背后也藏着隐忧。随着 AI 的普及和进化,设计门槛正在被不断拉低。简单的 AI 工具生成内容,已经足够满足大多数需求,而那些用高昂软件工具的设计师是否还能生存?软件公司又该如何生存?尤其是在国内市场,这些问题似乎正等待一个答案。

    这一年,我和朋友们聊了很多关于 AI 的话题。辞旧迎新之际,我想跳出自己的职业,胡乱总结和展望一下 2024 与 2025 的变化,或许能整理出一些思路。

    2024:AI 的里程碑与影响

    2024 年,无疑是 AI 发展史上值得铭记的一年。AI 不再是实验室中的概念,而是真正进入了生活的方方面面,推动了几次关键突破:


    1. 多模态大模型的成熟
    GPT-4.5 及其他多模态模型脱颖而出,能够同时处理文本、图像、音频等多种数据类型。这一突破大幅拓展了 AI 的应用领域,从医学诊断到教育创新,再到创意产业,无所不包。例如,医院中 AI 生成的详细病历报告,已成功辅助医生诊断罕见病,大幅提升了效率。


    2. 生成式 AI 的普及

    生成式 AI 已经成为艺术、广告和影视制作的“新常态”。广告设计、剧本创作,甚至建筑设计的创作门槛大幅降低。一个设计师可以用 AI 快速完成过去需要团队协作数周才能完成的项目。


    3. AI 与物联网(IoT)的深度结合

    2024 年,AI 已融入智能家居和日常设备,提供更加个性化的服务。从智能温控到健康监测,AI 改变的不只是生活便利性,更重新定义了“智能”的意义。

    职业生态的变化

    AI 的全面渗透,也让职场生态发生了深刻变化。它既创造了机会,也带来了挑战:

    1. 传统岗位的流失
    行政支持、客户服务等重复性高的岗位被 AI 逐步替代。生成式 AI 的高效率也让许多传统内容创作者感到压力,创意岗位虽在增加,但竞争激烈程度已非同往日。

    2. 新兴岗位的崛起
    • AI 操作员:帮助企业优化和训练 AI 系统。
    • 数据隐私与伦理顾问:随着 AI 普及,隐私与伦理问题成了新热点。
    这些岗位为 AI 带来的“自动化失业”提供了一些弥补机会。

    3. 技能需求的转变
    AI 正取代传统 IT 技能成为核心竞争力。掌握 AI 工具的使用技巧,如 Prompt Engineering(提示工程),正在成为求职加分项。

    2025 的展望:技术浪潮中的未来

    2025 年,人工智能将更深入地影响我们的职业和生活。以下是一些可能的趋势:


    1. AI 与机器人协作的普及

    不只是制造业,零售、医疗和农业也将迎来 AI 驱动的机器人。这可能取代低技能岗位,但也创造新的高技能需求,例如机器人维护工程师。


    2. 教育与就业的差距扩大

    技术的快速迭代让传统教育体系难以跟上步伐。未来,自学与在线教育的重要性将进一步凸显,企业可能更加注重技能而非学历。


    3. 全球劳动市场的重新定义

    AI 让远程协作成为常态,企业开始在全球范围内招聘最优人才。但这种趋势可能导致高技能劳动力集中化,而低技能群体被边缘化。


    4. 软技能的重要性提升

    在 AI 取代机械性任务的同时,情感智能、批判性思维和团队合作将成为不可替代的人类竞争力。

    技术鸿沟与社会公平的挑战

    尽管 AI 带来了便利,但技术鸿沟和社会公平问题变得愈发突出。那些难以接触前沿技术的地区,尤其是正在成长的孩子们,可能因缺乏 AI 教育资源而被全球竞争抛在身后。技术隔绝不仅是经济问题,更是社会和文化的挑战。

    如何确保 AI 技术的普及惠及每个人,是全球都需要直面的课题。

    结语:新年的问号

    2024 年是变化的一年,痛苦与希望并存。未来的路虽然充满未知,但也值得期待。对每个人来说,适应变化、抓住机会、培养自我,是应对时代浪潮的最好方式。

    新年的钟声即将敲响,写下这些话时,我不禁问自己:2025 年会带来什么?我们是否能让技术真正造福所有人?答案也许在路上,而未来,依然掌握在我们的手中。