我和其他人一样喜欢良好的追踪光线、人工智能升级的纹理或“幻觉”框架，但我认为像素艺术仍然是任何艺术团队工具包的重要组成部分。像素艺术提供的不仅仅是怀旧的复古吸引力，其表达水平甚至可以与最逼真的多边形相媲美。因此，当我偶然发现纽约等轴测城市地图项目时，我首先感到非常兴奋，然后陷入深深的矛盾。等距纽约
是安迪·科南 (Andy Coenen) 的一个人的努力，试图以等距像素艺术风格渲染整个纽约市，明显让人想起模拟城市系列。但科南并没有费力地逐个像素地构建这座城市，而是利用多个人工智能代理来创建这张城市地图。整个过程需要做的工作比匆忙给出一些提示要多得多，但你也许已经开始理解我的冲突感了。
通过向 Qwen/Image-Edit 模型提供“约 40 个输入/输出对的训练数据集”，Coenen 开始在“约 4 小时、约 12 美元”的微调过程中让人工智能生成的城市瓷砖更接近他喜欢的风格。接下来还有几周的工作创建软件，让您可以放大和缩小每个图块，而无需完全破坏您的硬件。
乍一看，最终的结果相当令人惊叹——即使是人人都讨厌的亿万富翁公寓楼，公园大道 432 号，也出现在这里。当你把镜头放大到最大的时候，这种错觉就会消失。有一种明显的人工智能粘性可以立即消除任何故意放置像素的错觉。
现在，一方面，手工创建所有这些对于一个人来说需要一生的工作，而在这一点上，支撑你完成这样一个项目的是对像素艺术游戏的纯粹热爱。这一切都无需考虑您是否决定继续代表纽约市不断变化的潮流，或者只是选择让每座像素艺术建筑成为自己的时间胶囊。科南的方法在相对较短的时间轴上以等轴测风格绘制了纽约的部分准确区域。
但值得注意的是，科南的动机并不是商业头脑的效率思维我们或许已经开始期待生成式人工智能的创造性应用。他分享道，“我做了十年的电子音乐家，花了数千个小时在屏幕上拖动小盒子。[...]这不是创意。这只是一个艰难的过程。”
他承认，这种“艰苦”也可以磨练你的创意本能，但仍然认为人工智能可以代表创意领域“苦差事的终结”。有趣的是，他这样结束了这个思路：“如果你可以按下按钮并获得内容，那么该内容就是一种商品。它的价值接近于零。与直觉相反，这是我对人工智能和创造力持乐观态度的最大原因。当困难的部分变得容易时，差异化因素就变成了爱。”
对我来说，这听起来就像谷歌 DeepMind 人工智能研究人员同意对游戏的热爱是艺术和人类创造力的关键。
