别光会用了，聊聊怎么养出一个懂水墨画的AI模型

最近刷到好多AI生成的水墨画，山水苍茫，花鸟灵动，一看提示词，无非是“Chinese ink painting, misty mountains”那老几样，效果是挺唬人，但看多了总觉得差点意思——笔触太匀，墨色太“干净”，那股子宣纸上水与墨互相渗透、偶然天成的“活气儿”，好像被AI那过于理性的“大脑”给过滤掉了。

这让我琢磨起来：我们是不是太把AI当“工具”了？给它指令，它出图，像开关水龙头，但真想让它弄出点有灵魂、沾着墨香的东西，或许得换个思路——别把它当工具，把它当成一个有点天赋但懵懂的学生，咱们得“教”，甚至得和它一起“养”出一种感觉。

第一步：喂的“粮食”不能太“精致”

很多人觉得，训练模型嘛，当然要找最高清、最经典、构图最完美的古画数据集往里灌，这思路没错，但容易养出个“书呆子”，你想想，古人习画，难道只临摹《溪山行旅图》《富春山居图》这些顶级名作？他们看的、学的，更多的是那些有瑕疵、有个人风格、甚至有点“野路子”的东西。

给你的模型准备“粮食”时，别只盯着博物馆的典藏高清图,可以杂一点：

• 一些老画册的扫描页,带着纸张的微黄和岁月的痕迹。
• 当代水墨艺术家的实验性作品，哪怕有些你看不懂,但里面可能有新的笔触语言。
• 甚至是那些未完成的习作、草稿，看看墨是怎么洇开的,枯笔是怎么飞白的。
• 别忘了书法！ 书法的线条、力道、节奏，是水墨画最核心的骨血，篆隶楷行草，各喂一点,让它感受线条的生命力。

这种“杂粮”，能让模型理解“完美”之外的丰富性，知道水墨不只是固定的皴法点染，更是一种有呼吸、有情绪的材料。

第二步：给提示词做“减法”和“模糊化”

我们习惯了给AI极其精确的指令：“一座陡峭的山峰，左边有瀑布，右边有松树，远处有飞鸟，风格是南宋马远……” 结果AI给你拼贴得一丝不苟,却也死气沉沉。

试试换种说法，用更感受性的、更“不靠谱”的语言去引导：

• 别用“陡峭的山峰”，试试“一座孤傲的、像剑一样刺向天空的山”。
• 别规定瀑布在左松树在右，试试“山间要有水声，角落要有苍劲的影子”。
• 甚至可以用一些看似无关的词汇去激发：“画出‘寂静’的形状”，“墨色里要能闻到‘潮湿的苔藓味’”，“布局要有一种‘欲言又止’的留白”。

这其实是在模仿人类艺术创作时的模糊联想，你给AI留出一点解读和发挥的“缝隙”，它反而有可能用它的逻辑（那种我们无法完全理解的潜在空间漫步），组合出令人惊喜的、不那么程式化的画面，一个词“苍润”,可能比一百个形容词都管用。

第三步：最重要的环节：“人”的介入与迭代

模型生成了图，别看一眼不像就扔掉，这才是“养”模型的开始。

1. 像鉴赏家一样挑毛病：这张是不是太“板”了？墨色层次不够？这里的笔触太像油画刷子了？把问题具体化，但不是用技术术语，而是用感受。“这里太‘实’了，我想要更‘虚’一点，仿佛快要化开的感觉。”
2. 手动“示范”与混合：别怕用PS、Procreate等工具，对生成图进行微调，用带水墨质感的笔刷，轻轻加一两笔破一下僵硬的边缘；或者用叠加图层，调整一下局部的浓淡，把这个“调整后”的图，和原提示词、原生成图一起，作为新的配对数据，反馈给模型（如果技术条件允许），这就是在告诉AI：“你看，我想要的‘化开的感觉’，大概是这个样子。”
3. 建立你的“感觉词库”：在反复尝试中，你会慢慢发现某些你自己发明的、奇怪的词汇组合，对这个模型特别有效，氤氲中带一丝倔强的线条”、“王羲之的醉意加上八大山人的白眼”，把这些词记下来，形成你与这个模型之间独特的“暗号”，这个模型，就这样慢慢被你养得有了你的“口味”。

说到底，这不是一场精确的工程

训练一个懂水墨的AI模型，与其说是“调参”，不如说是一场持续的“对话”和“熏陶”，你不断用你的审美判断去引导它，它用它的生成能力来拓展你想象的边界，过程中会有大量“废稿”，但正是在这些“废稿”里,藏着突破的契机。

这个模型可能不会成为一个能复制所有古典风格的万能机器，但它可能会成为最懂你、最能帮你表达心中那份朦胧山水意象的“合作伙伴”，它笔下的墨色，会带着你们共同“养”出来的温度。

到那时，它生成的或许不再仅仅是“像水墨画的图”，而是一串有当代气息的、独特的数字墨迹，那才有意思，不是吗？毕竟，古人用笔墨回应他们的时代，我们呢，或许可以用算法和审美，摸索一种这个时代的“心画”。

别急，慢慢来，和你的AI“学生”一起，泡一壶茶，慢慢“养”那份墨韵，这过程本身,就挺有禅意。

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