我用 AI 回答了圆明园的遗憾，并找到了驾驭 AI 的三个原则

weili0677

早上好，我是洛小山。



你有没有想过，如果一百多年前，那些国之瑰宝没有遭遇劫难，它们今天会是什么样子？
如果圆明园没有付之一炬，敦煌的经卷没有流散四方，我们或许就不必隔着残垣断壁、泛黄故纸与手绘线稿，去想象它们曾经的色彩与荣光。
长久以来，为了回答这个横亘百年的「如果」，我们只能依靠史料的碎片和艺术家的想象。


直到可控生图技术的出现，为我们提供了一种全新的可能：[color=inherit !important]用算力，去尝试缝合历史深处的遗憾。
[color=inherit !important]

上次我用AI修复敦煌壁画后，我的朋友黄教授，向我提出了一个更具挑战的课题：壁画是二维的，那么结构更复杂、史料更分散的三维建筑，AI 能否做好？


正是这个提议，我启动了复原海晏堂的想法。
我想亲眼看看，文献中描述的那个「中西合璧，华丽壮观」的景象，到底离我们有多远。
也想探索一下，AI 除了聊天、创意绘图之外，还可以做哪些有意义的事？

先看AI复原的，海晏堂的春夏秋冬。这是基于史料，相对科学地还原的结果。

视频：

非常震撼，在复原的过程中，我心潮澎湃。
不过这背后，并非一次简单的输入提示词出图。


为了得到这四张图，我参考了海量的资料…
 该图片疑似AI生成

生成了上百张效果图与参考图，结合 PhotoShop 最终生成了这个结果。

[color=#245BDB !important]为什么会这么多？


因为在没有给 AI 明确指出里面所有细节的时候，它生成的结果大概率是这样的：
根据这张照片，结合你对中式与西洋建筑的理解，重构这张图片。

这样的…
根据这张照片，结合你对西洋建筑的理解，尝试复原这张图片，要写实、照片拍摄。

这样的…
根据这张照片，结合你对西式建筑的理解，尝试复原这张图片，要写实、使用佳能照片拍摄。

看起来似乎都对了，
实际呢？
[color=#245BDB !important]他们都不对。


因为，他们不符合史实。


比如，这些AI生成的兽首都是错的。
史实是：头部为青铜，基座为石质。
而AI在缺乏明确指令时，会随机生成纯石质或纯铜质的雕像。

所以，如果我们只是给出一个模糊的指令，AI生成的内容大概率是错的。


[color=inherit !important]错的内容只能看感觉。正确的内容才能感受文化。


那么我们该怎样才能得到那个正确的结果呢？
怎样确保我们复原的，是历史，而不是幻觉呢？


昨天下午在交大设计学院，我与同学们分享了我探索中沉淀出的方法论。
[color=#245BDB !important]我总结为三大原则。


 该图片疑似AI生成

原则一：知识先行，给 AI 立规矩

在任何严肃创作中，AI的第一重身份，不应是美术，而应是学生。
我们不能期望 AI 凭空创造，而必须先为它建立一套严谨、准确的知识框架。


[color=#245BDB !important]这项原则，我称之为「知识先行」。


开始重制的时候，我的第一步，其实是尽可能完善收集各类资料。
尽可能将散落在网络和文献中的碎片化史料，转化为 AI 能够理解和执行的结构化信息。


[color=inherit !important]这里我推荐技巧有：
[color=inherit !important]1、知识萃取： 利用大语言模型的信息整合能力，针对「海晏堂建筑风格、材质、色彩、兽首细节」等关键问题进行深度研究。
[color=inherit !important]2、事实提纯： 将研究报告，提炼成一份纯粹的、客观描述的设计说明。尽可能剔除所有主观形容词和猜测，只保留事实性的描述。


比如前面提到的兽首问题，在说明中就必须明确为：头部是红铜材质，基座是人身石雕。

这个过程，本质上是在创作开始前，为 AI 划定一个「事实的边界」。
边界之内，AI 可以发挥其强大的渲染能力；边界之外，就不能让 AI 凭空想象。


最终，描述文件文档大概是这样的：

这套「先有规矩，后有方圆」的思路，是保证 AI 产出内容准确性的第一道防线。
[color=#000000 !important]原则二：分层迭代，让过程可控

试图让 AI 一步到位完成复杂任务，本质上就是一场结果不可控的对赌。
真正专业的工作流，我们需要放弃对单次完美结果的幻想，建立一套分层迭代的流程。
我们需要让每一步都可验证、可修正。


[color=#245BDB !important]这项原则，我定义为「分层迭代」。


AI 作图其实和传统的设计、软件工程的逻辑大差不差。
我们得将一个宏大的目标（比如复原海晏堂），拆解成一系列逻辑上独立的子任务，然后分步执行，步步确认。


[color=inherit !important]具体路径：
[color=inherit !important]1、结构和色彩分离： 基于原始线稿和知识文档，第一步只让 AI 生成一张不含光影和复杂材质的「基础色稿」。此阶段的目标是确保建筑结构和色彩关系100%准确。

[color=inherit !important]2、光影和质感分离： 在色稿准确无误的基础上，第二步再让AI专注于渲染真实世界的光影、材质与氛围。由于核心变量已被锁定，这一步的输出稳定性会大幅提升。

[color=inherit !important]3、场景和环境分离： 获得标准日景图之后，再以此为基础，去拓展四季变化等不同场景。

这套流程的本质，就是将一个充满不确定性的黑箱，变成了一个相对透明的、模块化的工作流。
[color=#000000 !important]原则三：人类校验，守住真实的底线

AI 是强大的模拟器，但人类的知识与常识，永远是真实世界的最终守护者。
在人机协作的所有环节，我们需要扮演无可替代的最终审稿。


[color=#245BDB !important]这项原则，我定义为「人类校验」。


AI 可以基于数据生成一个看似合理的虚拟世界，但这个世界是否符合物理规律、历史常识与文化背景，必须由人类专家来最终裁定。


[color=inherit !important]具体路径：
[color=inherit !important]1、常识校验：比如我之前让 AI 生成冬天的场景，发现 AI 生成的雪景图里的水池没结冰，树木居然是绿色的。
这些其实违背了自然规律，但因为 AI 没有这些鉴别能力，所以很难做好 。


你看下面的图，冬天的北京，树叶还是绿色的。

[color=inherit !important]2、人工干预： 针对问题，通过优化指令或使用局部重绘等工具精准修正，确保最终成品符合我们对真实世界的认知。

有些时候，你甚至得动用 PhotoShop 等传统软件，进行古法创作…

AI 负责拓展创作的可能性，而我们得负责守住真实性的底线。
这种人机之间的相互制衡和补全，我觉得才是 AI 时代创作者最核心的价值所在。
[color=#000000 !important]写在最后：技术向善才更添文化自信

上面分享的[color=inherit !important]「知识先行」、「分层迭代」、「人类校验」三大原则，是我在这次复原海晏堂的探索中，总结出的一点个人心得。


我不敢说它能指导多么宏大的命题。
但我想，对于所有需要与AI协作，去完成对「真实」有较高要求的创作时，这套思路或许是相通的。


无论是复原一段历史，设计一个产品，还是完成一份相对严谨的还原图。


技术本身是中立的，但当我们用它去抚平历史的褶皱，去传承文化的记忆时，我们就为冰冷的算力，注入了属于我们自己的温度与思考。


当我们用AI去回答历史留下的「如果」时，我们得到的，也不仅仅是一张高清的复原图。


举例来说，如果圆明园没有被毁，它在万籁俱寂的夜晚，或许会是这样一番景象吧？

这个方法论，更像是一篇严谨的[color=inherit !important]笔记，一次与历史的[color=inherit !important]深度对话…
也是我们这一代人，为文化传承，尽的[color=inherit !important]一份心力。


这条路，我们才刚刚开始。




P.S. 这次复原，除了方法论，在工具选择（比如为何主要使用可控性更强的模型，而非Midjourney）上也有很多细节。
你对这部分感兴趣吗？
或者，你最希望看到我用这套方法，去复原哪个你心中的历史遗憾？
在评论区告诉我，或许就是我下一个挑战的目标。


如果你也想体验可控生成，推荐你使用 Lovart ，这是我用过最顺手的 AI 生图软件了，免费给他们打个广告。


[color=#245BDB !important]关于我

[color=#8F959E !important]我是洛小山，一个在 AI 浪潮中不断思考和实践的大厂产品总监。
[color=#8F959E !important]我不追热点，只分享那些能真正改变我们工作模式的观察和工具。
[color=#8F959E !important]关注我，我们一起进化。
[color=#8F959E !important]

本文知识产权归洛小山所有。
未经授权，禁止抓取本文内容，用于模型训练以及二次创作等用途。

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