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照片后期 ， 向來是橫亙在普通人與「大片」之間的一道坎 。
專業人士為此耗費心力 ， 將拍攝后的數小時投入到電腦屏幕前 ， 與各種曲線和圖層搏斗；普通愛好者更是 常常因為摸不透 Photoshop 和 Lightroom 里那些天書般的工具而望而卻步 。
我們似乎都默認 ， 一張出彩的照片 ， 必然需要高超的后期技術 。
不過 ， 前兩天登上熱搜的「豆包修圖」讓我眼前一亮 。
在 AI 大行其道的當下 ， 修圖這件事或許真的可以變得無比輕松：你只需要用一句話交代你的想法 ， AI 就能幫你 P 出一張心儀的大片 。
對 AI 來說 ， 題材不再是難事兒攝影作為一門古老的藝術 ， 早已分化出人像、風光、美食等諸多門派 。
過去 ， 每個門派都有自己秘不外傳的后期心法 ， 而現在 ， AI 就像一位打通了所有門派經脈的武林高手 ， 用一套大力出奇跡的算法 ， 通吃各種題材 。
風光攝影師常常為了等待一個完美的天氣和光線而起早貪黑 。
可如果運氣不好 ， 拍到一張天空慘白的照片 ， 后期處理起來就相當麻煩——需要創建復雜的蒙版 ， 把天空和地面分開 ， 單獨進行調整 。
但有了AI ， 這一切變得像點外賣一樣簡單 。
我將一張照片分別用 Photoshop 和豆包進行處理 ， 照片拍攝于入夜前 ， 但厚重的云層擋住了壯觀的落日 ， 同時也大幅度壓低了畫面的亮度 ， 觀感暗沉 。
修圖的目的是替換掉原本不夠漂亮的天空 ， 你能一眼分辨出哪張是 AI 修的 ， 哪張是我手動修的嗎？
揭曉答案——左邊是我在不到五分鐘內用 Photoshop 手動處理的結果 ， 右邊則是豆包在幾十秒內生成的版本 。
乍一看兩者效果相近 ， 但作為親手操作過兩個版本的我來說 ， 這其中的差別一目了然 。
按照傳統的修圖流程 ， 我需要手動精細摳出天空 ， 保留地面樹枝的細節；接著再尋找合適的晚霞素材替換原本厚重的云層 ， 并統一天空與地面的色調與亮度 ， 以保證整張圖的色彩和諧 。
而在豆包中 ， 我只需要一句話提示 ， 就能直接生成這樣一張幾乎完成度極高的圖片 。
原本復雜的操作 ， 對 AI 一句話的事兒
放大查看細節后 ， 盡管在極限放大下 ， AI 圖像的畫質略遜于手動處理版本 ， 但豆包依然保留了樹林與天空交界處的細節 ， 地面亮度與色溫也同步優化 ， 整體畫面協調自然 ， 展現出相當成熟的修圖邏輯 。
豆包處理的天地交界 ， 比我兩分鐘處理出來的更精細
日常風景照片的另一個難題 ， 則是茫茫多的路人 。
按照傳統方法 ， 你需要先將照片導入 Photoshop ， 用污點修復畫筆或仿制圖章工具 ， 放大到 300% 進行精細處理 。
在涂抹路人的同時 ， 還得糾結到底是用內容識別還是近視匹配 ， 若是遇到復雜紋理 ， 還得手動創造紋理 ， 繁瑣至極 。
掌握這些工具 ， 是傳統后期的第一步
但對于 AI 來說 ， 這也不過是分分鐘的事——
在不到一分鐘的等待后 ， 我收到了處理完成的照片：不僅保留了原圖的色調與畫質 ， 還精準去除了所有路人 。
尤其令人稱贊的是 ， AI 在清除人物的同時 ， 還細致地保留了右側江岸巖石的陰影細節 ， 沒有出現常見的粗糙涂抹痕跡 ， 整體效果令人非常滿意 。
使用 ChatGPT 去除路人
光影重塑是風光攝影進階的修圖技巧 ， 指的是攝影師在后期處理中 ， 根據照片的不同表現 ， 運用蒙版、畫筆等工具 ， 精細調整局部畫面 。 通過順應直覺和邏輯的方式 ， 重構整體光線效果 ， 營造明暗對比 ， 從而突出主體 ， 渲染氛圍 ， 提升照片的視覺沖擊力 。
停！
我知道 ， 這么一大串講完 ， 你已經迷糊了 ， 簡而言之 ， 光影重塑就是根據個人審美與技術 ， 調整出更具沖擊力和邏輯感的照片 。
過去 ， 要做到這一點 ， 不僅需要熟練掌握 Photoshop 的各種工具 ， 還需要對光線有一定的理解和控制能力 ， 以及出色的審美 ， 才能做出既不夸張又恰到好處的光影效果 。
相信我 ， 你不會想學這套流程的
而現在 ， 交給 AI 也就是一句話的事兒——
在簡單交流后 ， AI 為這張照片按照風光攝影的修圖思路進行處理 ， 給畫面添加了遮蓋無用細節的平流霧 ， 讓其覆蓋較低的樓房 ， 營造出朦朧氛圍；
同時進行光影重塑 ， 從畫面原本的光影邏輯出發 ， 加強了陽光在建筑面上的反射效果 ， 使畫面光影合理、有層次感 ， 突出了東方明珠的主體性 。
使用 ChatGPT 光影重塑
同樣的方法 ， 我們也可以挪用到相冊中另一個不能忽視的大種類上——寵物和人像 。
這里指的不是磨皮、面部重塑等因人而異的主觀調整 ， 而是 AI 可以按照一定的邏輯幫你潤色畫面的光影 ， 營造特別的氛圍 ， 以達到手機無法直出的質感 。
除了光線調整 ， 在這類照片中 ， 用 AI 添加道具 ， 營造特殊的氛圍 ， 也是另一種玩法 。
就像前面的一句換天一樣 ， 你可以用一句指令讓 AI 為畫面中添加一些符合環境的元素 ， 比如漫天飄散而下的黃葉 ， 或是從窗臺傾瀉而入的陽光 。
再將腦洞打開一些 ， 如果遇上不滿意的天氣 ， 你可以讓 AI 換一下天空 ， 順帶注意處理好人物的光線 ， 得到一張毫不違和的照片 。
雪景也是不錯的選擇
風景和人物寵物解決了 ， 還有一個重要的題材不能忘記——美食 。
如果按照傳統方法 ， 攝影師需要精確校準白平衡 ， 防止任何偏色都會讓食物看起來不新鮮 。
進入后期 ， 還要小心地提高清晰度 ， 但又不能過頭 ， 否則食物會顯得干癟 ， 毫無食欲；接著還要利用色調曲線和 HSL（色相、飽和度、明度）滑塊 ， 精確地調整每一種顏色的表現 ， 讓色澤更誘人 。
在這方面 ， AI 也可以幫上大忙 。
潤色后的照片層次更為分明——冷吃兔與雞肉裹滿紅亮油潤的醬汁 ， 表面鋪滿鮮紅辣椒段 ， 點綴其間的金黃花生米酥脆誘人 ， 視覺與味覺的沖擊感撲面而來 ， 瞬間喚起食欲 。
可以說 ， 在 AI 的幫助下 ， 你已經跨過了曾經逾越在普通人與大片之間的那道高墻 ， 擁有了「言出法隨」般的修圖能力 。
但魔法并非總能隨心所欲 ， 想要精準地實現心中所想 ， 「咒語」是關鍵 。
對 AI 講話 ， 有些訣竅要注意用 AI 修圖看起來很新鮮 ， 但背后其實就是我們熟悉的文生圖的進階應用 。
顧名思義 ， AI 從我們這里獲取一段描述 ， 并從中理解我們的意圖 ， 最后生成出符合它理解的圖片 。
這里的難點在于 ， 什么樣的話是 AI 容易理解的呢？
我準備了一張想要處理的照片 ， 以豆包為例 ， 嘗試不同提示詞的效果 。
第一次 ， 如果我簡單描述：
將這張照片 P 好看 。
此時 ， AI 對照片進行了一定的基礎處理 ， 我們可以明顯看到畫面對比變得更強了 ， 顏色也更加濃郁 ， 但我對這樣的處理并不算滿意——
這張照片拍攝于傍晚 ， 最大的問題在于畫面不夠通透 ， 層次也不夠豐富 ， 相比提升對比度和飽和度 ， 我其實更希望從整體風格上進行調整 。
回頭看我的提示詞 ， 只有一句模糊的「好看」 ， 但「好看」本是一個極其主觀的感受 ， AI 無法隔著屏幕感知使用者的審美偏好 ， 只能依靠預設的主流美學風格幫忙處理圖片 ， 最后就得到了一張「飽和度戰士」 。
但如果將描述改為：
將這張照片的拍攝時間改為藍調 。
有了更明確、客觀的描述 ， AI 生成的圖像也明顯更符合需求 ， 在觀感自然的基礎上 ， 藍調更突出了 ， 畫面的冷暖對比也更為強烈 ， 但這樣還不夠——
單一維度描述的咒語還不夠精準 ， AI 可能會出錯 ， 同時由于日落與城市開燈之間有時差 ， 所以拍攝時城市還沒有亮起燈光 ， 照片本身并沒有體現出城市的繁華 ， 這比較遺憾 。
想要這張照片更好看 ， 我們可以為 AI 準備一個更全面的建議 。
所以 ， 我們進一步將描述擴充為：
將這張照片的拍攝時間改為藍調 ， 為畫面中的建筑物添加一些符合邏輯的燈光 ， 遠處高大的建筑可以添加示廓燈 ， 為畫面打造內透效果 ， 注意燈光的合理性 。
從更多角度描述我們意圖的提示詞 ， 得到了非常不錯的效果 ， AI 在凸顯藍調的同時 ， 順利為圖片中的建筑物添加符合邏輯的燈光 ， 打造出一張富有層次感的城市夜景照片 。
到了這里 ， 我們可以總結出一套方法論 ， 來為 AI 提供精準的描述 ， 以盡量準確的方式傳達我們的意圖——
「主體 + 時間/環境 + 光線/色調 + 風格/情緒 + 特殊效果 + 細節約束」
公式由六個部分組成 ， 六個部分分別代表了一張照片的各個維度：
主體：你希望 AI 處理的核心對象 ， 如：這張人像照片、這張城市夜景 時間/環境：希望照片呈現的時間或自然條件 ， 如：傍晚、藍調、清晨、下雪天 光線/色調：想要強化或改變的視覺氛圍 ， 如：暖色調、冷光、日落光影、通透感 風格/情緒：照片整體想傳達的感覺或調性 ， 如：繁華都市、靜謐夜景 特殊效果：希望額外添加或修飾的視覺元素 ， 如：添加建筑燈光、水面倒影、天空星星 細節約束：對 AI 輸出的合理性、真實性的補充要求 ， 如：燈光符合建筑邏輯、注意真實透視、避免過度磨皮按照這個公式 ， 我們可以最大程度地掌控照片中的各個元素 ， 越全面 ， AI 能理解就越精準 。
依舊是這張照片 ， 我們用這條公式的方法來撰寫提示詞 ， 試試 AI 能不能給我們提供另一種風格的照片：
這張照片（主體）改為雨天拍攝 ， 此時正值入夜前的傍晚（時間） ， 為畫面添加一定的霧氣 ， 雨水與霧氣被建筑燈光打亮 ， 在空中連成絲線 ， 霧氣可以蓋住部份建筑（特殊效果） ， 同時按照邏輯重塑光影（光線） ， 注意不要改動刪減照片中已有的建筑和元素（細節約束） 。
霧氣自然、影調和諧 ， 積雨的屋頂還有符合邏輯的光線反射 ， 這張照片的確出乎意料——
以往需要繁雜后期才能實現的效果 ， 現在不到 30 秒就能輕松獲得 。
需要一提的是 ， 在我試過的幾十張照片中 ， 修圖效果最強的是豆包 ， 其次是 ChatGPT ， 文中總結出的提示詞公式 ， 在這兩個 AI 上都能取得相當不錯的效果；
而 Gemini、Qwen 等 AI 工具則更傾向于重繪 ， 照片改動痕跡較重 ， 相較之下更推薦前兩者進行精修潤色 。
玩到這里 ， 我一邊感嘆 AI 的確強大——不需要任何修圖基礎 ， 只需要提供完整的想法 ， 就可以得到一張處理得八九不離十的照片；
但另一方面 ， 一個有些老生常談 ， 但的確沒辦法忽視的矛盾 ， 開始拷打我的內心 。
照片的「真實」 ， 到底在哪里？在 AI 技術的加持下 ， 我們的創作和表達變得前所未有的自由和豐富 。
修圖不再是專業人士的專利 ， 普通人也可以輕松地通過 AI 實現照片的修飾與再創作 。
不過 ， 當我們沉浸在用 AI 把自家貓咪 P 成宇航員的樂趣中時 ， 一個糾葛已久的矛盾 ， 也隨著而來：
在一些人眼里 ， AI 修圖讓照片背離了現實 ， 變得虛假；而另一部分人認為 ， 這只是自娛自樂 ， 何必用如此嚴格的要求去度量一張照片 。
在技術交替的時期 ， 類似這樣的理念之爭并不稀奇 ， 甚至已經有了愈演愈烈之勢 。
德國攝影師 Boris Eldagsen 在用一張 AI 生成的圖片贏得索尼世界攝影獎后 ， 主動拒絕領獎 ， 并公開了圖片的 AI 身份 。
在世界級的專業攝影比賽上整這種活兒 ， 并不是一個玩笑——他想以此引發人們的討論 ， 并強調我們必須區分用光寫作（攝影）和用提示詞寫作（AI 生成） ， 以保護照片的公信力 。
贏得索尼世界攝影獎的 AI 作品《假記憶：電工》 ， 由 DALL-E 2 生成
不過 ， 這場關于真實的辯論 ， 或許從一開始就混淆了兩個不同層面的問題 ， 我們必須區分兩種不同的語境：一種是「公共領域的真實」 ， 另一種是「個人表達的真實」 。
對于法庭上的證據 ， 或是《紐約時報》的頭版照片 ， 客觀、可驗證的真實性是其生命線 ， 一張照片的來源——由誰、在何時、何地、為何拍攝——是判斷其價值的根本標準 。
在這種語境下 ， 任何未經聲明的修改都可能構成欺騙 。
能將特朗普 AI 成貓貓嗎？恐怕改不得
但對于你的朋友圈來說 ， 真實的含義則完全不同 。
在數字世界的私人領地里 ， 我們追求的往往是一種情緒的真實、一個笑話的真實或一種審美的真實 。
是的 ， 當看到一張貓貓正在幫忙做飯的圖片時 ， 我們不會感覺自己被欺騙了 ， 只會被逗樂 。
我給爸媽說貓貓給我養老 ， 我爸媽也不會和我急眼
這里的真實無關乎事實 ， 而關乎表達 。
這或許才是普通人擁抱 AI 修圖的真正原因——在個人表達的領域里 ， 意圖是事實更重要的準繩 。
一位新聞記者的意圖是見證 ， 他有責任盡可能忠實地記錄事件；而一個普通人的意圖是表達 ， 他有權利通過各種方式來傳達自己的情感和創意 。
【實測豆包一鍵修圖，拍照小白有救了｜附修圖指令】所以回到最初的問題 ， 去吧 ， 大膽地讓赤道下雪 ， 讓貓咪登月 。
在這個 AI 的時代 ， 在你的私人世界里 ， 想象力是唯一的邊界 。
周奕旨 (zhouyizhi)
讓我有個美滿旅程
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