數(shù)字濾鏡：視覺風(fēng)格的算法化及其后果

秦蘭珺

自Instagram（簡稱Ins）將濾鏡與移動圖像社交結(jié)合并大獲成功以來，濾鏡幾乎成為攝影攝像類app的標(biāo)配。比起光學(xué)濾鏡，數(shù)字濾鏡以更多的風(fēng)格形態(tài)、更低的使用門檻、更顯著的社交意義，更深地融入人們的日常影像乃至生活，以至于今天“XX濾鏡”（比如“偶像濾鏡”“情人濾鏡”）幾乎已經(jīng)替代了“情人眼里出西施”“有色眼鏡”之類的老說法，成為當(dāng)下以某種風(fēng)格化的方式觀看和展現(xiàn)世界的隱喻?！盀V鏡”作為在前數(shù)字時代誕生的一類攝影專業(yè)器材的統(tǒng)稱，終于在數(shù)字時代進(jìn)入了人們的日常生活和語言。

技術(shù)詞匯進(jìn)入日常語言，只是技術(shù)深刻影響日常生活的一個征候。比起語言，我們更關(guān)注的是，深入大眾日常生活的數(shù)字濾鏡對于我們的文化究竟意味著什么？為此，本文將數(shù)字濾鏡放到視覺風(fēng)格的問題域中進(jìn)行考察，去探究“何為風(fēng)格，風(fēng)格緣何”這一問題。風(fēng)格問題是中西藝術(shù)理論、尤其是視覺藝術(shù)理論的元問題。我們將看到，數(shù)字濾鏡雖是新事物，但它以視覺風(fēng)格的算法化為基礎(chǔ)，以算法化的風(fēng)格與視覺素材的合成為應(yīng)用，以多元風(fēng)格的低門檻套用為優(yōu)勢，事實上建立在視覺風(fēng)格問題于數(shù)字時代的新發(fā)展之上。因而，“視覺風(fēng)格的算法化”可以成為我們從視覺傳統(tǒng)的角度理解數(shù)字濾鏡及其文化意義的切入點。首先，本文將對濾鏡從光學(xué)到數(shù)字時代的發(fā)展做一個簡短梳理，考察媒介變革給濾鏡帶來了哪些核心變化；接著，本文將分別討論藝術(shù)濾鏡和美顏濾鏡這兩類當(dāng)下最流行的數(shù)字濾鏡，重點分析它們已經(jīng)和可能對我們的視覺文化、尤其是風(fēng)格產(chǎn)生哪些影響；最后，本文希望把討論延伸到一個更大的問題：算法合成時代的審美范式。在未來，算法或許將借助數(shù)字濾鏡、可穿戴設(shè)備、智能器官等內(nèi)嵌在我們生活和身體中的工具，成為塑造我們感知范式的重要力量，而我們對數(shù)字濾鏡的先期考察，或許能夠揭開那個時代的冰山一角。

一、從光學(xué)濾鏡到數(shù)字濾鏡：生成濾鏡的“元濾鏡”及其日常應(yīng)用

一般認(rèn)為，攝影的首要功能是忠實記錄，但出于表達(dá)的需要，我們有時希望照片在忠實記錄之外，也能夠更加具有藝術(shù)效果。光學(xué)濾鏡可以在一定范圍內(nèi)改變影像的幾何或光學(xué)屬性，為原本平淡無奇的影像增加特殊的視覺風(fēng)格。各色濾鏡①及其組合，可以將鏡頭前單一的景象呈現(xiàn)為風(fēng)格多樣的影像，從而為攝影提供更豐富的藝術(shù)表達(dá)手段。濾鏡為何能改變影像的風(fēng)格？我們知道，絕大部分濾鏡的工作原理是改變光波成分的比例②，這種通過“濾波”改變媒介對象的做法，大大增加了對象的可變性，更在一定時期里成為人類改變媒介對象的核心手段。對此，新媒體藝術(shù)理論家列夫·馬諾維奇在《新媒體的語言》一書中以電波為例寫道：

所有19、20世紀(jì)的電子媒介技術(shù)都須借助各種濾波裝置調(diào)節(jié)信號……現(xiàn)在看來，電器技術(shù)實現(xiàn)的從物質(zhì)對象到電子信號這一變化，已在觀念上為后來的數(shù)字媒介做好了鋪墊。因為與物質(zhì)媒介的恒定性比起來，我們可以用各種濾波裝置即時改變信號狀態(tài)。同時，比起手動改變一個實體物質(zhì)，信號調(diào)節(jié)幾乎可以一下就完成……與物質(zhì)對象相比，模擬信號的性質(zhì)本身決定了該媒介更加可變，而這種可變性（mutability）離新媒介的“多變性”（variability）僅一步之遙……當(dāng)我們從模擬媒介發(fā)展到數(shù)字媒介，可變的范圍大大增加了。這首先因為數(shù)字媒介將硬件和軟件分開，其次因為對象被數(shù)字表征，成為了可被軟件修改的數(shù)據(jù)。一句話，媒介在“軟”這個隱喻的各種意義上變得更“軟”了。③

如何理解馬諾維奇的這個判斷？我們還是要回到光波的濾波問題。光學(xué)濾鏡雖能為影像帶來多種風(fēng)格，但可供它作用的光學(xué)性質(zhì)畢竟有限，對光學(xué)性質(zhì)的改變范圍也有限。數(shù)字濾鏡則能借助各種圖形學(xué)算法，大大拓展視覺風(fēng)格的可能。絕大多數(shù)的數(shù)字圖像的本質(zhì)是像素數(shù)據(jù)。讓圖像呈現(xiàn)各種狀態(tài)，就是對像素數(shù)據(jù)進(jìn)行各種運算。理論上，運算方式無窮，圖像的可變狀態(tài)也無窮。因此，數(shù)字濾鏡在風(fēng)格上呈現(xiàn)出遠(yuǎn)超光學(xué)濾鏡的可能。對此，我們不妨以Photoshop為例進(jìn)行說明。通過調(diào)節(jié)圖像亮度、對比度、飽和度、色相等數(shù)值，Photoshop幾乎可以模擬所有光學(xué)濾鏡效果，但這僅是其基礎(chǔ)功能。如果我們打開軟件的內(nèi)嵌濾鏡，不僅能看到水彩、木刻、油畫等藝術(shù)風(fēng)格濾鏡（它們模擬的是各種繪畫媒介風(fēng)格），也能看到風(fēng)、波浪、水紋等自然風(fēng)格濾鏡（它們模擬的是各種自然視覺風(fēng)格）。除了模擬已存在的風(fēng)格，數(shù)字濾鏡還能生成僅在數(shù)字媒介中可能存在的風(fēng)格。比如，當(dāng)“波浪”濾鏡算法的正弦函數(shù)生成器參數(shù)被設(shè)定在某個特定范圍時，合成圖像較能模擬自然界中的波浪風(fēng)格，但當(dāng)該參數(shù)被調(diào)高到一定程度時，圖像就不再是對自然的模擬，而呈現(xiàn)出一種由算法構(gòu)造的數(shù)字美學(xué)風(fēng)格④?？梢?，數(shù)字濾鏡不僅能模擬已存在的視覺風(fēng)格，也能生產(chǎn)尚未存在的視覺風(fēng)格。換言之，數(shù)字濾鏡本質(zhì)上并非某種特定的濾鏡，而是一種能夠生成濾鏡的元-濾鏡，即一種風(fēng)格生成器。這一結(jié)論無疑呼應(yīng)著計算機(jī)科學(xué)家艾倫·凱（Alan Kay）對作為媒介的計算機(jī)的最初定義：

它（計算機(jī)——引者注）是一種媒介，可以動態(tài)模擬其他任何媒介的細(xì)節(jié)，包括那些不可能在物理意義上存在的媒介……它是一種元媒介，因此擁有表征和表達(dá)的自由，這種自由前無古人，有待探索。⑤

也就是說，新媒介首先是一種可以模擬任何媒介的元媒介，因此，建立在元媒介之上的數(shù)字濾鏡在原理上是可以模擬任何視覺風(fēng)格的元濾鏡。這里的視覺風(fēng)格不僅包括光學(xué)規(guī)律作用下的攝影風(fēng)格，還包括自然視覺風(fēng)格、造型藝術(shù)風(fēng)格以及只有借助數(shù)學(xué)構(gòu)造才能生成的視覺風(fēng)格。這既意味著視覺風(fēng)格的范圍顯著拓展，也意味著更換風(fēng)格的成本大大降低。在繪畫中，換風(fēng)格幾乎意味著換作品；在攝影中，換風(fēng)格可以靠換濾鏡；而在數(shù)字圖像中，換風(fēng)格不過意味著調(diào)用另一種圖形算法，需要的只是發(fā)明符合各種需要的風(fēng)格算法并供使用者調(diào)用。

正因如此，才有了各式專注于濾鏡開發(fā)的攝影攝像類app。我們以濾鏡視覺風(fēng)格的拓展為線索梳理其發(fā)展歷程。2007年，第一代蘋果手機(jī)發(fā)布，攝影開始進(jìn)一步融入日常生活。2009年，第一代數(shù)字濾鏡應(yīng)用Hypstamatic（簡稱Hyp）上線，作為復(fù)古類數(shù)字濾鏡的代表，它使人們可以在拍照前選擇和組合各種鏡頭、膠卷和閃光燈算法，為數(shù)字?jǐn)z影賦予各種膠片相機(jī)的影像風(fēng)格。不難看出，盡管依托數(shù)字技術(shù)，但Hyp在各個方面——無論是其先選擇器材、后拍照的操作邏輯，鏡頭、膠卷、閃光燈共同作用下的風(fēng)格生成邏輯，還是復(fù)古視覺風(fēng)格本身——都在模擬膠片攝影。第二代數(shù)字濾鏡的代表性應(yīng)用是2012年發(fā)布的Ins，最初上線時它只是個圖像分享平臺，后來受Hyp啟發(fā)加入濾鏡，濾鏡也自此進(jìn)入了社交網(wǎng)絡(luò)時代。在圖像社交語境下，人們更希望照片獲得好評和關(guān)注，這提升了濾鏡的使用需求；而濾鏡與社交的結(jié)合，也推動了照片風(fēng)格的流行化與時尚化。

相比于Hyp，Ins濾鏡已完全擺脫膠片時代的窠臼。在生成機(jī)制上，在Hyp中模擬復(fù)雜“器材”組合所產(chǎn)生的視覺效果，在Ins中由唯一的濾鏡完成，大大簡化了操作流程；Ins先拍照、后加濾鏡的影像生成方式也更符合數(shù)字時代的內(nèi)容生產(chǎn)邏輯。更重要的是，Ins濾鏡的風(fēng)格涵蓋范圍已超出單純的攝影器材和技術(shù)風(fēng)格，拓展到攝影師的個人風(fēng)格。比如，早期最受歡迎的Amaro、Hudson、Sutro、Spectra濾鏡，模擬的就是攝影家科爾·萊斯（Cole Rise）的后期攝影風(fēng)格，Hudson濾鏡的獨特紋理甚至就來自萊斯家廚房的黑板。但當(dāng)這些極具個體性的視覺風(fēng)格被算法編碼，就成了可被“一鍵調(diào)用”的公共視覺風(fēng)格，萊斯家的黑板紋理也就這樣出現(xiàn)在所有使用Hudson濾鏡的照片中，在全世界流傳⑥。

第三代數(shù)字濾鏡是藝術(shù)濾鏡，其代表是2016年6月上線的Prisma。所謂“藝術(shù)濾鏡”，是指算法可模擬的視覺風(fēng)格已不限于攝影藝術(shù)，而是擴(kuò)展到以繪畫為代表的視覺藝術(shù)，并且這里的“繪畫風(fēng)格”不是指水彩、油畫之類的寬泛范疇，而是指印象主義等具體流派、甚至莫奈等具體畫家的風(fēng)格。藝術(shù)濾鏡試圖把藝術(shù)史上的各種風(fēng)格遺產(chǎn)遷移到普通照片上，讓照片在一定程度上呈現(xiàn)出繪畫風(fēng)格的特征。因而，藝術(shù)濾鏡也常被認(rèn)為是數(shù)字時代的“造畫”濾鏡，它提供了遠(yuǎn)超攝影風(fēng)格的可能性。

不難看出，數(shù)字濾鏡的發(fā)展是一個跳出光學(xué)框架、逐漸發(fā)揮新媒介特性的過程，其表現(xiàn)為：風(fēng)格不斷拓展，從模擬膠片風(fēng)格到遷移繪畫風(fēng)格，擴(kuò)大了算法化的風(fēng)格邊界；操作漸趨簡化，從多重疊加到“一鍵生成”，降低了風(fēng)格的套用門檻；應(yīng)用場景更加豐富，從單純的攝影工具到內(nèi)嵌于社交應(yīng)用的功能，發(fā)掘了濾鏡的社交內(nèi)涵。就這樣，數(shù)字濾鏡成為深入我們?nèi)粘Ｉ畹拿浇檐浖?，那么，這對于我們的文化意味著什么呢？它讓多樣的人類視覺風(fēng)格遺產(chǎn)走入大眾文化的同時，是否悄然改變了這些遺產(chǎn)的內(nèi)核？它如何在潛移默化中影響我們觀看和呈現(xiàn)的方式，告訴我們什么樣的呈現(xiàn)更受歡迎？最終，它又如何借助視覺風(fēng)格與生物模式的結(jié)合，讓某些流行的視覺風(fēng)格成為塑造人乃至實在世界的力量？

二、視覺風(fēng)格的數(shù)字模擬及其后果：以藝術(shù)濾鏡為例

什么是風(fēng)格？風(fēng)格從何而來？這是激發(fā)并貫穿貢布里希《藝術(shù)與錯覺》的核心問題。有意味的是，在對該問題的回答中，貢布里希最欣賞的洞見竟來自一位業(yè)余愛好者——溫斯頓·丘吉爾：

對這個問題的本質(zhì)，專業(yè)評論家誰也不如一個以繪畫遣興的著名業(yè)余藝術(shù)家看得更清楚。但是，那絕不是一個普通的業(yè)余愛好者，而是溫斯頓·丘吉爾爵士：“如果某個真正的權(quán)威認(rèn)真探究記憶在繪畫中所起的作用，那會是非常有趣的。我們首先專心致志地注視著所畫的對象，轉(zhuǎn)而注視著調(diào)色板，然后再注視著畫布。畫布所接受到的信息往往是幾秒鐘以前從自然對象發(fā)出的。但是它在途中（en route）經(jīng)過了一個郵局，它是用代碼（code）傳遞的。它已從光線轉(zhuǎn)化為顏色。它傳給畫布的是一種密碼（cryptogram），直到它跟畫布上其他各種東西的關(guān)系完全得當(dāng)時，這種密碼才能被譯解，意義才能彰明，也才能反過來再從單純的顏料翻譯成光線。不過這時候的光線已不再是自然之光，而是藝術(shù)之光了?！雹?/p>

貢布里希認(rèn)為，只有對丘吉爾所說的那種“代碼傳遞”（transmission in code）所知更多之后，才能處理藝術(shù)風(fēng)格問題。丘吉爾將繪畫風(fēng)格理解為一種畫家加諸自然景象的“代碼”，正是這種關(guān)于風(fēng)格的“跨界”隱喻，給了貢布里希很大啟發(fā)。他后來甚至以抽繡為例，用網(wǎng)狀組織的“滿”“空”詮釋代碼化的視覺風(fēng)格，而其他美術(shù)風(fēng)格似乎只不過比空/滿這種直接映射計算機(jī)底層邏輯（開/關(guān)，0/1）的代碼更復(fù)雜而已⑧。

有趣的是，在丘吉爾以“加密自然”的方式理解藝術(shù)風(fēng)格的同一時代，圖靈在密碼學(xué)的理論和實踐中提出了開啟人類計算機(jī)科學(xué)的圖靈機(jī)。在作為該科學(xué)分支的計算機(jī)圖形學(xué)中，為圖像增加風(fēng)格已不僅是在隱喻義上、更是在字面義上對像素矩陣進(jìn)行特定運算。必須強(qiáng)調(diào)的是，這一“代碼”從隱喻義到字面義的轉(zhuǎn)變背后，風(fēng)格，以及關(guān)乎風(fēng)格的一系列問題，已發(fā)生根本重構(gòu)。如何理解這一判斷？不難看出，丘吉爾的風(fēng)格“代碼”盡管使用了技術(shù)隱喻，但說的其實是藝術(shù)家的內(nèi)在藝術(shù)變換，它往往與畫家的個體性情、創(chuàng)作狀態(tài)、生活世界和文化習(xí)性密不可分。有趣的是，丘吉爾把這種變換機(jī)制稱為“記憶”，強(qiáng)調(diào)的無疑是一種風(fēng)格的內(nèi)在形成機(jī)制，與畫家的“內(nèi)在時間”密不可分；而當(dāng)我們在字面義上使用風(fēng)格“代碼”，風(fēng)格就成為一種對像素矩陣進(jìn)行計算變換而產(chǎn)生的視覺效果。也就是說，當(dāng)“代碼”從丘吉爾的隱喻義搖身一變，成為計算機(jī)圖形學(xué)的字面義時，視覺風(fēng)格的問題域也發(fā)生了重構(gòu)——如果前者討論的是帶著人類意向和習(xí)性的風(fēng)格的內(nèi)在生成機(jī)制，那么，后者依靠的則是基于數(shù)理分析和建模的外在模仿機(jī)制；前者的風(fēng)格是從生命的內(nèi)在時間中“生長”出來的，后者則是依靠超脫于時間的數(shù)理邏輯模擬出來的，即使兩者在未來能產(chǎn)生令人難以分辨的效果，它們在原理上也有著完全不同的生成材料和生成機(jī)制。

讓我們再次回到視覺風(fēng)格的算法化問題。在很長一段時間內(nèi)，這個字面義上的視覺風(fēng)格代碼必須由人類親自書寫，這意味著首先要對目標(biāo)圖像的風(fēng)格進(jìn)行人工分析，再為其建立數(shù)學(xué)或統(tǒng)計模型。每個程序只能解決一種風(fēng)格的生成問題，不僅耗時耗力，應(yīng)用場景也不多，因此一直以來影響不大。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)走向成熟，風(fēng)格分析的工作逐漸交給計算機(jī)。尤其是，自2015年開始，《藝術(shù)風(fēng)格的神經(jīng)算法》等一系列論文發(fā)表，將在人臉、物品、筆跡識別等領(lǐng)域已十分成熟的模式學(xué)習(xí)方法遷移到圖像領(lǐng)域，解決了藝術(shù)風(fēng)格的深度學(xué)習(xí)和快速遷移問題，從此，為風(fēng)格建模的工作就可以交給機(jī)器學(xué)習(xí)了⑨。隨之而來的是風(fēng)格遷移范圍的快速拓展和效率的大幅提高，這無疑為藝術(shù)濾鏡的出現(xiàn)打下了理論基礎(chǔ)。2016年，第一個藝術(shù)風(fēng)格遷移的大眾級應(yīng)用Prisma上線，實現(xiàn)了大師名作風(fēng)格向普通攝影作品的遷移，在未經(jīng)宣傳的情況下迅速成為“爆款”，并入選了谷歌和蘋果的“2016年度應(yīng)用”。

不難理解，“讓你的照片成為藝術(shù)品”這種訴求是Prisma之類的藝術(shù)濾鏡走紅背后的原因。本雅明曾圍繞“攝影作為藝術(shù)”和“藝術(shù)作為攝影”來討論攝影和藝術(shù)的關(guān)系⑩，他恐怕未曾想到，在近百年后，攝影和藝術(shù)竟以“攝影內(nèi)容+藝術(shù)風(fēng)格”這樣的合成關(guān)系出現(xiàn)。在機(jī)械復(fù)制時代，攝影僅解決了圖像內(nèi)容的快速生成和大眾化問題；在數(shù)字合成時代，算法進(jìn)一步解決了圖像風(fēng)格的快速遷移和大眾化問題。在藝術(shù)的“光暈”更加稀釋的同時，科技卻帶給我們更多的震驚。曾經(jīng)，我們學(xué)習(xí)一種風(fēng)格，需要對其進(jìn)行日復(fù)一日的觀察、摹寫，了解它所屬或與之對話的藝術(shù)傳統(tǒng)，以及它所處或回應(yīng)的時代氛圍，了解創(chuàng)造它的畫家的個體意圖。然而，對于算法實現(xiàn)的風(fēng)格遷移來說這些都不重要，唯一需要的就是輸入提供風(fēng)格的圖像數(shù)據(jù)，等待機(jī)器在沒有人類監(jiān)督的情況下自主學(xué)習(xí)。中西古今的視覺藝術(shù)風(fēng)格就這樣以抽離其文化語境、剝離其生長土壤的方式，進(jìn)入了數(shù)字合成時代的風(fēng)格庫，也正因為它們失去了時空縱深感和生命血肉感，才有可能構(gòu)成供人隨時隨地調(diào)用的風(fēng)格素材。藝術(shù)濾鏡不僅讓藝術(shù)作品、也讓隱藏著其造型密碼的藝術(shù)風(fēng)格，第一次以如此“親民”的方式走入大眾日常生活，讓各種此前較少進(jìn)入大眾視野的藝術(shù)風(fēng)格以數(shù)字時代的方式與人們的日常生活相遇。同時，大眾那往往平庸的照片，也貌似通過人類藝術(shù)遺產(chǎn)的“加持”，綻放出多元的“藝術(shù)之光”。

但是，一切真如表面呈現(xiàn)的這樣五光十色嗎？細(xì)究之下會發(fā)現(xiàn)并非如此。為了說明其中的問題，我們不妨回到風(fēng)格遷移的實現(xiàn)思路?！端囆g(shù)風(fēng)格的神經(jīng)算法》一文的作者認(rèn)為：

該系統(tǒng)借助神經(jīng)表征，可以對任意圖像的內(nèi)容與風(fēng)格進(jìn)行分離與合成，為藝術(shù)性圖像的創(chuàng)作提供了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。?

也就是說，為了實現(xiàn)風(fēng)格遷移，風(fēng)格必須與其原始內(nèi)容分離，又需要與充當(dāng)其目標(biāo)內(nèi)容的任意作品合成，但問題恰恰出在這里。不難理解，作品的風(fēng)格和內(nèi)容很難分開，風(fēng)格如果被加在不適合的內(nèi)容上，其本身也會變味。比如以“隔江山色”著稱的倪瓚山水畫，構(gòu)圖在充當(dāng)風(fēng)格支撐點的同時，也充當(dāng)著內(nèi)容的組織原則，這樣的風(fēng)格其實很難與內(nèi)容分離，更難成為可以被加諸任何內(nèi)容的普世“濾鏡”。不難想象，如果一幅攝影作品的構(gòu)圖本身并非隔江山色，那么，僅對其顏色、筆觸、造型細(xì)節(jié)進(jìn)行“倪式調(diào)整”，是很難實現(xiàn)倪瓚山水風(fēng)格的真正遷移的。歸根結(jié)底，一種視覺風(fēng)格往往有最適宜承載它的內(nèi)容，而并非如藝術(shù)濾鏡展現(xiàn)的那樣，可以按照超脫于時空的數(shù)據(jù)庫邏輯，無差別地調(diào)用和生成。

比起遷移效果不好，更重要的是，在這個過程中所有視覺傳統(tǒng)都將被一種傳統(tǒng)中介，所有視覺風(fēng)格同時也將被該傳統(tǒng)所青睞的風(fēng)格改寫。這是因為絕大部分藝術(shù)濾鏡都被應(yīng)用于攝影作品，而攝影建立在透視法之上，透視法則建立在西方科學(xué)尤其是以幾何學(xué)為代表的思辨理性和以物理學(xué)（在這里是光學(xué)）為代表的實驗理性之上?。雖然透視法在文藝復(fù)興以來的一段時期里一度統(tǒng)治西方的視覺藝術(shù)實踐，但無論在西方藝術(shù)內(nèi)部（比如中世紀(jì)圣像畫、20世紀(jì)立體主義等），還是在其他藝術(shù)傳統(tǒng)中（比如古埃及壁畫、中國山水畫），始終存在各種異于或反對透視法的傳統(tǒng)。它們無法被透視法涵蓋，也無法被它解釋。如此才構(gòu)成了人類視覺文化遺產(chǎn)的多樣性，構(gòu)成了在結(jié)構(gòu)上存在根本差異的視覺風(fēng)格傳統(tǒng)。當(dāng)這些藝術(shù)傳統(tǒng)一概被“藝術(shù)濾鏡”中介，并最終以風(fēng)格算法的形式遷移至建立在透視法之上的攝影圖像上時，多樣的視覺藝術(shù)傳統(tǒng)就會成為這唯一的透視法傳統(tǒng)的修飾、變體和補(bǔ)充。

或許一些對藝術(shù)史缺少了解的人們相信，他們已借數(shù)字時代的“黑科技”進(jìn)行了涵蓋中西古今各種風(fēng)格的“造畫”實踐，但必須看到，在這個過程中，那些真正構(gòu)成風(fēng)格多樣性的核心信息很可能已悄然遺失，取而代之的是以透視法為唯一視覺生成機(jī)制的風(fēng)格母本及其各種變體。與此同時，不同視覺風(fēng)格所蘊(yùn)含的不同文明的觀看之道，在風(fēng)格遷移的過程中都難免成為“小孔成像”這一西方文明主導(dǎo)觀看方式的附庸。我們知道，內(nèi)容/風(fēng)格的二分法延續(xù)自西方質(zhì)料/形式二分的傳統(tǒng)，而透視法建立在西方科學(xué)理性之上，它們都是理性作用下的思維方法、觀看之道與表達(dá)方式。因而，被今天的藝術(shù)濾鏡中介的風(fēng)格雖是多元的，但這個中介本身意味著西方觀念傳統(tǒng)在人類視覺文化遺產(chǎn)中的擴(kuò)張，它帶來的是風(fēng)格在其深層視覺機(jī)制上的單一化，盡管這很容易被其表面上的“百花齊放”粉飾。

視覺風(fēng)格完成算法化的表征只是第一步，下一步則是借算法化生成的便捷和優(yōu)勢，構(gòu)建我們這個時代傳播視覺時尚、形塑觀看范式的重要技術(shù)、傳播和美學(xué)手段，下面將對此展開討論。

三、視覺風(fēng)格的時尚傳播及其后果：以美顏濾鏡為例

某一視覺風(fēng)格依靠同時代的視覺技術(shù)獲得較低門檻的傳播和生產(chǎn)，類似的現(xiàn)象并非到了算法合成時代才出現(xiàn)。比如，英國在18世紀(jì)十分流行以克勞德·洛蘭的風(fēng)景畫為范例的“如畫”（picturesque）觀念?，一種鑲嵌在黑色金屬薄片上的凸透鏡由此被發(fā)明出來，呈現(xiàn)在鏡中的景象往往很像克勞德的風(fēng)景畫風(fēng)格，因而這種器具又被稱作“克勞德鏡”?！翱藙诘络R”被用來輔助畫家或旅行中的紳士淑女在實在的自然風(fēng)景中發(fā)現(xiàn)克勞德式的“如畫”，因此常被視為濾鏡的前身。在促進(jìn)“如畫”傳播的同時，“克勞德鏡”也促使人們以“如畫”為范式，重新發(fā)現(xiàn)、理解甚至塑造英格蘭真實的田園景觀?。一種視覺風(fēng)格就這樣在其時代的影像技術(shù)的助推下，在圖像世界和實在世界中同時開疆拓土。

在以機(jī)械復(fù)制著稱的圖像工業(yè)時代，某種理想視覺風(fēng)格的傳播，借助以廣告和電視為代表的大眾傳媒變得更加迅速和廣泛。與此同時，專業(yè)視覺工作者制造的“高級”圖像，一度讓手拿傻瓜相機(jī)的愛好者難以望其項背，這種“求而不得”的狀態(tài)，直到以媒介民主化為特征的互聯(lián)網(wǎng)時代才有所改變。今天，各色濾鏡將復(fù)雜的影像技術(shù)封裝在程序模塊的“一鍵生成”中，大眾唯一需要了解的只是不同濾鏡適用的拍攝對象（如食物、風(fēng)景等）和風(fēng)格效果（如清新、懷舊等）。只要掌握其中門道，業(yè)余愛好者也能拍出看起來頗為專業(yè)的作品。我們或許還記得柯達(dá)膠卷的廣告語“你負(fù)責(zé)按快門，我們負(fù)責(zé)其他”，半個多世紀(jì)后，這個“其他”已遠(yuǎn)不能滿足用戶。今天，我們會借用攝影術(shù)語，將未經(jīng)處理的照片稱為“生圖”，好像必須通過包括濾鏡在內(nèi)的技術(shù)手段加工一下，才能成為“成熟”的圖像。

是什么催生了當(dāng)下大眾對照片視覺美感的執(zhí)念？一個重要原因是視覺文化與社交文化的結(jié)合。不難理解，在以Ins為代表的各種圖像社交平臺上，圖像的形式感、“高級感”往往象征著博主的品味、身份乃至文化資本，它們對于社交活動的價值不言而喻。數(shù)字濾鏡仿佛在承諾：你負(fù)責(zé)選我，我負(fù)責(zé)“高級”。這種“高級感”和“低門檻”的結(jié)合，恰好擊中了大眾圖像社交的“痛點”。此時再來看藝術(shù)濾鏡，就不難理解Prisma為何必須配上Ins才能實現(xiàn)藝術(shù)濾鏡的“破圈”——“藝術(shù)范”如果不被曬出來，其意義就會大打折扣。因此，這種工具勢必會成為備受追捧的圖像社交“神器”。風(fēng)格遷移這一最初缺少應(yīng)用場景而鮮為人知的“黑科技”，終于在圖像社交時代找到了廣闊的應(yīng)用空間。

行文至此，我們似乎不過敘述了另一個“技術(shù)讓文化更民主”的故事，但聯(lián)系上文提到的視覺深層機(jī)制單一的問題，就不難意識到，這種“民主化”的另一面很可能存在著難以覺察的隱憂。為了說明這個問題，我們不妨以生物視覺風(fēng)格的算法化及其應(yīng)用美顏濾鏡為例。因為，當(dāng)人造的視覺風(fēng)格開始塑造相對“自然”的生物風(fēng)格，我們就會更直觀地感受到其內(nèi)在的單一視覺機(jī)制對視覺多樣性的沖擊。在相機(jī)美顏技術(shù)及其應(yīng)用方面，中國堪稱走在世界前列?。比起Ins對圖像“高級感”的鼓勵，抖音、快手、小紅書等中國的圖像和影像社交平臺在濾鏡策略方面更“接地氣”，在這些平臺上更為常見的是美顏濾鏡。攝影濾鏡改變的是圖像的整體風(fēng)格，美顏濾鏡的開發(fā)者則更加明確地意識到，大部分用戶對于整體風(fēng)格其實并不敏感，他們更關(guān)心其中一小部分視覺元素，即人臉風(fēng)格。因而，美顏濾鏡的功能不像攝影濾鏡那樣，讓圖像看起來更加“高級”，而是按照某種審美標(biāo)準(zhǔn)，讓人臉看起來更賞心悅目。在“顏值即正義”的時代，“顏值”通過經(jīng)營可以轉(zhuǎn)化為流量，進(jìn)而“變現(xiàn)”為收入。正是這種摻雜著社交和經(jīng)濟(jì)訴求的對美的強(qiáng)烈渴望，打開了美顏濾鏡的廣闊市場空間。

簡言之，美顏濾鏡的工作思路就是把一張被認(rèn)為“美麗”的臉蛋的局部或整體風(fēng)格在某種程度上合成到輸入的人臉影像上。此處我們需要對“人臉風(fēng)格”做一些說明，它并非圓臉、國字臉等面相學(xué)意義上的風(fēng)格，而是一種生物身份認(rèn)證意義上的人臉模式（pattern）。如何理解這一說法？不妨以書寫風(fēng)格來類比說明：我們可以通過筆跡看出“這是誰的字”，這是因為書寫風(fēng)格既是一種視覺風(fēng)格，同時也意味著一種可以傳達(dá)身份信息的視覺模式。同樣，通過人臉來識別人的身份，識別的其實也是人臉的模式/風(fēng)格。為什么此處強(qiáng)調(diào)的是風(fēng)格而非通常認(rèn)為的內(nèi)容？因為比起內(nèi)容，風(fēng)格更具有不隨時空環(huán)境變化的恒定性，比如一個人會長大、會衰老，但我們依然可以認(rèn)出這個人，幫助我們進(jìn)行識別的就是人臉風(fēng)格。

無論是手動美顏還是AI美顏，美顏濾鏡首先要把人臉及其關(guān)鍵點（比如勾勒眼型、唇形的關(guān)鍵點）從圖像中檢測、分割出來，再依據(jù)一定的算法對其進(jìn)行不同程度的改變?。如果說這種做法還只是通過臉型、皮膚等局部調(diào)整的疊加產(chǎn)生人臉風(fēng)格的美化效果，那么，2019年的一篇論文《人臉美化：超越美妝變化》則提出了一種整體性的人臉風(fēng)格遷移系統(tǒng)。受到近年來風(fēng)格遷移理論的啟發(fā)，這篇論文提出可以把參照臉（ref?erence）的風(fēng)格作為一個整體，遷移到目標(biāo)臉上。這樣一來，正如在藝術(shù)濾鏡中可以出現(xiàn)諸如《星月夜》《吶喊》等具體作品的風(fēng)格濾鏡，在美顏濾鏡領(lǐng)域，同樣可以擁有諸如“劉亦菲”“赫本”等具體人臉的風(fēng)格濾鏡?。

然而，這種貌似有助于提升全民自信的工具究竟會帶來什么影響？最明顯的后果是，人臉影像在變美的同時，也變得愈發(fā)趨同和僵硬。正如上文所言，風(fēng)格是一種內(nèi)在時間產(chǎn)生的視覺沉淀，而內(nèi)在時間最直接的代表就是生命本身。因此，當(dāng)美顏濾鏡這種建立在單一的外在風(fēng)格合成機(jī)制上的視覺變換工具，修改了本應(yīng)千人千面的生物風(fēng)格時，我們的人臉影像勢必會在一定程度上損失生物風(fēng)格的獨特信息。當(dāng)“活”的風(fēng)格被“死”的算法宰制，人臉影像又如何不會或多或少地?fù)p失活潑的生命體征？我們可以將自拍與自畫像做一比較。在人類視覺文化的歷史上，自畫像的發(fā)生和發(fā)展與畫家的自我意識和自我認(rèn)知的表達(dá)密不可分，無論是畫家的自畫像，還是更寬泛意義上的自我形象呈現(xiàn)，比如攝影術(shù)發(fā)明后藝術(shù)家形形色色的肖像攝影，往往都以個體風(fēng)格的多元和個性表達(dá)的鮮明著稱?。在新媒介時代，我們本來期待由新媒介推動的媒介民主化能通向更多元和豐富的表達(dá)，但事實上，人類關(guān)于自我形象的視覺再現(xiàn)在美顏算法的協(xié)助下，正走向史無前例的套路化和同質(zhì)化。

更重要的是，在這個過程中，一種關(guān)于“何為美麗、如何美麗”的理念，也被悄無聲息地寫入我們的觀念。對于一般濾鏡，這是隱藏在磨皮、瘦臉、大眼等功能下的審美導(dǎo)向；對于AI濾鏡，這是內(nèi)嵌于代碼中的關(guān)于“美麗”的數(shù)學(xué)建模；對于風(fēng)格遷移，這是作為參照風(fēng)格的數(shù)量有限的明星臉的整體模式，這三者之間互動交融，共同塑造著時代的主流審美?？梢哉f，美顏濾鏡在我們的日常生活中一次次發(fā)揮作用的過程，也正是這些關(guān)于美麗的標(biāo)準(zhǔn)不斷重復(fù)塑造日常經(jīng)驗和大眾觀念的過程。最終，濾鏡在提升人臉影像顏值的同時，也增加了人們對真實顏值的焦慮。人臉風(fēng)格的算法化本來只是一種以數(shù)理化的方式對人臉生物風(fēng)格進(jìn)行的“衍生性表征”（re?presentation），人臉的生物模式才是原初的、基于內(nèi)在時間沉淀的呈現(xiàn)（presentation），但今天，衍生性的表征已開始塑造原初呈現(xiàn)本身。本末倒置之下，被美顏算法處理過的人臉開始凝視真實的人臉，這種凝視足以構(gòu)成一種目光機(jī)制，規(guī)訓(xùn)后者應(yīng)是的樣子。其實，美顏濾鏡的諸多設(shè)計本就基于整容行業(yè)多年的探索和積累，而一些整形機(jī)構(gòu)預(yù)演整容方案的計算機(jī)圖形系統(tǒng)就是專業(yè)版的美顏濾鏡。就這樣，美顏濾鏡無形中承擔(dān)了醫(yī)美整容行業(yè)的“用戶教育”功能。事實證明，今天人們的美顏欲望已經(jīng)“破壁”發(fā)展成真實的整容需要，美顏算法實際上變相推動了美容行業(yè)的繁榮發(fā)展?。

或許有人會說，某種視覺風(fēng)格借助技術(shù)在影像和實在世界實現(xiàn)同步拓展，這并非什么新鮮事，類似的故事難道不是早已在人類視覺文化史上一次次發(fā)生，并進(jìn)一步在廣告助推下的“景觀社會”中走上了歷史的前臺？然而，盡管人類視覺文化史上貫穿著人類借技術(shù)和人力對理想審美的追求，但今天因為數(shù)字濾鏡這一日?；惴ǖ慕槿?，這一現(xiàn)象不僅波及范圍更廣、作用方式更隱秘，而且更加貼近我們的感覺、身體和生命本身。與此同時，它還與當(dāng)下的視覺、時尚、美容行業(yè)及其背后的資本有著更微妙的合作，這讓我們不得不提出算法合成時代的觀看范式問題。

結(jié)語：算法合成時代的觀看范式

造型藝術(shù)借助視覺風(fēng)格的發(fā)明，不斷挑戰(zhàn)舊有的觀看方式，并創(chuàng)造種種新的觀看方式，探索著人類視覺經(jīng)驗的可能性與多樣性。這個探索發(fā)現(xiàn)的傳統(tǒng)到了算法合成時代就終結(jié)了嗎？必須承認(rèn)，在實驗與先鋒藝術(shù)領(lǐng)域，各種各樣的數(shù)字藝術(shù)從未停止過在這個方向上的探索，它們在開創(chuàng)數(shù)字美學(xué)風(fēng)格的同時，也以算法的方式更新著人類對“何為創(chuàng)造”的理解。但更重要的是，在其影響更為深遠(yuǎn)、廣泛的大眾應(yīng)用領(lǐng)域，算法及其依托的認(rèn)知前提、視覺機(jī)制、審美導(dǎo)向，也正借助“數(shù)字濾鏡”這個深入我們?nèi)粘Ｉ畹拇蟊娷浖?，將其默認(rèn)或鼓勵的觀看方式悄然寫入我們的日常審美文化。表面上，這種由算法實現(xiàn)的視覺文化呈現(xiàn)出一派繁花似錦的景象，但必須看到，這背后隱藏著觀看方式在機(jī)制上的單一，以及文化多樣性在結(jié)構(gòu)上的匱乏。

比起文化多樣性的喪失，我們更關(guān)心的問題是，算法有可能構(gòu)成未來人類知覺機(jī)制的一部分，從而成為塑造我們感知方式的一種手段嗎？至少在視覺文化領(lǐng)域的數(shù)字濾鏡中，我們已經(jīng)看到了這樣的趨勢。盡管它貌似提供給我們眾多選擇，但在社交文化、審美文化和大眾需求的通力作用下，最終流行的只是被封裝在“一鍵生成”模塊或AI算法中的少數(shù)選項。它將一種文化的編碼默默嵌入風(fēng)格算法，又將算法嵌入我們的日常感覺機(jī)制；它鼓勵大眾按照它所呈現(xiàn)的樣子去認(rèn)識各種視覺風(fēng)格；它暗示我們應(yīng)該和期待看到什么。更重要的是，風(fēng)格即人，風(fēng)格不僅意味著一種感知方式，也意味著一種生物模式。因此，算法在塑造我們呈現(xiàn)對象之風(fēng)格的同時，也在塑造我們以何種視覺方式呈現(xiàn)、期待和塑造自己。就這樣，現(xiàn)代治理術(shù)終于借助隱秘的感覺算法機(jī)制，在這個貌似鼓勵多元和個性的時代，實現(xiàn)了字面和隱喻雙重意義上的“千人一面”。

根據(jù)馬諾維奇在《AI美學(xué)》中的判斷，今天，智能算法的應(yīng)用領(lǐng)域已超出通常由自然語言理解和棋類運動所標(biāo)記的“智能”領(lǐng)域，算法與我們的感覺、審美、情感和生活走得越來越近，融合得越來越深?。在不久的將來，隨著各種可穿戴設(shè)備和智能器官的發(fā)展，算法或許將以更隱秘和多變的方式嵌入我們的身體和感知（比如AI濾鏡也許會被嵌入智能眼鏡甚至人造虹膜）。以這種方式，算法或許將成為未來人類“眼耳鼻舌身意”的組成部分，進(jìn)入“色聲香味觸法”的生成機(jī)制。它推薦我們感知的內(nèi)容，也塑造我們感知的方式，最終，它或許會在這個過程中，將深藏在代碼中的算法邏輯寫入我們的經(jīng)驗生成機(jī)制的底層邏輯，以一種數(shù)理化的計算機(jī)制悄然改寫甚至置換基于生命自身的知覺機(jī)制。

無論以“后人類”還是“超人類”的方式，我們都應(yīng)在這個過程發(fā)生的每一步，打開技術(shù)的“黑箱”，對算法背后的認(rèn)知前提、理論預(yù)設(shè)、文化傳統(tǒng)，以及它們與現(xiàn)代資本和治理術(shù)的合謀進(jìn)行全面的反思和闡明。畢竟，每個時代的生活都需要反省和檢驗，這不僅是人文科學(xué)的職責(zé)所在，也是數(shù)字時代媒介素養(yǎng)的基本要求。

① 比如黑白攝影中常用的黃、紅、橙、藍(lán)、綠、黃綠鏡，彩色攝影中常用的色彩漸變鏡、特定色彩效果鏡、色溫調(diào)節(jié)鏡，黑白和彩色攝影通用的灰鏡、漫射鏡、天光鏡、去霧鏡、偏振鏡等等。

② 濾鏡的工作原理主要有：改變光波中光譜成分的比例；改變自然光和偏振光比例（如偏振鏡）；對光線產(chǎn)生漫射、折射等作用（星光鏡、霧鏡等）。其中第一種在濾鏡家族中占比巨大，“濾鏡”也由此得名。參見屠明非：《攝影濾鏡》（修訂版），浙江攝影出版社2007年版，第7頁。

③ Lev Manovich,The Language of New Media,Cambridge, Massachusetts and London: The MIT Press, 2001, pp.132-133.

④ Lev Manovich,Software Takes Command,New York, London, New Delhi and Sydney: Bloomsbury Academic,2013,pp.136-137.

⑤ Alan Kay,“Computer Software”,Scientific American,Vol.251,No.3 (September,1984):53-59.

⑥ Sarah Frier,No Filter: The Inside Story of Instagram,New York, London, Toronto, Sydney and New Delhi: Simon&Schuster,2020,pp.36-37.

⑦ E.H.貢布里希：《藝術(shù)與錯覺——圖畫再現(xiàn)的心理學(xué)研究》，楊成凱、李本正、范景中譯，廣西美術(shù)出版社2012年版，第33—34頁。譯文略有改動。

⑧ E.H.貢布里希：《藝術(shù)與錯覺——圖畫再現(xiàn)的心理學(xué)研究》，第34—35頁。

⑨ 論文摘要版見Leon A. Gatys et al.,“A Neural Algorithm of Artistic Style”,Journal of Vision,Vol. 16, Issue 12(2016): 326，全文版見Leon A. Gatys et al.,“A Neural Algorithm of Artistic Style”, arXiv:1508.06576v2, 2015。關(guān)于神經(jīng)風(fēng)格遷移的發(fā)展歷程，參見Yongcheng Jing et al.,“Neural Style Transfer: A Review”,IEEE Transac?tions on Visualization and Computer Graphics,Vol.26,Issue 11(2020):3365-3385。

⑩ 參見瓦爾特·本雅明：《攝影小史、機(jī)械復(fù)制時代的藝術(shù)作品》，王才勇譯，江蘇人民出版社2006年版，第32—37頁。

? Leon A.Gatys et al.,“A Neural Algorithm of Artistic Style”, Journal of Vision,Vol.16,Issue 12 (2016):326.

? 參見王哲然：《透視法的起源》，商務(wù)印書館2019年版，第273—276頁。

? “如畫”作為一種審美觀，萌芽于17世紀(jì)的意大利和荷蘭風(fēng)景畫創(chuàng)作，在克勞德·洛蘭的風(fēng)景畫中成為典范。18世紀(jì)，“如畫”被英國藝術(shù)家移植到本國風(fēng)景的描繪中，并最終在英國風(fēng)景美學(xué)理論家的闡發(fā)下演化為一種觀看和描繪自然風(fēng)景的標(biāo)準(zhǔn)方式，在英國風(fēng)景藝術(shù)創(chuàng)作中居于主導(dǎo)地位。參見蕭莎：《西方文論關(guān)鍵詞 如畫》，《外國文學(xué)》2019年第5期。

? 參見馬爾科姆·安德魯斯：《尋找如畫美：英國的風(fēng)景美學(xué)與旅游，1760—1800》，張箭飛、韋照周譯，譯林出版社2014年版，第94—100頁。

? 參見董牧孜：《拍攝中國人：自拍時代的回望》，《新京報·書評周刊》2019年5月11日。

? 胡耀武、譚娟、李云夕：《圖像視頻濾鏡與人像美顏美妝算法詳解》，電子工業(yè)出版社2020年版，第412頁。

? Xudong Liu et al.,“Face Beautification:Beyond Makeup Transfer”,arXiv:1912.03630v2,2019.

? 參見金陽平：《自畫像的秘密——自我圖像的譜系與闡釋》，博士學(xué)位論文，中國美術(shù)學(xué)院美術(shù)學(xué)專業(yè)，2017年，第79—80頁。

? Susruthi Rajanala et al.,“Selfies—Living in the Era of Filtered Photographs”,JAMA Facial Plastic Surgery,Vol.20,Issue 6 (November,2018):443-444.

? Lev Manovich,AI Aesthetics,Moscow:Strelka Press,2018,p.3.