生成式AI在艺术创作中展示了显著的优势，我们可以从软硬件两个方面来分析:

首先，就硬件而言，本地部署的AI具有更高的生成效率，不受网络环境限制，而且能够更好地保护数据安全，结合用户的数据，能够使生成风格更加统一。

其次，就软件而言，生成式AI为我们在效率、创意、易用性上带来了提升。

和传统的创作相比，AI可以在几秒钟内生成复杂的图像，极大提高创作速度。以绘画来说吧，最简单的传统绘画过程也需要草稿、线稿、上色这些步骤，至少要花费大约一整天的时间，但是AI生成一幅图的过程只需要几秒钟，我们可以把更多的精力和时间放在创意构思和画面的改进上。

通过分析大量的数据，AI可以创造出独特、多样的视觉效果，有时会超出人类的想象，提供无限的灵感。除此之外，我认为AI的确降低了艺术创作的技术门槛，通过指令就能生成个性化的艺术作品，而这种可预测性的特点在商业应用中也是很重要的。

当我们创作者面临一些体量不小且具有一定隐私需要的商业化项目时，其中如果涉及到AI技术并选择使用AI工具的时候，本地部署一个模型的好处要明显多于云端，对于创作的用途来说更是如此。首先，在创作过程中，本地部署的AI可以提供更快的响应速度和更高的处理效率，因为所有的数据和推理过程都在本地完成，避免了通过互联网传输数据的延迟和不稳定性。工作站的强大计算能力可以实时处理大量的数据，极大地加速创作流程，我们能即时预览修改效果。

除此之外，从安全性和合规性的角度看，也更需要选择本地部署而非上云，因为本地端侧的部署能够提供更高的数据保护和更好的合规控制。对于创作者本身而言，本地部署可以确保数据始终都在自己的控制范围内，能够有效的降低数据泄露的风险。此外，本地部署的模型还可以很好的避免云服务所在地可能存在的法规限制问题。总体来说，本地部署和推理对艺术创作者来说是一种性价比更高的选择。

在ZBook上用Stable Diffusion输入提示词、生成图片的过程

例如，“城市换秋装” 是以上海为背景的作品，灵感来自于我秋日里漫步街头时的感受。上海的城市建筑仿佛穿上了秋天的外衣，长绒的苔藓植物流动于现代化的街区中，我通过这套作品传递出自然与城市的完美融合。

在这一作品中，云端AI可以很好地将脑中的创意想法做初步呈现，比如街区的构图，画面的影调；而本地AI则在细节调整与优化上发挥了重要作用，通过运算，将我指定的建筑局部生成为长绒青苔的质地，并不断进行细节调优，我会反复调整生成的图像，优化质地、光源和颜色，确保每一处细节都符合预期。

没有使用AI时，这样一幅作品往往的创作过程需要经历草稿、线稿、建模、渲染等许多步骤，一个星期才有可能完成，有了本地部署的AI，生成的画面足够细腻，这为我节省了许多创作环节，这幅作品创作周期不到四天，而且还能留出更多时间来打磨细节，我可以说这使我的效率足足提升了有70%以上。

从我个人的经验来看，对于没有什么技术背景的人来说，部署一个大模型在电脑上还是有一定门槛的，你可能需要复制粘贴一些自己也看不懂的指令到命令行工具上。

不过好消息是，很多无私的开发者都在尝试简化这些过程，现在已经有很多工具可以帮助解决这类问题，把模型和运行界面打包到一起，你只需要点几个按钮就能让Stable Diffusion运行起来，我相信未来会有越来越多这样操作简便的工具出现。

我认为，未来AI在艺术创作中的发展方向很可能朝着与传统工具的深度融合进化。这种结合不仅仅是工具层面的简单叠加，而是一种更为深入的协同，创作过程更加高效。AI可以帮助创作者快速生成设计原型或者进行风格转变，在艺术表现和视觉效果上开辟新的可能性。

尽管AI的参与显著提高了艺术创作的效率，但传统工具在处理细节和深层次的文化表达上仍然显示出独到之处。未来的艺术创作模式很可能是AI技术和人类创作者的共同协作，通过这种协作，创作者能够更专注于创意的探索和情感表达，而技术处理和重复劳动则由AI完成。未来的艺术创作也将是由AI辅助人类来完成，那么设计师已经掌握的设计工具，必然不会被AI取代，而是两者相辅相成的发展，这也意味着，惠普Z系列这样的工作站设备，接下来必然成为数字艺术创作的重要工具。