光影與色彩實踐心得/上

Contents

• 序：群友們正在學習畫畫 🥰
• 1/ 逆向工程緒論
• 2/ 二分查找法
• 小結：工程師風味藝術
• 下篇預告

序：群友們正在學習畫畫 🥰

群友們好！歡迎回到充滿 100% 人情味和 0% AI slop 的「重拾畫筆」系列。最近群友們紛紛投身藝術研究，這讓我感到非常欣慰。

在前篇 👉🏻【重拾畫筆/III】通過幾何方法解析美少女畫風 中，俺介紹了一種在速寫中常用來捕捉面部形狀的「路米斯法」。使用路米斯法歸納頭部結構之後，畫家就能夠可靠地復現任何一種面部畫風，俺也在文中展示了幾個可愛 (?) 的實踐。

不過面部的繪製只是整個速寫過程中的一個知識點切片，對速寫話題感興趣的群友，妳可以在 @Kokosa 寫的「抖抖村速寫」課程的 👉🏻心得筆記系列 中，一窺速寫練習的方方面面 😆 那邊有關於線條、姿勢、面部、頭髮以及飾品等方面的練習心得，目前已經更新到 Day 20。

在 Kokosa 攻克速寫的同時，俺已經悄悄從 Krenz 的《光影與色彩》課程畢業了，下圖是俺的畢業論文。由於時間關係，俺在畫中省去了許多細節。即便如此，這也已經是俺近兩年畫得最完整的一張圖了。

相信看過俺以往作品的群友們應該都能感覺到，能畫出這張圖對我來說是一次巨大的進步。俺不得不讚賞 K大 這門耗時兩個月，學費高達 $260 的大課是有含金量的。不過，這門課的價值並不侷限於「教如何上色」，在俺看來，老師帶給我們的「逆向工程方法論」才是更有意義的東西。

1/ 逆向工程緒論

有許多剛接觸繪畫的群友，看到了一張大師作品，都會在驚歎之餘感到困惑：「這些顏色究竟是怎麼確定下來，然後怎麼糊上去的？」

不幸的是，繪畫和上色並沒有固定的步驟和正確答案，而且繪畫的知識點不僅非常分散，最終的產物也極度閉源——就算把一張完成圖擺在我面前，俺還是很有可能連第一步該做什麼都想象不到。因此，學習別人的顏色非常類似於逆向一個超級黑箱，妳對其使用的「編程語言」「OS」「指令集」甚至「硬件」是什麼都一無所知。

為了克服這種困難去學習大師的作品，傳統的「學院派美術教育」做法就力大磚飛了——花費數年時間，自下而上地遍歷學習所有知識點：先臨摹版畫，接着狂畫石膏像素描，再對着真人模特兒寫生，然後才轟入油畫色彩構圖等知識。花上個三五年，完成這一整套儀式之後，學生自然而然就能理解大師、成為大師。

下面是義大利頂尖私校 👉🏻佛羅倫斯藝術學院 (The Florence Academy of Art) 三年制課程的培養計劃節選。該課程每天高強度作畫 6-8 小時，自下而上遍歷所有藝術技能點。

學院派教育就相當於萌新學習開發的時候，是在死磕『深入理解計算機系統』『數據結構和算法』『Windows 核心編程 (😱!)』等大部頭之後，帶着腦中龐大的知識庫直接強行解構黑箱，原地學習每一條指令的思想。而創作過程就是從用沙子煉硅片開始，搭建底層硬件，手撕編譯器和 OS 內核，最後輸出一個同樣史詩級的……黑箱。

俺們管此類學習方法叫做「科班」。這裏並非在無端黑屁科班，相反，對於一些高度專業的工作，像是去 NASA 給大型機寫驅動，或者去漫威做 Lead Artist，科班水平才是入門。但是換句話說，一般通過的工作根本就不需要全套科班訓練，畫猜玩家也不需要學院派全家桶，否則就是用核彈打蚊子。

下面的 👉🏻巴黎國立高等美術學院 (Beaux-Arts de Paris) 就是一個更加現代的例子，學生直接進入某位當代藝術家老師的工作室，上手實踐和創作。

於是俺們也可以把事情想得簡單點。想學習大師的作品，其實並不需要知道對方的底層代碼。俺仍然可以用自己熟悉的硬件和語言去逼近它的最終效果，不是嗎？畢竟對於大多數人來說，「能跑就行」才是終極哲學 😁

在這個前提下，Krenz 的《光影與色彩》課程就更像是一門面向佛系開發者、自頂向下的逆向工程課。該門課的前半部分覆蓋了一部分重要的學院派練習，讓學生擁有最基礎的美術知識儲備；後半部分則教授怎麼拆解一張作品中的特徵，並用電繪技巧快速重現這些符號。這麼安排相當於萌新花上兩天簡單翻閱了『計組』和『C++』，並學習了什麼是指針之後，就能直接上手一些簡單的工具，像是 TypeScript/React/CICD，並有所產出了。

因此，俺覺得 Krenz 的課程設計充滿了工程師的蘋果思維：先幫妳打下必要的基本功，再遞給妳一堆逆向工程的 toolkit，然後學生拿着 toolkit 把黑箱解析成可復用的開源 lib 並在自己的作品上運用，從而在繞過繁雜訓練流程的同時，還能一邊持續自學並進化。

那麼，學習一張畫的技法要用到什麼逆向的手法呢？俺這裏並不準備全盤複述 K大 的課程內容，但是可以給妳一個不太恰當的比喻：在研究一個軟件的時候，俺們會在關鍵的 API 符號上設卡攔截，像是在對話框或者網路請求的函數上塞斷點和 hook 來捕捉其行為；而研究一張畫，俺們也要着重觀察幾個重要特徵，這些特徵就像關鍵的 API 符號一樣，暗示了畫家作畫時的考慮和做出的選擇。這些重要特徵包括並不限於：

表 1：需要捕捉的部分常見特徵

在分析階段，畫家並不過度關心「有啥要素」「長什麼樣」或者「什麼顏色」，而是要通過上述特徵去揣測畫家是經由什麼樣的底層邏輯才導向了最後的風格。作為對比，俺從網上 (?) 隨便找了兩張黑白漫畫：

觀察兩張畫，尤其是形狀的細節部分，並針對上述特徵進行對比，能夠發現一些不同：

表 2：兩個不同風格作者的特徵對比

上一篇文章中也提到過，畫家們的「畫風」說白了，就是一些特徵的排列組合而已。所以模仿別人的畫風就是把參數逆出來，練習自己的畫風就是調試自己的參數，如同訓練神經網路一樣，惟手熟爾。

說完了分析觀察的部分，下面要退一步，讓我們看看在開始逆向之前，需要打下什麼基本功。

2/ 二分查找法

在大多數的作畫流程中，上色的起點不是在塗固有色，就是在以某種形式做明暗二分。固有色約等於物體在白光照射下的顏色，屬於構成或者設計的範疇；但是「二分」就有點抽象了，為什麼要把亮度強行二分為亮部和暗部，而不是三分四分八分？退一萬步來說，為什麼要先畫亮度，而不是先選顏色或者飽和度？

讓我拿一張圖片使用 Python 進行實驗：

上圖中，從左到右分別是原圖、經處理後「僅保留亮度」「僅保留飽和度」和「僅保留色相」的圖片。妳發現什麼了嗎？下面再處理一張俺的老畫：

妳也許發現了，人眼非常依賴明暗的對比來理解形狀，失去了亮度信息的圖會變得無法閱讀。說得極端一點，畫畫的時候單靠明暗就能把畫面得分拉到 80 分；反之如果在明暗上丟分的話，那無論用色有多精緻，畫面整體也很難摸到及格線。

明暗是用來營造對比和形狀的最有效工具，而色彩之於明暗，則相當於錦上添花的關係。群友 @Saya 在實踐中發現，拋開明暗單獨用飽和度做區分的難度較大，通常還需要配合改變顏色才能降低閱讀難度。

既然俺們已經知道明暗非常重要，接下來的課題就是找一個能在畫面中快速構建明暗的方法。而這個方法，就是大名鼎鼎的「二分查找法」😇

回想一下算法裏面的二分查找，俺覺得，二分查找的精髓並不在「分成兩個」本身，而是在於使用一次操作，就能將問題空間砍掉一大半。假設有十萬個有序數據，一個個找的話需要查很多次，但是一次二分查找就能確定目標在前半還是後半，十幾次操作後就能鎖定目標。

回到繪畫上面，畫家面對一個非常複雜的世界，有無數的光影和色彩，如果通過遍歷像素來提取顏色的話 CPU 會被幹燒。幸運的是，大多數場景的光照都是有方向的，明暗的分佈也隨之變得有序，這時候畫家就可以問「這裏是亮還是暗？」來縮小問題空間。

讓我用一張美少女圖作為例子看看二分法怎麼運作。為了節省時間，俺已經在背地裏偷偷打好了草稿。

現在來嘗試確定人物的光影。一眼看過去，人身上有頭髮，皮膚上有反光，衣服上有褶皺，顏色太多了似乎根本無從下手，但是莫慌，這些都是細枝末節的東西。先忽略所有固有色，對光照執行一次二分法，將受光面和背光面分開。

左圖中第一層的明暗關係做好之後，看上去其實還有點簡陋，距離一張完整的畫還差很遠。俺要在第一層的基礎上繼續執行二分，劃分出「暗中暗」「暗中亮」「亮中暗」……等灰階（上圖右）。

進行了兩輪二分操作後，畫面已經有一些層次感了。有些畫家喜歡更寫實的畫法，他們還會在此基礎上繼續添加明暗的細微變化，比如補充一點環境光遮蔽什麼的。為了簡單起見，俺決定二分到此為止，可以進入下一步的上色了。

綜上所述，要畫出一張好畫，明暗是最容易拿分的科目。建立明暗關係的最有效方法是二分法，和二分查找法一樣，它們都共享了「切割問題空間」來降低複雜度的底層邏輯；而這兩者的區別在於，前者是在搜索目標，後者是在搭建結構，僅此而已。

小結：工程師風味藝術

上 Krenz 的色彩課是一種奇妙的體驗——課上教學和課後作業的風格迥異，很難讓人相信這些東西來自同一堂課。俺在上一篇文章中提到過，K大 的助教們的教學水平精甚細膩、一個賽艇，唯獨校長本人的教學水平一言難盡。而有這一種感覺的並非只有俺一個人，因為曾經有人在上課直播的討論區對 K大 貼臉開大，指責他講解水平堪憂 😇

然而現在再次回想，K大 那初見蹩腳的教學水平，其實是一種「高階授人以漁」的勇敢嘗試。如果是學院派教育，那直接按部就班、庫庫刷題就好了，教學難度可控；可是 K大 教的其實是「逆向思維」本身，知識點都來自於他本人多年的零碎經驗，使得課程內容難以串聯。這時候再來一堆學院派風味的基礎二分上色作業，就會令學生感到非常撕裂。

K大學院 有一種對於興趣班來說非常罕見的景象：很多人會再交學費去二刷同一門課，或者購買加鐘服務自願延畢。良好的社區氛圍是原因之一，而 K大 獨特的工程師思維授課可能才是最吸引人的地方。

K大 今年年底還有一門《動態與構成》，教學方案仍然是喜聞樂見的工程師風味。正如同群友們說的，賺錢就是為了上 K大 的課，所以俺已經準備好 money 了！

下篇預告

最近俺任務繁重，時間緊迫，寫不了太長的文章，因此本文先暫時告一段落；
在下篇中，俺想接着談談如何將理論落地為實踐，「綜合」出完整的光影與色彩。

【重拾畫筆/V】光影與色彩實踐心得/下

• 3/ 光影中的數學運算
  （運用繪圖軟件的功能拼裝和渲染光影）

• 4/ 案例 - 經驗則上色腳本
  （分享《憂愁的 17 歲小詠》中的上色流程）

• 結語：群友們不要放下畫筆