圖像小說（Graphic Novel）源自歐美連環漫畫（過往多刊登於報紙或漫畫雜誌內），於20世紀中葉後逐漸發展為以「書」的形式出版，這形式還多出自日漫衝擊歐美漫畫市場所帶來的影響和啟發呢。

暫不論受日漫影響的衝擊程度，為了吸引讀者，歐美漫畫亦求自身精進，不斷挑戰漫畫敘事形式，包括表現手法及畫風。此外也持續挖掘連環漫畫可訴說的故事題材，比如超級英雄雖深刻影響了美國文化精神，但美漫已不再局限於超級英雄等主題。總之，「圖像小說」是歐、美漫努力創新的成果，企圖打破「漫畫膚淺、小孩才看」的刻板印象。

然而「圖像小說」這個新興類型一開始難獲青睞，「美漫教父」威爾．艾斯納（Will Eisner）將其「以書成冊」的連環漫畫作品《神的契約與其他短篇故事》（A Contract with God and Other Tenement Stories，1978）宣稱為「圖像小說」，在當時真是大膽得聞所未聞！直到亞特．史皮格曼（Art Spiegelman）依據猶太大屠殺背景且具自傳色彩繪著的《鼠族：倖存者的故事》獲得普立茲獎殊榮，才成為「圖像小說」嶄露頭角、普受正視的里程碑。

2020年，非裔美籍漫畫作家傑瑞．克萊福（Jerry Craft）繪著《新來的同學》，成為「史上第一部榮獲紐伯瑞文學獎兒童文學金獎的圖像小說」，展現一則以圖像小說形式（註）刻劃兒少成長經驗的成功例子。

刻劃兒少成長經驗的文學類型，從圖畫書、兒少小說、青春散文乃至動漫等已然眾多，何需再有「圖像小說」這個新品種？

首先，圖像小說可滿足人類對圖像的視覺需求甚至喜好。再者，圖文共舞的圖像小說，可訓練兒少進行圖像敘事與散文故事敘事並肩而行的閱讀力。有些兒少經驗，例如因種族膚色深淺而形成的歧視或「微歧視」，若以圖像呈現，可節省文字敘事的抽象與繁瑣，透過角色人物的外觀色彩表現，即可達到讀者易於吸收和理解的效果。《新來的同學》和其續作《好朋友的約定》便展示了這項優點（當然，作品中所揭示的兒少成長議題，其深度及廣度不僅於此）。

又例如美籍漫畫家雷娜．塔吉麥爾（Raina Telgemeier）繪著《牙套微笑日記》及其姊妹作《妹妹與我：雷娜的成長記事#2》，以黃色頁面和畫格內容取代散文敘事的倒敘與插敘法，展現漫畫形式上時點的變化，兒少的成長乃過去與「每格」當下交織而成，具有前因後果且引人共感的積累體驗。

對於渴望飼養寵物，卻對有毛或羽毛類寵物誘發之兒少過敏現象，又如何以圖文書表現？小麥田翻譯引進的《哈啾！過敏的時候》書中，插畫家蜜雪兒．納特（Michelle Nutter）以誇飾畫風表現的圖像佐以「揉」、「抓」等文字填滿整個畫格，搭配色彩的使用，無需過多文字敘事，便足夠令家中的過敏兒及家長們共感過敏時的極度難受。

不論圖像小說以哪一種畫風表現形式（寫實主義、極簡主義乃至蒙太奇手法等），搭配什麼樣或多少文字敘事，筆者皆認同麥克勞德（Scott McCloud）諄諄倡導的：圖像小說能帶給大小讀者明確性與共同感，以及艾斯納頻頻提出的：連環漫畫及圖像小說不能背離人類普世的情緒和情感經驗。筆者建議，臺灣讀者不妨從以上圖像小說開啟體驗吧！●

2020年2月，「漫畫之神」手塚治虫在逝世31年之後，發表了「全新」漫畫作品《ぱいどん》……這其實是「Tezuka 2020」計畫的成品，希望探討AI輔助漫畫創作的可能性。具體方式是從手塚的漫畫作品拆分出角色臉孔與情節綱要資料庫，分別輸入AI生成上百種角色造型與故事大綱，再由專人評選，從中挑選出角色與故事之後畫成漫畫。當時圖像生成AI技術其實已經發展了好幾年，不過成品圖像的水準一直不易提昇，此計畫也有著提供更遠未來願景的意義。

沒想到就在一年之後，各式各樣基於不同機械學習模型使得生成水準大幅升高、開放一般民眾使用的AI圖像／文字生成服務群雄並起，「應用AI創作」轉瞬間就成為大眾面對的議題。有人熱切地研究應用，有人關注法律問題、質疑背後資料庫來源是否合法、是否剽竊，也有人完全拒斥AI應用的可能性，將其視為「犯規」、「偷懶」，甚至當起「AI警察」去抓畫家們是不是用了AI作畫。

一時間一百多年前那種攝影技術對繪畫藝術帶來的衝擊、人們爭論「攝影究竟算不算藝術」、「攝影會不會搶去畫家工作」的疑慮，好像又在AI生成技術面前復活了。也許這正是媒體藝術史學者以古為鏡開導大家的大好機會（或者至少藉此生成大量學術論文），不過這麼重大的觀念問題不在本文的範圍內，在此還是希望從實務層面，回顧一下生成AI服務興起之後，日本漫畫界有過怎麼樣的應用。

➤​探路者回報：AI生成漫畫試行盤點

首先，雖然有大量的圖像生成服務，但並沒有出現「生成漫畫」這樣的功能。所有的AI都是以「單幅圖片」做為成品，即使輸入一頁頁的漫畫，AI也只是將其視為一整張的繪畫去理解，沒有辦法明瞭漫畫的框格文法與表現方式，產生不了漫畫作品。

漫畫應用框格變化、在寫實表現與符號表現自由來去的獨特視覺語言，處理起來可能比（目前已經有一定成果的）影片生成技術還要困難。畢竟電影等影片作品就是在一個固定框格大小的螢幕上播映，而畫面上物件風格（真人演出或動畫卡通）也很少在單一作品內跳躍式地變化。

因為如此高度的困難，日本漫畫界幾乎沒有任何正式的AI生成作品發表。目前唯一正式出版、完全運用圖片生成AI技術製作的漫畫單行本，只有漫畫編劇Rootport的《Cyberpunk桃太郎》。漫畫裡所有的畫面都是使用生成服務「Midjourney」產生，然後放入漫畫的框格對話、加上速度線、狀聲字等漫畫表現而成。

這部作品本來是作者在去年（2022年）8到9月之間在網路上陸續發表的戲謔試驗之作，同時開了桃太郎童話與cyberpunk經典作品典故的玩笑。與其說是作為完整的漫畫成品，更像是為AI漫畫製作可能性設下一個里程碑。作者在後記當中，也不諱言圖片生成上存在著各式各樣的問題，有許多是目前仍未能解決的。

這部作品之外，當然還有許多網友嘗試著AI漫畫創作。這些網友都是程式等技術背景，沒有漫畫創作經驗，漫畫創作只是其探索圖像生成創作可能性的一環。每個人摸索的流程也各不相同。花笠萬夜用ChatGPT討論出故事點子、分頁綱要與台詞，然後生成需要的畫面剪貼進框格（註1）；852話把要點放在模擬黑白印刷的線條與網點質感上面，先大量生成角色之後再依照可用的圖片拼貼出漫畫，不特別堅持故事內容（註2）；安野貴博是手繪做好分鏡之後運用多種新的生成功能反覆修圖、逐格完成（註3）。

他們在各自的創作筆記也寫下了對成果的檢討：

• 雖然單格來看如插畫般細緻，但其實整體畫面資訊量過度混雜、不同表達意義（純粹敘事或抒發感情）的框格彼此混淆，作為漫畫來閱讀容易疲累。
• 角色的連續性掌控不易，如果不設計非常明顯的外型特徵的話，同一個角色每次生成出來可能都是不同人物。

安野貴博特地委託職業漫畫編輯幫忙審稿給意見，獲得的反饋包括「表情的情感都過度誇大，容易給人幼稚感」、「角色的身處位置、相對位置關係不明」、作者分鏡時為了便於AI作畫，避免太複雜的構圖，導致「臉部特寫過多，應該多用些遠鏡頭」、「角色彷彿都似曾相識，缺乏獨一無二的視覺特性」等等。

從這些作品的尚未成熟可以看出，圖像生成技術從單純的「圖片」生成到「漫畫」生成，還有許多問題需要解決。最終來說，讀者並不會因為一篇漫畫是「AI生成」就被吸引投入，反而當技術成熟之後，讀者根本不會意識到一部作品是否為「AI生成」，作品本身的精彩與否，依舊是終極關鍵（註4）。

➤成為御茶水博士：AI應用的探索與願景

漫畫業界當前能夠立即投入應用的，還是非圖像生成的文字生成AI領域為主。最能解決業界當務之急需求的功能，就是漫畫的多國語言翻譯。三年前首次發布、專門針對漫畫翻譯的服務「Mantra Engine」近來應用文字生成AI技術的大型語言模型（LLM）大幅提昇較冷門語言的翻譯正確性。本月已經受到集英社漫畫app「MANGA Plus」採用，用在《航海王》、《SPY×FAMILY》的越南語翻譯上，在既有的人工翻譯服務之外提供支援。

使用大型語言模型最熱門的文字生成服務「ChatGPT」也由「少年JUMP+」編輯部與科技公司合作客製，成為專門支援漫畫家創作的對話機器人免費服務「Comic-Copilot」，希望可以協助漫畫家構思點子、故事、潤飾對白、評鑑作品大綱，甚至聊天激勵……今年5月初公開後因為太過熱門，6月就改為限制日本地區使用並且要註冊會員了。開站至今不過三個月，還很難具體看出對漫畫創作者帶來怎樣的助益，不過或許可以擴大視野，觀察母體程式ChatGPT有沒有為其他各種文藝創作類型帶來幫助（例如前面提及花笠萬夜的案例）。只是這也超過本文能概括的範圍了。

有些科技在恰當的時機可能將門檻一躍而過——例如這次猝不及防的生成AI熱潮。有些科技可能彷彿可以望見目標卻遲遲到達不了——例如各種科幻名著裡，想像21世紀初就該普及量產的人形機器人。除了科技本身的技術問題之外，還有法律問題、收益分配問題、演算資源問題、成本問題、企業獨占問題……等等。當這些問題一一解決之後，「AI輔助漫畫創作」的願景才會真正到來。在此之前，我們必然要見證更多的混亂與實驗試探，不斷地探索下去。

今年七月，由手塚治虫長子手塚真擔任總監的「Tezuka 2023」計畫宣佈再次挑戰AI輔助漫畫創作，這次要創作出《怪醫黑傑克》的全新篇章。回到三年半前，當「Tezuka 2020」引發AI創作的爭議時，手塚治虫的女兒手塚るみ子引用了《原子小金剛》主角小金剛的機器人創生緣起（註5），來闡釋對AI未來趨勢的態度：

別因為小金剛不是飛雄就幻滅。飛雄原本就不會復活。我們要成為御茶水博士，肯定小金剛、教導他可以做什麼，給他應有的職責。創造一個讓小金剛不用煩惱身分的未來吧。●

註釋

1. 花笠萬夜的筆記〈AIイラストを使ってホラー漫画を描く方法〉。
2. 852話的筆記〈「AI漫画」を描こう。１（「AI漫画」という別ジャンルの考え方）〉。
3. 安野貴博的筆記〈漫画未経験のエンジニアが今のAIで漫画制作にトライしてみた記録2023年夏時点版〉。
4. 就在本文完稿後，馬上看到一位應該是有漫畫創作背景的網友のびsiro貼出六頁漫畫的製作心得〈画像ＡＩのSDXL＋加筆で、手描きに近い白黒漫画を作れないか実験してみた〉，隨即補充過來。這位網友把目標放在縮短原稿製作時間與畫面品質提昇，這篇漫畫生成人物與背景只是作為參考底圖甚至只是一部份素材使用，還要再將表情與細節修改等手動繪畫上去。作者比較自己的全手繪創作經驗，覺得畫面品質有相當程度的提昇。這可能是當前最實際的AI輔助漫畫創作的用法了。
5. 手塚るみ子女士的說法引述自此社群貼文。

（文章授權轉載自「CCC追漫台」，原標題與連結：〈日本AI輔助漫畫創作發展的昨日今日明日〉）