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来源:三分快三规则2024-04-01 17:48

  

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AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

  有了AI,人人都可以是艺术家。AI绘画的出现,恰如瑞士艺术家保罗·克利所言:“艺术不是再现可见,而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展,目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同,发展最久的是“以图生图”,再到近期火爆的“文+图”生图。当然,也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

  上传一张图片,或者输入一些简单的关键词,系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间,AI绘画开始在互联网社交平台走红。

  AI绘画,顾名思义就是利用人工智能进行绘画,是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品,通过算法对其内容和风格特征进行解析,最后再生成新的作品,所以算法是AI绘画的核心。

  当前,“凭空”生成图像的AI绘画,其实也会动辄“翻车”:也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像,下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

  事实上,AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交,那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

  AI绘画是如何实现“凭空”生图的?除了娱乐外,AI绘画还有哪些潜在的应用前景?

  从“以图生图”到“语音生图”

  2022年,由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中,《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而,这个作品的创作者不是艺术家,而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

  这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里,先输入几个关键词,如光源、构图、氛围等,得到了100幅作品,再进行约80小时的修图修饰,最终选出3幅作品,最后把图像打印到画布上。

  通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品,让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

  “人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末,当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说,最初的AI绘画方法比较简单,比如一张普通的照片,通过一些图像处理的算法,把照片像素进行几何或者色彩上的变换,然后再调节不同参数,就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

  经过20年左右的发展,目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同,发展最久的是“以图生图”,再到近期火爆的“文+图”生图。当然,也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

  AI绘画主要依靠三种技术模式实现

  董未名介绍,目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

  “图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取,实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合,从而生成新的艺术图像。”董未名举例,如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品,通过图像风格迁移技术进行融合,就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

  不过,在董未名看来,图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络(GAN)算法,它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强,笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距,所以长久以来,AI绘画一直“籍籍无名”。

  当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时,图文预训练模型的出现,加速了AI绘画的崛起。

  “依托图文预训练模型,只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片,算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似,艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例,比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练(CLIP)算法,就是利用图文特征“对齐”的能力,再结合已有的生成模型,实现“以图生图”或者“图+文”生图。

  不过,董未名坦言,图文预训练模型的推广也存在一些争议,有部分人认为,该模型在训练前期,需要用大量的图形处理器(GPU)进行数据训练,耗电量大、成本很高,而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为,也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型,用它完成更多的算法作业,只是这还需要时间的验证。

  诚然没有一项技术是完美的,这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

  “目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型,这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型,然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示,扩散模型也存在弱点,由于模型对图片内容识别的能力不足,或者难以完全理解识别文字的意义,以及训练数据的偏差,有时便会生成“四不像”的作品。此外,扩散模型生成图片的速度比较慢,目前还达不到实时生成图片。

  互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

  AI绘画目前的应用场景,更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆,短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时,此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动,百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

  有了AI,人人都可以是艺术家。AI绘画的出现,恰如瑞士艺术家保罗·克利所言:“艺术不是再现可见,而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标,人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想,不远的将来,AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

  “现在网络上充斥着很多不良内容,这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现,而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确,但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据,所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术,积累不良内容艺术作品的数据,并用以训练识别模型,以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

  在董未名看来,作为一种艺术呈现形式,AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局,因为这些赛道都离不开创意,AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入,实现对其创意的预览,甚至可以直接进行创作。

  不过,董未名并不讳言,当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型,而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片,经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显,如果用画家的画去训练算法模型生成作品,那最后的版权属于谁呢?”董未名提出的问题,正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

  AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢,希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬,真正服务艺术创作、创造更多价值。(科技日报记者 金凤)

中新社70年丨周秉德:我很怀念在中新社的日子******

  作为周总理的侄女,周秉德也是陪伴周总理夫妇时间最久的周家晚辈。

  她于1988年进入《华声报》工作,1994年调入中新社,担任副社长,1998年4月退休。

▲周秉德女士▲周秉德女士

  时间过得飞快,转瞬之间,我从工作岗位上退下来已经24年了,回首往事,历历在目,恍如隔日。

  骑单车,练就心宽体壮

  我在《华声报》和中新社工作11个年头,上下班大都是骑自行车,风里来雨里去,其乐融融。

  我觉得骑自行车上下班既锻炼身体,活动筋骨;又一路赏光看景,心旷神怡;用现在的话说,还低碳环保,有利环境。

  在工作中,我对分管的行政、财务和技术部门的主任们常常强调:我们这些部门的职责,就是全力保障为新闻采访业务服务,我们就是配角,没有新闻采访业务,我们这些部门就没有存在的必要。

  各部门主任也认可,都拧成一股绳,全心全意为新闻业务服务。大家相处非常愉快,基本上称名道姓,有的司机都叫我“秉德”,我也喜欢这样称呼。

  主任们有事推门就进我屋,有些事在楼道边走边谈就解决了。我很怀念那些日子。

  电脑化,首创采编大平台

  初到中新社,虽已年近花甲,仍非常想为中新社再干些事情。

  在一次社委会上,大家谈到,互联网已在欧美率先使用,国内一些具有超前意识的公司机构已照猫画虎地学了起来。我们也应该尽快走这条路。

  我想,我们新闻单位一定要跟上时代的脚步。

  当时中国还没有进入网络时代,我首先要求技术部做好电脑系统的程序配备;并给记者编辑们办了几期电脑培训班,要大家学会用电脑打字、联网。

  经报社委会决定,将四楼改造为现代化的大平台办公方式。

  经过几个月的努力,1996年,中新社首个电脑大平台办公终于建成了。中新社一些编辑记者终于从纸笔中解放出来,向电脑化迈出了关键性的第一步。

  现在,中新社从3楼到7楼,已都是电脑化、网络化大平台办公了,这变化太大了。回想当年,还能为中新社电脑现代化建设干出了这么一件打基础的事,心中尚感自慰。

  进行近二百次讲座,接受逾百次采访

  在周恩来诞辰110周年之际,我组织了亲属、身边工作人员、老一代革命家子女等百多人,到家乡江苏淮安参与了多项纪念活动。

  2004年以来,在香港和澳门,我以“周恩来邓颖超研究中心顾问”身份,与中央文献研究室协同香港、澳门有关单位举办了6次有关周恩来的展览,受到港澳同胞、特别是青少年的热烈欢迎。

▲周秉德出席电影《周恩来回延安》在香港新光戏院的首映礼▲周秉德出席电影《周恩来回延安》在香港新光戏院的首映礼

  二十多年来,我应邀到北京和外地几十所大学,国家机关一些部委党校、企事业单位等进行近二百次《在身边感悟伯父周恩来的人格风范》《传承红色家风 弘扬革命精神》的讲座,宣传共产党领导人的严于律已、平等待人、艰苦朴素、顾全大局、全心全意为人民服务、为中华之崛起而奋斗终生的高尚品格及光辉业绩。

▲周秉德出席“海棠绽放纸短情长——周恩来邓颖超书信图片展”发布活动▲周秉德出席“海棠绽放纸短情长——周恩来邓颖超书信图片展”发布活动

  清华大学举办的企业老总班,一位老总听了两次,又把我请到他们单位去讲座。

  平时,特别是重大纪念日前,我要接受上百次电视台、报刊杂志的采访,介绍伯父的高风亮节及在各个重大历史时期的重要作用及我亲身感受的教育等。

  2010年和2011年,日本NHK电视台根据我的《我的伯父周恩来》一书,先后6次来京,采访80多人,编辑出4集专题片《亲人及亲信口述周恩来》。该片于2011年8月1日至4日晚8时黄金时段播出,引起日本知识界强烈反响。

  同年10月,日本法政大学华籍女教授王敏来京时,对我说:“这部电视片在日本反响热烈,好多人说,日本要有这样的领导人该多好!现在周恩来在日本是大家谈论最多的话题。”看来,这对促进中日友好的民间交流,也能起到一些作用了!

  我参加的各项活动,都会表明自己是中新社的退休人员。我也以此为傲。

  作者:周秉德

                                                                                                                                                                                                                          •   (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                                                                            [责编:天天中]
                                                                                                                                                                                                                            阅读剩余全文(

                                                                                                                                                                                                                            相关阅读

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                                                                                                                                                                                                                            2024-02-25
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                                                                                                                                                                                                                            2024-02-07
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                                                                                                                                                                                                                            2024-11-17
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                                                                                                                                                                                                                            2024-02-12
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