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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）

师恩难忘******

　　刘末利

　　1960年，对于当下，已是十分遥远。对于我，那时从学校毕业，加入中新社大家庭的情景，还是如此清晰在目。那时的我，即使与同时进中新社的同学相比，也显得非常稚嫩。我的第一个工作岗位是在专稿部通讯组。资深同事们对我关爱有加，社领导、部门领导对我的点滴表现，都给予鼓励、赞许。

　　记得1961年的春天，我奉命出差，地点是天津市区。组内资深记者张益常陪我同行，她侧重采访天津郊区。这样的安排体现了良苦用心。当时兼部主任的副社长王纪元说过：“要是刘末利一个人出门，还分不清东南西北呢。”

　　几十年来，这个“评语”一直牢记在心。1963年初，我奉调至上海记者站。第二年的春天，浙江省侨务工作会议在杭州召开。总社指定我前往采访是次会议。第一次采访大型会议，我毫无把握。到了杭州，得知张帆社长也将应邀赴会，更使我忐忑不安，心想千万不能在社领导面前“出洋相”。张帆社长抵达杭州后，抽空了解了我的采访计划。他当即给我出题目，约请与会的杭州、宁波、温州等市侨务部门负责人座谈，他也参加。社长手把手的指导，真是十分难得的学习机会。一切安排妥当，座谈就在晚上。趁那天下午休会，常驻杭州的摄影记者沈鸣陪张帆社长游虎跑，我也随行。我们在虎跑山上喝茶、聊天。后又驱车前往梅家坞，品尝龙井新茶。我倒是先把握了这个“机会”，享受龙井的美妙，一杯接一杯，忘乎所以。返程途中，自我感觉不妙——晕车了。回到宾馆，免去晚饭还不行。待到座谈会即将开始，与会者陆续到达。我却因胃里“翻江倒海”，忍不住奔进卫生间一阵呕吐。多少年来，无论我怎样努力，也想不起那次座谈的主题以及写稿过程，永远记得的是张帆社长曾经说过：“你这种身体，怎么当记者呀！”

　　这个“洋相”出得够可以的了。晕车固然是因为“内耳前庭平衡感受器受运动刺激而影响神经中枢的症状”，算不上疾病，但对一个记者确实很麻烦。“杭州事件”使我明白必须与那个平衡感受器“对着干”。后来，我因采访而海、陆、空都“晕”过了。印象最深的是上世纪80年代前期，上海决定恢复经过台湾海峡的上海至福州航班，我参加首航采访。事先我一心要在船上“现场采访”。没料到船刚出吴淞口，我就晕得躺倒了。眼看完成任务有难，幸好一位同行大力支持。他根据我的要求在旅客中物色采访对象，再陪着我前去。我就在“采访—躺下—再采访—再躺下”的节奏中完成“首航”。

　　岁月流逝。时至上世纪70年代末，终于盼来中新社恢复建制。我从上海某出版社回归中新社。1979年初，上海分社“开张”，包括分社负责人，人员只有七八个，我包揽了上海全部的经济报道工作。那时国家进入“以经济建设为中心”的新时期。上海曾经是远东经济发达的大城市，又是全国工业基地；在执行国家经济体制改革、对外开放的方针中，自有许多符合经济规律的创新之举。何况还有引进30万吨乙烯工程的上海石油化工总厂、以进口矿砂为原料的宝山钢铁总厂正在加紧建设。在这样的背景下，上海分社的经济报道应该做得有声有色，实际上却是将近3年没有达到总社的要求。上海分社“经济报道没做好”，使我承受巨大压力。我感到迷惘，无所适从。某年，总编室主任徐曰琮来上海分社。我不知道他此行的“任务”。但是他私下对我说，上海分社经济报道没有做好，责任不在于我，我已经尽职了。此话使我得到极大宽慰。1982年春，当时的副社长王士谷率总社新闻部、专稿部及广东、福建等分社的各路精英云集上海，召开经济报道工作会议。会议下达了总社对经济报道的方针和思路，交流了经济采编的经验。会下有关部门领导对我更有针对性地点拨和指导，特别鼓励我要敢于采访重大题材。于我，真是醍醐灌顶！总社领导在多年没有做好经济报道的上海分社召开经济工作会议，目的明确，效果显见。我走出了“中新社是新华社的补充”、“上海分社以报道侨务、文艺、体育等‘三宝’为主”等中新社初创时期办社和报道思想的局限，在报道思想和业务能力上都进入了一个新阶段。

　　也是在1982年，总社召开专稿工作会议，明确了“面向中间，反映现实”的专稿工作新方针。这是针对国内外形势的变化，针对海外读者迫切希望了解中国新时期政治、经济新动向而拟定的。其时香港《明报》、《快报》等常见署名“宗涓”的专电，评述中国时政。文笔挥洒自如，读得我如痴如醉，不胜钦羡。我本专稿部出身，于是学样“跟进”。专稿部负责人时来电话，给我鼓励。1984年底，我赴总社参加工作会议期间，还当面请教，受益匪浅，为我此后坚持专稿写作打下基础。上述时期，除了总社和相关部门领导之外，我的多位老同事，也给我莫大支持和鼓励，他们是我的益友，更是良师。我永远感谢他们。挂一漏万，在此不一一列举姓名了。

　　1984年底，各地方分社换班。总社委任我为上海分社采编主任。我毫无思想准备，心中茫然。刚卸任的上海分社社长姚凡对我关心又支持。他“面授机宜”道：不要脱离采编第一线。一来采编业务是我的“强项”；二来只有身在“第一线”才能指挥和组织分社的采编活动。后来，我一直按照他提示的原则去做。虽然辛苦，于我个人、于分社都足见成果，毋庸多言。

　　在中新社40年一路跋涉之中，得到多位领导、资深同事们的培养、帮助，十分难得；唯有满怀感激，永远念叨：“师恩难忘”！

　　(历史资料)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）