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）
二十大代表风采丨马玉山 ：用责任心拧紧“大国重器”******
中新网银川10月10日电 题：马玉山 ：用责任心拧紧“大国重器”
中新网记者 杨迪
奋战在国家装备制造工程一线，带领企业从低谷中“浴火重生” ，改变进口阀“卡脖子”状况……近日接受中新网记者电话采访时，中国工程院院士 ，吴忠仪表有限责任公司党委书记 、董事长马玉山直言， 是责任心与使命感让他在困难中一直坚持下去 ，为自动控制装备国产化贡献力量 。
1991年，马玉山从吉林大学毕业 ，分配到宁夏吴忠仪表厂，成为一名车间见习工人。彼时，大学生可谓“天之骄子” ，毕业后在西北的一家小企业做工人 ，马玉山坦言 ，起初自己心里有点“不太平衡” ：“那时，和我同期 的毕业生大多都分配到了东南沿海地区的大厂 ，而我却来到了西北地区。”
但马玉山并未就此自怨自艾，他很快调整心态，开始从“底层”干起 。在工作之余加班学习，主动向他人请教……凭借不懈 的努力 ，马玉山快速成长 ，于2001年成为吴忠仪表的总工程师。
但此时 ，马玉山所在 的企业却遭遇危机 。20世纪九十年代初，吴忠仪表厂遭遇转型阵痛 ，在最低谷的时期，企业入不敷出，职工工资都难以发放，人员大量流失 ，面临倒闭风险 。
马玉山并未选择逃离。“当时就 是一种不服输 的责任心让我坚持着，想把企业‘救活’ 。”为此 ，马玉山采取了开源节流 、智能化管理 、拓展产品销售渠道 、安抚员工等多种措施 。同时，宁夏各级党委和政府也为吴忠仪表厂“雪中送炭”，在多个重大装备国产化项目中“穿针引线”，为企业提供工程项目 、政策扶持和资金补贴 ，帮助企业平稳度过转型期的阵痛。
马玉山(中)在工作中。 受访者 供图2010年 ，吴忠仪表厂改制吴忠仪表有限责任公司 ，彼时，国产阀价低质劣 ，国产装备用的高端阀被进口阀所垄断。“我是做产品设计出身的 ，我也清楚，只有做高端阀，企业才有出路，才能解决进口阀‘卡脖子’ 的问题 。”马玉山就此萌发了自主制造高端阀 的念头 。
于 是，马玉山带领团队 ，一步步在制造高端阀 的路上攻坚克难 。“在研发过程中，我们也经常失败 ，这时就及时总结经验来完善 。”马玉山说 。
“尤其 是在煤化工领域，我们取得了突破 。”马玉山介绍 ，大量煤化工所需的控制阀产品都需要耐高温高压和强腐蚀 ，国外产品也难以满足。他所在 的团队经过攻坚 ，在该领域实现了突破 ：2013年，投资500亿元 的全球单套规模最大煤制油项目在宁夏启动，马玉山团队负责研发该项目 的控制阀。凭借着整个团队 的努力，吴忠仪表取得了440多项发明和实用新型专利，解决了制约流程工业自动控制装备国产化中众多“卡脖子”项目 。
此外，马玉山还积极为西部地区 的工业人才培养贡献力量 。“我们通过高薪聘请顶尖人才，并以‘师傅带徒弟’的形式培养宁夏本地人才 ，形成了一座完整 的人才‘金字塔’。”马玉山说，未来 ，他的团队希望在低温领域 、海洋工程 、航空航天等的关键基础零部件领域去拓展，为“大国重器”的智能制造做出自己的贡献 。(完)
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