人工智能,如何妙笔“生”画******
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输入一段话,“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领,吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算,接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来,人工智能技术应用于艺术创作等领域,还要注意防范潜在风险,让技术进步更好地造福社会。
不用画笔、颜料,输入一段描述性文字,计算机就能自动解析,生成相应的画作。2022世界人工智能大会上,人工智能绘画的展示令观众惊叹。
一些过去专属于人类创作的领域,比如绘画、书法、写作、作曲,如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的?当前沿技术与艺术相遇,将碰撞出怎样的火花?在内容、版权等方面又是否存在问题?
从文本到图像,人工智能绘画本质是计算
人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程,输入一段话,生成一幅画,本质是计算。简要地说,计算机通过大量学习,能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理,人工智能程序在收到“语言描述”指令后,可以根据自身的算法还原出图像。
设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代,就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序,让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年,人工智能技术日新月异,科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间,人工智能“画”出的作品普遍不够好,往往只是一些模糊的图像元素的组合,还称不上是完整的画。
今年以来,人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因,百度文心一格总架构师肖欣延认为,这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。
具体来说,预训练大模型增强了人工智能的通用性,成为人工智能技术及应用的新基座;大数据的训练中,通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习,计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来,几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说,扩散模型的出现至关重要。
扩散模型的原理是,通过人为逐步添加噪声,让图像逐渐变“模糊”,再不断学习去噪过程,如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片,即“画”出图像。
“这一过程与人类学习相似。通常,人们学画从临摹开始,机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊,但计算机会不断修正,从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。
扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越,不仅作画质量快速提升,生成时间也缩短到几秒钟。
众多用户尝鲜,大量应用加速“画技”进化
汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中,他需要借助一些图片来丰富文案,而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月,了解人工智能绘画程序后,他尝试自己“画”图。现在,人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。
随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降,人工智能绘画门槛越来越低,一些简易化操作平台在国内外兴起。如今,不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感,许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜,并“晒”在社交平台上。
大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多,算法就越能理解输入的描述文本,画作质量就越高。”肖欣延表示,当前人工智能绘画水平与今年初相比,已经有很大进步。
不过,目前的人工智能绘画技术并不完美。首先,可控性仍然不高,即计算机不能很好理解人类指令的含义,即便是输入“画两个苹果,左边红色,右边绿色”这样的简单描述,生成的图像也可能有很大偏差;其次,细节呈现能力还不够。比如,对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作,初看上去惊艳,认真观察问题却不少。
但肖欣延认为,人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如,基于跨模态大模型和强大的深度学习框架,百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外,未来人工智能不仅能作画,还能根据文本描述生成视频,并直接配上解说文字,“可以把视频生成看作是维度更高的绘画,从技术层面看,这是可以实现的。”
防范潜在风险,守住法律和伦理底线
人工智能进入绘画领域,计算机会取代人类画师吗?
在肖欣延看来,好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关,即使人人都可以用人工智能技术作画,但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品,“人工智能只是作画的辅助工具”。此外,虽然有的人工智能绘画语言娴熟,也包含细腻的情感,但并不意味着机器有意识、情感,它不过是学过类似的作品,又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射,目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。
不少业内人士认为,不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画,接受新事物。可以预想,将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成,创作者能腾出更多时间去构思想法与创意,调整构图、色彩、光影氛围等。
“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示,20世纪前后,照相技术让传统肖像画失去市场,促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合,或许能激发画家创作出别开生面的作品。
不过,由于人工智能绘画发展刚刚起步,技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如,有人认为,未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等,侵犯了原作者的版权,有违法嫌疑。也有人认为,“机器学习”过程是一种类人化的创作行为,同样体现了创造者的思想和劳动,应当获得版权保护。此外,还有人担忧,人工智能绘画技术若被滥用,可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展,有必要前瞻潜在的风险,只有守住法律和伦理底线,技术进步才能更好地造福社会。
不只是绘画,写作、作曲、生成短片,人工智能日益强大的深度学习能力,让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来,业界专家认为,人工智能与艺术融合,一方面会降低一些艺术门类的创造门槛,让更多人参与到当代的审美创造中来;另一方面新技术会带来新的审美风格,人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。
记者 喻思南
积极创新参与宏观经济治理的方式******
作者:王欣
据报道,2022年国内有7个城市GDP总量进入2万亿俱乐部,分别为上海、北京、深圳、重庆、广州、苏州和成都。综合分析可以发现,这些城市不仅经济建设取得了显著成就,生态环境保护工作也交出了令人满意的答卷。围绕经济高质量发展,这些城市在发挥生态环境保护的引领、优化和倒逼作用方面,已经做出了不少有益的探索和实践。
比如,江苏省苏州市的开发强度高、资源约束紧、转型任务重,以占全国0.09%的国土面积创造出了全国约2.1%的经济总量,而且生态环境质量依然保持稳中向好、持续改善态势。究其原因,就在于充分发挥生态环境保护优化经济发展的作用,做好了经济与生态的“双面绣”。近年来,苏州整治“散乱污”企业(作坊)4.7万余家,为引进高产出、低污染的项目腾挪了发展空间,抓住治污攻坚与高质量发展互促互利的契合点,形成了一招多赢的局面。
实践证明,在引领、优化和倒逼经济高质量发展,促进经济社会发展全面绿色转型方面,生态环境保护工作是有力的抓手,也是重要的推手。关键是务必坚持因地制宜、因时制宜,坚持问题导向、结果导向,全面研究、积极创新生态环境保护参与宏观经济治理的方式、手段和途径。
首先,增强系统观念。生态环境保护参与宏观经济治理是一项涉及面广、复杂程度高的长期性系统性工程,绝不能局限于传统思想上的污染防治工作。要统筹产业结构调整、污染治理、生态保护、应对气候变化等,协同推进降碳、减污、扩绿、增长,在多重目标中寻求最佳平衡点,既要“清澈见底”也要“鱼翔浅底”,既要“源头治污”也要“源头清洁”,既要“降碳”也要“增汇”。因此,要认识属地生态环境自然禀赋优势,也要紧盯生态环境保护工作短板,充分发挥生态环境保护的引领、优化和倒逼作用,扬长补短,不断增强生态环境保护融入宏观经济的深度和广度、推动经济社会绿色转型的力度和速度。
其次,强化攻坚意识。当前,对于生态环境保护参与宏观经济治理、促进经济与环境协同发展,有的人思想认知上还不够全面深刻,甚至仍有误区,而且现实工作中也有这样那样的困难和矛盾。加上治污攻坚的成效尚不够稳固,在推动绿色发展的道路上仍有不少难关要过,因此,务必保持战略定力,面对高污染高耗能产业更新换代等推进难度较大的工作任务,要统筹各部门政策和力量,密切协同。该依法倒逼的绝不后退一步,该帮助优化的要主动上前一步,该鼓励引领的要争取先人一步,确保步步为营。
第三,突出创新思维。统筹经济社会发展和生态环境保护,以实现减污降碳协同增效为总抓手,更加自觉地推进绿色发展、循环发展、低碳发展,没有现成的经验做法可供参考和借鉴,况且各地经济社会发展和生态环境保护水平不同,面对的形势和问题也各有所异。因此,务必结合实际,根据属地经济社会发展和生态环境保护的新情况新特点,适时更新理念、创新思维,不断丰富生态环境保护深度参与宏观经济治理的新方式、新手段。比如,国家相继出台了支持绿色发展的财税、金融、投资、价格政策和标准体系,如果简单地照搬硬套,难免出现“水土不服”等问题,这就需要各地进一步完善和细化相关举措,更好地发挥绿色金融的激励与约束作用。(王欣)