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来源:至尊彩票邀请码2024-11-09 17:48

  

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人工智能,如何妙笔“生”画******

  核心阅读

  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

中国新闻社记者证2021年度核验人员名单公示******

  根据国家新闻出版署《关于开展2021年度新闻记者证核验工作的通知》要求,中国新闻社已对持有新闻记者证人员进行严格审核,现将我社通过新闻记者证2021年度核验的人员名单公示。举报电话:010-83138953

  丁思、刁海洋、于从文、于立霄、于俊、于海洋、于晶、于晶波、于翔、于澍、万淑艳、马小刚、马红山、马芙蓉、马佳佳、马学玲、马海燕、马瑞、王小军、王小婷、王子谦、王天译、王玉平、王东明、王华、王庆凯、王庆然、王欢、王红纲、王坚、王辛莉、王君妍、王林、王昊阳、王国安、王旻、王凯、王佳斌、王妮娜、王珊珊、王修君、王祖敏、王娇妮、王晋冀、王晓丹、王晓斌、王恩博、王海伶、王海波、王骏、王捷先、王逸飞、王婧、王琳、王琬琪、王惠琳、王景巍、王鹏、韦杰夫、韦亮、牛琳、毛建军、乌娅娜、卞正锋、文龙杰、方伟彬、方堃、尹丹丹、尹宁、尹海明、孔任远、邓卓明、邓敏、邓媛雯、邓霞、艾广德、艾启平、石 磊、石小杰、石雨、石洪宇、龙土有、龙敏、卢岩、叶茂、申冉、田冰、田雨昊、田清涛、田博川、史词、史广林、史元丰、史轶夫、白云水、白祖偕、冯志军、冯抒敏、让宝奎、边峰、邢一、邢利宇、邢健、邢翀、戎睿、吉翔、毕永光、吕子豪、吕巧琴、吕杨、吕明、吕振亚、吕凌寒、吕盛楠、朱方芳、朱志庚、朱晓颖、朱景朝、华山、全安华、刘林、刘大炜、刘文华、刘文曦、刘双双、刘玉桃、刘可耕、刘占昆、刘冉阳、刘旭、刘关关、刘军、刘红、刘辰瑶、刘轩廷、刘贤、刘忠俊、刘育英、刘相琳、刘亮、刘超、刘舒凌、刘羡、刘锡菊、刘鹏、刘新、齐彬、闫文陆、闫旭、闫晓虹、关雪昭、江飞波、汤彦俊、安英昭、安源、许青青、许婧、阮煜琳、孙权、孙永良、孙自法、孙宇挺、孙虹、孙亭文、孙艳艳、孙翔、孙睿、贡桑拉姆、苍雁、严格、苏丹、杜洋、杜雅楠、杜潇潇、杜燕、李越、李子君、李双南、李亚龙、李亚南、李江宁、李宇凡、李安江、李纯、李迪、李佳佳、李佩珊、李欣、李金磊、李京泽、李怡青、李妮、李南轩、李映民、李贵刚、李思源、李庭耀、李彦国、李洁、李洋、李姝徵、李晓伟、李晓琳、李晓喻、李爱平、李梦、李雪峰、李晗雪、李超庆、李鹏、李腾飞、李新锁、李韵涵、李慧思、杨可佳、杨在扬、杨华峰、杨旭、杨志雄、杨丽、杨兵、杨陈、杨杰、杨杰英、杨迪、杨凯淇、杨茜、杨娜、杨程晨、杨强、杨福山、杨颜慈、杨毅、肖开霖、肖光明、肖欣、吴卫中、吴兰、吴兆飞、吴旭、吴庆才、吴晟炜、吴鹏泉、邱江波、何浠、何蓬磊、佟郁、余湛奕、谷华、邹浩、邹辉、应妮、汪金生、汪恩民、沙见龙、沈晨、宋方灿、宋吉河、宋秀杰、宋哲、宋捷、宋敏涛、张怡、张燕、张一凡、张一辰、张九玲、张力炜、张小静、张子扬、张见悦、张丹、张乐、张伟、张伟、张兴龙、张宇、张红、张远、张芹、张丽、张亨伟、张沛君、张玮、张林虎、张明新、张金川、张炜、张茜翼、张茵、张俊、张娅子、张勇、张素、张桂芹、张晓曦、张浪、张梓、张晨翼、张舵、张添福、张琳琳、张量、张斌、张道正、张强、张雷、张雷杰、张鹏翔、张瑶、张蔚然、张曦、陆祁国、陆春艳、阿琳娜、陈小愿、陈文、陈陆军、陈林、陈杭、陈建、陈建、陈海峰、陈康亮、陈超、陈舒一、陈瑜波、陈溯、陈静、陈骥旻、邵燕飞、招嘉虹、范丽芳、范思忆、林玲、林士杰、林春茵、林艳华、林浩、欧阳开宇、尚虹波、罗钦文、罗海兵、岳依桐、金乔、金玮、周毅、周兆军、周锐、周群、庞无忌、郑小红、郑巧、郑丽梅、郑劭淳、郑珊云、郑莹莹、郑嘉伟、泱波、屈丽霞、孟湘君、赵文刚、赵永厚、赵延、赵建华、赵桂华、赵晓、赵晔娇、赵隽、赵朗、赵雅敏、赵强、赵凛松、胡远航、胡贵龙、胡健、胡耀杰、胡耀荣、柳俊武、钟升、钟旖、禹瑞斋、侯宇、俞岚、勉征、姜辉、姜涛、姜煜、宫旭、贺劭清、骆云飞、秦欣、聂芝芯、莫倩、索有为、贾天勇、贾楠、贾靖峰、夏宇华、夏宾、顾时宏、柴燕菲、党田野、徐志雄、徐杨祎、徐明睿、徐金波、徐朋朋、徐雪、徐银、徐德金、徐曦弋、殷立勤、殷春永、高小奇、高红超、高雨慧、高凯、高莹、高鹏、郭军、郭佳、郭金超、郭虹、郭晋嘉、郭晓莹、郭超凯、唐小晴、唐伟杰、唐贵江、唐娟、谈笑、陶光雄、黄艺、黄少华、黄艳梅、黄钰钦、黄耀柏、萨日娜、梅镱泷、戚亚平、盛佳鹏、崔文月、崔志平、崔佳明、崔相光、崔涛、崔楠、符永康、康玉湛、梁晓辉、梁盛、梁犇、梁婷、彭大伟、彭伟祥、葛勇、葛璐璐、董子畅、董会峰、董晓斌、董婧佳、蒋启明、蒋雪林、韩璐、韩帅南、韩仪、韩苏原、韩宏、韩畅、韩洁、韩海丹、韩章云、程小路、程宇、程励、程春雨、程勇、程景伟、傅煜、鲁毅、童静宜、曾福志、曾嘉、曾鼐、温启龙、富田、谢芳、谢萍、蒲文思、蒙鸣明、甄雪原、路梅、解培华、满会乔、蔡敏婕、廖文静、阚枫、翟羽佳、熊然、缪璐、缪超、颜菡、潘旭临、薄雯雯、冀江彤、戴梦岚、魏园、魏晞、魏群、濮亚新

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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