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来源:凤凰彩票开户2024-07-13 17:48

  

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

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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)

                                                                                                                                                  •   (文图:赵筱尘 巫邓炎)

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

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