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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)

应急管理部发布2021年全国十大自然灾害******

  中新网1月24日电 据应急管理部网站消息,应急管理部近日发布2021年全国十大自然灾害,河南特大暴雨灾害、江苏南通等地风雹灾害、青海玛多7.4级地震在列。

  2021年,我国自然灾害形势复杂严峻,极端天气气候事件多发,经应急管理部会同工业和信息化部、自然资源部、住房城乡建设部、交通运输部、水利部、农业农村部、卫生健康委、统计局、气象局、银保监会、粮食和储备局、林草局、中国红十字会总会、国铁集团等部门和单位对2021年全国重大自然灾害事件会商核定,全国十大自然灾害如下:

2021年7月25日,河南新乡,多支救援力量在当地受灾较为严重的小朱庄开展救援工作。资料图为救援人员在小朱庄转移民众。 中新社记者 崔楠 摄2021年7月25日,河南新乡,多支救援力量在当地受灾较为严重的小朱庄开展救援工作。资料图为救援人员在小朱庄转移民众。 中新社记者 崔楠 摄

  一、7月中下旬河南特大暴雨灾害

  7月17日–23日,河南省遭遇历史罕见特大暴雨,全省平均过程降雨量223毫米,有285个站超过500毫米;有20个国家级气象站日降水量突破建站以来历史极值,其中,郑州、新密、嵩山站均超其历史日极值1倍以上,郑州气象观测站最大小时降雨量(20日16–17时,201.9毫米)突破我国大陆有记录以来小时降雨量历史极值。多条河流发生超警以上洪水,郑州、新乡、鹤壁等多地遭受特大暴雨洪涝灾害,受灾范围广、灾害损失重、社会关注度高。灾害造成全省16市150个县(市、区)1478.6万人受灾,因灾死亡失踪398人,紧急转移安置149万人;倒塌房屋3.9万间,严重损坏17.1万间,一般损坏61.6万间;农作物受灾面积873.5千公顷;直接经济损失1200.6亿元。

  二、黄河中下游严重秋汛

  2021年入秋后,冷暖空气在黄河中游持续猛烈交汇、带来连续降雨,黄河流域9月份平均降水量179毫米,为1961年以来历史同期最多,造成黄河中下游发生1949年以来最大秋汛,中游干流9天时间连续发生3次编号洪水,支流洛河、汾河水位或流量超历史实测记录,黄河中下游河道高水位、大流量行洪持续同期一个月,山西、陕西、河南、山东等省局地洪涝灾害严重,造成4省32市232个县(市、区)666.8万人受灾,因灾死亡失踪41人,紧急转移安置46.7万人;倒塌房屋4.6万间,不同程度损坏17.5万间;农作物受灾面积498.6千公顷;直接经济损失153.4亿元。

  三、7月中下旬山西暴雨洪涝灾害

  7月10日–23日,山西省先后出现10日–11日、18日–23日两轮强降雨天气过程,间隔时间短、累计雨量大,引发严重洪涝灾害,造成晋城、忻州、长治等10市47个县(市、区)61.2万人受灾,因灾死亡失踪35人,紧急转移安置7.4万人;倒塌房屋2.1万间,不同程度损坏5.7万间;农作物受灾面积51千公顷;直接经济损失82.8亿元。

  四、8月上中旬湖北暴雨洪涝灾害

  8月8日–15日,湖北省部分地区出现强降雨,其中,11日–12日湖北襄阳和随州出现大到暴雨,局地特大暴雨,最大日雨量为随县柳林519毫米,引发严重洪涝灾害,造成随州、襄阳、孝感、黄冈等11市(州)58个县(市、区)和神农架林区158万人受灾,因灾死亡28人,紧急转移安置5.7万人;倒塌房屋1100余间,不同程度损坏1.7万间;农作物受灾面积126.5千公顷;直接经济损失31.2亿元。

  五、4月30日江苏南通等地风雹灾害

  4月30日,江苏沿江及以北大部地区遭受大风、冰雹等强对流天气袭击,南通沿海局地风力达13–15级,最大风速达47.9米/秒(15级),多地大风观测突破建站以来历史极值,引发严重风雹灾害,造成南通、泰州、淮安等8市36个县(市、区)2.7万人受灾,因灾死亡失踪28人,紧急转移安置3100余人;倒塌房屋397间,不同程度损坏1.3万间;农作物受灾面积11千公顷;直接经济损失1.6亿元。

  六、8月中下旬陕西暴雨洪涝灾害

  8月19日–25日,陕西省部分地区出现强降雨过程,其中,陕南地区暴雨持续时间长、影响范围广、累计雨量大、局地降水强度强,引发严重洪涝灾害,造成西安、汉中、安康、商洛等9市49个县(市、区)107.2万人受灾,因灾死亡失踪21人,紧急转移安置9.9万人;倒塌房屋2700余间,不同程度损坏2.4万间;农作物受灾面积26.6千公顷;直接经济损失91.8亿元。

  七、11月上旬东北华北局地雪灾

  11月4日–9日,我国大部地区出现寒潮天气过程,降温幅度大、雨雪范围广、极端性强,综合强度指数为1961年以来第四强,降温幅度超过16℃的国土面积达101万平方公里,华北、东北等地普降暴雪或大暴雪,局地出现特大暴雪,东北三省和内蒙古局地雪情较重。低温冷冻和雪灾造成内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江等9省(区、市)35.1万人受灾,因灾死亡7人(建筑物、树木倒压所致),农作物受灾面积19.3千公顷,大量农业大棚、牲畜棚舍、简易工业厂房倒损,直接经济损失69.4亿元。

  八、云南漾濞6.4级地震

  5月21日21时48分,云南大理州漾濞县(北纬25.67度,东经99.87度)发生6.4级地震,震源深度8公里,此后发生多次5级以上余震。地震造成大理、临沧2市(州)13个县(市)16.5万人受灾,因灾死亡3人,紧急转移安置2.8万人,倒塌房屋1854间,严重损坏1.9万间,一般损坏7.5万间,交通、道路、市政、教育等设施不同程度受损,直接经济损失33.2亿元。

  九、2021年第6号台风“烟花”

  2021第6号台风“烟花”于7月25日12时30分前后,在浙江舟山普陀区沿海登陆,登陆时中心附近最大风力13级(38米/秒),26日9点50分在浙江平湖市沿海以强热带风暴级(10级)再次登陆,30日晚8时停止编号。“烟花”具有移动速度慢、陆上滞留时间长、风雨强度大、影响范围广等特点,造成浙江、上海、江苏等8省(区、市)40市230个县(市、区、旗)482万人受灾,紧急转移安置143万人;倒塌房屋500余间,不同程度损坏8300余间;农作物受灾面积358.2千公顷;直接经济损失132亿元。

  十、青海玛多7.4级地震

  5月22日2时4分,青海果洛州玛多县(北纬34.59度,东经98.34度)发生7.4级地震,震源深度17公里,此后发生数次余震,最大余震5.1级。地震造成果洛、玉树2州7个县11.3万人受灾,19人受伤,紧急转移安置10.8万人,倒塌房屋1039间,严重损坏7600余间,一般损坏5万间,部分道路、桥梁等基础设施损毁,直接经济损失41亿元。

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