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
生物多样性可持续利用与地方发展如何融合?看这些中国实践******
中新网蒙特利尔12月8日电 保护生物多样性的最好办法是什么?生物资源的可持续利用是长久以来公认的关键一招。
当地时间12月7日,COP15第二阶段会议“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”边会在加拿大蒙特利尔举行,边会由生态环境部环境与经济政策研究中心、中国新闻社主办,中国新闻网承办。
会上,与会中外嘉宾就如何保护生物多样性进行了探讨,分享了中国地方发展的新经验、新故事。
中医药学是中国古代科学的瑰宝,也是打开中华文明宝库的钥匙。在浙江省磐安县,有一座山叫大盘山,浙江省磐安县委书记金艳介绍,那里有药用植物1219种,占浙江全省的68%,其中载入《中国药典》的有154种,占收载药用植物的25%。
大盘山逶迤,四江水清澈。中药材医药已成为磐安县的支柱产业之一,从种活一株草、做精一味药到富裕一方土,中医药富民强县不仅开出了致富的“磐安良方”,更是走出了人与自然和谐共生的“磐安路子”。
除了加大物种资源保护力度、数字赋能药材加工,磐安还采用“手工种植—手工施肥—手工采挖”的传统方式种植中药材,严控农药化肥使用。与此同时,磐安积极推广林下种植模式,通过仿野生种植让中药材品质更优良,同时最大程度地保护生态环境和物种多样性。
贵州省从江县委书记周崇军在边会案例分享上发言。 尹灵 摄穿越悠悠岁月,农耕文化源远流长。在贵州省的群山之中,从江县人延续着千年来“种一季稻、放一批鱼、养一群鸭”的传统农耕方式。
贵州省从江县委书记周崇军介绍,“稻田养鱼鱼养稻、稻田养鸭鸭养稻、稻鱼鸭三丰收”的生产模式,既有效缓解了人地矛盾,为当地人们提供了丰富的绿色有机农产品,又有效防止了环境污染,保护了生物多样性。
如今的从江,稻、鱼、鸭和谐共生,形成了一条特有的生物链。当地特色水稻品系从江香禾糯,也带着山水相拥的农耕智慧走向全国各地,带动村民增收致富。
除了流传千年的和谐生态智慧,中华大地上也不乏面对生态挑战的改进与探索。大自然保护协会北京代表处对外事务总监徐欣分享了内蒙古对土地可持续修复及管理模式的探索。
徐欣介绍,过去60年,内蒙古是中国气温变化最快的区域之一,在土地退化方面面临着过去不合理开发利用对自然的威胁,以及发展需求与有限资源在数量和时空上的不匹配。
“为此,我们首先对于保护项目进行了系统设计,支持当地生产方式的转型和升级;开展‘乔、灌、草’相结合的综合修复;还进行了农牧措施的提升,促进乡村的绿色振兴来增绿增收。”
“修复只是保护的一个环节,如何继续保持区域的绿色底色、挖掘生态对生产的促进与庇护潜力,实现生态修复与可持续生产协调发展,是漫长维护期中需探索的重点。”徐欣认为。
大自然保护协会北京代表处对外事务总监徐欣在边会案例分享上发言。 尹灵 摄作为全球生物多样性最丰富的国家之一,也是最早加入《生物多样性公约》的国家之一,中国高度重视生物多样性保护工作,取得显著成效。通过多年努力,中国有效保护了90%的陆地生态系统类型和74%的国家重点保护野生动植物种群,新增森林面积居世界首位,300多种珍稀濒危野生动植物野外种群得到了很好的恢复。
联合国《生物多样性公约》秘书处执行秘书伊丽莎白·穆雷玛指出,生物多样性是生命的基础,这正是本届大会主题的含义。我们必须确保地球生命得到妥善维护、妥善保护、妥善恢复,在可持续利用中公平合理分享相关惠益。
对于未来十年如何拯救生物多样性,世界资源研究所副总裁兼常务董事克雷格·汉森提出“生产、保护、减少、修复”的框架路径,这一策略不仅有助于满足人类需求和促进人类经济发展,也可保护所有形式的生命多样性,包括遗传多样性、物种多样性和生态系统多样性。
生物多样性保护与可持续利用这两个命题,从过去“二选一”的两难,到如今“1+1>2”的双赢,中国各地一直在持续探索着其中的现实路径和发展方向,也在为全球生物多样性治理新征程贡献中国智慧。(完)
(文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |