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来源:天天彩票手机版2024-10-21 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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二十大代表风采丨青海林业专家张锦梅:一“梅”苦寒三十载 高原见绿满城香******

  中新网西宁10月10日电 题:青海林业专家张锦梅:一“梅”苦寒三十载 高原见绿满城香

  作者 潘雨洁

  深秋时节,高原小城青海省西宁市的丁香花朵早已开败。

  “现在只剩叶子,你看不出它们的区别,”西宁市林业科学研究所党委书记、所长张锦梅指向山路旁高低错落的灌丛,对中新网记者说:“但到了明年四五月,这些不同品种的丁香又会竞相盛放,香气散遍山野,一路都能闻到。”

图为张锦梅在实验室工作。 马铭言 摄图为张锦梅在实验室工作。马铭言 摄

  说着,她从包里掏出剪刀,钻进树坑,边修剪枝条,边指点一旁的同事。

  “这剪子她用了十几年,”西宁市林业科学研究所副所长满丽婷笑着说,“在田间地头,摆穴盘、播种、修剪……每次都跟所里的年轻人一起,手把手地教。”

图为张锦梅(中)与同事在讨论数据。马铭言 摄

图为张锦梅(中)与同事在讨论数据。马铭言 摄

  起风了,山上冷飕飕,张锦梅却出了一头汗。“这株是暴马丁香,街面上很常见,”她说,“还有一些适应高寒的品种,比如四川丁香、辽东丁香,种在高海拔的三江源地区,可提高城镇绿化率。”

  丁香是西宁市市花,种植历史已久。但传统品种多年未经选优慢慢退化,良种率降低,影响景观效果。

图为张锦梅(中)与同事在西宁北山查看丁香树。 马铭言 摄图为张锦梅(中)与同事在西宁北山查看丁香树。马铭言 摄

  自2013年成立以来,西宁市林业科学研究所开展丁香资源调查、品种收集、适生筛选等工作,先后从国内外引进收集各类丁香品种103个,建立全国首个丁香国家林木种质资源库,并通过播种、扦插、嫁接、组培等方式扩繁,培育良种。

  “建立资源库后,可以长期、系统保存种质资源,为日后丁香的深入研究、杂交选育奠定种质基础。”张锦梅说。

  站在西宁北山远眺,虽已深秋,周边群山绿意依旧,林丛掩映下的街区华灯初上,眼前的城市已与三十年前全然不同。

  对此,张锦梅深有体会。

  西宁地处黄土高原向青藏高原的过渡带,海拔2300米以上,干旱缺水、适宜树种少、春旱持续久。

图为张锦梅修剪丁香枝干。 马铭言 摄图为张锦梅修剪丁香枝干。马铭言 摄

  “春天干风卷沙,地上升温,苗木枝干开始活动,”张锦梅介绍,“而根系地下的土壤还未化冻,营养水分无法输送,造成‘生理干旱’,存活率低。”

  除了自然条件限制,上世纪九十年代,立地条件差、树种单一、造林技术落后,都直接影响苗木成活率。“那时候只能有啥种啥,年年栽树老地方,年年栽树不见树。”张锦梅回忆。

  什么树能在干燥、风大、高寒条件下长期存活?张锦梅和同事们从选育树种开始探索。“选树就像选人,要选优培养。”她说,通过自然选育和人工干预,利用变异杂交出抗逆性更强的品种,还要经得住多年野外环境的检验,才算成功。

图为西宁北山上的丁香树。 马铭言 摄图为西宁北山上的丁香树。马铭言 摄

  “适地适树”培育的同时,他们也在不断改进旱作造林综合技术,根据不同梯度、立地条件,开挖水平沟、鱼鳞坑,整地节流、蓄水保墒;并采取株间、行间、带状混交模式,造“乔灌草”复层生态林,既可避免大面积病虫害,又能较好地发挥生态功能。

  近三十年间,西宁市区南北两山森林覆盖率从7.2%上升到79%,在张锦梅看来,数字背后是坚持换来的“逆袭”:集生态景观、防风固沙、涵养水源等功能于一体的山林环抱城市,湟水两岸绿树成荫,气候变得湿润,“晴天一头土,雨天一腿泥”的记忆已经远去。

  如今,张锦梅带着她的团队,致力将绿意播向更广阔的天地。为了在严重干旱的柴达木盆地建起防风固沙的“绿色长城”,他们选择杨树“家族”中耐旱性强的小叶杨作为骨架树种,选育采穗圃,已收集近300个杨树品种,为大规模推广种植打下基础。

图为张锦梅查看丁香生长情况。 马铭言 摄图为张锦梅查看丁香生长情况。马铭言 摄

  林木生长周期长,从播种到开花需要多年守候,选育过程更是跋山涉水,艰苦异常。很多人耐不住、等不及,但张锦梅却坚持走了三十多年,而且越走越不想放慢脚步。

  “只有真正投入大自然中,才感到‘大美青海’所言非虚。”张锦梅感慨,青藏高原是独特的地理单元和天然种质基因库,丰富的植物资源尚未被充分发掘、利用,“比起成就感,更意识到自身认知的浅薄,常常觉得时间不够。”

  在她引导下,青年后辈们继续着对国土绿化和乡土树种的研究、保护和利用。

  “功成有我,不必在我,”张锦梅说,这篇写在青藏高原山川大地上的“论文”,正在几代林业人的接续奋斗中未完待续。(完)

                                                                                                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

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

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                                                                                                                                                                  天天彩票计划群【世界看冬奥】在外国运动员的镜头里,世界看到一个接地气的北京冬奥
                                                                                                                                                                  2024-08-12
                                                                                                                                                                  天天彩票官方网站CBA下季新赛制:常规赛4组循环 增至46轮
                                                                                                                                                                  2024-08-04
                                                                                                                                                                  天天彩票技巧搜狗发布2019年Q1财报:收入17亿元 同比增8%
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                                                                                                                                                                  2024-08-05
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                                                                                                                                                                  2024-02-21
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