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来源:佰家富app交流群2022-01-18 17:48

  

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)

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春运大考遇上“乙类乙管” 疫情防控该如何做******

  1月8日起,我国正式开始对新冠病毒实施“乙类乙管”。当天,正是春运开始的第二天。春运首日,全国共发送旅客3473.6万人次,环比增长11.1%,比2022年同期增长38.9%。

  春节是我国传统节日中最重要的一个节日,过去3年,因为疫情,不少群众一直没有回乡过年。国务院联防联控机制春运工作专班初步分析研判,2023年春运期间客流总量约为20.95亿人次,比去年同期增长99.5%,恢复到2019年同期的70.3%。

  与超20亿人次的客流量并行的是对新冠病毒实施“乙类乙管”。1月8日起,依据《传染病防治法》,我国对新冠病毒感染者不再实行隔离措施,不再判定密切接触者;不再划定高低风险区;依据国境卫生检疫法,不再对入境人员和货物等采取检疫传染病管理措施。

  在1月8日召开的国务院联防联控机制新闻发布会上,国家卫生健康委新闻发言人、宣传司副司长米锋说,新冠病毒“乙类乙管”后,工作重心从“防感染”转到“保健康、防重症”,从风险地区和人员管控转到健康服务与管理。米峰强调,实施“乙类乙管”,不是放开不管,而是强调更加科学、精准、高效做好疫情防控,更好统筹疫情防控与经济社会发展。

  春运期间,农村地区可能迎来重症高峰

  1月7日,《新型冠状病毒感染防控方案(第十版)》(以下简称“第十版防控方案”)发布。第十版防控方案指出,农村地区医疗卫生基础相对薄弱,是疫情防控的重点地区。

  国家卫生健康委医政司司长焦雅辉在接受央视采访时表示,在春运之前,中小城市和农村地区已经迎来了感染高峰。根据这个趋势来看,春运期间有可能迎来这些中小城市和农村地区急诊和重症的发病高峰。

  一些比较偏远的农村地区,交通不够便利,为了保证这些地区的重症感染者得到及时的转运救治,国务院联防联控机制要求农村地区扩大基层医疗卫生机构院前急救的力量,每个乡镇卫生院和社区卫生中心要配备一辆救护车,纳入各个县域的120急救系统统一调度。

  1月7日召开的国务院联防联控机制新闻发布会上,国家卫生健康委基层司司长聂春雷表示,各级各类医疗机构要有专人负责转诊衔接,简化重症患者转诊流程,完善转诊绿色通道。对于高龄合并慢阻肺、糖尿病、心血管疾病等基础性疾病的感染者,第一时间要转诊到有救治能力的医疗机构,可以直接转到三级医院,不一定要层层转诊。

  聂春雷表示,农村地区“关口前移”的核心是落实“早发现、早识别、早干预、早转诊”,对65岁以上的老年人、孕产妇、儿童、残疾人等重点人群进行一对一包保联系,每周联系服务不少于两次,及时发现问题,及时处置。

  此外,还要加强对农村重点人群的健康监测,对可能出现的新冠重症风险的苗头和倾向性症状,要及时识别,及时给予指导和转诊。

  聚焦XBB的输入风险和城市污水病毒监测

  1月8日的国务院联防联控机制新闻发布会上,中国疾控中心病毒病所研究员陈操表示,多项研究结果表明,和新冠病毒原始株、世界卫生组织此前公布的关切变异株以及奥密克戎早期进化分支相比,XBB进化分支的免疫逃逸能力明显增加,这也导致了XBB毒株在美国等国传播优势呈现明显增加的趋势。

  截至2023年1月7日,全球已在35个国家和地区监测到了XBB.1.5。美国疾控中心预测,未来几周之内,XBB.1.5有可能会取代当前流行的BQ.1和BQ.1.1,成为美国的优势流行株。

  “乙类乙管”之后,我国不再对入境人员和货物等采取检疫传染病管理措施,有公众担心,XBB毒株会很快在中国传播。对此,陈操表示,我国对国际上流行XBB系列变异株的国家新出现变异株的流行态势,新变异株的传播力、致病力和免疫逃逸能力开展动态监测,以防范和研判这些变异株输入我国的风险,并针对性地建立了应对流行的预案。

  在新公布的第十版防控方案中,要求动态监测新冠病毒变异情况。1月8日召开的国务院联防联控机制新闻发布会上,国家疾控局监测预警司司长杨峰表示,疫情防控进入新阶段以来,疾控部门进一步完善新冠病毒变异监测的工作方案,在原有工作的基础上,加强了入境人员、就诊患者、重点场所和重点人群的采样送检和测序比对工作。

  值得注意的是,第十版防控方案在病毒监测预警方面增加了城市污水监测的有关要求。杨峰解释说,在污水处理厂开展新冠病毒的监测,可以评估更大辖区范围内人群新冠病毒感染的趋势变化,适用于更长时间和更大范围的监测。

  杨峰表示,居民楼的污水监测可以更好地发挥预警作用。便于及时发现可能存在感染者的区域,再进一步追踪发现阳性感染者,进而采取相应的控制措施,主要应用于疫情早期尚未出现大范围流行的时候。

  杨峰说,现阶段,我国内地新冠病毒感染仍处于流行阶段,所以选择在有条件的城市开展污水监测工作,来辅助评估新冠病毒感染疫情流行强度、变化趋势等情况,为疫情研判和防控工作提供科学依据。

  避免前往疫情高流行地区探亲旅游,春运途中做好个人防护

  第十版防控方案再次强调“每个人是自己健康的第一责任人”。春运期间,出行人员该如何做好个人防护?在1月8日召开的国务院联防联控机制新闻发布会上,中国疾控中心传防处研究员常昭瑞倡导公众避免前往疫情高流行地区探亲旅游,也倡导一些疫情高流行地区的人员尽量减少出行,居家治疗的新冠病毒感染者非必要不外出探亲,出现发热、干咳、乏力、咽痛等症状的人员在未排除感染风险之前避免乘坐公共交通工具,不前往人群聚集场所。自感有较高感染风险的人员,应在排除风险之后再出行。

  公众如果要出行,常昭瑞建议,行前一定要科学规划,提前做好攻略,了解目的地的疫情情况,尽量错峰出行,避免前往人群聚集场所,降低感染风险。此外,要备足口罩、手消以及消毒纸巾等防护用品,以及体温计、抗原检测试剂盒、解热镇痛药物等,同时关注气候变化,备足保暖衣物,防止着凉。

  在出行途中,公众要做好自我防护,在环境密闭、人员密集的场所,比如候机、候车室,乘坐飞机、火车以及地铁、公交车等公共交通工具时,要全程规范佩戴口罩。

  在公共场所要保持合理的社交距离,减少近距离与他人接触。要做好个人卫生,尤其是随时关注手卫生,避免接触公共物品。咳嗽或打喷嚏的时候,要用纸巾或者肘部遮挡,将用过的纸巾及时丢进垃圾桶。如果接触到呼吸道分泌物,要及时洗手或者进行手消毒,在外或乘坐公共交通工具时,要尽量减少用餐次数,错峰就餐。尽量不去人员密集、空气不流通的场所。前往景区等公共场所,要遵守预约错峰的要求。

  返乡或者返程后,要密切关注自身及家人的身体健康状况,如果出现发热、干咳、乏力、咽痛等症状,要及时进行抗原检测或视情况就医。返乡返程初期,做好症状监测的同时,尽量减少与家里老人尤其是合并有严重基础性疾病的家人接触,接触时要规范佩戴口罩。

  中青报·中青网记者 刘昶荣 来源:中国青年报

                                                                                                                                                                  •   (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                    [责编:天天中]
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