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来源:龙凤彩票2024-01-27 17:48

  

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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

2023年研究生考试12月24日开考 部分省份明确考生考试期间全程戴口罩******

  2023年研究生考试明日开考 部分省份明确考生考试期间全程戴口罩

  12月24日,2023年全国硕士研究生招生考试(初试)即将开考。

  一类一策 分类设置考场考点

  各地根据教育部等三部门的专项部署,采取“一类一策”组考模式,分类设置考场考点,对于核酸阳性等考生,制定并组织实施赴考等保障措施,确保“如期考试、应考尽考、平安研考”。

  根据结合实际可有针对性设置核酸阴性考场、核酸阳性考场以及用于体温异常等突发异常情况的应急处置考场等的要求,上海市教育考试院提醒考生,因考点将根据12月21日上午考生核酸检测结果对考场进行重新编排,部分考生的考场信息可能会有调整,涉及考点、考场变更的信息将于12月22日下午至23日上午期间通过研招网站内信等渠道告知相关考生。核酸结果显示阳性的考生,通过专用通道,在特殊考场参加考试。

  黑龙江、湖北考点也将按照核酸检测或抗原检测结果分类安排考场并适时通知考生。湖北的各考点大门处按照检测结果分别设置专用通道,考生须根据考点进场路线安排进入相应考场。

  考虑到部分在沪居家的考生,上海市教育考试院还表示,相关部门会安排好考生在考试期间顺利出门应考。从外地返沪参加考试的考生,凭身份证明即可入住相关宾馆。考试当日,考生应在开考前60分钟到达考点,预留足够时间配合考点工作人员进行入场核验。

  教育部等三部门在专项部署中要求,考生进入考场前必须佩戴医用外科口罩或以上级别口罩,进入考场后坚持做好个人防护,提倡全程佩戴口罩。湖北、北京、山东等多个省份还明确,考试期间考生应全程佩戴口罩。

  多省份还表示,将加强考场防疫管理,强化考场通风消毒,配足配齐防疫物资、严格执行考场防疫规定,确保考生和工作人员身体健康安全。

  高校多措并举 护航学子学习备考

  随着研考的临近,面对疫情防控新阶段,各高校多管齐下,积极采取措施,努力为学子营造安全、便利的学习环境。

  在苏州大学,敬文书院的研考考生们正在书院开设的线上线下的“敬文研习室”里专心备考,进行最后的冲刺。

  苏州大学敬文书院辅导员 周彤:我们在跟学生的交流过程中,发现他们很多人反馈,很需要一个集体的复习氛围,在这种情况下我们开辟了线上的云端自习室,创造一个沉浸式的备考氛围,我们也请了各类导师来给同学们做专题的辅导,我们邀请了去年上岸(考上)的学长学姐,来给他们分享上岸的经验。同时我们也非常重视学生的保障服务,整体来说就是从营造考研氛围到细化考研的指导,再到保障备考服务上,我们尽量给学生创设一个好的学习环境和学习氛围。

  苏州大学敬文书院学生 曹沈欣:我遇到了许多志同道合的研友们,我们相互帮助、相互鼓励,遇到一些问题也可以去请教专业老师,来为我们及时解疑和答惑,学校跟书院也为我们提供了很多物资上的支持,让我们坚定考研的决心,完成自己的目标。

  中南大学在各个校区都开设了考研复习专用教室,同时学校学生学习指导与发展中心、心理中心为考研学生提供系列学业辅导服务和心理辅导服务等,助力在校考研学习的学生安心备考。

  除了开设考研自习室、云辅导平台,为同学们答疑解惑。不少高校还通过门户网站、微信等平台,及时发布研考温馨提示,并为考研学子送上防疫物资、考研加油包等,帮助学子们克服疫情带来的不便,积极备考,也送上美好祝福。

  在烟台大学,法学院专门绘制了原创漫画《法小研的一天》,记录“法小研”们勤奋刻苦的每一个瞬间,祝福他们在学海中乘风破浪。

  烟台大学生命科学学院食品质量与安全专业考研学生 刘璐:感谢学校为我们赴考保驾护航,心里很踏实,圆梦并不容易,我们一定竭尽全力。

  (央视新闻客户端 总台央视记者 潘虹旭 李晶晶 广东台 山东台 山东教育卫视)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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