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来源：玛雅彩票投注2024-09-18 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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大展宏“兔”——癸卯年生肖文物图片联展即将推出******

　　卯门生紫气，兔岁报新春。

　　公元2023年，中华传统生肖纪年中的癸卯兔年如约而至。

　　中国文物报社联合52家文博机构共同策划的 “大展宏‘兔’——癸卯年生肖文物图片联展”正在紧张筹备，即将于春节期间在全国百余城市博物馆和公共文化空间同步推出，甄选319件兔主题文物，为喜迎新年的全国公众献上一份“文物新年礼”。

大展宏“兔”——癸卯年生肖文物图片联展即将推出

　　十二生肖作为中国人民乃至整个中华文化圈中普及率最高的传统文化符号，也是春节的吉祥物和传统年俗文化的象征，是中华优秀传统文化的重要组成部分。党的二十大报告指出：坚守中华文化立场，提炼展示中华文明的精神标识和文化精髓，加快构建中国话语和中国叙事体系，讲好中国故事、传播好中国声音，展现可信、可爱、可敬的中国形象。中办国办曾在实施中华优秀传统文化传承发展工程的意见中明确提出：加强对传统历法、节气、生肖和饮食、医药等的研究阐释、活态利用，使其有益的文化价值深度嵌入百姓生活。十二生肖作为中国人民乃至整个中华文化圈中普及率最高的传统文化符号，也是春节的吉祥物和传统年俗文化的象征，是可信、可爱、可敬的中国形象的重要组成部分。今天，我们在春节期间推出生肖文物题材的专题展览，也正是践行党的二十大精神，传承、弘扬中华优秀传统文化的一项重要举措。

　　展览共分为四个部分，第一部分序篇生肖文化的源与流，追溯十二生肖的形成与早期人类的动物崇拜意识，以及将生肖作为春节的吉祥物，成为年俗文化象征的文化渊源；第二部分迷踪在旷野，讲述自然生态中的兔，我国作为世界上最早驯养兔的国家之一，中华先民爱兔、养兔、猎兔，同时使用兔皮毛制品，将兔的形象描绘在生活器物之上，使之成为中国人多彩生活中的重要元素；第三部分千古寄明月，展现历史文化中的兔，通过玉器、瓷器、青铜器、绘画等各类与兔相关的文物遗存，表现我国兔文化历史源远流长；第四部分霜辉映凡尘，展示民俗文化中的兔，基于月兔的神性色彩，全国各地都流行着与玉兔相关的神话传说、民俗典故，在剪纸、刺绣、年画中，亦可随处看到兔的形象。

　　联展将于2023年春节前夕在各联展博物馆陆续开幕，同步奉展于公众。恭祝兔年里人人扬眉“兔”气，大展宏“兔”！具体展期安排将通过中国文物报社所属新媒体平台即时发布。

　　敬请关注！

　　联展单位：

　　中国文物报社、中国妇女儿童博物馆、北京自然博物馆、天津博物馆、河北博物院、邯郸市博物馆、山西博物院、临汾市博物馆、内蒙古河套文化博物院、鄂尔多斯市博物院、辽宁省博物馆、大连博物馆、吉林省博物院、黑龙江省博物馆、南京中国科举博物馆、常州博物馆、徐州博物馆、宁波博物院、安徽博物院、福建博物院、晋江市博物馆、厦门市博物馆、故宫鼓浪屿外国文物馆、福建中国闽台缘博物馆、江西省博物馆、景德镇中国陶瓷博物馆、高安市博物馆、赣州市博物馆、九江市博物馆、青岛德国总督楼旧址博物馆、河南博物院、漯河市博物馆、洛阳民俗博物馆、湖北省博物馆、随州市博物馆、长沙市博物馆、广东海上丝绸之路博物馆、东莞市博物馆、深圳市金石艺术博物馆、广西民族博物馆、桂林博物馆、重庆中国三峡博物馆、重庆自然博物馆、四川博物院、金沙遗址博物馆、贵州省博物馆、西安博物院、宝鸡青铜器博物院、渭南市博物馆、甘肃省博物馆、青海省博物馆、宁夏回族自治区博物馆、宁夏固原博物馆

　　图片支持：

　　故宫博物院、中国国家博物馆、中国美术馆、中国社会科学院考古研究所、保利艺术博物馆、赤峰博物馆、昭君博物院、南京博物院、扬州博物馆、常熟博物馆、安徽省文物考古研究所、萍乡博物馆、湖南博物院、衡阳市博物馆、广汉三星堆博物馆、甘肃博物馆联盟

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