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来源:天下彩票投注2024-03-05 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

二十大代表风采丨潘从明:戈壁矿山废中取宝甘为“铂乐”******

  中新网兰州10月9日电 题:潘从明:戈壁矿山废中取宝甘为“铂乐”

  作者 闫姣 王牧雨

  从普通工人成长为“大国工匠”,从戈壁矿山走向科技研发的国际舞台,如今潘从明仍旧日夜忙碌在攻克技术难关的一线。他近日接受中新网记者采访时说,这两年他重点研究从各类二次资源中综合回收提取铂族金属技术。

  潘从明是甘肃省金昌市金川集团铜业有限公司贵金属冶炼分厂提纯工序工序长。他的成就之一,是主创了“镍阳极泥中铂钯铑铱绿色高效提取技术”,推动整体技术达到国际先进水平。铂族贵金属是精密电子、航空发动机等国家战略高科技产业的关键基础材料,而我国贵金属储量仅占全球储量的0.39%。

  潘从明说,矿产资源终究有限,中国大量汽车、电子产品、石油催化剂等面临报废高峰期,各类二次资源中的贵金属就是一座移动的“城市矿山”。这些二次资源成为国内外同行关注的焦点。

  金川集团是中国最大、世界领先的镍钴生产基地和铂族金属提炼中心,也是我国目前已知的唯一具有开采价值的伴生铂族金属矿床,铂族金属产量占到国内矿产总产量的80%以上。

图为潘从明在劳模创新工作室给员工培训。(资料图) 金川集团供图图为潘从明在劳模创新工作室给员工培训。(资料图) 金川集团供图

  潘从明常说,他的成长离不开这个平台和周围的环境。但在很多人看来,他的成绩亦和自己的刻苦钻研息息相关。“遇到不会的,我宁可待在生产线,不吃不喝,也要把这个事弄明白。”在他看来,练得多了,也就熟了,就能发现更多问题;会得多了,就能想到创新的办法,解决难题。

  在同事眼中,潘从明对待工作高度专注,有热情、有激情,26载坚持探索、研发;在徒弟眼中,他博学多识且宽严并济,培养出多位技术能手、技术标兵;在家人眼中,他时常沉迷于自己的“铂族世界”。

  在钻研之路上,潘从明遇到过很多坎,但对这个行业的热爱促使他不断深钻。初到企业时他什么也不懂,便在晚上回忆、记录白天老师傅们所讲内容,经常复习到凌晨两三点。那时候学习条件不便,他就委托亲朋好友从外地帮忙搜罗国内外的专业书籍,开始自学,“晚上宁愿不睡觉也要记录,有时看书有了灵感,还会直奔实验室,通宵做实验。”

图为潘从明解决现场技术难题。(资料图) 金川集团供图图为潘从明解决现场技术难题。(资料图) 金川集团供图

  因多年来保持记录的习惯,潘从明攒了一本30万余字的“发明笔记”,写满了密密麻麻的公式。这一良好习惯,他也传授给徒弟们,让他们从每个月必须完成的20页报告开始做起,并挨个标注出报告中的问题。由此,他也培养出了一批提纯工序的优秀人才。

  潘从明是国家级技能大师工作室领衔人、贵金属冶炼特级技师、有色冶金正高级工程师,是西北地区首位个人获得国家科技进步奖的一线产业工人,多次被评为“大国工匠”“发明之星”“全国技术能手”“全国劳动模范”。

  潘从明从未抱怨钻研的苦,也没有挥霍成功的乐。今年,针对甘肃省提出的强工业、强科技等“四强”行动,以及金川集团产量翻番的任务,他认为,从二次资源中提取铂族贵金属是技术的突破口,也是未来做大做强的主要内容。

  潘从明称,下一步的重点工作有从含有微量贵金属的各类废液中高效提取贵金属的技术研究,生产高附加值的贵金属化合物,以及技术传承和人才培养等。“技术没有止境,也没有最好,只有往更好的方向走,把技术做精做优。”他说。(完)

                                                                              •   (文图:赵筱尘 巫邓炎)

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

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