人工智能,如何妙笔“生”画******
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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
实现“双碳”目标,上海有何路径、捷径、机遇?******
中新网上海1月12日电(记者 范宇斌)如何统筹推进碳达峰碳中和?正在此间召开的2023年上海市两会上,各民主党派上海市委员会和上海市工商业联合会聚焦“双碳”目标,提交集体提案,积极建言,凝聚共识。
中国力争2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和。
“产品碳足迹的精准量化是实现‘双碳’目标的前提,而工业产品的碳足迹量化是实现‘双碳’目标第一步,量化碳足迹作为减少碳排放的第一步,能够有效帮助辨识在产品全生命周期中主要的温室气体排放过程。”为此,中国民主建国会上海市委员会在集体提案中建议,应率先建立产品碳足迹可信的精准量化标准体系,打造“上海制造”“双碳”新名片。
中国民主建国会上海市委员会建议,可以着力接轨国际通行的标准和规范,率先建立基于可信的、精准量化的产品碳足迹标准体系;推动产品碳足迹精准量化示范试点,有序推广到不同行业;完善碳足迹相关产业政策,引导高质量可持续发展。
对于超大城市上海而言,实现“双碳”目标,有何路径可走?
“降污减排、协同增效是促进上海经济绿色转型的重要途径之一。”中国民主促进会上海市委员会在集体提案中指出,当前上海经济发展与环境保护的长期矛盾尚未根本缓解,面对经济复苏、空气质量达标、“双碳”目标实现等多重压力,后疫情时期的经济复苏将增大空气质量达标以及“双碳”目标实现的难度。
如何“破题”?中国民主促进会上海市委员会建议,可以制定多种污染物协同控制的管控机制,并分类区分不同行业,制定不同时间段的降碳减排目标,落实应对措施;建立长三角地区协同的降碳减排交易机制,在长三角区域同权、同价,严格统一规范初始配额的发放方法、规则及年度核查规则;应用智能化、网络化、数字化等当代技术,作出周密有序的部署,以发展非化石能源为视角,寻求淘汰陈旧产能的发展路径。
实现“双碳”目标是否有“捷径”?
九三学社上海市委员会在集体提案中建议,推动数字技术赋能绿色低碳转型,大力推进数字技术与绿色低碳融合发展,提高产业高端化、智能化、绿色化水平。
审视当下,各地在推动绿色低碳转型过程中,面临着数字技术赋能低碳转型缺乏具体方案、数字技术和减排技术支撑能力不足、产业生态和应用场景不完善、数据中心碳排放体量大和减排难等诸多问题。
对此,九三学社上海市委员会建议,加强顶层设计和应用示范,制定数字技术赋能低碳转型规划;加强科技支撑和人才保障,依托“科技创新行动计划”支撑前沿数字低碳关键核心技术攻关;推动行业节能减排发展,重点用能单位率先开展数字化绿色低碳转型,丰富数字技术的节能降碳应用场景;促进数字低碳技术多元应用,打造统一的碳排放监测网络,建立碳排放数字监测和服务平台;推动数据中心绿色低碳发展,推广分布式供能、数电联营等绿色运营模式,探索“海洋+数据中心+风电”综合开发。
实现“双碳”目标又催生哪些新机遇?
“抢抓绿色低碳新赛道、培育绿色发展新动能已成为上海构筑未来发展竞争优势的战略方向。”上海市工商业联合会在集体提案中建议,助推民营经济抢占绿色低碳新赛道,赋能上海高质量发展。
据上海市工商业联合会介绍,一些民营企业已开始实践,在清洁能源、节能环保等领域展现发展实力,并形成了一批创新成果。“下一步,建议整合各方资源,共建绿色低碳产业生态;积极主动作为,加强绿色低碳引导服务;拓展场景应用,推动绿色低碳实践探索。”
2023年上海市政府工作报告明确,上海市今年将积极稳妥推进碳达峰碳中和。实施煤电节能降碳改造,推进 LNG站线扩建、分布式光伏建设,规划建设深远海海上风电示范、外电入沪等重大项目,推动电动汽车充换电设施建设,加快构建新型电力系统。发展绿色园区、绿色工厂、绿色产品、绿色供应链,坚决遏制高耗能、高排放、低水平项目盲目发展,淘汰落后产能450项。推动海铁联运、江海联运等多式联运发展。实施超低能耗建筑项目200万平方米、公共建筑节能改造400万平方米。推进碳普惠制度建设,倡导绿色低碳生活方式。(完)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)