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
我是新时代的兵|驾驭黑色“巨鲸”的潜艇兵******
解说:我是赵满星,中国人民解放军海军潜艇某支队二级军士长。2014年,我们372潜艇正在执行战备训练任务,深夜突遇“水下断崖”,潜艇在大洋深处急剧下沉。
“水下断崖”,是因海水密度不同而形成。当潜艇从海水高密度海域进入海水低密度海域,潜艇的浮力会突然减少,专业上称这种现象为“掉深”。大多数常规潜艇的有效潜深为300米,如果不能迅速控制“掉深”,潜艇将急剧掉向海底,被海水巨大的压力解体,造成艇毁人亡。历史上,外国潜艇曾发生过因潜艇“掉深”造成的重大事故。
面对突发的严重“掉深”险情,372艇3名同志迅速封舱,全体官兵临危不惧坚守岗位,凭借过硬的军事素质和顽强的战斗作风与死神搏斗。180秒内,指挥员下达数十道口令,艇员们迅速完成500多个动作,关闭近百个阀门、开关。
终于,潜艇成功自救上浮,化险为夷,创造了世界潜艇史上遭遇“水下断崖”成功自救的奇迹。
解说:相对明星装备航母、四代战机,我们潜艇要维持低调。它无声、隐形,游曳在大洋深处,在人们的视线之外,借助水下的隐蔽性,预先潜伏在关键海域,战时从海中发动攻击。可以说,潜艇的存在足以遏制或影响战争进程。
解说:我国的第一支潜艇部队,于1954年6月19日在青岛正式成立。主要用于水下突袭、反潜和实施侦察,是对海上和岸上目标实施打击威慑和钳制的重要力量。
如今,人民海军已经拥有核动力和常规动力两大类潜艇。在潜艇上,“百人一杆枪”,各个岗位都与潜艇的生命力、战斗力相关。这就需要每一名潜艇官兵都拥有过硬的本领,成为技能“多面手”,不但要熟练操控设备,还要准确判断、排除故障。
“不是所有人都有机会住在‘龙宫’里!”,“更不是任何人都可以当潜艇兵”,潜艇兵的工作是“神秘”的,更是神圣的,如果将潜艇部队比作是维护国家主权和海洋权益,维护国家战略通道和海外利益安全的水下盾牌,那么潜艇兵就是那个手握盾牌的人。我们深爱这份职业,因为“我们这支部队,是为打仗而生,因胜利而存在,几十年来从未改变。”每一名潜艇官兵都明白,胜利就是我们追求的最高荣誉!我骄傲,我们是人民的潜艇兵!我自豪,我们保卫着祖国的海疆万里。
科学顾问:曹卫东
制片顾问:范文军
编 导:金 赫
动 画:景晨龙
鸣 谢:北京市人民政府征兵办公室
出 品:中国科协科普部 光明网