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
浙江今年粮食作物总产量124.2亿斤 多措并举守住粮食安全******
浙江某地农田。 浙江省农业农村厅供图
中新网杭州12月28日电 (钱晨菲)“今年晚稻生长季,整整四十多天没下雨真令人着急。好在政府给我们安排了技术指导、保险理赔、水利灌溉等多个专家服务组下乡指导。今年我承包的6000亩粮田,可生产稻谷330万公斤左右。”浙江省嘉兴市秀洲区新塍镇万民村种粮大户黄金林说。据了解,截至目前,秀洲区已有13万亩晚稻颗粒归仓。
如何牢牢稳住粮食安全这块“压舱石”?浙江交出了答卷。日前,国家统计局浙江调查总队发布统计数据显示:2022年,浙江粮食总播种面积1530.7万亩,比去年增长超20万亩;亩均产量405.7公斤,较去年略有下降;粮食作物总产量124.2亿斤,与去年持平。
“持平”,看似平淡,实则来之不易。
回望2022年,疫情多点散发,夏秋季出现持续高温干旱天气……“面对多重困难和挑战,浙江粮食生产交出了较好的答卷。”浙江省农业农村厅种植业处有关负责人表示,该省通过“用增量补损失”,持续深入推进“非粮化”整治,挖掘粮食扩种空间,大力推广高产优质品种和绿色增产增效种植技术,扩面积、增产量、提品质、保效益、育动能,守住粮食安全。
124.2亿斤,这是“抢”回来的收成,更是一份沉甸甸的答卷。
今年以来,浙江全省各地全面落实粮食安全党政同责,多措并举提高粮食综合产能,一季接着一季、一个田块接着一个田块抓动员、抓部署、抓落实。今年7至8月,持续炎热天气“暴击”浙江,直接影响单季晚稻幼穗分化和连作晚稻秧苗生长。面对高温干旱,该省各级农业农村部门联合应急、气象等部门,及时开展旱情调查和人工降雨作业,同时印发多个抗高温干旱技术指导意见,组织农技专家上门“问诊”,查苗情、查墒情,精准“把脉”、广辟水源、缓解旱情。该省累计派出服务组5242人次,服务主体5682家次。
耕地是粮食生产的“命根子”。今年以来,浙江坚决稳妥有力推进粮食生产功能区整治优化。截至12月16日,该省完成粮食生产功能区整治优化223.5万亩,已基本完成整治优化任务。同时加强粮食生产功能区整治优化后地块的适粮化改造,推进沟、路、渠等基础设施改造提升。如今,一批批路相通、渠相连、旱能灌、涝能排的优质高产农田在“浙”里建成。
答卷背后,是“真金白银”的投入。今年,浙江省财政对50亩以上粮油规模种植主体每亩补助120元;对订单收购小麦、早稻、晚稻每百斤分别奖励30元、30元和20元,其中早稻订单收购实现全覆盖。各地更是在浙江省级政策“礼包”基础上,纷纷“加码”。如杭州市本级安排种粮直补资金3600万元,比上年增加966万元,种粮大户平均直补达每亩381元;绍兴市越城区给予早稻机械插秧每亩补贴60元,配方肥补助从每吨300元提高到500元……
浙江某地农田。 浙江省农业农村厅供图
“在持续抓好既有政策落实的基础上,我省又突破创新三项政策。”浙江省农业农村厅有关处室负责人介绍,该省启动实施了省级规模种粮动态补贴,根据种粮成本监测,确定今年省级规模种粮动态补贴为每亩22元;稻谷最低收购价在国家基础上每百斤增加4元,是稻谷最低收购价最高的省份之一;实行全省域水稻完全成本保险,保障程度从最高每亩1000元提高到1400元。
答卷背后,更是强有力的“智慧”支撑。记者从浙江省农技推广中心了解到,今年以来,该省层层组织开展粮食绿色高产创建,建设部级粮食绿色高质高效行动示范县9个,省级粮食绿色高产高效示范片(攻关方)383个,推广稻田综合种养技术模式60多万亩,亩均增收2000元以上。同时,大力推广水稻叠盘出苗育秧等高产高效技术,提高新品种、新技术、新模式集成应用效果。
良种良法配套,农机农艺融合。目前,浙江农机装备总量持续增加,农机作业水平快速提高,越来越多“科技味”在田垄间体现。浙江省畜牧农机发展中心相关负责人介绍,浙江今年累计投入联合收割机和插秧机3.1万台套,累计已机收水稻近990.5万亩,收获机械化率达96%;建立农机应急作业服务队167支,为疫情管控地区作业服务2.6万亩。(完)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)