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来源:彩神彩票返点2024-04-25 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

南京中山陵孙中山纪念馆迁址后将重新开放******

  中新网南京12月30日电 (记者 申冉)30日,迁址后的南京中山陵孙中山纪念馆(下文简称纪念馆)经过维护修整、展陈布置,即将以全新面貌与公众见面。据悉,改陈后的纪念馆基本陈列共展出文物藏品164件(套),其中40多件为首次展出。

南京中山陵孙中山纪念馆迁址后将重新开放。 钟山风景区供图南京中山陵孙中山纪念馆迁址后将重新开放。 钟山风景区供图

  据孙中山纪念馆副馆长鄢增华介绍,孙中山纪念馆原本位于南京中山陵以东的藏经楼(藏经楼为中山陵附属纪念性建筑之一,建于20世纪30年代,1987年藏经楼被改辟为孙中山纪念馆),其基本陈列《世纪伟人—孙中山生平史迹展》自2006年至今已有16年之久,在陈列内容、展示手段等方面均需进一步提升。“同时,纪念馆原来的地理位置偏僻,游客量少,建筑年代久远、亟需整修,海内外各界人士包括全国、省、市政协委员以及专家学者,都曾提出搬迁孙中山纪念馆的意见建议。”

  “2021年8月,‘孙中山纪念馆搬迁及重新布展工程’获批复同意。根据方案,纪念馆由原来的藏经楼展馆,搬迁到现嘉麟楼展馆。”鄢增华告诉记者,嘉麟楼位于中山陵墓中轴线博爱坊东侧80米,总建筑面积4500平方米,地理位置优越。“当时预计,重新布展后,纪念馆展陈面积将由原藏经楼展馆550平方米(仅展出图片130余幅、文物藏品60余件)增至嘉麟楼展馆2700平方米,展线达480米,可以显著提升纪念馆自身软硬件设施条件。在展馆搬迁后,藏经楼也将作为孙中山纪念馆文物史料保管中心,继续发挥其中山陵附属纪念性建筑的文物展示与活化利用功能作用。”

迁址后的纪念馆馆址为嘉麟楼,位于中山陵墓中轴线博爱坊东侧80米,总建筑面积4500平方米。 钟山风景区供图迁址后的纪念馆馆址为嘉麟楼,位于中山陵墓中轴线博爱坊东侧80米,总建筑面积4500平方米。 钟山风景区供图

  据介绍,东南大学建筑学院周琦教授团队作为整个工程的建筑维护设计团队,遵循“最小干预、延续文脉”的原则,整合嘉麟楼原本较为松散的建筑体量成为一个完整的形体,与中山陵主体风格和色调保持相对统一,再通过对周围环境的改造提升,使嘉麟楼更加符合中山陵片区的建筑特点和风貌环境,实现了“质朴隽永、庄重典雅、馆陵一体”的效果。

  “改陈后的孙中山纪念馆基本陈列名称仍为《世纪伟人—孙中山生平史迹展》,包括了六个部分。”孙中山纪念馆展览研究部卢立菊介绍,“新的展陈也吸收了学术界最新研究成果,共展出文物藏品164件(套),其中40多件为首次展出,展出图片305幅,使用场景、雕塑、艺术品、多媒体等表现形式32项,力求精益求精,较为全面、客观地反映孙中山先生爱国、革命、奋斗的一生。”

维护后的嘉麟楼更加符合中山陵片区的建筑特点和风貌环境,实现了“质朴隽永、庄重典雅、馆陵一体”的效果。 钟山风景区供图维护后的嘉麟楼更加符合中山陵片区的建筑特点和风貌环境,实现了“质朴隽永、庄重典雅、馆陵一体”的效果。 钟山风景区供图

  “展览布局注重以人为本,一方面,孙中山的‘原话’‘原声’‘原著’贯穿展览始终,时人及后人对他的评价穿插其中,让观众对孙中山这一历史人物看得见、记得住;另一方面,主展线与副展线互为补充,重大事件、重点内容重点设计、重点展示,让观众对孙中山的历史史迹和功绩印象更加深刻;此外,通过‘声’‘光’‘电’等展示手段,形成多处互动空间,让观众潜移默化中感受孙中山的革命精神和崇高品德。”卢立菊说。

  中山陵园管理局负责人表示,下一步,要以孙中山纪念馆重新布展开放为新的起点,发挥好中山陵爱国主义教育示范基地和海峡两岸交流基地的功能与作用。(完)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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