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AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******
有了AI ，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不 是再现可见 ，而 是使不可见成为可见 。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素 的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图 。当然 ，也有团队已经研发出由语音生成图像 的技术。
上传一张图片，或者输入一些简单 的关键词 ，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间 ，AI绘画开始在互联网社交平台走红。
AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容 的典型应用场景之一 。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品 ，所以算法是AI绘画 的核心 。
当前，“凭空”生成图像的AI绘画 ，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你 的照片绘出 的 是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。
事实上 ，AI绘画早已火爆全球 。第一张公开展出的 、由人工智能创作 的绘画作品《埃德蒙·贝拉米 的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪 的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。
AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景 ？
从“以图生图”到“语音生图”
2022年 ，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈 。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中 ，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖 。它 的构图 、配色以及画面 的细节堪称精致。然而 ，这个作品 的创作者不是艺术家 ，而 是来自美国科罗拉多州的游戏设计师 。
这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源 、构图 、氛围等，得到了100幅作品 ，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上 。
通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛 是否属于作弊”的争论 。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今 的AI绘画水平已经发展到了何种程度。
“人工智能在艺术方面 的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’ 。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初 的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片 ，通过一些图像处理 的算法，把照片像素进行几何或者色彩上 的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。
经过20年左右 的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同 ，发展最久 的是“以图生图” ，再到近期火爆 的“文+图”生图 。当然 ，也有团队已经研发出由语音生成图像 的技术 。
AI绘画主要依靠三种技术模式实现
董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术 、图文预训练模型和扩散模型实现。
“图像风格迁移技术指 的 是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考 的艺术图像风格特征的提取 ，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像 。”董未名举例 ，如果将美国旧金山艺术宫 的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合 ，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初 的AI绘画采用的正 是这种技术。
不过 ，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的 是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成 的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实 的绘画有差距，所以长久以来 ，AI绘画一直“籍籍无名”。
当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时 ，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。
“依托图文预训练模型 ，只要输入一句话或者上传一幅风格明显 的图片 ，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品 的内容特征和上传图片 的内容相似 ，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型 的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法 ，就是利用图文特征“对齐” 的能力，再结合已有 的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。
不过 ，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期 ，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练 ，耗电量大、成本很高 ，而该模型 的应用场景却不够清晰 。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间 的验证。
诚然没有一项技术是完美的 ，这也为人类探究更先进 的技术提供了无限动力 。当下最流行 的扩散模型便是其中之一 。
“目前最新 的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样 的噪声输入模型 ，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点 ，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字 的意义，以及训练数据的偏差 ，有时便会生成“四不像” 的作品。此外 ，扩散模型生成图片 的速度比较慢 ，目前还达不到实时生成图片。
互联网治理 、元宇宙或潜藏应用前景
AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效 。同时 ，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格” 。
有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画 的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不 是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标 ，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想 ，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富 的应用场景。
“现在网络上充斥着很多不良内容 ，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现 ，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确 ，但缺乏不良内容艺术作品 的相关训练数据 ，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据 ，并用以训练识别模型 ，以提升互联网内容 的安全监管能力和识别 的准确率 。”董未名建议。
在董未名看来，作为一种艺术呈现形式 ，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新 的商业模式 。例如AI绘画目前在AI辅助创作 、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局 ，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单 的特征输入 ，实现对其创意的预览 ，甚至可以直接进行创作。
不过，董未名并不讳言 ，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画 的核心 是模型 ，而训练模型需要使用大量图像 、文本数据。对于未经授权 的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有 的画家风格特别明显，如果用画家 的画去训练算法模型生成作品，那最后 的版权属于谁呢 ？”董未名提出的问题，正 是多数AI绘画作品所面临 的现实问题 。
AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎” 的尴尬 ，真正服务艺术创作 、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）
这个春节，宝岛年味浓******
兔年到来 ，
宝岛台湾也迎来了
放宽口罩禁令后 的首个春节，
不少民众返乡、出游；
旅游热门目 的地旅馆、民宿订房火爆；
文博机构 、宫观庙宇推出新春祈福活动；
灯会、花灯活动陆续开幕
……
快和小新一起感受
岛内红火 的年节气氛吧！
过年就要吃吃喝喝
腊月十六 ，尾牙
闽台地区 的民间传统节日
源于拜祭土地公 的仪式
是春节庆祝活动的“先声”
公司常在这天宴请员工
图为尾牙宴 。来源 ：台湾《工商时报》围炉，即吃年夜饭
除夕夜 一家人团圆
围坐在放有火锅的桌边聚餐
互相分享去年的经历
暖胃更暖心
图为围炉 。来源：台湾《联合报》台湾年夜饭的菜品也讲究好寓意
鸡——富贵吉祥
鱼——年年有余
年糕——步步高升
乌鱼子——多子多福
菜头(白萝卜)——好彩头
乌鱼子白萝卜。来源 ：台湾《联合报》茄子、玉米、芭乐......
动物园里的小动物
也在大快朵颐
纷纷开启年夜饭“吃播”
高雄市寿山动物园的冠豪猪在除夕享受丰盛的一餐 。来源 ：台湾《联合报》返乡热 ，旅游旺
2023年春运已启动
在这个团圆的节日
台北桃园机场迎来返乡过年的台胞
从1月19日到30日
累计客流量预估近100万人次
资料图 ：桃园机场内的旅客 。中新社记者 陈小愿 摄还有不少民众选择旅游过节
位于屏东县的垦丁
凭借海滩海景和水上活动
成为一大热门目的地
饭店和民宿订房几近爆满
资料图 ：垦丁龙磐公园景区。中新社记者 杨程晨 摄传统习俗少不了
置办年货是春节前的一件大事
台北迪化年货大街热闹非凡
花枝丸 、牛轧糖、鱿鱼丝应有尽有
人潮涌进 叫卖声四起
资料图：一年一度 的台北迪化商圈年货大街吸引了众多市民前往游赏、采购，彩灯彩旗从街头挂到街尾 。中新社记者 史元丰 摄走春
即大年初一的出行
许多民众会走进寺庙拜拜
祈求兔年一切顺利
不少寺庙今年也恢复了抢头香
资料图：台北龙山寺内，信众有 的持一柱香祈福 ，有 的双手合掌行礼。中新社记者 陈小愿 摄白天赏花
晚上观灯
多肉植物“月兔耳” 、“兔子花”仙客来
兔子造型花灯 、小提灯
陪伴大家度过一个美丽的春节
图为新北淡水天元宫的樱花 。来源：“2023新北莳花好绽 浪漫樱花季”活动官网
2023南投灯会上 ，“粉红兔兔”从天空向大家拜年 。来源 ：“2023南投灯会”官网新的一年，
盼两岸人员交流尽快恢复正常 、
两岸同胞走近走亲 ！
(中新社微信公众号)
（文图 ：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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