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赛事转播由观众当导播？“自由视角”技术让冬奥观赛身临其境******

　　你是否想象过，通过任意视角“无死角”观察比赛细节 的新体验——随意滑动手机屏幕 ，比赛转播画面便相应转换角度，当选定角度松开手指，画面即以新 的视角和位置播放；借助“子弹时间”技术，在比赛过程中“凝固时空”，全方位观看运动员 的竞技瞬间……

　　“这个技术让我们坐在家里却好像置身赛场 ，360度想看哪里就看哪里，紧紧跟上瞬息万变的赛场形势 。”使体育赛事观众感到新奇 的这一体验，是国家重点研发计划“科技冬奥”重点专项“冰雪项目交互式多维度观赛体验技术与系统”中 ，由优酷参与研发的历时两年多研发 的“自由视角”视频技术所带来 的 。该技术于2021年4月亮相“相约北京”冬季体育冰上项目测试活动，分别在国家体育馆 、五棵松体育馆运行测试。

　　赛事转播新技术的惊艳亮相 ，进一步推动着科技创新与冬奥赛事深度融合。通过我国企业自主研发的“自由视角”视频技术对冬奥冰雪项目进行示范播出，观众可使用电视 、手机或VR设备，通过自主交互连续改变视角和位置 ，既可以让画面静止以观察某一个比赛瞬间 的不同角度 ，又可以让画面保持流动而不打断比赛 ，让观众自己当“导播”，突破传统 的定点和被动式观赏赛事，提升用户观赛体验 。

观众体验自由视角观赛

　　“我们看到的画面并不是由相机单纯拍摄 的 ，而是通过算法渲染出来，根据三维程序补充出来 的 。”优酷“自由视角”系统课题负责人盛骁杰介绍 ，在测试活动中 ，国家体育馆内 的U型架上共架设40台相机 ，总长度达210米。通过三维重建和渲染 ，可以渲染出任意时长和帧率 的精彩特效片段，相当于1200台相机同时拍摄拼接的效果。无须特殊装备，也不用专门的带宽 ，仅需手持5G手机 ，搭配5G网络 ，冰雪“发烧友”就可以便捷实现高质量的交互式观赛。

　　据了解，在内容生产上 ，“自由视角”技术能嵌入转播信号，实现多角度 、清晰的即时三维比赛细节还原 。针对冰球比赛 ，这一技术以重点镜头和氛围镜头为侧重 ，能够让观众感受到冰球赛事独特的魅力 。此外，该技术可协助裁判更快速、精准地做出判罚，还能使运动员和教练员在日常训练中多角度直观回顾场上细节 。“它可以直接植入到普通 的转播当中，比如场上比赛 的某一瞬间 ，观众或裁判没看清楚 ，系统可以随时生成一个360度的信号提供给裁判和转播商 ，能够很好地解决判罚和观赏方面 的问题。”盛骁杰说。

　　“‘自由视角’技术的目标 是建立交互式多维度观赛体验系统。具体来讲 ，我们想实现全新 的观赛体验 。”“科技冬奥”重点专项“冰雪项目交互式多维度观赛体验技术与系统”项目负责人 、北京大学博雅特聘教授陈宝权表示 ，这一技术 的第一个特点是实现了多视点观赛功能，第二个 是交互性 ，观众可以决定自己的视点，选择其最舒适 的视角去看精彩的比赛。同时，“自由视角”技术还实现了多终端 的观看 ，除通过电视收看外，还支持手机端和VR设备观看 。“戴着VR设备 ，不需要手的交互，而 是通过人们身体 的自然交互，VR设备的视角能使我们进一步达到身临其境 的观赛体验 。”

工作人员对自由视角视频直播作测试

　　事实上，在应用于北京冬奥会赛事转播前 ，“自由视角”技术已成功落地多档综艺节目及CBA 、CUBA等体育赛事场景。而测试活动中所使用 的“自由视角”技术和以往 的应用有所不同，项目组形成了具有自主知识产权的端到端自由视角点播和直播系统，将8K“自由视角”系统从现场阵列采集 、云端三维重建 、编码传输到终端解码渲染都做到了端到端实时处理，从而达到能够支持冬奥相关赛事直播 的技术水平。（孔繁鑫）

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）

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）