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）

冬奥赛道让北京冰雪运动“热”起来******

　　刚刚过去的这个周末，滑雪爱好者张先生和几个同伴来到北京延庆奥林匹克园区的雪场，他们乘坐缆车到达山顶，沿着“D2彩虹道”飞驰而下，极致的体验让张先生直呼：“这可是冬奥会的赛道！世界冠军就是在这儿角逐出来的！”

　　北京冬奥会、冬残奥会期间，在延庆奥林匹克园区的高山滑雪赛道“雪飞燕”，来自全世界的顶级滑雪运动员在这里驰骋竞技。如今，作为“冬奥遗产”的雪道经过改造已面向社会公众开放，对于高水平滑雪爱好者来说，来这座专业场地“打个卡”，成了今冬雪季最重要的活动安排之一。

　　结束了高强度的滑行体验，张先生和同伴们又一起沿着4公里长的“回村雪道”下山，穿林溯溪飞驰而过、越过长桥感受光影变幻……雪道两侧的丰富景致为这一趟“长途”旅程增色不少。

　　奥林匹克园区不仅向张先生这样的高水平爱好者提供冬奥赛场滑雪乐趣，也向初级入门爱好者们提供大众体验区来练习滑雪技能。入夜时分，星光点点伴着灯火璀璨，音乐声声入耳，不远处的山坡上是雪车雪橇场馆，北京冬奥会痕迹布满四周，“浪漫别致的滑雪体验让我们这些初级玩家立即爱上了滑雪运动。”一位在这里滑雪的大学生告诉记者。在这里，还有亲子戏雪乐园，孩子们可以乘坐雪地香蕉船、雪地坦克、雪地摩托，尽情地在雪地上撒欢儿，享受雪上运动的乐趣。

　　元旦小长假，延庆奥林匹克园区迎来了这个雪季的客流小高峰。随着北京市中小学生进入寒假，人流一直稳定上升。“近些天入园游客数量较上周末有了很大的提升。随着疫情形势逐渐好转，明显感觉到人气开始提起来了。”园区相关负责人告诉记者。

　　北京民众参与冰雪运动的热情，让我们看到2022北京冬奥会点燃的冰雪热潮在这个冬天延续。

　　除了延庆“雪飞燕”转身为民众参与冰雪运动的绝佳场地，曾为运动员提供赛前热身与训练服务的五棵松冰上运动中心、国家速滑馆“冰丝带”、国家游泳中心“冰立方”等冬奥场馆也面向公众开放。北京十几家滑雪场也都提质升级形成各自的鲜明特色。同时，雪场周边产业集群的形成以及雪场扩容也势必带动消费规模进一步提升……后冬奥时代，人们上冰上雪的热情被持续点燃，从雪场设施环境建设到周边消费产业配套，北京的冰雪经济产业已经渐成规模。

　　“抢球、射门！”明亮的灯光投射在光洁的冰面上，4名穿戴着全套装备的冰球小将，正脚踩冰鞋、手握球杆，在教练的呐喊声中快速滑行。孩子们你追我赶，反复练习着控球、传球等动作，冰球在球杆和场地边缘之间来回撞击，清脆的击打声在整个场馆中回荡……

　　在五棵松冰上运动中心，刚刚进入寒假的孩子们在家长的陪伴下来上冰球课。“我每周都期待着上冰球课。我的梦想就是成为冰球运动员，代表国家队参加冬奥会。”冰球课结束后，今年刚上二年级的轩轩轻轻一蹬冰鞋就顺势滑到了冰场边，一边卸下装备一边对记者说。

　　“五棵松冰上运动中心有两块标准冰球场地，北京冬奥会时曾为运动员提供赛前热身与训练服务。现在，这块场地面向公众开了冰球课，另一块场地则用于花滑课教学。”现场工作人员介绍，许多家长之所以来这里报课，就是看中了“冬奥同款”。

　　这个冬天，经常去北京周边雪场滑雪的雪友惊喜地发现，几乎所有的滑雪场都变得焕然一新。比起冬奥场馆顶级的配套设施和赛事级别的专业度，“小而精”成了不少以休闲娱乐为主题的滑雪场的共同追求。在密云区南山滑雪场的专业级雪道和地形“公园”、怀北国际滑雪场的高速缆车、军都山滑雪场的优质服务、八达岭滑雪场全教学“无鱼雷”的安全属性、西山滑雪场距离市区近的便利条件、云居滑雪场独家辐射广阔的城南地区……各具特色的滑雪场吸引着不同类型的人群，除了打造自身特色定向吸引目标客群，曾经一直采取粗放经营的许多滑雪场也在细节方面下起了功夫。

　　据了解，这个雪季，由冬奥会延续下来的热度，以及疫情防控政策的调整，使得北京各个雪场的参与者迎来鼎盛时期。

　　“我认为，至少在北京，滑雪文化已经成形，再加上冬奥会带来的冰雪热，又进一步催化了滑雪从小众运动项目转化成大众娱乐消费的进程。接下来要做的就是通过滑雪场的进一步开发扩容，拉动形成产业集群对周边地区经济发展形成辐射效应。”北京某滑雪场的负责人对冰雪运动的发展显得十分期待，“眼下已经到了最好的时机。”

　　(本报记者 王东)