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来源:凤凰彩票2023-08-17 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

教你五步把疼痛说清楚******

  人在一生中或多或少都会经历疼痛困扰,91%的中国人经历过身体疼痛,34%的人每周都会经历身体疼痛。很多疾病最初被发现也是因为疼痛。能够正确描述你的疼痛有助于医生更准确找到背后的原因。然而,很多患者花费了很多时间也说不清自己怎么个痛法。

  本周是中国镇痛周,学会下面“5步描述法”,您就对自己的疼痛情况掌握得八九不离十了。如果您还会自备一个笔记本,并能动态记录疼痛的变化,那就更能让医生迅速读懂你的痛!

  第一步:告诉医生疼痛的部位

  是脖梗子、肋叉(三声)子、胯骨轴子,还是波棱盖儿、脚脖子?如果说不清楚,可以当场掀开衣服给医生看。

  如果是线上复诊的患友,可以画张示意图或者找张人体照片标记出疼痛的部位,帮助医生理解。

  第二步:想想疼痛时间与频率

  “持续时间”是指疼痛第一次出现的时间,是一周前、两月前、半年前、还是五年前。

  “发作频率”是指一直痛(持续性)还是一阵儿一阵儿的,也就是阵发性的。如果是阵发性的,那么每次发作时间有多长,每阵发作间隔有多长。

  很多患者不知道的是,有时候经过治疗,疼痛的程度也许缓解不明显,但是发作频率降低、发作时间缩短,也是病情改善的标志。

  第三步:试着描述一下疼痛的性质

  这就是医生口中常问的“怎么个疼法儿”?

  表达能力强的患者,通常会给出各种各样有意思的形容。比较具有代表性以及专业性的描述大致如下,大家对号入座即可:酸痛、胀痛、火烧痛、针扎痛、串电痛、蚂蚁爬、绞痛、一碰就痛、刀割痛……

  第四步:进阶到描述“疼痛的程度”

  这便是俗称的“有多痛”。

  向医生形容有多痛,可以利用视觉模拟量表给疼痛程度进行打分。如果我们将疼痛程度分为10级,最痛打10分,完全不痛打0分,从无痛、轻微疼痛、轻度疼痛、中度疼痛、重度疼痛到剧烈疼痛,您的疼痛程度可以打几分?

  如果还是不能理解或者不好描述的话,简单告诉医生,夜间是否影响睡觉、白天是否影响工作生活也是可以的。

  第五步:回忆诱因及影响疼痛因素

  “诱因”指的是首次出现症状时可能的诱发原因,比如劳累、剧烈运动、外伤……

  “加重或缓解因素”指的是疼痛出现以后,什么情况下会轻一点,什么情况下会重一点。比如休息、弯腰、排便、用药之后会好一些;按压、运动、睡眠不足之后会加重等。

  文/崔旭蕾 陈思(北京协和医院)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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