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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

江苏省政协委员建议：促进数字藏品行业长期健康发展******

　　中新网南京1月18日电 (记者 朱晓颖)数字藏品 ，是2022年中国区块链界备受瞩目 的应用之一 。江苏省政协委员查斌仪在江苏省两会期间建议 ，促进数字藏品行业长期健康发展。

　　传统藏品在保险柜里，数字藏品在网络账号里。所谓数字藏品，是指以收藏和版权价值为基础，使用区块链数字凭证技术进行唯一标识并确认互联网虚拟空间权益归属 的数字作品、艺术品和商品，标识对象包含图片、音乐 、视频、3D模型 、电子票证等，不可篡改、不可分割，不能相互替代，可实现数字化发行 、购买 、收藏和使用 。

　　查斌仪介绍，2020年 ，国外掀起NFT(Non-Fungible Token非同质化代币)技术发展热潮 ，国内参考NFT技术发展了具有自身特色的数字藏品市场。截至2022年7月 ，国内数字藏品平台数量已超过700家 。

　　2021年10月21日，鲸探发起宝藏计划，目前超百余家文博单位、世遗景区、艺术机构与协会，在鲸探发行源自古文物 、非遗技艺 、国风书画等传统文化类数字藏品，相关作品量占比超80% 。

　　由于发展时间短 ，法律法规、政策规范相对较少，市场在快速发展 的同时，也出现了潜在风险和问题。在查斌仪看来 ，除了正规平台 ，不少数字藏品平台并没有取得区块链信息服务备案等相关资质。市场上存在诈骗 、版权纠纷、非法集资等违法犯罪行为，以及违规资金炒作 的现象。

　　去年 ，在中国文化产业协会牵头下 ，近30家机构联合发起《数字藏品行业自律发展倡议》 。反对炒作、提高准入标准 ，成行业高质量发展 的核心共识。

　　查斌仪建议，由文化旅游部门牵头 ，由网信 、通信管理、公安 、新闻出版、地方金融、市场监管、人民银行等部门共同参与的联合治理工作机制 ，开展联合治理，强化源头管理，将数字藏品业务风险纳入监测排查范围 ，促进行业长期健康发展。(完)

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）