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日媒：日本首相岸田文雄难以摆脱内阁支持率低迷现状******
中新网1月31日电 据日本共同社30日报道 ，日本共同社 的日本全国电话舆论调查揭示了日本首相岸田文雄无法摆脱内阁支持率低迷 的现状 。
报道指出，岸田以儿童及育儿为招牌政策，提出预算翻番 ，但对负担增加的担忧与对政策的肯定相互抵消，对加薪 的期待也不高 ，政权想提升人气却又似乎“无计可施”。
资料图：日本首相岸田文雄。报道称，岸田在1月4日 的新年记者会和23日的施政方针演说中提出“不同寻常 的少子化对策”和“超过物价涨幅 的加薪” ，发动力图扭转局面的攻势。
舆论调查结果显示 ，预算翻番 的少子化对策受到肯定，但多数意见仍然反对消费税增税等增加负担 的措施 。公明党党首山口那津男指出 ：“总论 是赞成 ，但似乎也表露出‘不要轻易把负担加到税上而应努力寻找财源’ 的意思。”
围绕岸田带头提倡 的加薪 ，“认为不会实现”的回答占80.7%。不仅是在野党支持者，在自民党和公明党支持者中也分别达到72.2%和79.2% 。
另一方面 ，关于岸田明确表示将通过国会论战彻底向国民进行说明 的防卫增税 ，支持率有一定程度 的增加。特别是自民党支持者，在2022年12月的前一次调查中表示“支持”的人为41.6% ，此次则升至56.9% ，并超过表示“不支持” 的40.1%。
不过，认为有必要在增税前解散众院问信于民的回答 ，不仅 是在野党支持者 ，在自民党和公明党支持者中也分别达到68.8%和63.4%。日本政府相关人士称 ，“增税前的解散压力或许正在增强” 。
日本维新会党首马场伸幸指出：“走访各地，根本听不到同意增税 的声音 。首相错判了舆论。”自民党资深人士坦言 ：“提增税就会输。就增税问信于民的选举不可行。”
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） [责编 ：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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