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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）
东西问·人物｜隋文静 韩聪：我愿俯身，为你架起一座桥******
中新社北京1月28日电 题：隋文静 韩聪：我愿俯身，为你架起一座桥
《中国新闻周刊》记者 徐鹏远
北京冬奥会之后的这一年，隋文静和韩聪暂时告别了赛场，没有参加新赛季的任何大赛。这是一段难得的轻松时光，过去十几年，决战奥运是作为运动员日复一日艰辛拼搏的动力，尤其在悉数斩获了四大洲锦标赛、大奖赛、世锦赛的冠军后，奥运金牌更是成了最大的心结。2010年，申雪和赵宏博在温哥华冬奥会登上最高领奖台后，宣布退役。从这一刻起，隋文静和韩聪就成为中国在双人滑项目上新的希望。
必然走到2022年的路
这块金牌，隋文静和韩聪等了15年。
自2007年牵手搭档开始，迅速地以惊艳之姿闪耀国际赛场：2009年，首次参加青年组大奖赛便凭借四战全胜的成绩拿下总决赛冠军；2010年，两人在世青赛也顺利摘得桂冠，并于其后两年连续卫冕，完成三连冠壮举；升入成年组后，又在首次亮相的2012年四大洲锦标赛上夺魁，同时以201.83分的成绩成为中国双人滑史上第三对跨过200分大关的组合。
然而隐患也在悄然间暗暗埋下。尽管隋文静和韩聪拥有过人天赋，却也存在着一个难以回避的天然缺陷。韩聪的个头并不高，无法与隋文静形成充分的身高差。为了完成高质量的托举高抛和空中转体技术动作，除了韩聪需要加倍训练力量，隋文静也必须做到比其他女运动员更高的抛跳高度——这意味着她的脚踝、膝盖以及脊柱要承受更大压力。因此2013年时，隋文静患上了骨骺炎。
2014年的索契冬奥会就这样擦肩而过，那是这对组合职业生涯第一次陷入灰暗之中。
但失落没有停驻太久，两人就又投入了训练，朝向平昌重新出发。启程往平昌的半个多月前，隋文静发了一条朋友圈：“这世界就是这样，当你勇敢去追梦的时候，全世界都会来帮你。”
只是命运的脚步并未沿着期待的轨迹行进。短节目排名第一，在自由滑决赛中意外地出现了两个跳跃失误，最终以0.43分的微弱劣势屈居亚军。颁奖仪式上，隋文静的眼眶里始终含着打转的泪水。
平昌冬奥会领奖台上隋文静在韩聪怀中哭泣。崔楠 摄平昌归来的很长一段时间，隋文静经常会在睡梦中哭起来。韩聪没有这样哭过，面对失利的痛苦，他唯一的处理方式就是默默忍受。回忆起那些日子，韩聪至今仍旧难以平静：“输的话，差几分都行。就差0.43分，挺不甘心的，明明距离胜利这么近，一步之遥，然后这一步就要差出四年来。”
四年，对运动员来说是一个无比漫长的过程。更何况下一个四年，韩聪将年满三十，不再是属于运动员的巅峰年华。
但别无选择。在韩聪看来，“北京冬奥会毕竟是家门口的比赛，这个路必然得走到2022年。”
于是短暂的调整与恢复之后，隋文静和韩聪又回到了赛场。不断突破着极限的边界，不仅在四大洲锦标赛和世锦赛上捍卫着自己的荣誉，还第一次拿下了大奖赛总决赛的金牌。
2022年2月19日，冬奥会双人滑冠军之战打响，这是花滑项目在这届奥运赛场的最后一场对决，也是中国代表团的最后一个夺金点。这一次，隋文静和韩聪没有再让金牌旁落，以一套近乎完美的动作，获得239.88的总分，刷新了双人滑总成绩的世界纪录。与此同时，这块终于填补了职业生涯最后空白的金牌，也让两人成为双人滑历史上史无前例的全满贯组合。
隋文静(左)、韩聪在比赛后手举五星红旗滑行。崔楠 摄成为彼此的桥
这场夺冠之战，隋文静又哭了。那天，两人的冰上舞蹈在一个彼此交缠的拥抱中结束，音乐声止息的一瞬，她顺势枕在了韩聪肩上，双目紧缩，猛烈抽泣。
这支让隋文静沉浸其中的舞蹈，讲述了她与韩聪携手成长的故事。舞蹈的配乐最初是韩聪选的，当时在编舞师劳瑞·妮可的家里听到一首名为《忧愁河上的金桥》的曲子，顿时便喜欢上了。
这的确是一首不一样的曲子。2017年，两人第一次在正式比赛中伴着它起舞，便收获了世界冠军。那之前的一年，隋文静刚刚经历了脚踝外侧副韧带重建和肌腱复位手术，右脚的软骨被全部摘除，双脚打了钢钉，在床上躺了近三个月。
当时她的脑袋里只有一个念头盘旋：以后还能不能滑冰？类似的问号也打在了韩聪心里：“如果两个人没有办法继续下去，我也不想滑了。让我重新选择(搭档)重新开始的话，太难了。”
一个人的日子里，韩聪唯一能做的就是坚持训练，然后陪着隋文静等待康复，又陪着她从站立、走路开始一点点恢复肌肉力量直至完全回归冰场。“我像桥一样，支撑她从困境当中走出来。”韩聪说。
这支舞蹈的故事没有句点，它在四年后续写出了一段几近相同又互为呼应的续章。2020年，韩聪的髋关节在承受经年伤患之后不堪重负，不得不接受手术治疗。独自训练的人换成了隋文静。不过有了之前的分别与重聚，这一次她的信心要大得多，她知道韩聪一定可以回到自己身边。
2021年的大奖赛温哥华站，隋文静和韩聪第二次在这段旋律中翩然起舞。不同于世锦赛版本，劳瑞特意在这回的音乐中加入了女声版本，同时对动作进行重新编排。由此，这支舞蹈原本单线的叙述变成了复调故事，喻示着两人互为对方的桥，起起落落，相携相持。
北京冬奥会是两人第三次表演《忧愁河上的金桥》，在一年前的基础上，又做了一些调整，将属于两个人的故事扩写成了一则献给全世界的寓言。韩聪告诉记者，这一次想通过奥运的窗口传递一份信念：“在最困难的时候，每个人的心中都需要架起一座桥梁。”隋文静也说：“我们都正在经历一个艰难的时期，希望我们的节目能给大家带来温暖，可以成为世界的桥梁。”
隋文静(左)、韩聪在北京2022年冬奥会花样滑冰双人滑自由滑比赛中。毛建军 摄值得期待的未知
即使一起经历了那么多伤痛和荣耀，如今的两个人仍旧存在着一些分歧。就像韩聪当下正陷于迷茫，觉得自己找不到一个可以再去挑战的动力和意义，隋文静却心气昂扬地认为：“人生不只有滑冰这一件事，还有很多东西值得去做。人生的长度我们不知道多长，但边界是可以无限拓展的。”
于是，隋文静忍不住对记者“吐槽”了一番：“我心疼我自己，太累了。两个人是一个整体，他的状态我一定能感觉到，如何让齿轮能够转动，其实我费了非常大的心。”不过紧接着，她便又说：“虽然很累，但最后还是很开心。”在心底里，她其实和韩聪一样，都觉得彼此能一起走到今天是幸运的。
然而再优秀的运动员终有退役的一天，如今的隋文静和韩聪也不得不开始正视这个有可能随时来临的结局。关于未来，目前还没有明确计划，与日俱增的年龄和纠缠多年的伤病让其无法确定征战下一届奥运会的可能性。不过有一点已经想好了，只要国家需要，就会坚持，如若不然，亦将坦然接受生活的一切安排。
“没有人能陪你走一辈子，人生就是这样。能陪彼此走完非常重要的一段，就非常幸运也很幸福了。”隋文静说：“未来的路上，谁能陪伴我继续往前走是一个未知，但这种未知也是值得期待的，不是吗？”同样，韩聪也说：“今后的日子，我还是脱离不开花滑，如果小隋继续想当编导的话，我们在工作上还是会有很多交集。留下了一些美好的回忆，然后再发展一些新的故事，这是很好的一种状态，对不对？”
在各自的回答中，两个人都不约而同地用一个问号作结。这是向自己发出的反问，或许也是为彼此许下的一份承诺与愿景。(完)
（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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