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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）

古籍如何兼顾“藏”与“用”******

古籍如何兼顾“藏”与“用”

——来自古籍数字资源联合发布会的专家观点

光明日报记者 陈雪

　　“古籍具有特殊性，作为文物必须保护，作为文献必须为读者所用，二者存在矛盾。”——解决“藏”与“用”之间的矛盾一直是古籍工作的重点，山东大学文学院院长、教授杜泽逊说：“数字化是目前最好的办法”。

　　1月4日，国家图书馆（国家古籍保护中心）、天津图书馆、南京图书馆、云南省图书馆、苏州图书馆、中山大学图书馆等6家单位，在线召开了古籍数字资源联合发布会，发布了6786部（件）古籍资源，可在线免费阅览全文影像。会上，多位古籍专家学者围绕古籍数字资源建设进行了深入讨论。

　　古籍数字化有何迫切性？未来趋势是什么？专家学者展开了深入探讨。

　　数字化平衡“文物性”与“文献性”

　　20世纪90年代初，上海图书馆把内部使用的古籍目录卡片摆在图书馆的走廊里，为了完成“四库全书存目丛书”的版本调查，杜泽逊跑到上图，查阅了十几天卡片。夏天高温，他就到馆外买一根绿豆冰糕含在嘴里，再回到馆内查卡片——为查阅古籍文献，要出差到各地，克服各种困难，这是一代古籍研究者的集体记忆。

　　“从内部使用到目录卡片放在走廊，再到数字资源挂在网上，这个进步是非常快的。”杜泽逊说，国家图书馆为首的几十家图书馆把古籍数字资源放在网上，读者不必直接使用古籍原件，这是很重要的一条保护措施。此外，在线阅览不知道节省了多少人的时间、体力、财力，对推进新时代古籍工作有重大贡献。

　　兼顾“藏”与“用”，古籍数字化刻不容缓。“国家图书馆从2000年起开始有计划地将古籍进行数字化，并陆续建成数字方志、碑帖精华等专题库，面向社会公众发布。”国家古籍保护中心办公室负责人王红蕾介绍了古籍数字资源发布的整体情况。2016年，国家图书馆搭建“中华古籍资源库”平台，发布了国图馆藏善本和普通古籍、甲骨、敦煌文献、碑帖拓片、家谱、老照片等数字资源，以及天津图书馆、哈佛燕京图书馆等许多馆外古籍和海外征集古籍资源。2021年疫情期间，读者远程访问需求增长，为回应读者的“急难愁盼”，“中华古籍资源库”实现了免登录阅览。资源库上线、免登录阅览被学者称为惠及学林的两个重要节点。

　　2007年以来，随着“中华古籍保护计划”的深入开展，各地图书馆陆续投入人力物力，大力推进古籍数字化。苏州图书馆党委书记、馆长接晔介绍，截至目前，苏州图书馆已完成数字化古籍1496部，容量达16.12TB。

　　据了解，国家图书馆（国家古籍保护中心）先后联合39家单位发布古籍资源2.8万部（件），此次是第七次联合发布，6家收藏单位新增发布古籍资源6786部（件），不仅有明清版刻、稿抄本古籍，还有碑帖拓本等特色资源：新增国家图书馆藏古籍数字资源1075部19.2万叶，主要为年谱类、目录类古籍；天津图书馆发布馆藏稿抄本文献165种655册；南京图书馆发布了“清人文集数据库”，共收录清人文集399种，以全本彩色扫描的方式制作成数字影像；云南省图书馆发布馆藏善本63部381册，图像50604拍；苏州图书馆发布馆藏古籍数字资源888部；中山大学图书馆发布了一批颇具该馆特色的碑帖文献数字资源。

　　本次资源发布后，全国累计发布古籍及特藏文献影像资源达到13万部（件），其中，国图建设的“中华古籍资源库”发布超过10.2万部（件）。王红蕾说，“中华古籍资源库”已成为全国古籍资源类型和品种最多、体量最大的综合性资源共享发布平台。

　　北京大学中文系古典文献学教研室主任、教授杨海峥感叹，从2016年到现在，陆续推出了13万部（件）古籍数字资源，对于学者来说是非常重要的一件事情。在线查阅免去了往返奔波各家图书馆的时间，缓解了古籍“藏”和“用”之间的矛盾，平衡了古籍的文物性与文献性。

　　古籍资源既要“用得上”，还要“用得好”

　　2022年10月，全国古籍整理出版规划领导小组印发实施《2021—2035年国家古籍工作规划》，“国家古籍数字化工程”正是四项重点实施工程之一。近年来，全国古籍登记工作让3000万册件古籍有了“身份证”，未来，让更多古籍“上线”与读者见面，将是我国古籍工作的一大重点。

　　“古籍数字化资源的制作与发布，其实是回归到古籍作为书籍文献本来的性质。”清华大学科学技术史暨古文献研究所研究员刘蔷说，以往，人们说学术的繁荣与学术资料的新发现有关，这种说法是忽视了存世的大量古籍，存世古籍是一个巨大的资源库。可以预见，连续的古籍资源发布，将带来宏阔的学术气象。

　　古籍数字化平衡了“藏”与“用”的矛盾，让古籍资源“用得上”，未来，更要“用得好”。学者们对古籍数字资源的深度利用提出了许多有益建议。

　　浙江大学图书馆研究馆员黄晨认为，古籍数字资源联合发布可以更好地呈现资源的利用价值，接下来，可以进一步就已发布的资源进行深度揭示，进一步打通资源和发布平台，提供一站式检索，将资源聚合起来，这样的利用效果会更好。刘蔷也表示，期待能有一个与古籍数字化资源相匹配的古籍数字目录，以便实现一站式检索。

　　杨海峥认为，目前古籍数字化发展迅速，百花齐放，各类数据库和古籍数字化平台纷纷涌现，多样化的发展一方面带来了很大便利，另一方面也应进行协调统一，建立更加规范的数据规范标准，使得古籍数字化的资源有保证，达到方便使用的学术水准。杨海峥说，2022年中办、国办印发的《关于推进新时代古籍工作的意见》，专门强调要“加强古籍数据流通和协同管理，实现古籍数字化资源汇聚共享”，国图联合全国古籍存藏单位把古籍数字资源进行统一与整合，形成公益性平台，奠定了非常好的基础，是未来古籍数字化的发展趋势。

　　汇聚、开放、共享，古籍数字化的步伐不断加快。杜泽逊说，“期待发布更多的数字资源，最终达到除少数特殊情况外，全部数字化。”

　　《光明日报》（ 2023年01月06日 09版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）