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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

光明文化周末：梧林密码******

　　【诗意中国】 

　　作者：许谋清

　　到五店市，让人想起故乡。

　　到梧林，想到的却是他乡。

　　五店市——出砖入石的红砖厝。

　　梧林——罗马式哥特式的小洋楼。

　　到五店市想起过去。我们祖辈从哪里来？

　　到梧林想起南洋。我们的亲人又到哪里去？

　　这也许就是为什么晋江有了一个五店市传统街区，还要有一个梧林古村落。

　　一样的是，它们都坐落在故乡的土地上，红土地。这土地，没盖房时寸草不长，叫赤土埔。房子盖起来了，便留下了红色的村道，赤土路。

　　梧林社区现在也只有1800多人，在晋江，不算大。一百年前，应该更小。梧林人早年就下南洋，19世纪末起，海外游子纷纷回乡盖房，新盖的传统红砖厝和村子里原来的房子汇合在一起，新盖的小楼则改变了村子的面貌，让外村人侧目。

　　小楼第一批建于19世纪末到抗日战争前夕，第二批建于20世纪五六十年代，成为沿海侨乡的一道亮丽风景。他们用这样的方式把外边世界的讯息带给故乡。这些洋楼，有的外墙斑驳，那是因为他们把准备装修的资金捐助给祖国的抗日战争，那是他们的拳拳之心。

　　这些楼房又分成两种，用本地红砖建的，女墙上常有民间工艺装饰，有双凤比翼、孔雀双飞及各种花鸟，这种中西合璧的称为番仔楼。还有一种楼，材料是水泥钢筋——当时水泥叫红毛灰，都得从海外运回来。楼房的样式也不一样，比如哥特式罗马式，这一类称洋楼。

　　番仔楼大部分用主人的名字命名。还有“容膝居”，“容膝”取自陶渊明的《归去来兮辞》。有“梦菜家声楼”，取自传说。上世纪五六十年代建的则用了当时的新名词，也留下那个时代的印记，如“胸怀祖国楼”“放眼世界楼”“东风万里楼”。番仔楼12栋，洋楼11栋，合23栋。在这片古老的土地上，若再加点霞光云气，你不觉得它是一片海市蜃楼？

　　梧林古村落不同于五店市，它没有围墙，仍然和原来的梧林村贴在一起。当年，23栋番仔楼、洋楼，打开了23扇窗户，让人脚踏故土，望向世界。

　　遥想一百多年前，当几栋小洋楼出现在原来只有平层的红砖厝的村子里时，村民只当它们是西洋景吗？不，它们实实在在地从他们脚下的赤土埔上拔地而起，就立在他们面前。它们是真实的，看得见，摸得着，生根钉地，搬不走。从那个时候开始，梧林人有了诗和远方。

　　德鑨老先生1924年回乡建了一栋红砖厝，1936年又回乡建了一栋洋楼，现称“五层厝”。不可思议的是，百年古大厝墙砖上的花纹和“福”字依然清晰、红艳、有棱有角。这片宅地里，有两棵引人注目的老榕树。其中一棵乍一看，树头在楼上，紧紧地拥抱着，也可以说是包住梁柱，根须下垂，扎入地里，上边枝干张扬，撑起庞大的墨绿色树冠。另一棵空间受限，四面是墙壁，满地树根，这是令人过目难忘的梧林一景。我注目那些交错虬曲的树根，它们仿佛编织成一个迷宫，能感觉到它们的努力和挣扎。它们是故乡的老榕树，生长在最贫瘠的赤土埔上。它们的枝干上还飘着一束束柔软的根须，那些根须一旦到达地面，就会紧紧抓住，让自己变成新的树干，但依然和老树连接在一起。世界上，只有这种树可以独木成林。这也是梧林人的性格。

　　我们的土地不是故步自封而是兼收并蓄，这些西式小洋楼已经在这片土地上转化成故乡的一种元素，给古老的乡村抹上一笔海洋文化色彩。这是一种开放的色彩、生命的色彩，更是一种先行者的姿态。

　　余光中写李白：“凡你醉处，你说过，皆非他乡。”

　　不管到哪里，都能落地生根，成就事业。不管到哪里，都惦念家乡。

　　远行博大了胸怀，用他乡丰富了故乡。

　　梧林的23栋番仔楼、洋楼是一组密码。我们走进梧林，用这些密码，探寻那一部部仍然保持温度、蕴藏着海上丝路文化的创业史。

　　《光明日报》（ 2023年01月06日 15版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）