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来源：盈彩网投资平台代理2021-12-15 17:48

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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｜尹仑：中国民族传统知识如何保护生物多样性？******

　　中新社昆明12月14日电题：中国民族传统知识如何保护生物多样性？

　　——专访国家林业和草原局西南生态文明研究中心研究员尹仑

　　作者陈静

　　全球生物多样性的热点地区，往往也是文化多样性富集地区。中国是世界12个生物多样性大国之一，文化多样性亦非常丰富，56个民族创造了众多保护和利用生物物种资源的传统知识。这些传统知识不仅有巨大的商业与经济价值，还对生态安全屏障和生态文明建设有重要意义。

　　在《生物多样性公约》第十五次缔约方大会(COP15)第二阶段会议举行之际，生物多样性和生态系统服务政府间科学政策平台(IPBES)土著与传统知识专家、国家林业和草原局西南生态文明研究中心研究员尹仑接受中新社“东西问”专访，探讨中国各民族传统知识如何保护生物多样性，以及“2020年后全球生物多样性框架下的传统知识”等议题。

　　现将访谈实录摘要如下：

　　中新社记者：什么是传统知识？中国民族传统知识中蕴藏了哪些生物多样性保护的智慧？

　　尹仑：根据《生物多样性公约》的定义，传统知识是指在长期的经验基础上形成的、适应地方文化和环境的知识、创新和实践。它属于集体，可以通过书面形式代代相传，也可以通过歌曲、传说、谚语、信仰、习惯法和土著语言表达。

　　在中国生态环境部2014年发布的《生物多样性相关传统知识分类、调查与编目技术规定(试行)》中，传统知识被划分为五个类别，分别为：传统选育农业遗传资源的相关知识、传统医药相关知识、与生物资源可持续利用相关的传统技术及生产生活方式、与生物多样性相关的传统文化、传统生物地理标志产品相关知识。

　　例如，在云南迪庆藏族自治州德钦县，当地藏族民众形成了以神山卡瓦格博(云南最高峰)为核心的传统信仰体系，这一神山信仰体系包括周边的300多座神山。村民相信神山上包括动植物在内的一切都属于神山，是不可侵犯的，如果擅自猎取或采伐，将惹怒神山，用暴雨和泥石流对村庄进行报复。在此基础上，当地藏族民众形成了禁止在神山砍伐树木，盗挖药材，污染泉水、河流和湖泊等相关传统习惯法。这些传统习惯法在客观上保护了神山及周围生态系统和生物多样性资源，形成了事实上的自然保护区。

游客在观景台欣赏梅里雪山美景。李嘉娴摄

　　再以传统选育和利用农业遗传资源的相关知识为例。生活在云南西双版纳傣族自治州基诺山的基诺族，从事以陆稻种植为主的轮作农业。当前，基诺族的轮作农业中保存着陆稻品种96种，根据其成熟时间和特点，划分为早熟品种16种、中熟品种35种、晚熟品种20种、糯稻品种25种，并在不同海拔高度和气候条件的土地上，按照不同年份种植不同品种，以追求粮食产量最大化。通过长期积累的认知经验和知识，保护和促进了基诺山陆稻品种的多样性，并进一步孕育了当地以陆稻种质资源为代表的农作物遗传多样性。

　　可以说，中国各民族传统知识在客观上保护了当地生物遗传资源的多样性，使这些地区成为保存和利用生物多样性遗传资源的“基因库”。这一“基因库”富有生命力，处于动态的变化和发展中。

广东南岭国家级自然保护区内工作人员在安装红外相机，用于监测拍摄野生动物。该保护区是最大的生物物种基因库。陈骥旻摄

　　中新社记者：对于中国和世界的生物多样性保护，传统知识起到何种作用？

　　尹仑：传统知识在自然保护中的价值与作用，受到了COP15的重视。《昆明宣言》的17条承诺提到：“加强和建立有效的保护地体系，采取其他有效的区域保护措施和空间规划工具……认识到土著人民和地方社区的权利并确保他们充分有效参与。”

　　中国各民族生活在复杂多样的自然环境和生态系统中，包括森林、沙漠、高原、冰原、旱地、海滨等，世世代代积累形成了与生态系统和生物多样性相关的传统知识，并随着生态环境与社会文化的变迁不断发展和创新。

　　传统知识对生物多样性保护发挥什么作用？以传统知识中的生态习惯法为例，不仅有通常理解的、直接对动植物进行保护的传统信仰和行为准则，也有对生态系统与生物多样性进行分类、储藏、有效利用、综合管理、惠益分享和促进发展的传统知识和技术实践。

　　因此，对生态系统与生物多样性而言，传统生态习惯法不只是单一的保护准则，更是一个综合治理体系。例如地处云南迪庆藏族自治州澜沧江大峡谷的佳碧村，存在一种历史悠久的传统群体性组织“姐妹会”。“姐妹会”制定了封山育林的村规民约，禁止砍伐树木和破坏森林植被，确定了封山育林的森林、树种、海拔和山坡位置，有利于高海拔地区树木和整个森林的生长。同时，“姐妹会”开展植树造林，最大程度恢复树种多样性，维护了整个森林生态系统的稳定。

　　综上所述，中国各民族有着维护生态平衡、保护自然环境的传统知识，并在长期生产生活实践中，形成了与生物遗传多样性相关的生态习惯法，促进了生物多样性保护，并进一步在生物物种资源保护领域发挥重要作用。

《生物多样性公约》第十五次缔约方大会(COP15)第一阶段高级别会议正式通过“昆明宣言”。刘冉阳摄

　　中新社记者：COP15第二阶段会议已经召开，您对未来如何更好发挥中国民族传统知识在全球生物多样性保护领域的作用有何建议？

　　尹仑：正在举行的COP15第二阶段会议将通过“2020年后全球生物多样性框架”。该框架中的2030行动计划具体目标13提到：“确保通过相互商定的条件和事先知情同意等方式，公平、公正地分享利用遗传资源和相关传统知识所产生的惠益。”因此，我们应该思索“2020年后全球生物多样性框架下的传统知识”这一主题，在相关国家法律和国际公约中承认并纳入生态习惯法的有益部分，从而实现传统知识及其生态习惯法在全球生物多样性保护进程中的主流化。

《生物多样性公约》第十五次缔约方大会(COP15)第二阶段会议在加拿大蒙特利尔开幕。余瑞冬摄

　　在生物多样性保护进程中，相关行动计划和地方性法规都提及了传统知识。2010年9月发布的《中国生物多样性保护战略与行动计划》(2011-2030年)指出，要开展试点示范，抢救性保护和传承相关传统知识，探索建立生物遗传资源及传统知识获取与惠益共享制度，协调生物遗传资源及相关传统知识保护、开发和利用的利益关系。同时，调查少数民族地区与生物遗传资源相关的传统知识、创新和实践，建立数据库，开展惠益共享的研究与示范。

　　2018年9月，云南省率先制定和颁布了中国第一部地方性生物多样性保护法规——《云南省生物多样性保护条例》。这一条例虽然提到了传统知识，但只是个别条款的原则规定，缺少可执行的细则及措施。

　　当前，印度、巴西、南非、马来西亚等国已制定生物物种资源及相关传统知识的法律和制度，逐步开始承认和接受原住民、世居民族、土著民族和地方社区等传统民族社会的生态习惯法和制度，并将其融入现代环境法律体系。

　　在此背景下，有必要在“2020年后全球生物多样性框架”下，进一步探索生物多样性遗传资源及其相关传统知识保护获取与惠益分享的特殊路径和专门制度。例如，中国可在生物多样性资源和传统生态文化丰富的云南，基于相关传统知识，形成生物多样性治理的地方机制，并将其进一步纳入《云南省生物多样性保护条例》中，弥补其不足。传统知识介入国家生物多样性保护的法治建设，遗传资源获取和惠益分享就有法可依，可以从根本上防止生物物种资源流失。(完)

　　受访者简介：

　　尹仑，生物多样性和生态系统服务政府间科学政策平台(IPBES)土著与传统知识专家，国家林业和草原局西南生态文明研究中心研究员，中国社会科学院生态文明研究智库云南中心研究员，西南林业大学地理与生态旅游学院研究员，云南省中青年学术技术带头人。主要从事气候人类学、民族生态学、灾害风险综合治理、生态文明和生物多样性法治建设等问题研究。出版以《气候人类学》为代表的专著4部，在CSSCI和核心期刊上发表论文32篇，累计公开发表学术成果300余万字。

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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