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来源:盈彩网投资平台邀请码2024-05-18 17:48

  

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

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北京高院发布第三届司法改革“微创新”案例******

  中新网北京1月11日电 (陈杭刘小源)为进一步鼓励基层创新,推进固化定型改革成果,推动形成“一马当先”带动“万马奔腾”的改革局面,2022年8月,北京高院正式启动司法改革“微创新”优秀案例评选活动。经过推荐申报、集中展示以及初评、复评、候选案例公示等环节,产生司法改革“微创新”最佳示范案例和优秀案例共21个。

  11日,北京高院召开新闻发布会,通报21个北京法院2022年度司法改革“微创新”案例。

  北京高院副院长孙玲玲介绍,此次评选出的案例具有首都特色、体现基层智慧、破解改革难题,是北京法院司法改革创新工作的重要展示窗口。

  2022年,北京法院在健全审判权运行和制约监督工作机制方面做了大量工作,北京市高院、二中院、三中院、石景山、门头沟等5家法院的入选案例,充分体现了健全审判权运行和制约监督机制,不断增强人民群众对司法公正的获得感。北京高院制定《关于随机分案的实施细则》,构建“线上+线下”互补管理模式与五项保障机制,全市法院随机分案占比同比提高30个百分点。二中院构建“一轴两极三线”审判权运行监督流程全闭环、权责全要素、人员全覆盖的司法责任制落实体系,过去一年积案清理同比提高15.3%,一审案件被定错改发数量同比下降38.1%。

  部分“微创新”案例充分体现北京法院加强诉源治理和矛盾纠纷多元化解工作。北京高院构建12368“一号响应”诉源治理机制,深度融入北京市接诉即办改革,精准对接各类诉源治理主体在办理12345群众诉求和开展矛盾纠纷预防调处化解过中提出的司法需求,全市法院通过12368热线主渠道响应诉源治理类司法需求2701个,满意度达100%;健全一站式多元解纷机制,将司法确认、小额诉讼、扩大独任制适用等改革任务融入“多元调解+速裁”,60%以上的一审民商事案件在诉讼前端得到解决。西城法院建立“1+15”街道联络员与法院专门团队对接机制,确认调解协议案件有效率达100%。

  同时,强化服务保障和司法为民职能,满足人民群众对创新发展和利民便民的司法新需求。一中院构建“1+2+3”多元破产挽救体系,挽救中小微企业40家,引入投资近50亿元,妥善安置职工1200余人。四中院加强“北京国际商事法庭”建设,建立与国际接轨的多元解纷示范机制,北京国际商事法庭运行以来,为60多个国家和地区的3000余位中外当事人化解超过160亿元的商事纠纷。丰台法院探索建立“一窗通办”服务窗口,机制启用以来,累计接待群众10022人次,为群众办理三项以上事务851人次、两项以上事务3594人次,平均办理时长5分钟。通州法院将诉讼服务和速裁工作下沉人民法庭,为辖区群众提供家门口的一站式诉讼服务。加强对特殊群体的保护,创建涉未成年人民事社会调查观护工作模式被引入相关国家标准。朝阳法院加强对老年人群体的司法保护,打造审理涉老年人权益保障案件的专门法庭。

  推进智慧法院和互联网司法建设方面,北京法院不断回应网络数字时代人民群众的司法新需求。北京高院制定《北京法院电子卷宗同步生成操作规程》《北京法院电子诉讼档案管理规范(试行)》,统一电子卷宗生成标准和工作要求,全市法院电子上诉移转自然时长较纸质模式节省超过20%。互联网法院开发自动抓取录入案款发还信息功能,实现一键智能发还案款,每笔案款发还从三分钟缩短到20秒,案款收发全年平均时长仅3.11天。

  孙玲玲表示,今后,北京法院将继续坚持问题导向、目标导向、效果导向,以切口小、见效大的“微创新”,持续推动各项司法改革任务落地见效,努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义。

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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