吉利彩票玩法|吉利彩票官网

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）

首次全国大规模异地借考如何实现******

　　研考如期举行，考生不动、试卷动——

首次全国大规模异地借考如何实现

光明日报记者 陈 鹏

　　十多天后，2023年度硕士研究生考试将如期开考，本应出现在山东某考点的考生许莉现在还滞留在浙江湖州。

　　12月7日晚，教育部提出，对于当前仍滞留在报考点所在地以外省份、且返回报考点确有困难的考生，12月8日8时起，可登录中国研究生招生信息网，提交借考申请。

　　看到消息后，许莉第一时间提交了借考申请，希望将考点安排在湖州。两天后，填报系统关闭。截至目前，许莉在研招网借考申请的状态是“待审核”。

　　2022年，全国硕士研究生招生考试报名人数457万人，根据多省份公布的信息看，2023年度考研人数的增长趋势不会改变。面对参考人数百万级的国家考试，首次全国大规模异地借考该如何实现？

　　全力以赴实现“如期考试”

　　教育部表示，要坚持“全国一盘棋，统筹兼顾、分类指导、安全平稳”的原则，加强组织领导和条件保障，优化考生服务，高效统筹做好疫情防控和考试组织工作，全力以赴实现“如期考试”“应考尽考”“平安研考”的工作目标。

　　“新十条”实施后，跨省跨市赶考更为便利，但同时也可能带来疫情传播的风险，影响国家考试的安全、顺利。华中师范大学测量与评价研究中心主任胡向东认为，“异地借考实施后，部分就地借考的考生可减少旅途中的感染风险，也省下赶考的交通费用。”

　　对此，清华大学研究生教育研究中心副主任王传毅表示认同：“社会面病例数量的增加，会从不同方面对如期考研带来负面影响。因此，借考制度有利于最大限度保障考生应考尽考，降低疫情带来的负面影响，为学生提供便利实惠。”

　　截至目前，借考申请以跨省借考为主，对于如何省内借考，各地政策不一。山东省原则上不允许省内异地借考；河南省和甘肃省须由拟借考地教育招生考试机构审核同意；山西省则不安排省内跨市借考。

　　借考人数和涉及试卷数量“达到巨量”

　　实施异地借考，即考生不动、试卷动，操作难度到底在哪里？

　　据了解，考研科目分为统考科目和自考科目两种类型。政治、数学、英语等统考科目试卷类型一致，但是，不同高校不同专业的专业课考题，由高校自主命制，类目类型成百上千，是导致借考难度产生的主要原因。

　　“假设考生小马原定在考点甲考试，某大学已把自命题试卷寄到了该考点。因为疫情等原因，小马无法前往该考点，只能就近前往考点乙。因为，甲乙两个考点无法直接交换试卷。因此，可能有两种方法进行试卷传递，一是从考点甲寄送回报考院校，由报考院校再寄送给考点乙，但这种方法费时费力；二是发挥省级教育主管部门的统筹作用，由考点甲先把试卷上交给所在省的A教育考试院，由A省考试院交换给考点乙所在的B省考试院，再下发到考点乙，这种办法相对第一种更便捷一些。”王传毅介绍。

　　王传毅表示，“即使是第二种方法，假设一个考点有100人申请借考，每个省有100个考点，借考人数可能多达几十万，工作量也非常大。”

　　刊发在2022年第9期《中国考试》的《疫情防控常态化背景下硕士研究生招生考试面临的舆情风险及应对措施探析》一文提出，一直以来，人们对研究生考试命题的规范性与保密性关注度居高不下。尤其是自命题试卷，需要从招生单位送达考生手中，印刷分装、远距离调配要耗费大量人力、物力和财力，若采用传真或云端系统传送则会挑战自命题试卷的安全性和保密性。

　　曾长期在省级教育考试院工作的胡向东透露，近年来，研究生考试实行了精细化管理，试题包装规格齐全，可调度的空间增大。事实上，异地借考也有实践基础。“为方便考生，一直有零星的借考发生。”

　　胡向东介绍，“去年，因为受疫情影响，浙江和陕西为保障省内考生如期考研，探索尝试借考模式，并成功为几百名考生提供就近借考的机会，经历了大规模调卷、精细化复核的全过程。”

　　2021年，浙江省有15.8万名考生，共有12000多种考卷。异地借考有400多名考生。短时间内，在原先90个考点基础上新增了96个考点、400多个特殊考场，考点数量翻倍，并在短时间内完成了所有调卷工作。

　　“根据这一数据推算，今年全国范围内异地借考人数和涉及试卷数量，将会达到巨量，组考压力可想而知。但由于前期积累的调卷经验，今年的大规模招考也不是‘无准备之仗’。”王传毅说。

　　王传毅介绍，“由于试卷调换必须万无一失，借考考生数量增加对各地考场及监考人员的安排，也提出了较大挑战。必须高效精准地完成试卷调换复杂周密的流程、细碎精密的考研组织工作。”

　　精准化双向复核，确保试卷调换寄送无误

　　“异地借考的背后需要考试管理部门、高校等作出巨大努力并承担更大风险。因为会带来更多的试卷传递、更容易造成差错，这就要求相关高校和部门工作进一步精准化。”胡向东提醒。

　　王传毅建议，应建立专门的大数据平台，为借考信息统计和试卷调换提供坚实数据支撑和算法支持；建立专门“应急通道”，为应急传输加密试卷提供支撑，一旦出现试卷寄送中的失误，立即启动应急机制，确保考研如期顺利进行。

　　“院校和省市考试院应加大考务人员投入，确保应对借考工作的人员充足，同时应对试卷的调换、寄送，实行多单位的双向复核机制，每一环节至少安排2名以上的工作人员相互校验，确保试卷调换寄送工作无误。”王传毅说。

　　此外，王传毅认为，“因试卷按秘密管理，而且工作量巨大，教育部门不公布运作细节，但希望考生和社会予以充分理解和信任。考生也应该放松心态，使注意力更多地关注于备考本身，相信各级教育部门和院校能够为考生异地借考、如期应考提供坚强保障。”

　　“眼下，研考全国统考科目与高校考试科目并行，试卷机要传递量大面广、风险大的问题显而易见，异地借考的推行，将为下一步研招考试改革开拓思路，积累更多的经验。”胡向东说。

　　（本文所涉及考生采用化名）

　　《光明日报》（ 2022年12月13日 08版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）