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大众彩票骗局-大众彩票计划群

来源:大众彩票下载2024-01-27 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

大众彩票骗局

(新春走基层)85后青年返乡“跳农门”:从“水土不服”到逐梦乡野******

  图为张鹏为刚刚破土的秧苗浇水。 曾令刚 摄

  中新网兴安盟1月10日电 题:85后青年返乡“跳农门”:从“水土不服”到逐梦乡野

  作者 张玮 曾令刚 张禹

  弯腰起身,手里锋利的刀片把一盘南瓜苗挨个斜着削去真叶和一片子叶;坐下,拿起一棵黄瓜苗,斜削去茎根部,并与南瓜苗刀口处无缝贴合,再用红色小夹子夹住……

  嫁接秧苗的整个过程不过两三秒,农技师张鹏手法娴熟,一气呵成。

  新春将至,位于内蒙古东部的兴安盟突泉县白雪皑皑,映衬着曙光现代农业循环经济园区内道路两旁刚挂上的红灯笼分外鲜亮。

  而园区的温室大棚里满目绿色,农技师们正忙着育苗和嫁接秧苗,为今年的蔬菜、水果种植开个好头,孕育春的希望。

  图为农技师们嫁接秧苗。 曾令刚 摄

  “南瓜子要平着放,芽要放在正中间,撒过水后再覆盖保鲜膜,膜的厚度也是有讲究的,太薄太厚都会影响出苗率……”张鹏一边忙乎自己手里的活儿,一边不停地帮助农户答疑解惑。

  张鹏介绍,播种深度控制在1.5厘米左右,种子6天就能破土而出。“这样的话,13天后嫁接黄瓜,正月初六就可以交付订单。”

  这个春节,张鹏和农技师们要完成18万株的蔬果秧苗订单生产。“这批苗主要销往兴安盟境内和吉林省的部分地区,今年总共能育3批次,育苗300万株左右,毛收入能达到150万元。”

  12年前,“85后”的张鹏选择返乡“跳农门”,从“水土不服”到得心应手,如今的他已经将梦想的种子埋进乡土,并生根发芽。

  回首一路走来的育苗时光,张鹏感慨颇多。

  2010年,从兰州理工大学毕业后的张鹏参加了突泉县组织的赴山东寿光学习育苗技术的活动,半年多后,张鹏回乡开始尝试育苗。

  “但第一茬儿西红柿就遭遇了‘水土不服’,因为水、温度、土壤的差异,西红柿成熟后还没有手掌大。”关于第一次育苗,张鹏记忆犹新。

  图为张鹏为村民传授育苗技术。 曾令刚 摄

  张鹏说,当时好多人劝他放弃。“但我更想坚持。”

  于是,张鹏改变策略,跑去和当地的“土专家”请教,鞋跑坏了好几双,笔记记了一摞又一摞,不断地尝试、总结。终于,他创新推出育苗和嫁接为一体的新方式。

  2014年,张鹏育出的黄瓜苗抗病力极强,且采摘期能延长2个月,种植收益能提升30%。这一年,张鹏打开了市场,在政府给予的60万元产业资金的补贴下,他建起8个温室,成立了自己的农业公司,开始规模化、工厂化育苗。

  现在,张鹏的团队一年要培育300万株蔬菜、瓜果、花卉秧苗上市。

  除了秧苗成活率高、产量好、抗病性能强,张鹏还提供售后服务,“主要是技术指导,什么苗木适应什么水肥、喜欢什么温度,都要细致地教给农户。”如今的张鹏被内蒙古自治区农牧部门认定为“基层农技推广员”。

  图为郁郁葱葱的育苗棚。 曾令刚 摄

  “今年我又定了3000颗柿子苗、3000颗黄瓜苗,他家的苗成活率高,果实成熟后销路也好。”种了20多年大棚蔬菜的“老把式”何凤军每次来定苗都要和张鹏探讨一番种植技术。

  在张鹏的带领下,当地越来越多村民参与到大棚种植中,亩年均收入均突破5万元。

  忙完春节这一阵儿,张鹏计划继续外出考察学习,他给自己定了一个小目标:要尽快攻克西红柿耐储存但口感硬的问题,早日推出口感型西红柿秧苗。

  在张鹏眼里,嫩绿的新芽不仅代表春的喜悦,更孕育着农户们新的希望。“2023年,希望我们能培育出更优良的品种,让温室大棚成为种植户增收致富的‘聚宝盆’。”(完)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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