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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）

数字技术赋能乡村建设******

　　“十四五”期间数字技术赋能乡村建设是重要的理论与实践命题，也是推进农业农村现代化、稳住农业基本盘、破局乡村振兴和共同富裕的重要抓手。2022年召开的中央农村工作会议明确提出，要依靠科技和改革双轮驱动加快建设农业强国。数字技术和平台深度嵌入农业农村发展各领域，以数字创新驱动乡村振兴，重构农村经济发展模式、治理体系、生活方式，能够不断解放农村生产力，优化生产关系，提高生产效率，提升乡村治理效能，补齐农业农村发展短板，促进农民增收致富，满足其对美好生活的需求。

　　提升数字包容水平

　　党和国家高度重视数字乡村建设工作，自2018年开始已出台系列政策，为数字乡村发展强化了顶层设计。2022年出台的《数字乡村发展行动计划（2022—2025年）》进一步对当前数字乡村发展目标、重点任务等进行了战略部署。据北京大学发布的《县域数字乡村（2020）研究报告》，当前我国数字乡村建设开局良好，基础设施建设、乡村数字经济、乡村数字治理和数字生活各方面都有较快发展。我国行政村“村村通宽带”全面实现，农村地区互联网基础设施进一步改善，数据资源和采集体系、天地空一体化观测体系、农业农村云平台等基础设施建设均在稳步推进。数字技术和平台与农村产业体系、生产体系、经营体系加速融合，持续推进农业全产业链数字化转型。智慧农业、农村电商、数字文旅等新业态、新模式不断涌现，为农村经济发展注入新的活力。数字化治理平台在农村基层治理和公共服务中广泛应用，营造出更加便利宜居的乡村人居环境。但总体上，数字乡村建设仍然呈现东部发展水平较高、中部次之、东北和西部发展滞后的格局。

　　互联网技术应用虽然能够提供均等的受益机会，但使用者从中的获益未必是均等的。数字接入、数字资源、数字素养、数字参与等方面的差异，会导致数字使用结果的差异，不同群体、地区、城乡之间存在获取数字红利的差异，即数字鸿沟。我国城市互联网普及率远高于农村，2022年我国互联网普及率为74.4%，农村地区仅为58.8%。虽然当前乡村数字基础设施的地域差距在不断缩小，但更显著的差距则体现在乡村经济数字化和乡村治理数字化方面，这主要是受到区域经济发展和城镇化发展差异的影响。数字技术的应用与维护成本高昂，可能与小农户（尤其是老年农户）实际生产需求和劳动力资本不匹配，从而加剧农业企业、大型农场与小农户之间的数字鸿沟。小农户因资金、数字素养、数字技能、风险承担能力等方面的不足，叠加老龄化因素，使数字就绪程度不高。其数字信息利用方式与其他群体存在差异，因此导致数字利用结果差异。这些数字劣势使数字乡村建设主体呈现非均衡的参与行为，极有可能使小农户在数字经济发展中逐渐边缘化，从而出现系统性社会排斥和数字鸿沟，进一步扩大收入差距，加剧社会阶层分化。

　　加快推进乡村建设

　　通过数字技术赋能乡村振兴，既要以数字创新驱动农业农村高质量发展和转型，又要不断弥合数字鸿沟，推进数字包容，使所有群体都能够积极参与到数字乡村建设过程中，共享数字红利，实现物质富裕、精神富裕、生态富裕。在实践层面如何实现数字包容？一般认为可通过改善信息技术（ICT）接入来弥合数字接入鸿沟，即改善基础设施建设，提高宽带、网络终端等互联网设施设备的普及率。随着互联网基础设施的进一步普及，ICT接入机会趋于均等，数字鸿沟的内涵进一步深化。相关主体数字资源禀赋或资产存量、数字技能和参与行为等方面的差异，及其导致的参与结果差异也被考虑在内，即存在数字使用鸿沟和数字结果鸿沟。对于数字经济参与主体而言，其自身所具备的资源禀赋，例如信息、知识、技能、产品、服务、时间等“僵化”的资产组合，可通过互联网技术运用和互联网市场交易被激活，通过互联网平台的连通性产生乘数效应。率先掌握“流量”密码，实现互联网资产资本化的群体更能够从数字经济发展中获益。例如，农村电商、农产品网络直播、短视频营销等为农村地区特色产业发展、农民增收致富注入了新动能。

　　第一，强化“数字准备”。可以考虑将数字包容纳入数字中国战略，在政策制定中着重考虑农村居民的数字可负担性、数字可获得性、数字能力及其公平性，建立健全相关政策体系。进一步加强乡村数字网络、数字平台、数字服务的接入性、连通性，有效提升乡村网络硬件设施质量，扩大5G、千兆光网、物联网覆盖面，保证信号质量。尤为重要的是，将数字乡村建设融入新型城镇化战略，从而有效降低网络建设、维护成本。通过财政补贴、市场竞价等方式，或与农村金融普惠、精准扶贫等政策相结合，给予相应的数字设备或物资帮扶、补贴、费用减免等，进一步减轻网络接入的经济负担。

　　第二，提升“数字就绪度”。帮助群众建立互联网思维方式，从知识、技能和态度方面提升数字能力和自我效能，激发其参与经济社会数字化转型的积极性和自信心，使其具有与数字时代动态适配的能力。因此，需要普及农村数字教育，针对不同特征的群体开展多元化、多层次、多渠道的数字教育。加强信息技术课程教学，开设编程课；开展数字技能教育或者职业教育，使新型农民的职业技能与市场数字化转型的需求相匹配。提供简易、易懂的互联网产品服务指南或课程，社区可开展老年人辅导培训，使其能适应社交、医疗、社保、金融及其他政务村务等方面的数字化转型。广泛开展各类型的农村在线教育，鼓励农民灵活运用互联网自主学习，提高其信息获取能力和信息运用能力，提升其数字安全性和隐私保护意识。

　　第三，推进“数字参与”。旨在构建涵盖经济发展、基层治理、社会生活各方面的多元化数字生态系统，通过数字创新与制度创新，在各领域实现数字技术对参与者的数字赋能，推进价值共创和共享，弥合数字鸿沟。这就要求以数字创新激活农村农民发展的积极性，驱动城乡之间要素自由流动；提升数字技术对农村经济社会发展的渗透率；有序推进农业三大体系数字化转型，通过数字技术推广、扩散以及新型经营主体培育，带动小农户与数字农业体系有效衔接。以电商商业模式创新驱动产业链供应链现代化，推进城市农村产品、服务的双向流动，有效连接小农户和大市场，解决两个“一公里”问题。以平台聚合有效整合数字资源，提升不同群体之间的数据连通性，提升基层数字治理效率。鼓励和推动企业的包容性创新，提供优质低价、便捷、无障碍、适老化、安全的数字产品和服务。

　　（作者单位：浙江大学中国农村发展研究院；浙江树人学院管理学院）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）