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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）

信息通信业（ICT）十大趋势发布******

　　2023年1月6日，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）主办的“2023中国信通院ICT＋深度观察报告会”主论坛在京举办，中国信通院副院长王志勤以《ICT产业体系高质量发展助推现代化建设开新局》为题发布了信息通信业（ICT）十大趋势。

　　近几年ICT产业发展持续向好，ICT产业的增加值及占GDP比重稳步提升，与此同时，ICT产业数智化赋能向深、向广、向新发展，ICT技术持续与传统产业融合，助推千行百业数字化转型升级。ICT产业高质量发展，将持续赋能实体经济，引导现代化产业体系加快构建。在ICT技术牵引下，5G技术、信息网络、先进计算、AI技术全面创新发展，赋能效应持续加深，数字化转型仍是产业主旋律，工业互联网成为关键路径，同时有了数据要素的加持，数字经济迈向量质齐升，数字治理和数字安全体系基本构建。在2023年，通过ICT高质量发展作为牵引，将带动数字经济健康繁荣发展。

　　信息通信业（ICT）十大趋势

　　一、 ICT技术红利持续释放，谋篇布局未来发展空间

　　二、个人行业应用双轮驱动，5G规模化发展加速推进

　　三、信息网络协同融合贯通，自智技术加快应用落地

　　四、先进计算创新模式升级，算力供给能力大幅提升

　　五、大模型驱动AI技术突破，应用能力边界不断拓展

　　六、智能制造向纵深发展，工业互联网成为关键路径

　　七、数据基础制度完善落地，数据要素市场建设提速

　　八、数字经济迈向量质齐升，构筑经济复苏中坚力量

　　九、数字治理体系基本形成，发展预期合作基础企稳

　　十、数字安全加速迭代升级，保障覆盖全过程全链条

　　更多精彩，敬请阅读解读PPT。

　　ICT产业今年呈现较快发展态势，面向未来，要加快关键技术自主创新突破，加快推进技术向产业端转化，加强与实体经济的深度融合。2023-2025年，我国ICT产业将保持持续增长态势，面向未来前沿技术我们加快相关布局，未来产业的培育将为ICT技术产业化开辟新的赛道。

　　在5G网络建设和应用发展过程中，推动5G规模化发展将成为今后一段时间的主要方向，需要从个人和行业两方面双驱动实现5G在实体经济中更广范围、更深层次、更高水平的深度融合。需要以终端和数字内容的发展创新来实现个人应用从量到质的变化。5G行业应用规模化发展将呈现梯次、阶段推进态势，在此过程中需要加强5G技术对行业应用的支持能力。

　　当前处于算网协同向算网融合发展的阶段，预计到2030年将实现设施、技术、运营、服务的体系化融合贯通。从算网协同到算网融合落地应用，再到最终算网一体将面临技术、产业等多重挑战。网络智能化水平不断提升，预计2025-2030年，网络自智能力将达到L4。从技术趋势看，下一步网络智能技术将向多源融合智能发展，支撑网络向更高等级自智能力发展。

　　当前，算力作为新生产力已成为普遍共识。先进计算通过系统化创新加速算力规模提升，极大提升了算力供给能力，性能更强、规模更大、功耗更低，同时能够实现低时延、高可靠性和精度更多的细分能力。先进计算在深度赋能各行各业数字化转型过程中正发挥重要作用，带动数字经济的发展。

　　从技术角度看，大模型将持续提升人工智能技术水平，推动人工智能从可用技术向好用的基础设施演变。同时，多模态、强算力和知识增强等技术将让大模型的性能得到进一步提升。从应用角度看，大模型的发展将进一步拓展人工智能应用的能力边界，不断催生新模式新业态。大模型将提升人工智能感知、认知和生成能力，并且有望在基础科学领域取得更多突破。

　　数字化转型保持高速发展态势，工业互联网作为数字化转型的关键支撑和路径，新技术应用、新产业培育日益活跃。5G+工业互联网作为我国重要推进方向，已初步实现规模化应用，工业互联网产业规模也由小到大，预计2025年将超过2万亿。智能制造作为制造业转型升级的主攻方向，全面向纵深发展，智能工厂建设走深扩宽，中小企业加速普及，数字化供应链也成为新的重要探索方向。

　　数据要素是数字化发展的基础，2022年12月通过的二十条构建了数字基础制度的相关意见，它的落地为数据要素市场建设奠定了基础。我们会继续加强对数据基础制度细化领域细则的制定，在数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面进一步细化制度设计。随着数据制度的不断完善，我国数据要素市场建设将进一步提速。

　　数字经济迈向量质齐升。从国际来看，中美欧数字经济持续发展，新兴国家加速崛起，全球数字经济多极化发展格局将进一步凸显。从国内来看，数字经济正步入量质齐升的新十年，到2025年我国数字经济规模将超过60万亿元，数字经济投入产出的效率将提升至3.5。

　　我国与数字化发展相适应的数字治理制度体系框架基本形成。从法律、规划和政策层面，我国数字治理的顶层制度设计基本建立，治理体系建设方向、重点领域的治理要求基本明确。在此条件下，我们会继续努力提高它的预期性、操作性和协同性，进一步细化制度规则，使国家数字治理政策更加规范有序安全稳定，促进数字经济高质量发展。

　　数字化持续深入，驱动网络安全向数字安全发展演进，数字安全保障能力同步建设创新发展。安全保障需求从过去的线上网络空间安全可靠，拓展和延伸至线下物理空间的稳定运行。面向数字基础设施，数字安全进一步作用于信息通信安全、数据要素安全，以及网络物理融合安全。数字安全风险蔓延于数字化各环节各流程，数字技术、数字平台、数据要素及网络物理融合等成为安全保障重点。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）