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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

当旅游遇上“非遗”，玩出不一样的“文化味儿”******

在四川崇州道明竹艺村，国家级非遗项目道明竹编与现代建筑设计理念融合建造的“竹里”，持续带动大批游客前往打卡；在南京，作为首批国家级非遗的秦淮灯会在跨年夜“亮灯”，无数游人共赏“火树银花”盛景；一阕昆曲悠扬婉转，一场皮影趣味横生，绚丽的彝族刺绣，精致的木刻版画……元旦假期，迎新贺岁，在各地丰富多彩的文旅活动中，常常可以看到非遗的身影。

在“以文促旅，以旅彰文”的理念指导下，“非遗+旅游”已成为文旅融合发展的重要一环。非遗和旅游的融合，不仅催生了更多独具文化意蕴的旅游产品，创新了旅游业态，丰富了旅游供给，也激活了数量巨大的非遗文化资源，使非遗文化通过旅游市场走进了千家万户。

近日，中国非物质文化遗产保护协会公布2022年全国非遗与旅游融合发展优选项目名录，非遗旅游景区、非遗旅游小镇、非遗旅游街区、非遗旅游村寨4个类型共200个项目入选，其中既有历史悠久的传统村落，也有充满现代气息的城市旅游街区，为非遗和旅游的融合发展树立了典范。

贵州省丹寨县龙泉镇卡拉村的苗族蜡染工坊，村民在画蜡画。新华社发

非遗元素让旅途更有文化气息

走进内蒙古的莫尼山非遗小镇，特色建筑依山而建，泉水潺潺、炊烟袅袅，游客们感受着小桥流水的乡村美景，欣赏着经典的非遗曲艺表演，还有各类非遗文化技艺体验项目深受欢迎。开料、描图、雕刻……游客们拿着工具按照老师的指导认真制作皮画。“蒙古族皮艺制作项目每一个环节都有学问，能来这里亲身感受，让我们此行更加有意义。”“这个非遗景区融合了民俗体验、知识科普，是个很值得去的地方。”在现场参与体验活动的游客说。

今年元旦假期，旅游市场升温回暖，为了给远道而来的游客们带来更具文化味儿的旅游体验，各地将跨年迎新活动和本地非遗传统文化结合起来。元旦假期，广东桂城接待了超57万游客，其中灯湖西街的非遗技艺“打铁花”表演格外惊艳，给游客带来一场震撼的视觉盛宴；在重庆的跨年夜市，精美的缠花艺术品吸引众多游客驻足；在四川德昌，原生态歌舞表演、特色服饰、葫芦笙表演、火草织布等非遗项目展现了傈僳族的独特风情。

河北省丰宁县非遗布糊画就业工坊，手工艺人在制作兔年主题布糊画。新华社发

还有越来越多景区引入了非遗项目，打造非遗展馆、非遗街区、非遗长廊等，通过展演、展销以及各类体验和游玩项目吸引游客，以提升景区的文化品位和旅游品质。“旅游不仅是为了欣赏名川大山，更是为了体验不同地区的生活气息、人文风情，非遗与人们世代相承的生活方式息息相关，亲身传习体验让旅途更有收获、更为难忘。”一位旅游博主分享道。

在传统观光旅游已经难以满足旅游者消费需求的时代，人们更期待在旅游过程中感受文化熏陶，满足乡愁情怀。传统技艺、民俗文化、民族节庆，独具地域特色的非遗项目让游客耳目一新。非遗旅游景区、非遗旅游小镇、非遗旅游街区、非遗旅游村寨不断涌现，成为越来越多人愿意专程前往的新兴旅游目的地。

“非物质文化遗产是旅游资源的大户，在种类上、跨度上、数量上、可变性上，都为旅游供给和旅游业态提供了不会耗尽的资源。”中国社科院旅游研究中心秘书长金准在采访中对记者说，“旅游业不断推陈出新、发展变化，由此产生产品和业态的深度，生发新的增量空间，非物质文化遗产的深度利用，为旅游业的发展提供了更广阔的空间。”

在金准看来，非物质文化遗产是文旅融合的重要接口，这一部分的文旅融合，起步最早、结合最深，积累了丰富的经验，为市场所认可，是推动文旅融合发展的重要依托。非遗项目的文化意蕴与旅游融合成为带有浓郁地方特色的旅游项目，将彰显多元化的地域文化和传统价值，推动了旅游产业的繁荣发展。

2022年文化和自然遗产日海南省宣传展示暨第二届三亚南山非遗节展示多个非遗项目。新华社发

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）