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)
人工智能时代,如何加强我国国际传播能力建设?******
当前,国际环境错综复杂,新冠肺炎疫情、俄乌冲突等事件加速世界大变局的演进,国际舆论场变得更为复杂。人工智能技术应用与发展一方面推动国际传播生态变革,另一方面也对我国国际传播带来挑战。如何有效应对这些挑战成为国际传播能力建设的重要课题。
人工智能技术应用
推动国际传播生态4大变革
人工智能与媒体融合进一步加深,推动国际传播向着更加智能化、精准化、个性化的方向发展,人工智能已经成为影响国际传播格局的重要变量,改变了国际传播生态。
1
传播主体发生改变
随着信息技术发展,信息传播已经进入“万物皆媒、人机共生、算法推送”的智能时代。社交机器人成为公共议题的重要制造者和传播者。以杜莎迪亚、格雷厄姆·米勒为代表的学者认为,“社交机器人已不再是单纯的工具,而应当被视为一种具有参与性的社会主体”。在国际重大议题的讨论中,社交机器人十分活跃且已经成为影响或干预公众选择的重要因素。根据牛津大学报告显示,2020年全球有81个国家利用社交媒体传播有关政治的相关信息。国际传播生态已经由之前完全由人主导转变为“人机共生”。
2
赋能国际传播内容生产与分发
人工智能技术不仅催生了新的传播主体,还助力传播内容生产与分发。在内容采集环节,自然语言处理结合深度学习模型,在寻找新闻线索时可以挖掘出更多非结构化信息,提升内容采集的效率和质量;在内容生产环节,机器写作提高了生产效率,同时推动内容编辑向“人机协同”的智能化模式转型;在内容分发环节,通过大数据和算法推荐能够准确定位国际受众,实现对特定用户个性化需求的精准传播。
3
创新国际传播信息形态
传统信息形态主要是文字、图片、视频等,利用人工智能技术创新国际传播形式,可以实现多模态信息结构,催生场景化、沉浸式、具身性的互动与传播。首先,计算机视觉、智能语音合成和自然语言处理技术广泛赋能国际传播中AI形象的建构;其次,“5G+人工智能+VR/AR”的传播模式正在不断延伸着人们的视觉和听觉感知,以更为丰富的传播形式助力我国国际传播,为讲好中国故事提供了多元化路径和手段。
4
开辟国际传播新赛道
国际传播话语权与全球政治、经济格局密切相关。进入新媒体时代,一些发展中国家通过互联网参与到国际传播中,在一定程度上改变了超级大国垄断国际传播的局面。智能传播时代更是将这种扁平化趋势进一步扩大,尤其是在国际重大议题中,传统的边缘或半边缘国家通过人工智能等新技术手段释放出更大的“声量”,从而对舆论走向产生一定程度的干预。国际传播话语权博弈在一定程度上跳出政治、经济框架的束缚,转而进入技术竞争的新赛道。
智能传播技术
对我国国际传播的4大挑战
社交机器人等智能传播技术开始具体应用到互联网信息场中,成为不可忽视的一股舆论力量。
1
社交机器人干预舆论
社交机器人的介入使我国面临的国际传播环境越来越复杂。社交机器人参与公共议题讨论,影响舆论的真实呈现。北师大新媒体传播研究中心研究发现,在中美贸易争端、新冠肺炎疫情、北京冬奥会、俄乌冲突等议题的涉华舆论中,社交机器人产生的信息占比在20%-30%之间,且带有一定的政治倾向性,成为影响国际涉华舆论走向的重要因素。社交机器人已经成为国际舆论博弈和意识形态较量的重要工具,基于技术的智能传播也将成为未来国家间竞争的关键角力场。
2
算法推荐可能成为舆论干预的工具
在人工智能时代,算法成为主流信息处理和分发方式,为实现精准化的国际传播提供了实践路径。算法的“不可见性”直接导致了信息传播的“不透明、不平等和不真实”。在国际传播中,算法推荐容易强化某一方信息和意见的风险,这种算法偏见在潜移默化中会加剧“过滤泡”效应,导致不同文化圈层之间的沟通越来越困难。
3
深度伪造影响国际信任
深度伪造技术最初指的是基于深度学习的人像合成技术。随着人工智能技术发展,深度伪造技术已发展成包括“视频伪造、声音伪造、文本伪造和微表情合成等在内的多模态视频欺骗技术”。近年来,基于深度伪造技术的政治活动迅速发展,主要包括通过换脸、重新投射、口型同步、动作传递、图像生成等方式伪造领导人照片或视频、篡改新闻事实,这让虚假信息更加难以识别,导致谣言迅速扩散。
4
全球数字平台竞争
借助数字平台、物联网技术和数据处理能力,具有人工智能技术优势的国家正在形成强大的数据话语权。以谷歌、脸书、亚马逊等为主导的新型跨国数字平台,通过“数据收集、算法驱动、智能运转”等数字化方式,正在全面重构国际传播格局。如何看待平台在国际传播中的角色发挥,值得进一步研究。
加强我国国际传播能力建设的
3大策略
1
加强国际传播渠道建设,打造全球数字平台
国际传播渠道不再依赖于传统媒体而是转向数字化的媒体平台。在数字平台中,任何人都可以成为传播主体,国与国之间的交往加深。一方面,我国在国际传播中通过“借船出海”,即在推特、脸书等社交媒体上开设媒体账号达到了一定的传播效果;另一方面,也要有在“全球中国”的视域下思考数字化国际传播的实践路径,鼓励有技术竞争力的互联网公司开展国际化运作,通过平台出海提升我国的国际传播能力。
2
创新话语表达形式,主动参与国际议题设置
在新的国际形势和传播语境下,打造“融通中外的新概念、新范畴、新表述”,既要注重话语内容创新,也要注重话语形式创新。一方面,立足中国实践,将中国话语融入国际话语体系,打造基于共同价值观的话语优势;另一方面,充分利用人工作智能、VR/AR等技术,建构基于多模态场景的话语与叙事表达。在话语创新的基础上,我国媒体要积极主动参与国际议题设置,把握国际传播规律,充分了解国际受众需求,针对不同的议题选择合适的传播策略,增强我国国际传播话语权。
3
加强对跨学科的国际传播人才培养
新的媒介环境造就了新的舆论生态,也对国际传播人才提出了新的要求。教育部和中宣部在2018年发布的《关于提高高校新闻传播人才培养能力实施卓越新闻传播人才教育培养计划2.0的意见》提出:“要培养造就一大批具有家国情怀、国际视野的高素质全媒化复合型专家型新闻传播后备人才”。在国际传播工作中,需要加快建设具有跨学科背景的国际传播队伍。积极拓展本学科与计算科学、数据科学等学科的交叉融合,培养既熟悉传播规律,也掌握传播规律的复合型人才,只有了解智能传播规律的人才才能有效开展国际传播工作。
作者:张洪忠 赵蓓 (张洪忠系北京师范大学新闻传播学院执行院长,赵蓓系北京师范大学艺术与传媒学院博士后)
来源:“中国网信杂志”微信公众号
(文图:赵筱尘 巫邓炎)