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）

中央农村工作会议系列解读⑰打造农业科技战略力量，实现高水平农业科技自立自强******

　　作者：谢艳乐 李书奎 中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　2022年中央农村工作会议强调：“要依靠科技和改革双轮驱动加快建设农业强国，要紧盯世界农业科技前沿，大力提升我国农业科技水平，加快实现高水平农业科技自立自强”，这一重要论述是对党的二十大报告中关于“坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，加快实现高水平科技自立自强”精神在农业领域的贯彻落实和有效强化。锚定农业强国建设目标，打造农业科技战略力量，既是全面推进乡村振兴战略的核心要义所在，也是坚持以中国式农业农村现代化、夯实中国式现代化的现实要求，充分体现了党中央对农业科技发展的高度重视。

　　当前，新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，使得科技创新成为国际战略博弈的主战场。近年来，我国农业物质技术装备条件取得显著改善，农业科技水平整体步入世界前列，科技支撑农业发展的广度与深度逐步强化。农业科技进步贡献率达到61%，农作物耕种收综合机械化率超过72%，农作物种源自给率突破95%，主要农作物良种基本实现全覆盖。

　　尽管我国农业科技创新领域取得了显著成效，但依然面临着部分核心技术水平较低、科技力量发展较为滞后、种源“卡脖子”等短板问题。农业科技基础研究薄弱、原创的科技创新能力未实现根本性扭转，并且与建设农业强国的要求相比，我国农业科技弱项依然突出，加快实现高水平农业科技自立自强仍面临着些许困境及重大挑战。

　　为此，对标世界科技强国与农业强国，打造我国农业科技战略力量，实现高水平农业科技自立自强的农业强国建设目标，可以从以下三个方面着手。

　　一是聚焦农业科技基础前沿研究，占领科技创新战略制高点。要把立足点放在自主创新上，围绕农业科技基础前沿研究与核心短板领域进行系统谋划和合理布局，以集中优势力量攻克农业发展关键核心技术，并逐步降低对农业关键技术、装备等方面的对外依存程度。

　　加强对农业科技自主创新发展的宣传力度，积极营造崇尚自主创新的文化环境，形成尊重人才、尊重创造的良好风尚，创建有利于创新型人才成长的土壤与制度。合理配置农业科研经费使用比例，明确资金使用的具体用途，加强对农业科技基础研究的重视程度，进一步提高科研项目的投入比重和产出效率，以提升农业科技创新体系整体效能。

　　二是支持企业组建发展联合体，创新新型科研组织模式。全面深化农业科技体制改革，谋划农业科技顶层设计，发挥新型举国体制优势以整合各级各类优势科研资源，强化企业科技创新主体地位，创新科技体制和科研管理方式，促进创新资源互融互促。

　　引导科研院所和高校的农业科技研发成果按照市场机制向企业集聚；针对高校和科研机构，逐步将以理论研究为主的科研考核体系向理论研究与实践应用并重转变，提升科研成果、专利转化应用在考核中的权重；引导科研院所和高校侧重源头创新，以基础研究为主，将科研成果的应用与开发让渡给企业，集中优势力量开展关键核心技术科研攻关，推动研发和产业资源进一步整合，形成合力以进一步强化农业科技创新发展。

　　三是加快农业关键技术发展，强化创新平台对育种产业化的支撑作用。强化现代科学技术与育种技术的深度融合发展，促进大数据技术、信息技术、分子生物学技术、合成生物学技术等与传统育种方式有机融合。

　　强化创新平台支撑作用，鼓励科企深度合作建设国家级的研发平台，如企业重点实验室、国家工程中心、国家创新中心等，优化配置资源以支持企业开展育种攻关，建立健全“育繁推一体化”的现代农作物种业创新体系；加强共性基础技术平台建设，推动产业链上下游融通创新，以共建共享国家重大基础平台；推进科技创新平台载体绩效考核的常态化管理，将开放共享列入绩效考核的核心内容，并对考核优秀的创新平台，优先推荐申报国家或地区科技计划项目，以加速育种科技成果转化与产业化应用发展。