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）

访谈｜因美纳全球高级副总裁李庆：中国市场是发展基因测序的“宝地”******

　　(第五届进博会)访谈｜因美纳全球高级副总裁李庆：中国市场是发展基因测序的“宝地”

　　中新社上海11月7日电 题：访谈｜因美纳全球高级副总裁李庆：中国市场是发展基因测序的“宝地”

　　中新社记者 李佳佳

　　“今天在进博展台上看到的因美纳新产品NovaSeq X Plus，目前全球只有四台，我们几乎在第一时间把它带到了本届进博会。”指着正在进博会舞台上“全球首展”“亚洲首秀”的展品，全球基因测序和芯片技术领先企业因美纳全球高级副总裁兼大中华区总经理李庆说。

　　作为紧密联系中国市场和世界企业的重要纽带，进博会的如期举办传递了中国不断对外开放、共享高质量发展新机遇的积极信号。李庆指出，因美纳是中国生命科学和基因检测产业蓬勃发展的获益者与推动者，期待通过进博会搭建的交融互通桥梁，加速创新成果与先进技术在华落地，满足更多科研发展与临床应用需求，让更多人享受到基因组学带来的变革性进步。

　　就在上个月，2022年诺贝尔生理学或医学奖公布，因为在“关于已灭绝人类基因组和人类进化的发现”方面的贡献，瑞典生物学家斯万特·帕博获此殊荣，而他恰好是因美纳的客户。“对于基因，大家的认知可能有所不同，但无一例外，大家都能认同的是，今年是‘基因大年’。”李庆说，“斯万特·帕博的获奖，对于很多医学领域从业者是一个大事件，这意味着大家的理解已经进入基因层面。”

　　近几年，“基因测序”逐渐成为一个时髦的新词，但是这项技术的普及率并不高。“可能因为很多人没有条件做，也有可能知晓度、认可度还不高，我们的上一辈甚至就连医生可能都没有这个认知。”另一个关键的问题在于成本。据美国国家人类基因组研究所(NHGRI)数据，2001年，单位基因组的测序成本高达1亿美元。

　　因美纳上一代高通量测序仪是2017年发布的NovaSeq6000，当时一个人类全基因组测序的成本需要600美元，5年后的现在，随着新产品的推出，同一单位测序成本降到了200美元。李庆称，成本的降低对于整个基因产业、人类健康的推动作用很大。“从科研到临床，从患者诊疗到现在的健康管理，比方说癌症早筛，测序成本只有越来越低，才能进一步拓展测序的可及性。”

　　为什么基因测序的普及如此重要？在李庆的理解中，基因测序是一项面向未来的事业，它在重大疾病诊断、遗传病筛查、农业、合成生物学等领域都有广阔的应用场景。大量的人群肿瘤基因诊断项目、微小残留病灶(MRD)、新型的诊断方式等，都在不断涌现。

　　在临床上，基因的检测需求与肿瘤领域的应用密切相关。癌症病人全部都有基因变异，而这个变异随着治疗会发生变化，所以帮助患者找出基因变异的靶点，从而匹配这方面的药物，是基因检测在肿瘤领域里最早的应用。近几年，全球有一个新的趋势，即微小残留病灶也需要应用到基因检测技术，因为这一技术能够先于影像学，重新看到又扩散或者复发的风险，从而能够尽早干预。更新的应用就是癌症早筛，即甲基化测序泛癌肿瘤。当患者体内有微小肿瘤的时候，可以很早通过基因测序将肿瘤找出来，并可以根据肿瘤的甲基化特征进行定位，进行一些必要的干预，因此这是一个很有前景的应用。

　　目前，中国市场正是发展基因测序的“宝地”。李庆列举了中国市场的两大优势：技术与人口。

　　首先，智慧芽创新研究中心发布的《医药生物系列报告之四——基因测序前沿技术洞察报告》显示，在第四代测序技术——纳米孔测序技术领域，美英中三国掌握着核心专利，正如李庆所评价的“紧跟世界潮流”。

　　第二个优势则在于中国庞大的人口基数。“基因测序是以大数据作为背景的，测序的人越多，积累的数据越多，未来能够挖掘的东西也就越多。”李庆解释道，“从这个角度，开展大规模人群的研究，无论是对于患者群体还是健康群体，能产生的积极影响都将非常巨大”。(完)