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来源:大星彩票app下载2024-08-06 17:48

  

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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)

赵孟頫对《楚辞》的图像呈现******

  作者:罗建新(西华师范大学文学院教授)

  宋室贵胄赵孟頫“以承平王孙而婴世变,黍离之悲,有不能忘情者,故深得骚人意度”(邵亨贞《蚁术词选》),以“香草美人”之法创作诗文,吟咏情性:用“春风不披拂”“含英在中林”的“青青蕙兰花”作比,抒写“胡能见幽心”的不遇之悲;借“美人在何许,忽若阻山阿。攀条弄白日,常恐岁蹉跎”之事象,寄托“恐年岁之不吾与”的忧生之嗟;假“霜风何凄厉,兰萧同枯萎”起兴,传递因“众女嫉蛾眉”“俯首无所诉,菹醢听所为”而生的幽怨之情;遂使其文学作品呈现出“绍骚”韵致。而在其最为世人所称誉、推许为元人“冠冕”的图像创作中,也能见出“灵均余影”:他挥毫泼墨,涂抹丹青,书《离骚》《九歌》,写《渔父》《远游》,绘《屈原像》《九歌图》《西洞庭图》《东洞庭图》,画《兰蕙图》《竹石幽兰图》,运用多种艺术样式对《楚辞》进行图像呈现,使得其艺术创作展现出别具深意的楚骚情怀,既增加图像作品的文化底蕴,又丰富了中国古代《楚辞》文献的内容,具有多重意义。

  众体兼擅的赵孟頫,曾以楷、行诸体,书写《离骚》《渔父》《九歌》《远游》等文辞。据清张照《石渠宝笈》卷一载:顺治十六年(1659年),皇帝“节临赵孟頫书《离骚》凡八则,计十七页”,则赵松雪当书写有《离骚》的部分诗句,故方能为顺治帝所本。又据美国纽约大都会艺术博物馆藏赵孟頫《九歌图册》、台北“故宫博物院”藏赵孟頫《九歌图》可知,孟頫曾行楷书《渔父》《九歌》文辞。复据陆心源《穰梨馆过眼录》卷二载:赵孟頫有行书《远游》卷,白麻纸本,坚洁如素,凡三接,八十八行,行十二至十四字;拖尾有钱应溥、唐翰题等跋文,谓此卷“首末千百言,无一懈笔,转换处篆以籀法运之,视公他迹,尤奇特”,极为推许;此卷在元时为句曲外史张雨庋藏,后流入建康王氏家,至清时,相继为沈旦华、唐翰题所得,后又经程文葆、曾朴、李葆恂、奎濂、朱汝珍等观览题签,今藏于北京故宫博物院,为人们直观感知松雪“上追二王,后人不及”的精绝书艺提供物质依凭。

  “画入逸品、高者诣神”的赵孟頫,也以册页、手卷、立轴等形制,用白描、设色之法,绘制屈原肖像,摹写《九歌》诗意诗境,图画南楚东西洞庭形象,勾勒《离骚》香草状貌,创作出异彩纷呈的《楚辞》图像作品。

  大德九年(1305年)八月,赵孟頫于所绘《九歌图》卷首画屈原立像:隆额高鼻,毫眉稀须,面容清癯,其头束缁撮,身着交领大袖袍,双手拢袖中,侧视前方,若有所思,目光平和而坚定;不似《渔父》篇所谓“颜色憔悴,形容枯槁”者,与后世画家如陈洪绶等所绘之屈子亦不类,具象呈现出宋、元时人对屈原容貌的理解与想象。

  《楚辞》诸篇中,赵孟頫于《九歌》尤为眷怀,曾屡屡将之绘为图像。其中,有予《九歌》诸神以整体图绘者,如大德三年(1299年)八月,孟頫以设色之法,绘东皇太一、云中君、湘君、湘夫人、大司命、少司命、东君、河伯、山鬼、国殇共十神形象于绢帛上,笔法精妙,种种入神,令神之丰容、仪从,尽展于画幅之中。观者展玩一过,但觉云为之屯,烟为之摇,鼋为之泳,豹为之翔,恍恍惚惚,隐隐邈邈有不可遍视者,故明景泰(1450—1457年)时人顾亶叹曰:“神哉技至此也!”大德九年(1305年)八月,孟頫楷书《渔父》《九歌》十篇文辞,笔画精严,无一懈怠落凡,风神秀健;复以线描之法,绘屈原像及《九歌》十神,其所绘人物有贵而尊严者,有绰约神仙者,有魁梧奇伟者,有诡怪可怖者,旁见侧出,各极其妙,而笔力飞动,神情如生,明人蒋如奇(?—1643年)将之誉为“稀世宝”。延祐六年(1319年)四月,孟頫应夏七提领之请,于绢帛之上楷书《九歌》十一篇,线描前十神之形象,其中东皇太一裹甲执弓矢、訾裂髯张,而东君冠服手板、从以拥剑侍从,与诗意不符,或为后人误装所致。

  亦有取用《九歌》部分诗句蕴意,予以图像呈现者,如孟頫曾取意于《湘夫人》“袅袅兮秋风,洞庭波兮木叶下”语,作《西洞庭图》《东洞庭图》,前图山自右出而高,缘岸老树数株,后图山自左出而小,愈见湖天空旷之势,山宗董源,水法唐人,布景设色得淡远之妙,秀润已极,乾隆以为其“着墨无多,而湖光渺弥,传神在气韵间,直骎骎然度营邱前矣”。图中各题以骚语四句:“山之凹兮水之涯,沙棱棱兮石礌礌,有美人兮如彼兰茝,思之不来兮使我心痗”“洞庭波兮山崨岌,川可济兮不可以涉。木兰为舟兮为楫,渺余怀兮风一叶。”既取法“骚体”,又化用《九歌》文辞,直接点明图中“阻隔”之象所寄的“不遇”之意,抒写期冀“小舟从此逝,江海寄余生”的退居之情。

  赵孟頫还取材于《楚辞》香草,绘制多种图画。大德八年(1304年)三月,孟頫任浙江等处儒学提举,王冕将之邵阳,遂往拜谒。孟頫取意《离骚》“余既滋兰之九畹兮,又树蕙之百亩”语,作水墨《兰蕙图》以赠之。图绘兰、蕙二丛,生于石隙,兰叶交搭,向上作风势,蕙蕊含馨,似临风笑迎,诸物刚柔互济,俯仰交应,极富层次感。卷首有乾隆款识,谓其于“甲子仲秋月曾临一过”,拖尾有赵孟吁、赵孟琪、张图南、沈原、赵淇等人题跋,谓“悠悠《离骚》意,奕奕相浦华”“玉堂云雾湿,飞下《离骚》笔”云云,在“香草美人”的传统审美语境中赋予图像与《楚辞》以直接关联,启发观者思考图中所蕴含的“无限幽贞意”。美国克利夫兰艺术博物馆藏有孟頫《竹石幽兰图》,绘有嶙峋叠立之坡石,左右生幽兰数丛,兰叶潇洒舒展,穿插有致,花瓣随意点簇,疏落俏丽;复缀以小竹数株,枝叶繁茂,或有斜逸旁出者,其间若有轻风斜吹,竹叶俯仰摇曳;石隙间生幽草七、八丛,葳蕤纤柔。全图布局匀称平正,石以飞白,曲折顿挫,兰竹则以草书和八分笔法,撇捺为之,灵动飘逸,含劲健于婀娜之中,充分体现出赵体书法特有的俊逸秀美。图后有韩性、仇远、郑元祐、吴克恭、昂吉、王孜方、柯九思、赵奕、张渥、章鑑等题跋二十七则,或陈说“欲寻灵均歌楚些,汨罗江远日将曛”“三闾六逸重千古,其名耿耿谁相成”等有观图而生的悼屈之感;或依王逸“善鸟香草以配忠贞,恶禽臭物以比谗佞”之例,谓其图中之兰“纫之为佩矣,如屈平终投于汨罗”,竹“直躬如矢矣,若史渔今亦且死”,而“伊谁树二棘于其间矣,正枳棘之青蝇为白璧之所耻”,解析图像的比兴意义。

  赵孟頫运用多种艺术技法,对《楚辞》进行图像化呈现,当是托物言志而有意为之者。孟頫为赵宋“帝王苗裔”,才名重当世,却折节仕元,故多为世人鄙斥,郑思肖、谢枋得、戴表元等甚至与之绝交,不肯相见;为官元廷后的政治境遇又令其有“误落尘网中”“宛转受缠绕”的“笼中鸟”之感,愁来无端倪。面对此种窘境,他曾作《送吴幼清南还序》自陈心迹:入朝为官乃是“欲出而用之于国,使圣贤之泽沛然及于天下”“非苟为是栖栖也”,并书写《楚辞》,以“众不可户说兮,孰云察余之中情”自慰,用“岂余身之惮殃兮,恐皇舆之败绩”自勉;又因觉“《九歌》屈子之所作也,忠以事君,而君或不见信而反踈,然其忠愤有不能自已,故假神人以寓厥意”(赵孟頫延祐六年本《九歌图》自跋),绘多本《九歌图》,具象呈现“空有丹心依魏阙”的不遇之悲;同时,他还取意于《楚辞》香草,屡屡图画深林寂寞犹芬芳的兰、蕙,蕴清洁贞静之志于嫋嫋幽花中,以明情志。美国旧金山亚洲艺术博物馆藏赵孟頫《兰蕙图》中,有日本学者长尾甲题跋:“松雪仕元,贵封魏国,乃写此幽抱孤芳之状,岂有所托耶?”或可表明,赵孟頫《楚辞》图像中体现出的楚骚情怀,已成为不同区域观者的审美共识。

  《光明日报》( 2022年12月19日 13版)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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