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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）

把科技穿在身上，既有温度也有风度******

　　仿造鹅绒、碳纳米管加热膜、人体红外反射材料……

　　把科技穿在身上，既有温度也有风度

　　在刚刚过去的春节假期，受寒潮天气影响，全国部分地区气温大幅下降，处于“速冻”模式中。

　　来自中央气象台的信息，节日期间，我国东北、华北部分地区，气温创今冬新低，黑龙江省漠河市最低温度甚至跌至零下53摄氏度。

　　为了防寒，连不少“要风度、不要温度”的年轻人，都穿上了厚实的外套。

　　不过，想御寒保暖，不必非要把自己裹成“粽子”。如今，用在冬衣上的“黑科技”能够帮助人们“既有风度、也有温度”。

　　“人体热量的散失是由于热传递造成的，热传递有3种基本方式：传导、对流和辐射。”天津工业大学纺织科学与工程学院高级工程师、博士生导师夏兆鹏在接受科技日报记者采访时介绍道，为了达到保温效果，在设计上冬季防寒衣物要尽一切可能减少热量经由这3种途径流失，冬季保暖材料及保暖服装也都是围绕着这一原理进行研发和设计的。

　　仿造鹅绒：

　　即使被浸湿也能实现保暖效果

　　“冬天人体与外部低温环境间存在巨大温差，这就造成热传导，即热量会从温度高的地方传导到温度低的地方。如果在衣服中加入低导热系数的高蓬松保暖填充物，就可以阻止热传导，进而减少人体热量散失，达到保暖的目的。”夏兆鹏介绍道，这类保暖填充物主要起阻隔热传导的作用，目前比较常见的天然材料有棉、毛、羽绒等，比较常见的化学纤维材料有中空涤纶、喷胶棉等。

　　与传统保暖填充材料相比，近年来出现了一些新型保暖填充材料，其中具有代表性的就是仿鹅绒结构高保暖絮片。这种填充材料不仅保暖性强、轻便，而且在潮湿的环境下依旧可以持续保暖。在2022年北京冬季奥运会上，中国运动员的防寒服中就用这种仿鹅绒结构高保暖絮片作为填充材料，其在完全浸湿的条件下仍然能够达到98%的保暖率。

　　“仿鹅绒结构高保暖絮片的主要成分是与鹅绒纤维直径长度相差不大的仿造鹅绒，同时混入远红外涤纶和热熔涤纶。”夏兆鹏解释，其中仿造鹅绒以中空涤纶和Y形涤纶为主体，这两种涤纶可以最大限度地储存静止空气，而静止空气可以较好地保存热量。此外，即使是在被水浸湿的情况下，中空涤纶和Y形涤纶依然可以储存一定的静止空气。

　　仿鹅绒结构高保暖絮片能够克服天然鹅绒显臃肿、有异味、易跑绒和价格高等缺点，同时具有超轻、超薄、湿态保暖、高蓬松度等特点，而且洗涤后回弹性好、不缩水、保暖率不降低。

　　碳纳米管加热膜：

　　通电即发热，温度可调控

　　采用加热材料制作的电热服是国内外研究最多的冬季服装之一。

　　“常见的加热材料有镍铬加热丝、复合加热丝、碳纤维加热丝、碳纳米管加热膜等，这些材料被内置于衣服中制成电热服，当电热服连上充电设备后，电流经过衣服内部的加热材料就会产生热量，仿佛把电热毯披在身上。”夏兆鹏介绍，除此之外，该类衣服还内置了传感器，通过蓝牙即可实现对衣服的智能控温，用户只需要下载一个App，就可以用手机随时调整衣服的温度。

　　其中，碳纳米管加热膜作为控温加热系统中的重要元件，具有非常好的应用前景。“碳纳米管加热膜可以反复水洗，耐弯折次数达到10万次以上，而且薄膜厚度约为几十微米，具有非常好的柔性，发热效率大于65%。”夏兆鹏补充道。

　　除此之外，价格相对便宜的金属丝线性加热元件，如镍铬加热丝、复合加热丝等，也是加热“能手”。

　　“金属丝类材料具有高导电性、良好的电加热性能，且具有传感、电磁屏蔽等性能。以复合加热丝为例，其是在金属丝中添加了钼，既减少了金属的氧化，同时还可以提高金属电加热元件的耐用性。”夏兆鹏介绍道，将含有钼的金属丝，通过冷拉伸工艺变成微米级金属微丝，使其由金属丝转变为纤维。该纤维可以与聚酯纱线混纺制备成纱线，用其制作出的织物具有导电性。

　　相较普通导电织物，这种导电织物的柔性及舒适性都有所提升。“其柔性及形态与传统纤维及纱线十分接近，舒适性也得到提升。”夏兆鹏表示，不过，这类制衣材料仍然存在不耐长时间水洗、比较重等缺点。

　　人体红外反射材料：

　　人体热辐射反射率可达60%

　　红外热辐射是人体热量损失的另一种形式，传统纺织品的红外辐射率高、热量损失快，有研究指出棉花不可避免地会以中红外形式辐射出人体50%以上的热量。而人体红外反射材料则可以通过将人体发出的红外波反射回人体的方式减少红外热辐射损失，以达到保暖的效果。

　　“人体红外反射材料多数由金属颗粒构成，这些颗粒以一种微结构形式存在，将此材料附在织物上，便形成了红外波反射层。该反射层可以把人体辐射的大部分红外波都反射回来，从而达到保温效果。”夏兆鹏补充道。

　　“人体红外反射材料通常被用来制作冬装外衣的内衬，一般其人体热辐射反射率可以达到60%，提高服装防寒保暖效果比较明显。”夏兆鹏表示，不过，如果长时间处在超低温环境下，由于人体辐射的热量有限，因此该材料或无法达到理想的保暖效果。

　　聚四氟乙烯微孔膜：

　　低温环境下既透气又防水

　　冬季户外可能会出现下雨、降雪、霜冻等天气，通过高密防水层阻挡雨、雪、霜的侵入，可避免因衣物内层保暖材料被浸湿而导致保暖系数降低、保暖效率下降甚至失效。

　　“防水材料是在高密织物外面附上一层聚四氟乙烯微孔膜、水性聚氨酯膜或者聚氨酯膜。”夏兆鹏解释道，聚四氟乙烯微孔膜每平方厘米有十多亿个孔，在低温环境下，这些孔洞的开孔率可以达到80%。该孔的直径比水蒸气分子的直径大700倍，因此人体产生的汗蒸汽可以从中通过，从而保持衣服的透气性。聚四氟乙烯微孔膜上孔的直径比一般水的直径小很多倍，因此外面的液态水无法通过，从而达到了防水的目的。(科技日报 记者 陈 曦)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）