人工智能,如何妙笔“生”画******
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输入一段话,“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领,吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算,接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来,人工智能技术应用于艺术创作等领域,还要注意防范潜在风险,让技术进步更好地造福社会。
不用画笔、颜料,输入一段描述性文字,计算机就能自动解析,生成相应的画作。2022世界人工智能大会上,人工智能绘画的展示令观众惊叹。
一些过去专属于人类创作的领域,比如绘画、书法、写作、作曲,如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的?当前沿技术与艺术相遇,将碰撞出怎样的火花?在内容、版权等方面又是否存在问题?
从文本到图像,人工智能绘画本质是计算
人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程,输入一段话,生成一幅画,本质是计算。简要地说,计算机通过大量学习,能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理,人工智能程序在收到“语言描述”指令后,可以根据自身的算法还原出图像。
设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代,就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序,让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年,人工智能技术日新月异,科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间,人工智能“画”出的作品普遍不够好,往往只是一些模糊的图像元素的组合,还称不上是完整的画。
今年以来,人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因,百度文心一格总架构师肖欣延认为,这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。
具体来说,预训练大模型增强了人工智能的通用性,成为人工智能技术及应用的新基座;大数据的训练中,通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习,计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来,几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说,扩散模型的出现至关重要。
扩散模型的原理是,通过人为逐步添加噪声,让图像逐渐变“模糊”,再不断学习去噪过程,如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片,即“画”出图像。
“这一过程与人类学习相似。通常,人们学画从临摹开始,机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊,但计算机会不断修正,从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。
扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越,不仅作画质量快速提升,生成时间也缩短到几秒钟。
众多用户尝鲜,大量应用加速“画技”进化
汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中,他需要借助一些图片来丰富文案,而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月,了解人工智能绘画程序后,他尝试自己“画”图。现在,人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。
随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降,人工智能绘画门槛越来越低,一些简易化操作平台在国内外兴起。如今,不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感,许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜,并“晒”在社交平台上。
大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多,算法就越能理解输入的描述文本,画作质量就越高。”肖欣延表示,当前人工智能绘画水平与今年初相比,已经有很大进步。
不过,目前的人工智能绘画技术并不完美。首先,可控性仍然不高,即计算机不能很好理解人类指令的含义,即便是输入“画两个苹果,左边红色,右边绿色”这样的简单描述,生成的图像也可能有很大偏差;其次,细节呈现能力还不够。比如,对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作,初看上去惊艳,认真观察问题却不少。
但肖欣延认为,人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如,基于跨模态大模型和强大的深度学习框架,百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外,未来人工智能不仅能作画,还能根据文本描述生成视频,并直接配上解说文字,“可以把视频生成看作是维度更高的绘画,从技术层面看,这是可以实现的。”
防范潜在风险,守住法律和伦理底线
人工智能进入绘画领域,计算机会取代人类画师吗?
在肖欣延看来,好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关,即使人人都可以用人工智能技术作画,但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品,“人工智能只是作画的辅助工具”。此外,虽然有的人工智能绘画语言娴熟,也包含细腻的情感,但并不意味着机器有意识、情感,它不过是学过类似的作品,又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射,目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。
不少业内人士认为,不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画,接受新事物。可以预想,将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成,创作者能腾出更多时间去构思想法与创意,调整构图、色彩、光影氛围等。
“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示,20世纪前后,照相技术让传统肖像画失去市场,促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合,或许能激发画家创作出别开生面的作品。
不过,由于人工智能绘画发展刚刚起步,技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如,有人认为,未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等,侵犯了原作者的版权,有违法嫌疑。也有人认为,“机器学习”过程是一种类人化的创作行为,同样体现了创造者的思想和劳动,应当获得版权保护。此外,还有人担忧,人工智能绘画技术若被滥用,可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展,有必要前瞻潜在的风险,只有守住法律和伦理底线,技术进步才能更好地造福社会。
不只是绘画,写作、作曲、生成短片,人工智能日益强大的深度学习能力,让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来,业界专家认为,人工智能与艺术融合,一方面会降低一些艺术门类的创造门槛,让更多人参与到当代的审美创造中来;另一方面新技术会带来新的审美风格,人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。
记者 喻思南
我国电竞人才缺口超百万 不到15%岗位处于人力饱和状态******
目前只有不到15%的岗位处于人力饱和状态
我国电竞人才缺口超百万
近日,由人社部下属的中国人事科学研究院指导的《腾讯助力新职业与就业发展报告(2022)》正式发布,报告公布了数字生态下的147个新职业,其中“电子竞技员”及“电子竞技运营师”被评估为稳定期数字生态职业,每个职业将为行业相关领域带来约50万-100万的就业岗位。
为推动电竞产业发展,各地政府相继推出了一系列电竞行业的扶持政策。如深圳市将电子竞技新增纳入了市体育产业专项资金重点鼓励发展的运动项目类别——在深圳举办国际性和全国性高水平电子竞技赛事,将得到500万元以上的资助。未来几年内深圳的电竞行业,尤其是赛事建设将进一步高速发展。
而据人社部的报告,目前电竞行业只有不到15%的岗位处于人力饱和的状态,而类似赛事制播等产业中上游专岗岗位缺口达150万人,未来五年内对细分领域人才的需求依然很高。
也正因此,电竞行业人才职业教育显得愈发紧迫。唯有加大对电竞职业教育的投入,通过培养更多优质电竞运营人才,有效促进电竞活动及内容质量的产出,才能真正推动电竞产业健康、持续、有效发展。
比如腾讯电竞日前宣布正式布局电竞人才职业教育,将通过发挥自身流量、技术、生态等优势,联合内部各赛事业务,以赛事策划与制播为方向,设置“电竞赛事策划理论课”与“电竞制播轮岗实践课”两大板块,邀请了拥有世界/洲际大型电竞赛事执行经验的资深从业者担任讲师,并提供腾讯电竞基地作为学员们的实操课程,真正做到“毕业即可上岗”。
除职业教育外,腾讯还积极推动电竞人才的职业认证。2022年8月,在广东省人社厅、深圳市人社局的指导下,腾讯于深圳试点开启“电子竞技员”的从业资格培训和技能认定相关工作,并为通过考核的从业人员颁发了首批国家人社部认可的职业技能等级证书。
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2022年中国电竞产业收入1445亿元
近日,中国音数协电竞工委发布了2022年中国电竞产业数据摘要。数据显示,2022年中国电子竞技产业收入为1445.03亿元;中国电子竞技用户约为4.88亿人;中国电子竞技游戏产品中,射击类、多人在线战术竞技类和体育竞技类是产品数量最多的三种玩法类型,占比分别达到25.7%,17.1%和10.0%。
自2003年电竞被国家体育总局批准列为正式体育项目以来,电子竞技成为融合了技术和文化,推动数字经济和实体经济共同发展的新兴业态。据了解,在4.88亿电子竞技用户中,男性用户占比56.4%,女性用户占比43.6%。42.5%的用户具有大学本科及以上学历,26.4%的用户具有大学专科学历。
2022年,中国国内共举办了108项电子竞技赛事,相较2021年有所减少。上海是举办电子竞技赛事最多的城市,赛事数量占全国的22.39%。成都、杭州、深圳举办的电子竞技赛事数量占比也均超过了5%。
本组文/本报记者 王磊 统筹/刘江华
(文图:赵筱尘 巫邓炎)