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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）

全球经济不确定性继续增强******

　　作者：东艳（中国社会科学院世界经济与政治研究所研究员）

　　2023年全球经济将延续2022年的放缓趋势，呈现温和衰退；全球通货膨胀率有望下降，但仍将高于国际金融危机前的水平；受全球经济增速下滑、地缘政治冲突等影响，世界贸易前景也难言乐观。总体来看，今年全球经济仍面临不小的挑战，但调整过程同时孕育着复苏动力，各国需通过多边合作来加强经济协调，促进全球经济复苏。

　　在经历了2022年全球经济增速的显著下滑后，2023年全球经济复苏面临较大压力。地缘政治冲突、疫情的不确定性、美国等主要经济体经济刺激政策激进退出的溢出效应等一系列外部冲击因素依旧难以在短期内消除，全球经济继续处于不稳定和波动时期。

　　与此同时，2023年全球主要经济体促进增长的宏观政策、全球产业链的恢复、数字经济等新经济模式的发展、全球国际合作的推进等，为世界经济逐步回归低速增长的轨道酝酿动力。

　　全球经济将呈现温和衰退

　　2023年全球经济将延续2022年的放缓趋势，呈现温和衰退，其中上半年依旧呈现波动态势，预计下半年将有所好转。

　　根据中国社会科学院世界经济与政治研究所的测算，2023年世界经济增长率为2.5%左右。2024年后，全球经济有望回到低速增长的轨道。

　　具体到全球各主要经济体，美国经济出现实质性衰退的风险增强。美联储激进加息等紧缩性货币政策对经济增长产生延迟效应，而美国劳动力市场的需求下行压力增大，消费后劲不足，美国经济实现“软着陆”的难度较大，在2023年上半年有可能出现衰退。

　　欧洲将出现经济衰退，能源危机的持续影响、外部需求的下降、紧缩的货币政策等使欧洲经济在2023年将大概率陷入增长停滞。

　　亚洲经济总体呈现复苏态势，中国经济实现恢复性增长。防疫政策调整后，消费需求对经济增长的拉动效应增强，但是房地产业下行、人口老龄化、外部需求不足等因素对中国经济增长产生影响。日本经济缓慢复苏，但人口老龄化等内在因素使日本经济增长速度难以大幅提升，而美联储货币政策走向、全球经济下行等外部因素使日本经济仍面临下行压力。印度经济继续保持较高增速，能源转型、离岸外包、制造业投资扩张等使印度经济增长速度处于较高水平，预计2023年增长6.3%。

　　亚洲经济的复苏对于稳定全球供应链，为其他经济体提升外部需求，降低全球通货膨胀率在一定程度上提供了支撑。

　　通胀率下降但仍处高位

　　未来，全球通货膨胀率有望下降，但是仍将高于国际金融危机前的低通货膨胀率水平。

　　2022年，为抑制通货膨胀，美联储采取激进加息政策，欧洲央行以及加拿大、瑞士、英国等国中央银行也同步采取了加息政策。与此同时，随着供应链紧张局势缓解、需求放缓、库存增加导致的价格折扣和住房价格下降需求减少等，预计全球通胀率将在2023年下降。根据国际货币基金组织的预测，全球通胀率将在2022年底达到峰值，为8.8%；2023年降至6.5%；到2024年降至4.1%。总体来看，全球通胀水平仍然超过2%的中央银行目标水平。

　　全球货币和金融条件的收紧导致需求下降，并有助于逐步控制通货膨胀。美国在2023年着力于实现“软着陆”，在降低通胀率的同时保持一定的就业率。2022年美国在通胀率下降的过程中没有出现失业率的大幅下降。一些公司已经意识到，解雇员工可能在短期内减少成本，但以后会产生问题，由此他们可能会转向更“欧洲”的模式，即在经济衰退期间将员工留在工资单上，以便以后能更快、更平稳地复苏。

　　虽然美联储2022年的加息已经显示出一定的效果，各种通胀指标有所缓和，但对比历史上几次相对成功的“软着陆”，可以看到，本次通胀水平较高，劳动力市场较为紧张，这些因素显示出实现“软着陆”的难度较大。

　　欧洲在能源危机冲击下面临通货膨胀的巨大压力，供给和需求对通胀产生双向促进作用。不过很多学者认为，欧洲通货膨胀压力在2023年也将逐步缓解。

　　国际贸易和金融风险增加

　　全球经济增速下滑、地缘政治冲突等将给世界贸易发展带来较大不确定性。世界贸易前景仍不乐观。特别是全球价值链紧张程度加深，美国安全供应链和制造业战略新布局调整，在区域经济合作中采用了具有浓厚政治色彩的“近岸外包”和“友岸制造”。这一切体现了以美国利益为中心的心态，破坏了多边贸易体制，趋向于将现有价值链格局塑造为以美国供应体系安全为中心的新格局，阻碍了全球供应链区域内和区域间的融合。

　　2022年全球主要经济体采取央行同步加息以及收紧财政的紧缩性宏观经济政策，这对全球经济恢复产生一定程度的影响。同时，发展中国家陷入债务危机的可能性增加。美欧的加息政策使得发展中国家的融资成本增加，资本外流趋势增强。而外部需求的下降使新兴市场国家的外汇收入降低，引发流动性不足和融资受限，使发展中国家债务风险转向债务危机的可能性增加。2023年，由于对经济衰退的担心，部分国家可能会停止紧缩性货币政策。在2022年，面对美国通货膨胀的高企和通胀预期的增强，加息发挥了作用。随着通货膨胀的回落，利率上升周期或将结束。

　　大宗商品价格仍然存在波动风险，2023年，预计大宗商品价格总体不会大幅下降，但将呈现波动下行的态势。能源市场供求重塑地缘政治经济格局，能源短缺问题依旧是世界各国经济复苏的重要挑战，对全球经济的稳定产生影响。乌克兰危机引发的能源短缺对欧洲经济的不利影响依旧存在，欧洲经济可能处于衰退状态，高能源价格对实际收入产生不利影响，天然气价格的变化是影响欧洲发展的重要风险，大宗商品价格波动使世界经济的稳定性下降，同时低收入国家粮食危机常态化风险加剧。

　　总体来看，虽然通货膨胀高于历史水平、多数地区仍处于货币紧缩状态，叠加乌克兰危机带来的不利影响，全球经济仍然面临挑战。与此同时，调整过程也孕育着复苏动力。一方面，数字经济、绿色经济的发展引领全球技术创新与产业转型，进而提升全球增长动能；另一方面，数字技术不断发展，并与实体经济深度融合，将助推产业数字化转型。同时，国际政策协调和国际发展合作为全球企业提供了较为良好的经营环境，并提升了对世界经济发展的预期。2022年底，世贸组织成员实质性结束《投资便利化协定》文本谈判，67个成员共同发表了《关于完成服务贸易国内规制谈判的宣言》，宣布达成《服务贸易国内规制参考文件》，这展示了在全球政治经济环境复杂的当下，各国仍努力通过多边合作来加强经济协调，促进全球经济发展。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）