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人工智能，如何妙笔“生”画******
核心阅读
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
我国空间新技术试验卫星第二批科学与技术成果发布******
记者从中科院微小卫星创新研究院获悉，我国“创新X”系列首发星——空间新技术试验卫星第二批科学与技术成果近日发布。这批成果主要包括获得我国首幅太阳过渡区图像、探测到迄今最亮的伽马射线暴、首次获得全球磁场勘测图等。
01
46.5nm极紫外成像仪获得我国首幅太阳过渡区图像
46.5nm极紫外太阳成像仪(SUTRI)是国际首台基于多层膜窄带滤光技术的46.5nm太阳成像仪，用于探测50万度左右的太阳过渡区(太阳色球与日冕之间的层次)，由国家天文台联合北京大学、同济大学、西安光学精密机械研究所和微小卫星创新研究院共同研制。自2022年8月30日载荷开机以来已经获取了超过1.6TB的探测数据，成功实现了我国首次太阳过渡区探测。这也是人类近半个世纪来首次在46.5nm波段拍摄太阳的完整图像。SUTRI拍摄的图像清晰地显示了过渡区网络组织、活动区冕环系统、日珥和暗条、冕洞等结构(如图2)，这些结构的观测特征表明，SUTRI拍摄的确实是从太阳低层大气往日冕过渡的结构，符合预期。SUTRI已探测到多个耀斑、喷流、日珥爆发和日冕物质抛射事件(如图3)，表明其数据适合研究各种类型的太阳活动现象。此外，SUTRI还发现活动区普遍存在50万度左右的、朝向太阳表面的物质流动，这些流动在太阳大气的物质循环过程中占有重要地位。目前SUTRI一切功能正常，在轨测试和标定结束后，SUTRI观测的科学数据将向国内外太阳物理和空间天气同行全部开放。
△图1 “创新X”首发星——空间新技术试验卫星(SATech-01)
△图2 SUTRI在2022年9月29日观测到的太阳活动图(图片由SUTRI科学团队提供)
△图3 SUTRI在2022年9月23日观测到的一次太阳爆发事件(图片由SUTRI科学团队提供)
02
高能爆发探索者(HEBS)捕获到迄今为止最亮伽马暴
由中科院高能物理研究所研制的高能爆发探索者(HEBS)于北京时间2022年10月9日21时17分，与我国慧眼卫星和高海拔宇宙线观测站同时探测到迄今最亮的伽马射线暴(编号为GRB 221009A)。根据HEBS的精确测量结果，该伽马暴比以往人类观测到的最亮伽马射线暴还亮10倍以上。由于该伽马射线暴的亮度极高，国际上绝大部分探测设备均发生了严重的数据饱和丢失、脉冲堆积等仪器效应，难以获得精确测量结果。HEBS凭借创新的探测器设计以及新颖的高纬度观测模式设置，探测器经受住了高计数率的考验，获得了高时间分辨率的光变曲线，以及10千电子伏至5兆电子伏的宽能段能谱。HEBS极为宝贵的精确测量结果对于揭示伽马射线暴的起源和辐射机制具有重要意义。
国家天文台和上海技术物理研究所研制的EP探路者龙虾眼X射线成像仪(LEIA)于10月12日也成功对这一伽马射线暴开展了观测，探测到了伽马射线暴X射线余辉。这也是国际上首次用龙虾眼型X射线望远镜探测到伽马射线暴。
△图4 高能爆发探索者(HEBS)发现并精确测量迄今最亮的伽马射线暴，打破多项纪录。
03
国产量子磁力仪首次空间应用并获得全球磁场图
由中国科学院国家空间科学中心和沈阳自动化研究所联合研制的国产量子磁力仪(CPT)及伸展臂，可实现全球地磁矢量和标量高精度测量。2022年11月7日，多级套筒式无磁伸展臂顺利展开，将各传感器探头伸出约4.35米距离，处于伸展臂顶端的CPT原子/量子磁力仪探头、AMR磁阻磁力仪探头、NST星敏感器获取了有效探测数据，首次在轨验证了磁场矢量和姿态一体化同步探测技术，磁测量噪声峰峰值<0.1nT，实现了国产量子磁力仪的首次空间验证与应用。
△图5 CPT磁测系统“多级套筒式无磁伸展臂”地面展开测试(图片由沈自所、空间中心和卫星团队提供)
△图6 量子磁力仪首张全球磁场勘测图(图片由空间中心太阳活动与空间天气重点实验室提供)
△图7 NST星敏感器相对于卫星本体的姿态数据(图片由空间中心和中科新伦琴NST星敏团队提供)
04
空间载荷、平台新技术成果丰富
由中国科学院长春光学精密机械与物理研究所空间新技术部研制的多功能一体化相机，首次采用基于共口径多出瞳光学系统新体制，在轨实现集可见光、长波红外、彩色微光于一体的空间光学遥感观测。相机于2022年9月24日开机，成功取得首张170km×42km大幅宽地面遥感图像(如图8)，探索了单台相机即可同时实现多谱段多模态遥感成像的新模式，为我国未来高集成度一体化空间光学遥感载荷发展提供了技术储备。
△图8 多功能一体化相机对地宽幅遥感成像图(图片由长春光学精密机械与物理研究所提供)
由中国科学院半导体研究所、自动化研究所、微小卫星创新研究院及浙江大学航空航天学院空天信息技术研究所联合研制的异构多核智能处理单元也取得了首批成果。半导体所的低功耗边缘计算型智能遥感视觉芯片，实现了遥感图像的高速智能化目标检测；自动化所的通用智能系统验证了基于高速交换网络的异构多处理器模块化、弹性化硬件架构；浙江大学的国产AI系统装载了细胞分割算法和飞机识别算法，数据结果与地面孪生系统数据一致，在功耗10瓦条件下算力达到22Tops，验证了国产AI器件的在轨智能图像处理能力。
△图9 边缘计算型遥感视觉芯片检测遥感目标示意图(图片由中科院半导体所提供)
中科院微小卫星创新院的可展收式辐射器成功在轨实现首次应用，辐射器执行机构已顺利完成六十余次展开和收拢动作，连续五轨动态试验结果(如图10)表明环路热管-可展收式辐射器集成系统在负载工作时段启动性能良好，辐射器连续展开-收拢可实现散热能力在轨大范围调控。
△图10 环路热管-可展收式辐射器集成系统连续五轨智能热控测试结果
国家空间科学中心研制的空间元器件辐射效应试验平台载荷开机运行良好，搭载的元器件在测试期间均工作正常。
“科学与技术成果的涌现体现了我们对这颗卫星‘创新X，创新无极限’的定位，开创了新技术众筹模式的先河。”“力箭一号”工程副总师兼卫星系统总师张永合说，“这些新载荷、新技术产品都是各参与方自主投入的，不少是从0到1的创新，通过试验星将创新技术快速集成并飞行验证，可以加快核心关键技术从基础研究到在轨应用的成果转化。”
2022年7月27日12时12分，由中国科学院自主研制的迄今我国最大固体运载火箭“力箭一号”(ZK-1A)在酒泉卫星发射中心成功发射，采用“一箭六星”的方式，将“创新X”系列首发星——空间新技术试验卫星等六颗卫星送入预定轨道。2022年9月5日，空间新技术试验卫星(SATech-01)发布了首批科学成果，包括龙虾眼X射线成像仪(LEIA)的国际首幅宽视场X射线聚焦成像天图，伽马射线暴载荷(HEBS)的首个伽马暴等。
作为我国“创新X”系列的首发星，未来一段时间，空间新技术试验卫星搭载的几种新型推进系统等载荷也将开展在轨试验，卫星上的四个科学载荷也已进入常规化观测，陆续将会获得更多科学和技术成果。
(总台央视记者 帅俊全 褚尔嘉)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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