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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）

想去三、四线城市就业大学生占比呈上升趋势******

　　《社会蓝皮书：2023年中国社会形势分析与预测》发布——

　　想去三、四线城市就业大学生占比呈上升趋势

　　中国社会科学院社会学研究所与社会科学文献出版社近日联合发布了《社会蓝皮书：2023年中国社会形势分析与预测》(以下简称“蓝皮书”)。蓝皮书指出，大学生就业地域偏好明显，想去北上广深等一线大城市和二线经济发达城市的大学生仍占大多数，不过这一占比呈缓慢下降趋势。想去三、四线城市以及小县城、基层乡镇和农村工作的大学生占比虽然相对较少，但呈上升趋势。

　　教育部的数据显示，2023届全国普通高校毕业生规模预计达1158万人，比2022届增加82万人。

　　高校毕业生倾向三、四线城市为什么会呈上升趋势？对于超千万的毕业生群体来说，这是否会成为一个新信号？记者对此进行了调查。

　　一、二线城市仍是首选

　　家住河南郑州的刘燕在大学所学专业属于师范类，正在准备参加当地的教师招聘。她说：“肯定还是想优先考一、二线城市。如果没考上，考离家近的三、四线城市也能接受。”

　　“毕业生刚走出大学校门，尽管不能全面理解城市等级和职业生涯的关系，但总能判断出在各类城市就业的长短期收益差异。”中国宏观经济研究院社会政策室副主任魏国学表示，进入一线城市会面临激烈竞争，薪资水平和生活舒适度方面可能并不友好，但可以预期更高的发展上限和更广阔的职业空间，在跳槽或者失业时的回旋余地更大。毕业生到三、四线城市求职的竞争压力相对较小，但也存在劳动力市场规模小、制约长期发展空间的局限性。

　　“毕业生在一线城市和三、四线城市之间做出选择，本质上都是在权衡职业生涯的长短期利弊，并非一线城市吸引力不再。”魏国学坦言。

　　虽然，在三、四线城市就业的意愿增强，但蓝皮书显示，2021年，想去北上广工作的大学生占比34.1%，想去二线省会城市或经济较为发达的非省会城市的占比39.27%，合计超过70%。这说明大部分大学生依然倾向于“传统”大城市。

　　魏国学分析，一线城市资源集聚和配置能力从未停止增长，职场吸引力也在持续增强，加剧了已然激烈的竞争。因此，当毕业生觉得长远的预期收益难以抵消短期竞争带来的损失时，到三、四线城市的意愿就会增强。

　　以家乡为参照对比城市间就业优劣

　　家住济南的赵禾马上大学毕业，在找工作的这段日子里，他以家庭所在城市为最低标准进行择业。“除非是公务员外派，不然去别的三、四线城市不如在老家工作。”

　　不愿离开家乡，是不是代表着这届毕业生更加“佛系”？

　　“对毕业生而言，没有比老家城市更熟悉的参照系。”魏国学坦言，毕业生离开故土到陌生的城市工作，除了要适应当地环境，还需重构社会网络，在短期可能得独自承担困难及风险，这些事项看起来很微妙，但对个体而言意味着成本，如果就业城市的收益低于家乡城市，远走他乡工作肯定是个亏本的决策，理性的毕业生会尽力避免。

　　魏国学说：“对比城市间就业优劣的难度非常大，主观性很强，部分结论甚至是道听途说，以家乡为参照进行比较是一种理性行为。”

　　选择就业城市并非一锤定音

　　近期，清华大学、南京大学、上海交通大学等高校陆续公布了2022年毕业生就业质量报告。

　　在这些报告中，高校2022年毕业去向落实率均在83%以上，高校毕业生就业“基本盘”稳定，并且呈现出扎根西部的趋势。其中，西安交通大学到中西部就业的大学生人数占比为59.52%，上海交通大学赴中西部就业的学生比例也创历史新高。

　　和高校就业质量报告一致，蓝皮书也显示出近三年的大学毕业生倾向到三、四线城市就业的趋势。2018年，大学生中想去三、四线城市工作的比例为7.29%，到2021年，这一比例上升到了11.77%。

　　“有几个关键因素对毕业生影响较大，带动毕业生将目光投向三、四线城市。”魏国学分析，城市边际发展能力和就业竞争强度此消彼长，一线城市逐步趋于成熟定性，经济增长速度放缓，释放高质量就业岗位的速度同步趋缓，劳动力市场对毕业生学历等门槛要求提高，求职竞争日益激烈，三、四线城市虽然整体发展水平不高，但发展速度较快，利好就业并舒缓竞争。

　　“数字经济一定程度上淡化了距离和区位对职业生涯的影响。数字经济在国民经济中的占比不断提高，创造了大量分散在三、四线城市的新就业岗位，毕业生薪资、机遇、发展空间与一线城市的差别并不明显。”魏国学提醒，到何类城市就业并非一锤定音，而是多次博弈。00后等新生代毕业生择业观更灵活，工作转换频率更快，无论一线城市还是三、四线城市，都不可能快速锁定职业生涯，愿意去三、四线城市就业，也能重返一线城市。

　　(记者 陈鹏 通讯员 鲁山青)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）