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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）

北京二手房网签量再探底******

　　北京二手住宅的网签量在新年首月再次迎来探底。机构方面流出的数据显示，1月北京二手房成交量仅为8308套，比去年同期的11875套低了30%，与2021年同期的17513套相比，跌幅更是超过50%。春节过节早、12月大面积“阳康”拖延了成交周期，都是造成新年首月二手房成交量进一步下探的原因，但买卖双方对于松绑政策的预期以及市场本身修复不到位，才是更重要的因素。需要注意的是，算上1月，北京的二手住宅网签量已经连续两个月在8000+的成交区间，如果持续，价格下行将成为必然。

　　网签量连续两个月8000+

　　大年初十，三年来首次放一个悠长假期的郝杰回到了位于安定门的店里。在过去，春节连市是很多经纪人和新盘案场的常态，在这个春节，出于“归家”的期待叠加市场活跃度偏低，不少北京的中介门店选择了歇业放假。

　　“经历三年疫情，今年返乡的人要更多，我们门店仅留了两个北京孩子值班，而且还是一人一天。”郝杰透露，春节前看房的客户就不多了，春节期间仅带看了3组客户，基本也都是走个流程，并没有意向客户。

　　大面积“阳康”后的1月，市场并没有迎来期待中的反弹。来自中原地产研究中心的统计数据显示，2023年1月北京二手住宅网签8308套，同比2022年1月的11875套下降超过30%，这也是北京本轮二手住宅连续两个月网签量低至8000+区间。

　　尽管环比降幅不大，仅为5.3%，但2022年12月本身基数较低，仅为8773套，比2022年11月的10750套也有两位数的降幅。自2022年5月，北京二手住宅网签量跌破万套，来到月度成交8000+区间后，市场逐步反弹，9月达到14329套，然后开启降温态势。

　　8000+的月度成交量意味着什么？

　　在中原地产首席分析师张大伟看来，考虑到网签数据的滞后性，8308套并不能完全体现当前的市场状况。春节过节早、12月大面积“阳康”拖延了成交周期，都是造成新年首月二手房成交量进一步下探的原因。“市场没有那么差，也没有那么火热，真实情况大概一周3000套，回归到2022年的正常水平。”张大伟表示。

　　北京链家研究院分析师冷会指出，网签量下降的原因主要有两方面：一是春节假期从业人员休假，网签业务部分暂停；二是网签数据相对滞后，无法及时反映实际市场情况。从主要经纪机构成交情况看，1月上半月二手住房市场恢复态势显著，下半月受春节假期影响成交节奏放缓，1月整体交易规模与2022年春节月份(2022年2月)基本持平。

　　3、4月或恢复

　　二手房网签量何时恢复？在包括上述专家在内的多位业内人士看来，北京二手房网签量的恢复要等到3、4月才会有所体现，按照往年惯例，3、4月是教育资源优质区域的成交高峰期，上学等置业需求会集中释放。

　　但更多的从业者担忧，伴随着上学等需求集中释放后，目前本就修复不到位的二手房市场将出现较大的需求空窗期。

　　“现在买卖双方的认知差距特别大，买方希望使劲儿压价，卖方觉得政策松绑预期明显。”包括郝杰在内的多位一线经纪人直言，当下即便是比较优质的二手房，也都会出现“共识难以达成”的局面。

　　“‘其他城市都在调整政策，北京是不是也会变呢？’这种几乎是小业主们的共同心态，所以卖得不多、不真卖，挂出来试试水，价格还标得有些随心所欲。” 而买方也多持观望情绪，成交周期因此被不断拉长。

　　网签量与价格走势成正比

　　另一方面，看似筑底的价格，也有着统计因素作用结果。北京商报记者从经纪机构提供的数据发现，近期北京中心城区成交占比显著提升，进而导致全市成交均价结构性上涨。“所以北京并不是真的二手房还在涨，只是网签结构拉动了成交均价。”多位业内人士直言，一旦上学等核心城区需求在4月完成释放后，如果网签量持续保持下探，价格下行也将成为必然。

　　近日，多城密集下调首套房贷利率，根据诸葛找房数据研究中心不完全统计，春节后，包括郑州、天津、厦门、福州、珠海、长春、沈阳等城市相继下调了首套房贷款利率下限，新一轮的下调房贷利率潮流正在上演。截至目前，已经有30城下调首套房贷款利率下限，其中最低降至3.7%。

　　从城市分布来看，春节之前下调房贷利率的多以三四线城市为主，而近几日下调房贷利率的城市以二线城市为主力，其中不乏省会城市和重点二线城市。

　　至于北京，此前谈论最多的就是对于认房不认贷的调整，以及首套和二套房贷利率和首付款比例的调整。业内人士指出，如果上述政策落实，将释放一部分置业需求，但北京等一线城市牵一发而动全身，政策调整会慎之又慎，放开的“尺度”也不会太大。认房不认贷议论多时，但并未见到相关信号传递出来；而房贷利率调整，按照个人住房贷款利率政策动态调整长效机制，北京目前并不符合标准。北京商报记者 王寅浩

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）