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
“慢撒气”化解房企风险怎么做？中国多部委释放信号******
(经济观察)“慢撒气”化解房企风险怎么做？中国多部委释放信号
中新社北京1月11日电 (记者 庞无忌)2023年 ，防范化解房地产市场风险被视为中国楼市调控政策的重中之重。住房和城乡建设部部长倪虹近日表示，以“慢撒气” 的方式 ，稳妥化解房企资金链断裂风险。“慢撒气”怎么做 ？这对房地产企业来说意味着什么 ？
对于2023年 的房地产工作，倪虹近日表示，概括起来是三句话：增信心 、防风险和促转型。其中，针对化解房企风险 ，倪虹指出 ，以“慢撒气” 的方式，稳妥化解房企资金链断裂风险。重点 是增加房企开发贷、并购贷和购房人的按揭贷 ，满足合理融资需求 。
广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉认为，“慢撒气”实际上指的 是在不发生重大系统性风险 的前提下 ，让存量风险有序释放，“去腐生肌”。这个过程中可能会有阵痛，但这 是由旧模式向新模式过渡必须承担 的成本。
针对房企风险 ，金融监管部门也作出部署 。中国央行 、银保监会日前联合召开 的主要银行信贷工作座谈会明确 ，要有效防范化解优质头部房企风险，实施改善优质房企资产负债表计划 。其中提到 ，聚焦专注主业、合规经营 、资质良好 、具有一定系统重要性的优质房企，开展“资产激活”“负债接续”“权益补充”“预期提升”四项行动。
李宇嘉指出 ，会议释放的信号很清晰 ，就是要对优质的、稳健经营 的房企积极纾困 。会议提及 的四项行动 ，其实也 是监管部门总结出资金可以投入，并能安全退出的四种类型 ，这也将 是修复房企资产负债表 的四种渠道 。未来，机构进场推动收并购 、资产重组 ，或者扶持优质房企 ，也是从这四个渠道进行。
这四项行动包含哪些内容 ？
上海易居房地产研究院研究总监严跃进表示 ，资产激活意味着要把房地产企业的各类资产盘活 ，包括待开发 的土地和待出售 的房产 、预售资金的加快回笼、资产证券化的加快推进、REITs等产品的加入等 。负债接续包括负债展期、债转股、出售资产以清偿债务等工作。权益补充意味着后续要鼓励各类优质企业积极做战略投资者 。预期提升则主要通过减少企业违约 、调整销售目标等方式 ，修复投资者对于房企预期，促进“金融-房企-销售市场”等渠道 的顺畅。
值得注意 的是 ，加大支持力度并不等于房企可以“等靠要” 。李宇嘉提醒 ，今年相关政策倾向也督促出险企业放弃幻想，断臂求生 ，以适宜 的价格 ，尽快出让股权和项目 。
在新的发展模式下，58安居客房产研究院分院院长张波认为，优质 的头部房企 、“三道红线”绿档房企 、提前部署拿地未来有货可卖 的房企以及聚焦主航道、稳扎稳打不激进 的房企将迎来更大 的发展机会 。而前期发展脚步迈得太大，或是产业布局过于多元化 的企业 ，容易出现资金问题 ，最终难在经济产业升级转型 的大潮中深耕下去 。
当然 ，房地产业链条环环相扣 ，要化解房企风险最终还需要整体市场 的预期回暖 、销售恢复，企业才能恢复“造血”功能。这就需要保交楼、增信心 。
李宇嘉指出 ，今年 ，保交楼可以说 是没有任何商量余地的任务 ，一定要夯实房企 的主体责任、地方支付 的属地责任。对房企来说，需要放弃过去“高举高打” 、寻求短期暴利的经营模式 ，要顺应国家对于房地产新模式的方向，积极参与保障性租赁住房、城乡融合、区域开发等建设，谋求未来可持续 的 、细水长流 的收益。(完)
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