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）

房地产供需两端政策全面发力，最新定调释放更积极信号******

　　日前，中国人民银行党委书记、银保监会主席郭树清在媒体采访中对房地产等热点问题再次作出回应，表示将努力促进房地产与金融正常循环。落实“金融十六条”措施，以保交楼为切入点，以改善优质头部房企资产负债表为重点，促进房地产业平稳健康发展，逐步推动房地产业向新发展模式过渡。同时，在消费端，他强调以满足新市民需求为重点，开发更多适销对路的金融产品，鼓励住房、汽车等大宗商品消费。

　　有不少地产业内人士认为，此次发言进一步打开了房企融资正常化的空间，对未来房地产行业资金流动具有指向意义。

　　2023年定调更加积极

　　近年来，郭树清对于房地产领域言论一直是政策的“风向标”。

　　2020~2021年，防范房地产领域的金融泡沫风险成为郭树清发言中的关键词。房地产调控政策以缩紧为主，企业层面“三条红线”、集中供地等政策接连落地，行业“举债扩张”的增长逻辑被打破，房地产去金融化脚步加速。

　　2022年起，随着地产市场逐渐“降温”，政策开始逐渐向稳。2022年3月，郭树清表示，房地产的泡沫化、货币化问题发生了根本性的扭转。不希望调整太剧烈，对经济影响太大，还是要平稳转换。同年11月的金融街论坛上，郭树清指出，我国仍然处于城市化的高峰时期和乡村振兴的起步阶段，全社会固定资产投资具有很大的增长潜能。

　　相较于之前，不少业内人士认为，2023年开年，郭树清此次 “促进房地产与金融正常循环”“鼓励住房、汽车等大宗商品消费”等论调更加积极，有效提振了市场信心。

　　事实上，近几个月来，地产融资政策端力度空前。自2022年11月以来，“金融十六条”、房地产“三支箭”等利好政策不断，信贷、债券、股权融资全面解绑。

　　中央也多次喊话房地产，频吹暖风。2022年12月14日，国务院副总理刘鹤指出，“房地产是国民经济的支柱产业”，并提及正在考虑新的举措，引导市场预期和信心回暖。12月的中央经济工作会议以较大篇幅谈及房地产相关问题，其中，不仅部署防范化解短期风险，还强调坚持“房住不炒”、推动房地产业向新发展模式平稳过渡等中长期目标。2023年1月4日的央行工作会议将房地产纳入了“加大金融对国内需求和供给体系的支持力度”这一工作内容中，再次强调要“落实金融16条措施，支持房地产市场平稳健康发展”。

　　资金开始涌入房地产领域，其中信贷领域规模力度最大。据中指研究院不完全梳理，截至目前，已有超过60家银行向120多家房地产企业提供意向性授信，总额度已超过4.8万亿元，包括但不限于开发贷、并购贷、按揭贷、城市更新改造贷等，受益房企名单已延伸至民营企业以及地方企业。

　　房地产随之暂时“解渴”，克而瑞研究中心的数据显示，2022年12月，100家典型房企的融资总量为1018亿元，环比增加84.7%，同比增加33.4%。

　　不过，当下，房地产领域的投资、销售、融资都还未出现企稳信号。民生证券分析师牟一凌表示，由于地产在经济中的重要性，居民消费的最终趋势、政府用以支持新兴行业的资金来源都与地产的最终走势有关，未来政策还有一定打开空间。

　　鼓励地产、汽车等大宗商品消费

　　对于支持经济发展，郭树清表示，金融政策要积极配合财政政策和社会政策，多渠道增加中低收入和受疫情影响较大群体的收入，提高消费能力。其中强调鼓励住房、汽车等大宗商品消费。

　　1月5日，住建部部长倪虹表示今年将精准支持住房消费，包括对首套房、二套房以及租房继续给予降首付比、房贷利率和增加供给等政策支持。

　　近期以来，除了在融资端发力，需求端全方位促进居住消费良性循环的政策逻辑链逐渐清晰：一方面降低首套房贷利率，推动购房刚需入市，另一方面，消除二手房交易阻碍，激活换房需求释放。

　　据第一财经记者梳理，近期需求端政策松绑主要体现在三个方面。

　　在贷款利率和首付比例方面，基准利率和首贷利率松绑。1月1日，房贷利率重定价基准的2022年12月20日LPR(贷款市场报价利率)为：1年期LPR为3.65%，5年期以上LPR为4.3%，较上年初分别下降15个和35个基点。

　　除基准利率外，1月5日，人民银行、银保监会发布通知，决定建立首套住房贷款利率政策动态调整机制。新建商品住宅销售价格环比和同比连续3个月均下降的城市，可阶段性维持、下调或取消当地首套住房贷款利率政策下限，进一步延续阶段性放宽部分城市首套住房贷款利率下限的“9·29”新政。招联金融首席研究员董希淼表示，在当前房地产市场较为低迷、居民住房消费需求不振的情况下，预计多数银行对多数客户将实际执行房贷利率下限。未来一段时间，首套房贷利率下限可能在3.5%~4.1%。

　　此外，不少城市首套房首付比例下调至两成，例如珠三角万亿城市东莞，1月6日起发布新政，全域购房统一首套首付两成，不分面积段。

　　在限购政策方面，2022年12月起，南京、东莞、佛山等多个万亿城市全域放松限购。

　　在二手房创新政策方面，包括深圳、广州、南京在内的32地陆续宣布推行二手房“带押过户”。

　　不过，政策连续刺激下，目前市场端的反应相对不明显。根据中指研究院数据，开年第一周(1月1日~7日)整体成交面积环比下降45.4%。2022年，TOP100房企销售总额为75968.5亿元，同比下降41.3%。

　　企稳回暖不会太快

　　京东集团首席经济学家沈建光表示，考虑到本轮房地产市场调整出现三大结构性变化——“实物量”跌幅超过“价值量”、开发端跌幅超过销售端、拿地开工跌幅超过资金端，供需两端困难重重，市场企稳回升的进程不会太快。预计到2023年下半年，房地产消费恢复才能有所加快。

　　德邦证券首席经济学家卢哲认为，房地产的修复链条应该是房贷利率相对下调，限购、限售政策放松—销售回暖—房企资金面改善—拿地和新开工好转—房地产投资修复。上述修复链条目前仍在第一步，这一步的传导可能要到2023年一季度才能充分兑现。

　　与此同时，2023年需求侧政策或许还有更多发力空间。董希淼分析，从2022年金融数据看，住户贷款特别是住户中长期贷款增长乏力，是拖累人民币贷款增长的重要因素，反映出居民住房消费意愿和能力仍然不足。因此，2023年应着重从需求侧发力，进一步提振居民住房消费意愿和能力。

　　此外值得注意的是，在郭树清此次发言中，还有不少因素将利好地产企业未来发展。

　　在发言中，郭树清强调稳健的货币政策精准有力，需要聚焦在扩大有效需求和深化供给侧改革上。金融机构将进一步树立“一视同仁”理念，公平公正对待各类所有制企业。货币政策加大向民营企业的倾斜力度，保持信贷总量有效增长，用好普惠小微贷款支持工具，推动降低综合融资成本。

　　业内人士普遍认为，民营房企能否企稳是2023年房地产能否企稳的关键。此次货币政策一视同仁的论调，对部分深陷融资困境的民营房企无疑释放积极信号。