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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）

调查｜超时收费，使用不便！智能快递柜如何走完最后一百米******

　　盈利较低、使用率降低、服务不到位……

　　智能快递柜能走完最后一百米吗？

　　曾红极一时的智能快递柜遭遇冷落，诸多的不便，不但成了快递员和消费者眼中的“鸡肋”，使用率下滑，也让供应商难以维系高成本的投入，“撤柜”已悄然开始……

　　现状：快速扩张供求失衡盈利较低

　　近年来，在北京的小区、写字楼，智能快递柜可以说是遍地开花。

　　走访东单地铁站附近区域时发现，在高德地图APP上搜索“丰巢”或“速递易”，周边3公里内，“丰巢”的点位有43个，“速递易”有6个。

　　“缺少统筹的快速扩张，带来了短期的利益，也形成了高成本，运营到一个阶段，问题就来了……”某智能快递柜公司负责人透露，除了采购成本，还需要根据快递柜的大小给物业提供场地费。约100个柜门的一拖四快递柜，年租金约4500元，再加上安装、电费、运维……一组柜机的平均使用率能达到4成左右，才能回本。

　　统计数据显示：按8年平均折旧计算，单套快递柜每年的总成本为16788元。其年收入约17800元，其中快递员投柜和广告收入分别贡献了9110元和6000元，因消费者支付超时费收入为2190元……这样，算下来，经营一年，也才挣一千多元。

　　尴尬：使用率低 受冷落面临撤柜

　　“智能快递柜的供应商来了，想撤柜，说使用率太低了！”近日，朝阳区某小区微信群里的一条消息，让居民“炸开了锅”。

　　“快递柜得保留。上次朋友送我的几箱饮料，直接放门口了，等我回家一看，三箱变两箱了。”“有快递柜是好事，但只能送到楼下或大门口，最后一百米的问题解决不了呀！”关于快递柜的去留，居民们纷纷发表着各自的意见。

　　“这是根据大家的需求，争取了很多时间，还几经周折才联系到了供应商，才有了今天的楼下的快递柜。这不能说撤就撤了。”了解了一些内情的付女士介绍，“去年8月，快递柜的供应商就来过一次，想撤柜。听说，最近又来观察了两个月，认为经营的情况还是不理想，使用率连30%都达不到，这还不够成本呢！”

　　记者调查发现，智能快递柜“遇冷”并非个例，“撤柜”也早已开始。“我家小区的快递柜一个月前就不见了。”家住海淀区的许玲说。

　　“智能快递柜早就成‘摆设’”了，我在小区住了两年，只用了两次。而且，快递员或驿站的工作人员与居民也形成了默契，只要有可能，尽量送到家门口。您说，这种情况下，要它还有用吗？”许玲说。

　　吃亏的生意谁也不会做，所以，在一些使用率低的小区只能撤柜。

　　探因：使用不便 快递员用户都不买账

　　走进东城区北二环附近某小区，快递员小吴将两件包裹塞进了快递柜后感慨地说，“前几年，单量大，人手都不够。遇上618、双十一这种好日子，我们得一大早去抢柜。可现在居民对快递柜的需求小多了，每天投放10件，都算多的。”

　　“如果不方便取件，我们要先征求收件人的意见，才能将包裹放在快递柜里。”快递员冯军说，从公司的要求，居民的需求看，也首选送货上门。另外，遇到一些老小区，有的路特别窄，因为快递车进不去，快递员也不愿意选择快递柜。

　　冯军算了一笔账：一般情况下，包裹快到门口时才通知用户，一次性配送最方便经济。如果用户不在，快递员就要再下楼把包裹放入快递柜，重复劳动，还要根据快递的大小，自掏腰包支付两毛五至四毛不等的管理费。可一单快递就挣一块多，去年管理费就没剩多少了，这吃亏的买卖，谁都不愿意干。

　　从居民的角度，投放地址写快递柜，虽然省了沟通成本，但只要一超时就得再花钱，多数人觉得不划算。因此，快递柜的使用就越来越少了。目前，冯军一天大约送120个件，放进快递柜里的不超过5件。

　　自从收费后，用得就少了。“不管什么原因，快递进了柜，只要超时就得付费。那还不如放家门口，省钱又不用惦记取件的事儿。”习惯了网购的姜欣说，“对于手机、化妆品等高价值商品，使用快递柜还无法当面验货。万一投递物品在运输中有损坏、被调包，很容易带来麻烦和纠纷。”

　　最不喜欢快递柜的是老年用户，“还得下楼取件，再往家提，太麻烦也拿不动。有的东西太沉，选择快递就是解决最后这一百米。”

　　快递驿站、小门店以前就承担着收发快递的功能，这也压缩了快递柜的拓展空间。产业时评人张书乐预测，目前，智能快递柜很容易被快递驿站或小门店替代。究其原因，快递柜的存储空间有限，大件放不进，小件放不完。商家希望通过超期收费提高流转，也是争议颇多。而快递柜选位要求也高，方便用户的地方租金太贵，控制成本带来的局限性，使小区柜机覆盖率太低，达不到良性的投入产出比例。

　　与之相比，小门店，或快递驿站空间大，有专人值守，还能提供送货上门，没有相应的成本，还能增加店家的声誉。

　　出路：跨界经营 拓展多项生活服务

　　面临困境的智能快递也在寻求出路。最近，以收取包裹为主业的快递柜，还探索起了生活服务的新业务。

　　记者在智能快递柜的显示屏上看到，除了“取快递”和“寄快递”的基本功能，显示屏上还能选择“洗衣洗鞋”“储物下单”“商城”等花哨的服务。

　　打开快递柜的微信小程序，“生活服务”专区出现在主页的显眼位置，再往下拉，才是储物服务等其他业务。商家主推的洗衣服务目前支持衣物清洗、鞋靴清洗和家纺清洗三个大类，具体包含羽绒服、毛呢大衣、毛衣、运动鞋、床品、毛毯、蚕丝被和窗帘等。

　　在价格上，衣鞋搭配洗3至5件，价格在99元至149元，冬衣的价格会贵些，如单洗一件短毛衣、短毛呢大衣，价格分别为55元、65元，目前洗衣洗鞋对新人优惠力度较大，如洗护一件羽绒服的价格为39元。对比发现，相较于线下洗衣店，快递柜洗衣价格上的竞争优势不算明显。

　　“快递柜不就是取快递包裹用的吗？”调查发现，十余位市民中多数人认为快递柜就是个保管包裹的机器，对其他功能知之甚少。拓展新的服务，有人认为是“不务正业”，也有人觉得，它比传统洗衣店离居民更近，丰富了智能快递柜的使用场景，是寻找服务盈利模式的新尝试。

　　专业人士认为，开拓洗衣业务只是多元化快递柜减少闲置空间的一个补充打法。线上下单的洗衣业务此前也曾单独出现在市场中，但很快难以为继。快递柜洗衣尽管可以节约成本，但整体受限。快递柜的容积和呈现形态固定，无法像传统干洗店那样实现稍昂贵或特殊材质衣物的放置要求。

　　此外，探索新的服务领域不仅要花钱搭建生产线，还要“烧钱”来通过试错去获得经验，这个过程不会太短，还可能让跨界的快递柜厂商出现“水土不服”。

　　专家：适应市场解决最后一百米需求

　　经济学家宋清辉认为，相对于高额的成本及消费者接受度不高的现状，快递柜盈利的新模式仍旧比较单一，投资回报率也不高。总体来看，国内智能快递柜发展处于初级阶段，尚未形成较为成熟的盈利模式。　

　　业内人士赵小敏预计，未来相当长的一段时间里，快递送货上门的方式还是末端派送的主流。除了配送上门，快递柜、驿站代收点、自提都是末端派送多元化的重要组合路径。

　　从中长期来看，快递柜仍有很大发展空间。快递柜企业要找好角色定位，要充分考虑市场需求，并与整个行业发展的协同。与社区生活融合是发展的方向，尝试与物业联动，开发冷柜、提供居民日常必需品等来解决问题。

　　尽快取消超时收费，避免引发消费者诟病，维护快递柜行业好不容易建立起来的品牌形象……打通快递业的“最后一百米”，更是让消费者接受服务的关键。只有品牌形象好了，终端服务的问题解决了，消费者的接受度才会慢慢提高，市场才能繁荣起来。(北京日报客户端 记者 师悦)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）