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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）

中国共产党人精神谱系融入高校思政课实践教学的方式与路径******

　　作者：马福运（河南师范大学马克思主义学院教授）

　　习近平总书记在党的二十大报告中指出，“弘扬以伟大建党精神为源头的中国共产党人精神谱系，用好红色资源，深入开展社会主义核心价值观宣传教育，深化爱国主义、集体主义、社会主义教育，着力培养担当民族复兴大任的时代新人”。在河南安阳考察时，习近平总书记强调，“红旗渠精神同延安精神是一脉相承的，是中华民族不可磨灭的历史记忆，永远震撼人心。年轻一代要继承和发扬吃苦耐劳、自力更生、艰苦奋斗的精神，摒弃骄娇二气，像我们的父辈一样把青春热血镌刻在历史的丰碑上”。包括伟大建党精神、延安精神、红旗渠精神等在内的中国共产党人精神谱系，是我们党的宝贵精神财富，是上好“大思政课”的鲜活素材、融通课堂教学与实践教学的有效媒介。依托中国共产党人精神谱系相关学术成果和实践教学基地，通过课堂叙事式教学、平台情景式教学、基地体验式教学、网络延展式教学的“四位一体”立体化实践教学模式，将中国共产党人精神谱系全面融入高校思政课实践教学，能够使广大青年学生深刻领悟中国共产党人精神谱系的丰富内涵和时代意义，激励他们继承优良传统，赓续红色血脉，将志气、骨气、底气固化为信仰，转化为信念，强化为信心。

　　习近平总书记强调，“要用红旗渠精神教育人民特别是广大青少年，社会主义是拼出来、干出来、拿命换来的，不仅过去如此，新时代也是如此”。弘扬包括红旗渠精神在内的中国共产党人精神谱系重在实效性，实现课堂叙事式教学、平台情景式教学、基地体验式教学、网络延展式教学的相互渗透、有机融合、功能互补，有效整合校内校外、课内课外、线上线下等教育教学资源，不断增强思政课的思想性、理论性和亲和力、针对性。课堂叙事式教学，指根据“小故事大主题、语言通俗易懂、贴近学生实际”的原则，针对教材中的不同知识点，挖掘“红色故事”蕴含的教育主题，聘请英雄模范人物担任特聘教授走进课堂，强化课堂教学的叙事性和吸引力。平台情景式教学，指借助多功能思政课实践教学平台，以学生深度参与、深度体验为主旨，利用文艺表演、情景剧、辩论赛等形式，将教学内容转换在体验探究之中。基地体验式教学，指因地制宜，建立和利用思政课实践教学基地，通过参观考察、调研访谈或劳模授课，引导学生带着问题感受革命历史、感悟先进事迹、追寻先辈足迹，用百年奋斗的辉煌成就激发学习热情和奋斗激情。网络延展式教学，则是基于网络教学平台等共享性学习资源，运用虚拟仿真、新媒体、人机交互、大数据等技术，让学生在图形、动画、三维场景构造的虚拟环境中感受和掌握教材内容。

　　通过“四位一体”立体化实践教学，把中国共产党人精神谱系融入高校思政课，以课堂理论教学为支撑，实现了对机制、资源、功能等现有实践教学要素的深度整合，克服了实践教学要素离散化的困难，打通了理论教学与实践教学之间的时空壁垒，体现了从知性启智、感性润心，到悟性思辨、理性笃行的循序渐进过程。

　　首先，回应时代课题，构建“大思政课”体系，创意性实现了“思政课堂—校内平台—校外基地—网络空间”的联通互补和互融互促。坚持开门办思政课，推动思政小课堂和社会大课堂结合，完善思政课实践教学机制，已经成为深化思政课改革创新的重要突破点。“四位一体”立体化实践教学模式，在内容上实现了教材与现实相结合，在形式上实现了显性与隐形相结合，在功能上实现了引领与内化相结合，在场域上实现了课堂与社会相结合。

　　其次，坚持问题导向，突破实践教学“瓶颈”，创造性地解决了实践教学方法难多样、参与难全员、效果难呈现、运行难长效等问题。有效解决了实践教学长效规范运行的难题，通过系统建构、整体推进，克服了教学组织的盲目性和随意性；有效解决了实践教学要素分离的弊病，通过同类资源协同化、社会力量同向化、异质资源相容化，实现教育资源配置效益的最大化；有效解决了实践教学实施偏窄扁平的困境，通过深度挖掘实践教学元素、综合利用实践教学资源、高效整合实践教学功能，实现实践育人的全员、全方位和全过程。

　　再次，立足根本任务，聚焦“讲深讲透讲活”，创新性地聚焦“教”与“学”的主要矛盾，以学生为主体反向设计实践教学实施方案。通过开展课堂叙事式教学，实现明理学道；通过网络延展式教学，实现明理识道；通过平台情景式教学，实现明理悟道；通过基地体验式教学，实现明理行道。在方法选取、路径实施、原则遵循、环境优化、机制保障等方面，坚持一切以学生成长成才为中心进行顶层设计，形成了“教师+学生”双主体的实践育人体系，从而把“教”的目标和成效化于“学”的感知和践行，让学生在教学主体转换中做到知行合一。

　　实践教学模式倡导不同高校思政课实践教学的协同与互动，以及不同实践教学方式的整合与联动，旨在通过实践教学过程的“共建”和“共育”，实现实践教育价值的“共创”和“共享”。以伟大建党精神、延安精神、红旗渠精神等丰富多样的中国共产党人精神谱系作为抓手，通过“四位一体”立体化实践教学，为构建课堂教学引领实践教学、实践教学反哺课堂教学的良好生态提供了有效路径。

　　通过专题化推动，贯通“课堂+实践”，解决课堂教学供给与学生理论需求不平衡的矛盾。依托区域红色文化资源对教学内容进行整合，提炼契合每门思政课的实践教学主题，通过专题开发形成故事资料库、实践要素牵引导图、整体化流程表等实操方案，以避免实践教学目标离散、方法随意等问题；以课堂叙事为牵引，推动“英模情感叙事+教师道理叙事”相结合、理论课堂讲授与实践教学内容相融通，通过具象化的教学主题、艺术化的教学方法、生活化的教学叙事，增强思政课理论教学的实践性；有效拓展课堂教学的时空场域，将教材重难点作为核心问题融入实践教学设计，多角度、全空间聚焦问题解决，有效平衡课堂供给有限性与学生需求多样化的矛盾。

　　通过全链条带动，融通“要素+方法”，一体化构建大思政育人格局，解决教学要素离散化与教育系统完整性的矛盾。在研究高校思政课实践教学要素功能、剖析学生个性特点和价值认同规律的基础上，整合校园文化活动等校内实践教学资源，打造校内多功能、专业化实践教学平台，构建校外系统性、开放性实践教学基地；通过丰富多彩的活动和亲身体验把区域红色文化融入课堂认知、平台创作、基地体验等多向互促中，为大学生的理论认知、价值塑造、素质提升搭建常态化体验平台；构建全过程、多要素、网格化、链条式的实践教学体系，在体验过程中检验并达成育人效果，有效解决教学目标随意化、方法简单化、受众代表化、效果瞬时化等共性问题。

　　通过多项目驱动，联通“网上+网下”，多模态搭建沉浸式育人平台。着力打造联动式课堂教学和步入式实践教学，依托智媒体、大数据、虚拟仿真和网络通信等信息技术，根据桌面式、沉浸式、分布式等多样化需要，通过教学主题专题化、教学方法虚拟化、教学推广融媒化，搭建以思政课微信公众号、网上精品课等为载体的共建共享学习平台，通过虚拟实验设备创设直观、生动、形象的数字化教学仿真场景，打造“指尖化课堂”“沉浸式课堂”，拓展高校思政课教学的时空与资源，实现理论教学与实践教学的良性互动。

　　（本文系国家社科基金重点项目“基于口述史的红旗渠精神生成逻辑与当代价值研究”〔18AKS019〕的阶段性成果）

　　《光明日报》（ 2023年01月11日 06版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）