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来源:网信彩票2023-12-03 17:48

  

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《2022年元宵晚会》彰显艺术与科技融合之美******

  中新网北京2月16日电 (记者 高凯)2月15日(农历正月十五)晚,中央广播电视总台《2022年元宵晚会》如期播出。整台晚会以“欢乐闹元宵、浓浓中国风”为主题,涵盖歌曲、舞蹈、曲艺、武术、魔术等多种艺术形式,加之融入新技术手段,充满了欢乐吉祥、喜气洋洋的热烈氛围,展现出生机盎然的时代图景,在浓浓的中国风中尽显中华优秀传统文化的隽永魅力。

  开场节目《齐天乐》中,以神舟十三号航天员王亚平在空间站奏响经典旋律《茉莉花》为序曲,将中国空间站传来的太空音乐祝福和晚会现场激昂的民乐演奏巧妙融合。中华文化史上与民乐相伴的十组传奇人物齐聚一堂,从斗琴到合鸣,演绎了一曲融合琴、箫、笙、阮、鼓、琵琶、箜篌、二胡、唢呐、羯鼓等十种代表性民族乐器的创意交响。

《2022年元宵晚会》彰显艺术与科技融合之美 央视供图《2022年元宵晚会》彰显艺术与科技融合之美 央视供图

  情景武术《骁》中,全国武术冠军和武术运动员们以新颖别致的形式、不凡的身手,诠释出中华武术的博大精深。

  今年元宵晚会紧扣北京冬奥会、中国女足等热点话题,邀请谷爱凌、苏翊鸣、武大靖、高亭宇、范可新、任子威等冬奥健儿为观众送上美好祝福和趣味灯谜。

《2022年元宵晚会》彰显艺术与科技融合之美 央视供图《2022年元宵晚会》彰显艺术与科技融合之美 央视供图

  中国国家女子足球队通过云连线方式与现场演员共唱一首《风雨彩虹铿锵玫瑰》,中国女足永不言弃的拼搏精神将整场晚会的热烈氛围推向高潮。

  今年的元宵晚会注重“思想+艺术+技术”的融合创新,将多种艺术门类有机结合,通过年轻化表达,吸引了无数年轻受众的目光。说唱节目《卖汤圆》,将交响乐和说唱形式巧妙搭配,既有欢声笑语,又有交响乐的曼妙;戏曲节目《戏韵话巾帼》涵盖粤剧、京剧、昆曲、豫剧、河北梆子等五个曲种,刻画了穆桂英、梁红玉、花木兰等巾帼不让须眉的风采;歌曲《世间美好与你环环相扣》旋律悠扬,意境深远。(完)

                                                                                                  • 人工智能,如何妙笔“生”画******

                                                                                                      核心阅读

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                                                                                                      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

                                                                                                      (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                    [责编:天天中]
                                                                                                    阅读剩余全文(

                                                                                                    相关阅读

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