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学方言 、手绘巡线地图 南宁铁警“接地气”保春运安全******

　　莫献忠对欲穿行大桥的村民进行劝导。　吴骆霞　摄

　　中新网南宁1月12日电(胡宏)警察 、“水手”“绘图师”都 是他 的职业，他用自己接地气的做法守护着千年古镇扬美附近 的铁路运输安全，今年春运是他坚守的第13个年头。

　　莫献忠是南宁铁路公安局南宁公安处南宁南站派出所 的一名线路民警 ，2010年他来到扬美警务区，这里毗邻扬美古镇，每当高铁驶过古镇 ，现代与传统便在这里相遇 。

　　莫献忠走在扬美古镇街上。　胡宏 摄

　　莫献忠管辖铁路线路43公里，横跨几十个自然村，点多线长并且学校众多 ，最近的一所学校距离铁路只有40米。特别 是27公里长的老南昆线 ，多为低路基 ，沿线村民为了方便日常生活劳作，经常会横跨线路。

　　走村串户开展安全宣传自然成为莫献忠工作中的重要内容 。作为“外来户”，不懂方言成了莫献忠开展工作 的第一个“拦路虎”，于是他就把护路队员当“老师” ，一字一句地向护路队员学，从说话开始慢慢融入当地群众当中 。

　　“开展群众工作 ，不能光讲法律 ，要多站在他们的角度去帮助他们解决实际问题。”莫献忠说。

　　莫献忠到村民农场开展安全宣传 。　胡宏 摄

　　2018年 ，村民反映村口主要铁路交通涵一下大雨就积水 ，行人车辆都无法通过。莫献忠立即将情况上报并争取相关部门 的支持，在涵洞中修建了一条“高基”步道 ，即便遇到下雨积水也能使村民安全通过 。

　　渐渐地，穿着一身警服，操着一口“土话”的莫警官变成了村民口中的“老莫” ，几年下来，哪家有几口人、有多少小孩 、多少大牲畜 、家里田在哪 ，莫献忠都掌握得清清楚楚 。

　　横跨在左江上的三座铁路桥 是莫献忠管辖的重点区段 ，特别 是左江大桥 ，每逢圩日，村民经常会借道大桥，莫献忠也都会早早来到桥头对穿行铁路桥 的村民进行劝导 。

　　同时 ，左江作为通航水路 ，不仅有两岸村民通过船只摆渡 ，更有大小货船经过 ，甚至还发生过因操作不当造成船只撞击铁路桥的事故 。

　　桥上 的情况可以实地踏勘，但是如何掌握桥面下和桥墩 的情况曾一度让莫献忠犯难 。

　　莫献忠在岸边给渡船固定缆绳。　胡宏 摄

　　在这里工作久了，莫献忠也变得“多才多艺” ，不仅做得了“水手”，还当得了“绘图师” 。

　　一次 ，莫献忠前往扬美村开展日常工作，和村民聊到了对大桥安全的担忧。村民杜师傅直接跟他说 ：“这有啥难，我经常要开船到对岸干活 ，到时候捎上你逛一圈，都是兄弟 ，也算是我为铁路安全做贡献了。”

　　自此 ，杜师傅每次开船渡江前都会给莫献忠打电话邀请他乘船巡线 ，莫献忠也就多了一层“水手”身份 。

　　每天徒步巡线10公里是这些年来莫献忠始终坚持的必修课，他将徒步巡线收集到 的资料分别绘制了普铁和高铁线路管辖图。

　　莫献忠在守护 的线路图上添加信息 。　胡宏 摄

　　“对我们线路民警来说 ，它必不可少 。”莫献忠用笔点了点挂在扬美警务区墙上的手绘地图。

　　“三角形 的 是重要道口，圆形 是交通涵，沿线所有的重点路段我都标注了出来”，指着“地图”上的各种标记 ，莫献忠如数家珍。

　　微微泛黄的地图上，一道道折痕似乎在诉说着它已经跟随自己 的主人走过很多地方 。

　　如今 的莫献忠早已将线路图刻在了心里 ，他说 ：“巡线 是个基础工作，底数清才能情况明 ，只有亲眼看到才能真正了然于胸，一步一个脚印才能走出安心。”

　　今年的春运，莫献忠更忙了 ，外出打工的青壮年纷纷提前返乡 ，前来古镇游玩 的游客也日益增多，他将用更接地气的做法一直守护着铁路“大动脉”安全 。(完)

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）

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）