人工智能，如何妙笔“生”画******

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　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　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

楼市出现积极信号！多地二手房市场率先回暖******

　　低迷许久的楼市出现积极信号——多地二手房市场逐步回暖了。

　　近日，多家机构发布1月楼市数据，均显示二手房先于新房明显回暖。比如贝壳研究院称，1月上旬50城日均带看量较12月增加22%，北京、石家庄、廊坊及天津等地增幅均在40%以上；日均成交量较去年12月日均增加39%，廊坊、北京等地日均成交较12月翻倍。

　　业内专家认为，此轮房价下跌已经到底，未来将从核心城市开始逐步企稳回升。二手房一旦活跃起来，就能对新房产生带动作用。一些城市出台了鼓励卖旧买新的政策，卖一买一按照首套房执行，对换房改善也采取了退税优惠，这些政策将在新年发挥更积极的作用。

　　二手房市场低谷回升

　　去年以来，楼市出台了千条调控政策，但新房市场反应平淡，至今都未见明显回温。与之不同的是，二手房市场自去年12月便有所回暖，进入2023年趋势更加明显。

　　贝壳研究院最新监测数据表明，去年12月疫情防控放开初期，二手房市场的交易量有明显反弹，重庆、西安、广州、武汉等城市二手房成交量均出现环比恢复。

　　房价持续下跌的势头也得到缓解。去年12月贝壳50城二手房价格指数环比下跌约1%，跌幅较上月缩小0.3个百分点，环比下跌城市个数较上月减少5个，沈阳、贵州、烟台等城市环比止跌转涨。

　　进入2023年1月上旬，二手房市场继续走暖，带看等多个先行指标明显回升，50城日均成交量较去年12月日均增加39%，廊坊、北京等地日均成交较12月翻倍。

　　同时，作为代表房价走势的先行指标，1月贝壳二手房景气指数结束了长达16个月的不景气，突破20，这表明后续二手房价格将止跌。珠三角、长三角城市群二手房景气度突破20，珠三角区域已经逼近30，预计后期价格止跌走稳动力更强。

　　贝壳研究院首席市场分析师许小乐认为，尽管房地产调控政策的底部早就出现，但“市场底”迟迟不肯出现，主要原因是三重压力：一是对未来收入预期的担忧，二是房企交付风险，三是对房价大幅下降的担忧。但如果把时间拉长到三年看，会有不一样的发现。

　　他表示，通过对2020～2022年重点城市二手住宅房价盘点发现，2019年12月起，重点50城房价上行周期共20个月，累计涨幅11.4%；下行周期17个月，累计降幅11.1%。重点50城房价指数目前已跌回三年前水平，疫情前期货币外溢带来的刺激效应基本出清完毕。

　　经过三年疫情考验，不同城市房价的涨跌不一，50城中房价上涨的城市有18个，最高涨幅41.1%，平均涨幅13.5%；房价下跌的城市有32个，最大跌幅16.4%，平均跌幅8.3%。尽管大多城市房价下跌，但一线城市、长三角、大湾区、成渝都市圈的房价依然比3年前有稳定上涨。

　　许小乐认为，这轮房价下跌已经到底，未来将从核心城市开始逐步企稳回升。四季度以来，购房者的心态已出现些许变化，计划在未来半年内购房的比例显著回升，其中二线城市半年内有购房计划的比例达到21%，置业需求更偏向离市中心近、房子大一些。

　　中银证券研报也显示，二手房市场正全线回暖，2022年12月31日~2023年1月6日，15 城二手房成交面积 98.4 万平方米，环比上升1.9%，同比上升 24.2%；今年1月7日～1月13日，15 城二手房成交面积 136.6 万平方米，环比上升19.9%，一、二、三线城市环比均上升。

　　不过将时间轴拉长，当下二手房市场仍处于低谷回升阶段。浙商证券数据显示，近一周(1.7～1.13)18城二手房成交面积352.1万平方米，处于2020、2021、2022年的下游水平。

　　楼市企稳具备有利条件

　　与二手房市场走势不同，当下新房市场仍寒意阵阵。

　　国家统计局最新发布数据显示，2022年，全国商品房销售面积、销售金额同比分别下降24.3%和26.7%，创历史同期最大跌幅，比2014～2015年库存高压期的跌幅都要大。

　　房价方面，2022年全年，商品房均价下跌了3.2%，已连续11个月下跌。70城数据显示，新房和二手住房价格指数已经连续16个月环比下跌，新房和二手住房同比分别连续9个月和11个月下跌。

　　2022年，房地产开发投资也下跌10%，创下年度最大跌幅。广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉表示，上一次楼市开发投资承压，还是2015年去库存时期，彼时开发投资仍旧增长1%，2022年楼市的压力是史无前例的。

　　在他看来，2022年，由于房价下跌、买房动力不足，资金链紧张等，金融机构纾困地产的意愿不足，因为资产价格没到底，也担心风险。于是，开发商不得不降价促销，而且力度越来越大。由此，形成了供需两端相互弱化的循环，导致行业全链条下滑。

　　不过，作为国民经济的支柱产业，房地产仍有望回温。国家统计局局长康义于17日表示，初步判断2023年房地产对整个经济的拖累不会比2022年大，房地产市场逐步企稳具有一些有利条件。

　　同日，全国住房和城乡建设工作会议在北京召开，会议强调，一要稳预期，坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位，增强政策的精准性协调性，以更大力度精准支持刚性和改善性住房需求，提升市场信心，努力保持供需基本平衡、结构基本合理、价格基本稳定，同经济社会发展相协调、同住宅产业发展相协调，严控投机炒房。

　　二要防范风险。“一头”抓出险房企，帮助企业自救，同时依法依规处置，该破产的破产，该追责的追责，不让违法违规者“金蝉脱壳”，不让损害群众利益的行为蒙混过关。切实维护购房人合法权益，做好保交楼工作。“一头”抓优质房企，一视同仁支持优质国企、民企改善资产负债状况。

　　三要促进转型。有条件的可以进行现房销售，继续实行预售的，必须把资金监管责任落到位，防止资金抽逃，不能出现新的交楼风险。要形成房屋安全长效机制，研究建立房屋体检、养老、保险等制度，让房屋全生命周期安全管理有依据、有保障等等。

　　李宇嘉表示，2023年，一边要稳定楼市，一边要纾困企业，一边要保交楼。这三项工作，目前都面临着巨大的挑战。保交楼进入攻坚阶段，剩下的都是难啃的骨头，都是存在资金硬缺口的。疫情后，民生、预期都要休养生息，怎么尽管稳定下来，2023年的工作仍旧艰巨。

　　不过，随着需求端政策加快落实，符合条件的城市首套房贷利率下调，一二线城市政策空间不断释放，更多核心城市的信心有望回升。中指研究院认为，若各地政策执行到位，房地产市场最早或在二季度企稳，乐观情形下，2023年全年商品房销售面积同比或小幅增长，价格逐渐趋稳。

　　许小乐认为，预计2023年越来越多的消费者开始入市，供求关系恢复平衡，市场交易量价迎来温和修复，上半年房价逐步企稳回升。不过，取消行政性干预，意在恢复市场调节机制，并不是鼓励加杠杆炒房。在“房住不炒”政策框架下，市场会向中枢水平靠拢，不会出现报复式大涨。