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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）

“灵魂砍价”之后，药品耗材集采下一步如何推进？******

　　在有效保障患者用得起优质药的同时，一些难点、堵点问题也随之出现

　　“灵魂砍价”之后，药品耗材集采下一步如何推进？

　　本报记者 王维砚 杨召奎

　　阅读提示

　　随着药品耗材集采常态化推进，在有效保障患者用得起、用得上优质药的同时，一些难点、堵点问题也随之出现。专家指出，进一步提升集采质量，中选价格不仅要覆盖生产成本，也要覆盖合理的流通成本和耗材伴随服务成本。

　　近日，一场事关种植牙价格的集采备受关注。

　　1月11日，口腔种植体集采在成都开标，拟中选产品平均中选价格降至900余元，与集采前中位采购价相比，平均降幅55%，这给很多需要种牙的患者带来了大大的实惠。目前，种植牙耗材并未被纳入医保报销范围，本次集采也是高值耗材集采从医保领域扩围到非医保领域的首次尝试。

　　集采，即集中带量采购，通过量价挂钩、以量换价，不断挤出虚高价格水分，引导药品、耗材价格回归合理区间，破解群众看病贵难题。

　　国家医保局最新发布的数据显示，目前，7批药品集采、3批耗材集采，叠加地方联盟集采，累计降低药耗费用超4000亿元。

　　随着集采常态化推进，在有效保障患者用得起、用得上优质药的同时，一些难点、堵点问题也随之出现。日前，在中新社举办的“国是论坛：集采常态化与医疗高质量发展”研讨会上，专家们纷纷建言，为更好推进集采支招。

　　摒弃“唯低价”，提升集采质量

　　药品、耗材集采“灵魂砍价”后，患者就医负担持续降低。

　　在药品集采方面，2018年以来，以常见病、慢性病用药为重点，国家组织开展了7批药品集采，涉及294种药品，1135个中选产品平均降价超50%。集采品种中使用高质量药品的患者比例从50%提高至90%以上。

　　在耗材集采方面，国家在心内科和骨科两个最受关注的耗材价格虚高领域开展了3批集采，其中，心脏支架集采已于2022年11月成功接续，平均中选支架价格在770元左右；人工关节类和骨科脊柱类高值医用耗材集采中选产品平均降价超80%。

　　专家表示，通过集采把价格“打下来”，并非“唯低价论”，而是要在多元目标中找到平衡。在挤掉价格水分的前提下，也要让企业获得合理利润，同时不影响相关药品和耗材可及性，不加剧医保和患者负担水平。

　　如何进一步提升集采质量？在北京大学公共卫生学院教授吴明看来，下一步，应根据临床需求进一步完善集采规则，以质量为核心、以临床价值为导向，同时中选价格不仅要覆盖生产成本，也要覆盖合理的流通成本和耗材伴随服务成本。

　　吴明指出，目前有部分药品和耗材虽然通过了一致性评价，但实际使用过程中效果参差不齐，因此要建立起临床耗材信息化管理系统以及产品和服务质量评价系统，避免“劣币驱逐良币”。

　　完善物流配送和配送商遴选

　　流通和配送是完成集采的重要环节，讨论中，专家不约而同地提到了集采后的物流运输和服务问题。

　　吴明在调研中发现，过去，由第三方管理医院的耗材库存，包括点货、备货、及时补货等，相当于提供“保姆式服务”；而集采后流通环节大幅压缩，很多代理商退出，为医院提供的物资管理服务显著减少，而配送企业没有经验和能力，只送货不提供其他服务，这就出现了供需双方的不适配——医院内部需求没有及时传导到供货企业，短期内出现管理空白。吴明建议，有必要尽快界定各方责任，建立相应的激励和监督机制，疏通集采流通环节的堵点。

　　国药集团中国医疗器械有限公司副总经理张威也表示，想要更好地服务集采，需要重视发挥大型流通与配送企业的作用。

　　据张威介绍，通常全国性医疗器械流通和配送企业为实现集采产品落地，会在各地设立经营网络企业并开展医疗器械三方物流业务，但跨行政区域开展代储、代运需要单独申报，监管方需按照各自审批权限进行审批，这在一定程度上制约了集采产品在流通和配送环节的畅通流转。他建议，建立集中带量采购流通和配送企业多仓协同制度，在全国试点探索大型企业内三方物流多仓协同机制。

　　张威还建议，完善对配送商的遴选机制，包括仓储面积、人员资质、覆盖面积、注册资金等都需要重点考虑，以保证集采成果安全高效地配送到各级医疗机构。

　　激励企业走创新之路

　　医疗产业高质量发展离不开创新，而创新药品耗材具有高投入、长周期、高风险等特点，企业必然对高回报率抱有期待。

　　“今后新技术、新耗材进不进医保？在什么时机、什么条件下进医保能实现社会价值和经济价值的最大化？这些都需要考虑。”中国医学装备协会副秘书长杨建龙表示，一些国产器械、耗材企业研发投入非常大，如果产品上市后很快进入集采，而集采长期以“低价”作为标准，企业回收成本和创造利润都会受影响，长此以往不利于医药创新。

　　杨建龙直言：“希望有灵活、精准的政策，作为新技术可以暂时不集采、不进医保，至少等足够成熟之后或者是有很好的卫生机制价值时再进医保，给予新技术一定的自由市场。”

　　“如何保证企业进行高投入后能获得应有回报，应交给市场机制去解决。”在北京大学国民经济研究中心主任苏剑看来，还应进一步完善对医院和医生的评价机制，在评价体系中更注重医生的专业和创新能力，而非论文数量。

　　不过，在吴明看来，高回报率并不代表企业一定会有创新动力。

　　“过去我国药品耗材价格很高、利润很高，但企业并没有积极性创新，因为只要给‘回扣’就可以躺着赚钱，为什么要走风险极高的创新之路？”吴明认为，要激励创新，首先要通过改革为医药创新创造良好市场环境，而集采就通过极大压缩“回扣”空间，纠正了市场失灵，形成了有效的创新激励，集采腾出的空间可以用来研发创新产品；集采产品薄利多销，企业若要获得更高利润，只能创新。

　　记者注意到，目前我国头部医药企业正在加大研发费用投入，创新药研发上市进程不断加快。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）