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温州医科大学附属第一医院为健康保驾护航******

　　1月9日上午9时，温州医科大学附属第一医院内一位67岁老人昏迷后口吐白沫。伴随着一声声沙哑的“让一让，请让一让！”担架上的老人被推入急诊抢救室。抢救室拥挤到医生也快无处下脚的地步，没有空床，医护人员只能就地抢救……这样的急救画面时刻都在发生，抢救室内的床位已经满员，作为战时抢救后备区域的急诊大厅也躺满了人，内科急门诊诊室由原来的2个增加到8个，但每天依然是黑压压的一片人头在排队。

　　“我在新疆已经阳过了，非常时期，可以尽一份力。”还在援疆服务期的消化内科副主任黄庆科刚结束2个月的方舱工作，根据上级指令回温州休假的他，主动报名返院支援，连续多天在急门诊连轴转。“1月4日，急诊总人数1900余人，其中急危重症患者约130人；全院住院患者4200人，床位全满……”急诊科副主任（主持）洪广亮介绍，最近急诊抢救入院人数是平时的近3倍，其中急危重症数量较平常增加尤为明显，且大多是有基础疾病伴发低氧血症的老年人。在公园路院区急诊科，整个急诊大厅都躺满了人，急诊一楼后门CT室门口都是加床。

　　连日来，为使患者得到及时有效的救治，温州医科大学附属第一医院“全院启动方舱模式”收治新冠病毒感染患者，储备应急支援队伍，抽调医务人员支援发热门诊、急诊及重症隔离病区，职能处室负责人驻点急诊抢救室、发热门诊、参与临床查房，协助患者分流、调配床位……

　　“好在最近几天医院出了很多新政策，医务处的几位负责人每天在两个院区的急诊科协调，滞留人数降下来了，医疗救治秩序也更加高效了。”负责公园路院区急诊运行的急诊科副主任吴斌介绍说，根据阶段性患者实际就诊需求的变化，动态优化政策发挥了重要作用。前段时间公园路院区急诊内科诊室排长队，就增设发热门诊和机动班，向各科室抽调有抗疫经验的医护人员支援发热门诊，加快患者分流，提高了诊疗效率；近几日抢救室接诊的高龄老人、基础疾病患者数量较多，医院则安排各科室支援急诊，按指标认领病人，滞留人员大大减少。

　　说起坚持在急救一线的医护人员，急诊400病区护士长李心群和410副护士长何春雷有些哽咽：“工作量翻了好几倍，不少同事感染后还未痊愈，有的夜班护士还在发烧，但大家都是做急诊的，都知道现在的困难，好多人二十来天几乎没休息过，大伙儿都说自己随时能顶上，一定会扛过去的。”

　　“所有床位迅速收满，这里就如临时的‘战地医院’，每个医护人员都绷紧了神经竭尽全力救治患者。”1月9日早上8时，在6号楼重症救治病区，ICU副主任王晓蓉、徐红蕾与经培训的内外科支援人员组成诊疗小组正在紧张的查房中。收治在重症病区的患者大都是患有基础疾病合并新冠病毒感染的老年人，病情变化快，医护人员时刻承担着巨大的体能消耗与心理压力，半夜接到“抢救电话”赶回病区支援是常态，很多时候结束抢救后，因放心不下患者，医护人员就在办公室简单打个盹，再投入新一天的工作。

　　“全院护理人员随时投入医院救治工作，特殊时期有太多‘轻伤不下火线’的例子，让我们又心疼又为他们全力拼搏的精神感动。”护理部主任孙彩霞说。重症医学科副主任医师马继红，第一时间进入增开的重症病房，连续半个月无休，为争取生命抢时间。“人手不足时，白班夜班连着上，医院给的5天隔离假一天也用不上。”

　　俯卧位通气治疗有利于肺炎患者血氧值的提升，对于救治工作尤为关键，收治在重症救治病区的患者往往是缺乏自主性的高龄老人，自身无意识使不上力，常常需要4、5名医护人员一起协助。每天上午下午各两次翻身俯卧，一轮下来，医护人员脸上身上早已被汗水浸透。“虽然工作量大幅增加，但看到患者呼吸逐渐顺畅，也给了我们许多救治的信心。”说话间，重症监护室护士长张其霞又匆匆投入了紧张的工作。

　　时值深冬，“老慢支”、肺心病、肺气肿等疾病高发，呼吸与危重症医学科全科出动，每日仅系统中收到的会诊申请都在150人左右，床位一扩就满，通宵夜值成为日常。担任呼吸与危重症医学科住院总的主治医师陈超蕾每日奔波在会诊和协调呼吸科床位的路上，几乎每天都深夜或凌晨才完成会诊记录。在排床时，她也会主动和急诊分流的医师申请，将更加危急的病患排到呼吸科病区，以缓解其他专科病区的压力。

　　为应对庞大的发热患者就诊人次，温州医科大学附属第一医院发热门诊诊室从3个增至7个，由原本感染内科固定配员变为感染内科带头，其他内外科医师增援。发热高峰时期，前去支援的医护人员纷纷因频繁接诊新冠感染患者而发烧，发热门诊组长、感染内科医师陈瑞聪说，“我们都不忍心请假，因为不是我强撑着在干，就是我的兄弟替我顶着。”

　　本轮疫情初起时，372名各专科的规培研究生与外院规培学员第一时间选择留下，他们大部分人也感染了新冠病毒，面对巨大的救治压力，年轻的他们休息一两天就回到工作岗位。重症高峰到来，又有300余名研究生返院加入到全院医疗救治队伍。

　　据悉，温州医科大学附属第一医院组建了500人重症、急诊后备队，360人重症护理队，500人发热门诊后备队，所有人员都经过重症、急诊轮岗，技术过硬，实行车轮战，轮番上阵。（光明日报全媒体见习记者刘习记者陆健）

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）