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中德专家携手救治疑难病患******

　　中新网上海2月2日电 (记者 陈静)在新冠肺炎疫情防控中，跨国高难度医疗救治并没有间断。

　　记者2日走访国际神经外科医生集团(INC)了解到，作为世界知名颅底、脑干肿瘤和脑血管病领域专家巴特朗菲教授，2022年多次来华开展学术交流。期间，两国医学专家同台手术，在救治疑难病症患者的同时，积极推进中外神经外科之间的互动。

　　据悉，江苏省卫生支撑计划中德国际合作交流项目合作专家，2022年苏州大学附属儿童医院和巴特朗菲教授开启了第二聘期(5年)的合作。同期，苏州独墅湖医院聘请巴特朗菲教授成为该院神经外科首席顾问，以提升国际医疗服务能力，加强中外专家交流合作。据了解，未来，巴特朗菲教授将每年定期来到苏州，围绕神经外科临床复杂难题与该院医疗团队深入合作，在高精尖医疗设备的支撑下，让国内疑难脑瘤患者不出国门，就能接受顶级专家手术治疗。

　　据介绍，2022年11月份至12月份线下学术交流活动历时21天，除了参加线下及线上学术交流会议、正常的教学、病例讨论和查房外，巴特朗菲教授还主刀，为近30例疑难脑瘤患者进行手术。在示范手术中，巴特朗菲教授进行了“世界高难度”脑干-延髓手术示范教学直播。这是一例成功的脑干延髓海绵状血管瘤的全切根治性手术，挽救了一位19岁少年的生命。近7000名国内神经外科医生全程观摩、交流互动。

　　据介绍，多名接受手术的患者，其肿瘤分别位于脑干、颅底、脊髓及视神经内等位置。在国内神经外科专家的协作配合下，巴特朗菲教授最大程度切除肿瘤，且尽力完好保留患者的正常神经功能。目前，这些患者术后均恢复良好，已基本顺利出院。

　　12岁少年小宇(化名)，罹患脑干海绵状血管瘤。四处求医后，小宇妈妈均被告知手术风险巨大，手术可能导致瘫痪，包括一些其他神经的损伤；可能视神经、吞咽功能、语言...都会受损。最终他们求助巴特朗菲教授。这位专家给了他们积极接受治疗的信心。

　　2022年11月20日，在中德专家合作诊疗、密切配合之下，小宇在苏州大学附属儿童医院顺利接受。出手术室，小宇即清醒；术后第二天，孩子正常吃饭；第三天可下地行走；术后10天，小宇妈妈开心地说：“我儿子说，想要自行车。他健康了，让我给他买辆自行车！”

　　在另一台教学手术中，巴特朗菲教授主刀，从早上9点到晚上9点30分，历经12个半小时的高难度手术，这位专家从33岁郑女士(化名)的脑中，成功切除一个巨大的脑干-脊髓髓内肿瘤。据介绍，这台手术其实相当于两台手术——脑干延髓、脊柱。术后，巴特朗菲教授表示，郑女士的肿瘤起源于脑干下部，累及延髓和颅颈交界区，且向下方延伸到整个颈部脊髓以及一直到第一胸椎水平，病变累及范围近15cm，这个位置的手术稍有不慎，患者可能面临瘫痪、呼吸心跳暂停、昏迷植物人等不可挽回的结果。

　　据了解，为了更好地保护该名患者的正常神经功能并切除肿瘤，仅仅延髓、脊髓部位的肿瘤剥离，巴特朗菲教授就用了4个小时。高难度手术的成功实施，也体现了中德医疗团队的精诚协作。

　　自2023年1月8日起，新冠病毒感染“乙类乙管”优化移民管理政策措施开始实施，中外人员流动和学术交流合作正逐步恢复正常。

　　据悉，当下国内外神外科医生期待更多面对面沟通交流、切磋手术技巧的机会，以能拉进彼此的距离，增加相互了解。据透露，今年3月下旬，巴特朗菲教授还将再次来华学术交流并示范手术。

　　INC方面表示：在目前的情况下，中国神经外科医生不仅要更多“走出去”，积极出国参加学术交流，也应邀请更多国际神经外科大咖来华访问交流。

　　INC方面表示，今后将展开多场由多位世界知名专家领衔授课、国内知名医院的专家来沪参加的学术沙龙，并组织国内神经外科领域医生等赴海外进修；希望分享前沿技术成果，在深化国际间手术技术合作进程中，让中国医务工作者了解国际最新的学术动态，共同推动世界神经外科学科发展、造福更多神经外科疑难病患。(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）