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山西医科大学：发挥医学专业特长助力抗疫******

　　山西医科大学1815名师生主动请缨投身校外疫情防控——

　　发挥医学专业特长助力抗疫

　　■从严从实从细抓好疫情防控

　　“20天里，在老师的指导下，我和同学们操作复杂的检验仪器，累计完成35万份样本检测。”被派驻到位于太原市尖草坪区的气膜方舱实验室营地的志愿者、山西医科大学2022级公共卫生专业硕士研究生王元昊说。

　　12月4日，山西医科大学支援太原气膜方舱实验室营地的43名青年志愿者载誉而归。他们是山西医科大学最后一批返校的青年志愿者，也是山西医科大学众多师生在新冠肺炎疫情形势严峻的紧要关头发挥自身专业特长，积极投身校外疫情防控工作的缩影。

　　弘扬志愿精神 以行动践行担当

　　“姐姐，这是送给你的，谢谢你们！”当支援忻州市忻府区抗疫的山医志愿者们接过当地小朋友们亲手制作的写满感谢和祝福的卡片时，惊喜与感动如潮水般涌上心头。一幅幅锦旗、一封封感谢信、一个个关爱的眼神、一句句深情的话语……无不表达着群众对师生志愿者工作的肯定和赞许。

　　志在心中，愿在行动。在社会面临复杂严峻的新冠肺炎疫情防控形势时，面对地方政府和疾控部门向学校发出支援的请求，山西医科大学广大师生主动担当、积极作为，下沉防疫一线，支援各地市疫情防控工作。他们奔赴太原市、晋中市榆次区、忻州市、临汾市等地，走入社区、医院等开展志愿服务，积极投入样本检测、数据录入、环境消杀、电话流调、移动方舱实验室建设等工作，在疫情防控一线用实际行动践行着山医人的初心使命。

　　山西医科大学公共卫生学院2021级研究生李梦玲第一时间参与临汾市疫情防控电话流调工作，询问涉疫人员的活动轨迹，运用自身专业知识判断涉疫人员行程轨迹的合理性，利用公安部门的技术手段查明轨迹中不明确的涉疫人员、场所等信息，力求精准溯源。

　　“这个世上没有超级英雄，不过是无数普通人都在发一分光，然后萤火汇成星河。万众一心，与爱同行，抗疫必胜。”这是山西医科大学2021级公共卫生专业硕士研究生聂艳聪支援忻州疫情防控后的体会，也是诸多山医志愿者师生的共同心声。

　　发挥“智囊”作用 助力联防联控

　　跟踪山西疫情发展态势，开展流行态势预测，完成多期省内外多地新冠肺炎疫情分析报告……在这场没有硝烟的战斗中，山西医科大学发挥高校“智囊”作用，利用大数据研判分析，助力疫情防控，为动态调整防控策略、跟进实施防控措施、及时补短板强弱项等建言献策。

　　山西医科大学与山西省疾病预防控制中心共同签署了“应对新冠肺炎等重大传染病疫情和突发公共卫生事件技术支撑合作框架协议”，全面提升山西省疾控机构防控能力和科研水平。学校教授解军、王彤等人带领的科研团队承担了国家重点研发计划课题、山西省卫健委课题、山西省新冠专项课题等，在免疫接种、病毒感染潜伏期、病毒灭活疫苗接种方案等方面，充分利用科学技术助力疫情防控。

　　受国家联防联控机制综合组委托，山西医科大学公共卫生学院多位专家带领学生对广西北海、海南三亚和四川成都疫情防控提供技术支持，为当地精准科学防控提供依据，得到国家联防联控机制综合组的高度肯定，也为把学校早日建成全国一流研究应用型医科大学奠定了坚实基础。

　　线上线下齐发力 创新科普助防疫

　　除了活跃在抗疫一线的志愿者服务团队和潜心钻研战疫情的科研团队，山西医科大学的师生们主动作为，线上线下齐发力，在心理疏导、行为指导、防疫知识传播等方面都效果显著。

　　为有效应对疫情防控校园封控期间师生可能产生的心理压力、不良情绪及突发心理状况，山西医科大学整合心理学、精神卫生学、临床医学学科优势，构建起全周期覆盖、全平台支持、全天候陪伴、全方位育人的心理防疫矩阵，依托附属医院精神卫生专家，融合线上线下、整合各方力量，推出了面向全省高校师生的“医心医疫”心理支持云平台。学校依托“山医心理”微信公众号推出“深夜树洞”窗口，及时为处于心理困扰的学生排忧解难，举办了“战胜考试焦虑手册”主题线上心理健康主题讲座，并通过拍摄一系列微视频，宣传心理放松技巧，守护学生心理健康。

　　疫情发生以来，山西医科大学采取线上线下相结合的形式，举办培训会、动员会，制作精品共享课程，帮助广大民众认识疫情、了解疫情，做好疫情防护。学校开展疫情防控科普微视频拍摄、制作、宣传活动，在各媒体平台播出系列科普宣传微视频42个，用通俗易懂的形式向广大公众普及疫情防控科学知识，用实际行动助力筑牢社会“抗疫”防线。

　　今年10月以来，山西医科大学先后有1815名师生主动请缨加入疫情防控志愿者队伍，发挥医学专业特长，为国家作贡献，为社会负责任，他们用实际行动彰显了新时代山医人的使命与担当。近日，山西医科大学向广大返乡学子再次发出了倡议书，号召大家返乡后严格遵守属地防控规定，做好寒假期间的个人防护，在保障自身安全的前提下，主动担负起医学生的时代使命，做有理想、敢担当、能吃苦、肯奋斗的新时代好青年。（通讯员 侯小宝 皇甫亮 本报记者 高耀彬）

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）