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二十大代表风采丨青海林业专家张锦梅：一“梅”苦寒三十载 高原见绿满城香******
中新网西宁10月10日电 题：青海林业专家张锦梅：一“梅”苦寒三十载 高原见绿满城香
作者 潘雨洁
深秋时节，高原小城青海省西宁市的丁香花朵早已开败。
“现在只剩叶子，你看不出它们的区别，”西宁市林业科学研究所党委书记、所长张锦梅指向山路旁高低错落的灌丛，对中新网记者说：“但到了明年四五月，这些不同品种的丁香又会竞相盛放，香气散遍山野，一路都能闻到。”
图为张锦梅在实验室工作。马铭言 摄说着，她从包里掏出剪刀，钻进树坑，边修剪枝条，边指点一旁的同事。
“这剪子她用了十几年，”西宁市林业科学研究所副所长满丽婷笑着说，“在田间地头，摆穴盘、播种、修剪……每次都跟所里的年轻人一起，手把手地教。”
起风了，山上冷飕飕，张锦梅却出了一头汗。“这株是暴马丁香，街面上很常见，”她说，“还有一些适应高寒的品种，比如四川丁香、辽东丁香，种在高海拔的三江源地区，可提高城镇绿化率。”
丁香是西宁市市花，种植历史已久。但传统品种多年未经选优慢慢退化，良种率降低，影响景观效果。
图为张锦梅(中)与同事在西宁北山查看丁香树。马铭言 摄自2013年成立以来，西宁市林业科学研究所开展丁香资源调查、品种收集、适生筛选等工作，先后从国内外引进收集各类丁香品种103个，建立全国首个丁香国家林木种质资源库，并通过播种、扦插、嫁接、组培等方式扩繁，培育良种。
“建立资源库后，可以长期、系统保存种质资源，为日后丁香的深入研究、杂交选育奠定种质基础。”张锦梅说。
站在西宁北山远眺，虽已深秋，周边群山绿意依旧，林丛掩映下的街区华灯初上，眼前的城市已与三十年前全然不同。
对此，张锦梅深有体会。
西宁地处黄土高原向青藏高原的过渡带，海拔2300米以上，干旱缺水、适宜树种少、春旱持续久。
图为张锦梅修剪丁香枝干。马铭言 摄“春天干风卷沙，地上升温，苗木枝干开始活动，”张锦梅介绍，“而根系地下的土壤还未化冻，营养水分无法输送，造成‘生理干旱’，存活率低。”
除了自然条件限制，上世纪九十年代，立地条件差、树种单一、造林技术落后，都直接影响苗木成活率。“那时候只能有啥种啥，年年栽树老地方，年年栽树不见树。”张锦梅回忆。
什么树能在干燥、风大、高寒条件下长期存活？张锦梅和同事们从选育树种开始探索。“选树就像选人，要选优培养。”她说，通过自然选育和人工干预，利用变异杂交出抗逆性更强的品种，还要经得住多年野外环境的检验，才算成功。
图为西宁北山上的丁香树。马铭言 摄“适地适树”培育的同时，他们也在不断改进旱作造林综合技术，根据不同梯度、立地条件，开挖水平沟、鱼鳞坑，整地节流、蓄水保墒；并采取株间、行间、带状混交模式，造“乔灌草”复层生态林，既可避免大面积病虫害，又能较好地发挥生态功能。
近三十年间，西宁市区南北两山森林覆盖率从7.2%上升到79%，在张锦梅看来，数字背后是坚持换来的“逆袭”：集生态景观、防风固沙、涵养水源等功能于一体的山林环抱城市，湟水两岸绿树成荫，气候变得湿润，“晴天一头土，雨天一腿泥”的记忆已经远去。
如今，张锦梅带着她的团队，致力将绿意播向更广阔的天地。为了在严重干旱的柴达木盆地建起防风固沙的“绿色长城”，他们选择杨树“家族”中耐旱性强的小叶杨作为骨架树种，选育采穗圃，已收集近300个杨树品种，为大规模推广种植打下基础。
图为张锦梅查看丁香生长情况。马铭言 摄林木生长周期长，从播种到开花需要多年守候，选育过程更是跋山涉水，艰苦异常。很多人耐不住、等不及，但张锦梅却坚持走了三十多年，而且越走越不想放慢脚步。
“只有真正投入大自然中，才感到‘大美青海’所言非虚。”张锦梅感慨，青藏高原是独特的地理单元和天然种质基因库，丰富的植物资源尚未被充分发掘、利用，“比起成就感，更意识到自身认知的浅薄，常常觉得时间不够。”
在她引导下，青年后辈们继续着对国土绿化和乡土树种的研究、保护和利用。
“功成有我，不必在我，”张锦梅说，这篇写在青藏高原山川大地上的“论文”，正在几代林业人的接续奋斗中未完待续。(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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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