作為中文系學(xué)生，記得在學(xué)校時候老師叮囑有一本書一定要讀，那就是《文心雕龍》。

《文心雕龍》是由南朝劉勰所作，被魯迅先生認(rèn)為可以媲美亞里士多德的《詩學(xué)》。這部著作之所以寶貴，在于它根據(jù)中國文學(xué)的發(fā)展脈絡(luò)，提出了文體、原道等一系列經(jīng)典理論。甚至在近現(xiàn)代歷史上，還讓“中國沒有自己文學(xué)理論”的說法不攻自破。

《文心雕龍》的成功，向我們展示了這樣一種理念：只有懂中國的內(nèi)容與語言，理解中國獨(dú)有的創(chuàng)作技巧、表達(dá)意境，才能提出符合中國的理論架構(gòu)。這一點(diǎn)或許可以從文學(xué)推而廣之，在更多與內(nèi)容創(chuàng)作相關(guān)的領(lǐng)域找到依據(jù)。

比如最近一段時間，AIGC異?；鸨?，尤其AI作畫已經(jīng)破圈到我身邊的每個人都想試試。但在一段時間之后，我們卻會發(fā)現(xiàn)大量海外的AI作畫平臺，在最終表達(dá)上似乎與中國創(chuàng)作者的需求有些偏差。

這種問題為什么存在？又應(yīng)該如何解決？

《文心雕龍》千年之后，另一個“文心”躍然而出。百度剛剛發(fā)布了文心系列大模型的新作——文心ERNIE-ViLG 2.0。

（ERNIE-ViLG 2.0 助力視覺內(nèi)容 AI 大生產(chǎn)）

與其他AI作畫大模型相比，文心ERNIE-ViLG 2.0有兩個顯著的特點(diǎn)。首先在通用的理解能力和清晰度上更進(jìn)一步，語義理解能力更強(qiáng)，生成的圖像更高清；另外一點(diǎn)就是它能夠更加準(zhǔn)確地理解中文表達(dá)，也更懂中國文化。讓我們借著這個很有意思、也很獨(dú)特的AIGC差異化特質(zhì)，聊聊文心ERNIE-ViLG 2.0的創(chuàng)新之路。

AI筆觸融華夏，文心依舊可雕龍。

AI作畫全球繁榮，但國人更需要基于語言與文化的理解

AI作畫其實(shí)并不是剛剛才興起，但愈發(fā)出色的繪畫能力，以及不斷降低的門檻，讓AI作畫在近半年時間風(fēng)靡全球，從一項(xiàng)“極客玩具” 徹底變成了街談巷議的大眾文化潮流。

AI作畫有多火？這個問題有很多答案，我們可以看到AI作畫的軟件、平臺創(chuàng)業(yè)者不斷增多，相關(guān)的全球投融資熱度在全球科技產(chǎn)業(yè)放緩的局面下一枝獨(dú)秀?！癆I作畫拿下人類大獎”“AI作畫以假亂真”等消息不斷破圈，主流媒體也在爭相探討AI作畫會不會讓人類畫師感到壓力。

（ERNIE-ViLG 2.0在中國元素相關(guān)概念上創(chuàng)作的圖像：仙鶴、京?。?/p>

在這種全球普遍的繁榮景象下，我們卻會注意到一重潛在的“缺失”，那就是國內(nèi)外蜂擁而起的AI作畫產(chǎn)品，背后的算法能力主要是來自基于擴(kuò)散生成算法的DALL-E 2和Stable Diffusion等國外模型?；蛟S有人會認(rèn)為這并沒有什么問題。當(dāng)然，我們也非常支持和推崇科技的全球化。但就實(shí)際應(yīng)用而言，國外大模型卻在AI作畫上有著不夠理解中國語言、文化的問題。這就像一個不通中文，也不理解中國文化的外國文學(xué)評論家，恐怕也難以寫出媲美《文心雕龍》的文藝?yán)碚摗?/p>

（ERNIE-ViLG 2.0 創(chuàng)作的圖像示例：令人震撼的科幻插圖杰作，神秘宇宙星辰背景中出現(xiàn)一只巨大的星球, 大場景，無比詳細(xì)，明暗對比，32k）

具體到AI作畫中，我們會看到AI作畫的邏輯是根據(jù)文字描述生成畫面，而畫作又可能應(yīng)用到各行業(yè)的場景當(dāng)中。這就暴露出海外AI算法作為基礎(chǔ)存在的問題。比如說：

1.模型不能夠充分理解中文描述，導(dǎo)致生成畫面不夠精細(xì)、準(zhǔn)確。

2.模型不能理解中國行業(yè)與應(yīng)用場景的主要訴求、想法以及一般規(guī)則。這讓AI作畫更多停留在單純的繪畫創(chuàng)作階段，難以融入中國的行業(yè)訴求與行業(yè)場景。

3.模型不能準(zhǔn)確理解中國文化，也就難以創(chuàng)作出針對性的作品。比如讓海外AI模型創(chuàng)作與中國古典意境、節(jié)氣、節(jié)日相關(guān)的畫作，往往會產(chǎn)生巨大偏差。

面對AI作畫基礎(chǔ)模型的空白，文心ERNIE-ViLG 2.0成為了國內(nèi)首個在這一方向取得突破的工作。更懂中國文化的AI妙筆，已然成為現(xiàn)實(shí)。

丹青妙筆，中國心魂：文心ERNIE-ViLG 2.0的多樣化創(chuàng)新

從技術(shù)創(chuàng)新的邏輯上看，ERNIE-ViLG 2.0帶來的差異化是多方面的。首先，秉承著百度在文心大模型當(dāng)中探索的知識增強(qiáng)方向，ERNIE-ViLG 2.0本身在AI作畫的技術(shù)能力上帶來了大幅的提升。目前階段，主流AI作畫大模型依舊存在一些亟待解決的問題，其中最顯著的兩點(diǎn)就是語義理解不夠精細(xì)，以及圖像不夠清晰。這些問題的存在，依舊限制了用戶對AI作畫的使用上限，尤其阻礙了復(fù)雜專業(yè)場景與AI作畫的結(jié)合。

為此，ERNIE-ViLG 2.0采用了基于知識增強(qiáng)算法的混合降噪專家建模，使其成為全球首個將知識增強(qiáng)與AI作畫相互結(jié)合的大模型。同時，ERNIE-ViLG 2.0也是全球參數(shù)規(guī)模最大的AI作畫大模型。

據(jù)了解，ERNIE-ViLG 2.0 在文本生成圖像公開權(quán)威評測集 MS-COCO 和人工盲評上均超越了 Stable Diffusion、DALL-E 2等模型，取得了當(dāng)前該領(lǐng)域的世界最好效果，在語義可控性、圖像清晰度等方面均展現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢。

（ERNIE-ViLG 2.0 創(chuàng)作的圖像示例：鳳凰周身火焰，多彩的祥云，明月，cg感）

讓我們具體來看，取得優(yōu)秀成績的ERNIE-ViLG 2.0是如何解決語義理解與畫面精度兩大通用問題的。

首先，在AI作畫模型的使用中，用戶會特別關(guān)注語義表達(dá)是否被準(zhǔn)確理解的問題，在生成比較復(fù)雜、多要素的畫作時尤其如此。為了提升相關(guān)能力，ERNIE-ViLG 2.0通過視覺、語言等多源知識指引擴(kuò)散模型學(xué)習(xí)，強(qiáng)化文圖生成擴(kuò)散模型對于語義的精確理解。

基于語言和圖像知識的知識增強(qiáng)算法，提升了ERNIE-ViLG 2.0生成圖像的語義一致性和可控性。百度研究者提出了將知識增強(qiáng)算法融入擴(kuò)散模型學(xué)習(xí)的方法，從而在擴(kuò)散模型學(xué)習(xí)過程中，引入語言、視覺等多源知識，指引模型更加關(guān)注文本和圖像中的核心語義元素，同時針對訓(xùn)練數(shù)據(jù)噪聲帶來的訓(xùn)練圖文樣本語義偏差問題提出了文本語義補(bǔ)全的方法，對圖文的語義一致性進(jìn)行針對性學(xué)習(xí)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的細(xì)粒度語義控制。

另一方面，用戶對AI生成畫作的精細(xì)度的需求也不斷提升。尤其用于行業(yè)場景，有明確指向的AI生成畫作，必須保證充分可用的圖像質(zhì)量。在這個方面，ERNIE-ViLG 2.0首次引入基于時間步的混合降噪專家模型來提升模型建模能力，讓模型在不同的生成階段選擇不同的“降噪專家”網(wǎng)絡(luò)，從而實(shí)現(xiàn)更加細(xì)致的降噪任務(wù)建模，進(jìn)而提升生成圖像的質(zhì)量。

（ERNIE-ViLG 2.0 架構(gòu)圖）

針對模型建模能力不足，導(dǎo)致圖像質(zhì)量不夠好的問題，百度研究者發(fā)現(xiàn)，擴(kuò)散模型的降噪過程中不同階段對降噪網(wǎng)絡(luò)的能力要求不同，初始階段模型需要從純隨機(jī)噪聲中生成圖像輪廓，結(jié)尾階段對模型的要求變?yōu)閷D像細(xì)節(jié)補(bǔ)全，傳統(tǒng)方法使用同一網(wǎng)絡(luò)建模整個降噪過程，模型需要同時滿足不同階段的建模需求。為此，百度提出了針對不同階段選擇不同網(wǎng)絡(luò)（降噪專家）進(jìn)行建模的框架，可以有效解決不同階段對模型能力要求不一致的問題，減少降噪任務(wù)的互相干擾。由于每個生成階段只選取一個專家進(jìn)行生成，實(shí)現(xiàn)了在不增加模型預(yù)測計算量的情況下對模型建模能力的擴(kuò)充。

（ERNIE-ViLG 2.0在中國元素相關(guān)概念上創(chuàng)作的圖像：剪紙、鳳凰）

接下來，就要說到我們之前著重討論AI作畫對中文、中國文化的理解問題。這個領(lǐng)域的能力提升訣竅，在于模型訓(xùn)練需要結(jié)合海量的中文圖文數(shù)據(jù)。而對于海外科技公司與算法開發(fā)者來說，這樣的數(shù)據(jù)儲備難度太大、耗時太長，并且也缺乏足夠的市場動力。而百度則在這一領(lǐng)域具有先天的優(yōu)勢。從搜索到AI，再到深度學(xué)習(xí)框架、能力與大模型的不斷建設(shè)，中文圖文數(shù)據(jù)都是百度AI發(fā)展的必選項(xiàng)和基礎(chǔ)項(xiàng)。于是，百度研究者構(gòu)建了近2億規(guī)模的高質(zhì)量中文圖文數(shù)據(jù)對，基于知識增強(qiáng)的混合降噪專家建模，從而使得ERNIE-ViLG 2.0具備了強(qiáng)大的中文語義理解能力。

最終我們可以發(fā)現(xiàn)，ERNIE-ViLG 2.0具有非常精準(zhǔn)的中文理解能力，同時也對中國文化、中國元素有了充分的吸收。我們可以通過ERNIE-ViLG 2.0得到非常具有中國風(fēng)、中國文化意境的畫作。而這在其他模型中是很難實(shí)現(xiàn)的。

一幅山水寫文心，千行百業(yè)盡雕龍

對于廣大AI作畫的用戶與潛在用戶來說，最關(guān)注的事情莫過于文心ERNIE-ViLG 2.0的使用情況與使用前景。

在今天，我們可以看到AI作畫正處在高速發(fā)展的黃金階段。相信不久之后這項(xiàng)能力就會成為我們?nèi)粘＋@得圖像內(nèi)容的基礎(chǔ)選項(xiàng)，完全融入我們的生活與工作。而在這種趨勢下，ERNIE-ViLG 2.0投入產(chǎn)業(yè)空間，服務(wù)千行百業(yè)的節(jié)奏也是非常快的。

在今年8月，ERNIE-ViLG 2.0模型就通過API服務(wù)的方式對外開放。一經(jīng)上線，就受到了廣大開發(fā)者和愛好者的關(guān)注。尤其值得注意的是，很多國外的開發(fā)者、AI作畫用戶都對ERNIE-ViLG 2.0給出了非常高的評價。認(rèn)為其效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過目前其他的AI作畫模型。甚至有國外網(wǎng)友感嘆“最先進(jìn)的 AI 動畫生成技術(shù)在中國”。這又一次證明了，民族的也就是世界的。

（ERNIE-ViLG 2.0 創(chuàng)作的圖像示例：srudio ghibli風(fēng)格，一個巨大的圓月、超現(xiàn)實(shí)的超自然村莊，抽象的生物形態(tài)建筑、白色，金色）

目前階段，AI作畫相關(guān)的軟件、平臺高速發(fā)展，開發(fā)者非常需要具有足夠強(qiáng)大能力的基礎(chǔ)模型。而ERNIE-ViLG 2.0已經(jīng)為廣大開發(fā)者、科技愛好者提供了飛槳開源工具和API服務(wù)能力，滿足開發(fā)者靈活探索等需求。對靈活性需求更高的開發(fā)者，可以使用飛槳的開源工具PaddleHub基于文圖生成開源算法極簡開發(fā)，并完成模型的管理和一鍵預(yù)測。對便捷性需求更高的開發(fā)者，可以使用文心ERNIE-ViLG API，極速獲得沉浸式文圖生成大模型的技術(shù)體驗(yàn)，更可靈活方便、高效地實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品集成。

同時，對于更多需要AI作畫能力的普通用戶來說，百度已經(jīng)推出了基于ERNIE-ViLG 2.0大模型的AI 作畫產(chǎn)品—— AI藝術(shù)與創(chuàng)意輔助平臺：文心一格。目前，文心一格已經(jīng)成為了我們團(tuán)隊(duì)小伙伴在圖像內(nèi)容創(chuàng)作方面的“輔助神器”。

（ERNIE-ViLG 2.0在中國元素相關(guān)概念上創(chuàng)作的圖像：青花瓷、建筑）

緊接著，我們可以看到ERNIE-ViLG 2.0的價值不僅僅停留在目前我們可以看到的AI作畫體驗(yàn)。它更廣闊的價值在于千行百業(yè)的圖像內(nèi)容生成需求與整體數(shù)字化進(jìn)展。在很多行業(yè)，圖像設(shè)計和創(chuàng)作的價值都非常重要，比如工業(yè)設(shè)計、動漫設(shè)計、游戲制作、服裝設(shè)計等等。ERNIE-ViLG 2.0的未來發(fā)展空間，在于與各行業(yè)的設(shè)計需求、圖像升級需求相結(jié)合，成為輔助創(chuàng)作的效率助推器，提升相關(guān)行業(yè)的數(shù)字化、智能化水平。

隨著AI作畫的連續(xù)破圈，我們可以看到AIGC的新紀(jì)元正在開啟。這次突破一方面證明了AI技術(shù)本身具有連綿不絕的價值潛力，同時也展示了AI技術(shù)關(guān)鍵能力自主、自立、自強(qiáng)的必要性。

從這個角度看，ERNIE-ViLG 2.0作為文心大模型家族的新成員，既走在潮流前沿，也走在中國智能化的大道上。

AI妙筆，正在寫一部新時代的“文心雕龍”。