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31省份CPI出炉:20地稳在“1时代”,有你家乡吗******

  中新经纬1月17日电 (王永乐)日前,国家统计局公布了31省份2022年12月居民消费价格指数(CPI)。中新经纬梳理发现,12月,21省份CPI同比涨幅高于上月。其中,重庆最高为涨2.7%,陕西最低涨1.0%。

图源:国家统计局网站

  21地CPI涨幅扩大

  国家统计局数据显示,2022年全年,全国CPI比上年上涨2.0%。12月,全国CPI环比持平,同比上涨1.8%。同比涨幅较11月扩大0.2个百分点,连续两个月处于“1时代”。

  中新经纬梳理发现,31省份12月CPI同比均为上涨,涨幅高于或低于全国水平的省份分别为13个和14个,11月分别为11个和15个。从涨幅来看,海南等21省份涨幅高于11月,上月仅有海南涨幅扩大;3省份与11月持平,上月持平省份仅有西藏;7省份涨幅低于11月,上月则有29省份涨幅收窄。此外,值得注意的是,“2时代”省份较上月增加5地。

  具体来看,重庆、新疆、广东、上海、福建、西藏、青海、江苏、江西、湖北、海南、山西、甘肃等13省份涨幅高于全国水平,其中重庆等11省份处于“2时代”,较上月增加了广东、上海等5省份;北京、辽宁、吉林、浙江涨幅与全国水平持平;天津、黑龙江、广西、四川、云南、宁夏、河北、山东、内蒙古、湖南、安徽、贵州、河南、陕西等14省份涨幅低于全国水平。

  另外,从增减幅来看,海南继续居首,增加0.9个百分点,新疆降幅最大为0.6个百分点。

  东北证券宏观报告指出,受疫情影响,12月CPI通胀较前月稍有回升,但回升幅度略低于市场预期。结构上,菜价与猪价对冲,食品仍是主要贡献力量,油价对CPI形成小幅拖累,核心CPI较前月略有升温。

  未来CPI怎么走?

  官方:有能力继续保持物价总体稳定

  2022年,国内物价保持平稳运行态势。对于2023年物价,从官方和机构预测来看,高通胀风险不大。

  针对2023年物价走势,国家发改委价格司司长万劲松1月12日表示,尽管国际大宗商品价格可能高位波动,输入性通胀压力仍然存在,但我国物价保持平稳运行具有坚实基础。粮食生产连续丰收,生猪产能合理充裕,重要民生商品供应充足,基础能源保障有力,保供稳价体系进一步健全,完全有信心、有能力继续保持物价总体稳定。

  国盛证券首席经济学家熊园等发文指出,2023年通胀风险可控,CPI中枢可能升至2.1%左右,节奏上前高后低,1至2月可能阶段性升至3.0%左右。

  文章同时列出两大不确定性因素:一是防疫政策优化之后,需求集中释放、叠加2022年偏松货币政策的滞后影响,服务价格有阶段性脉冲式上行风险;二是地缘政治不确定性仍强,全球能源危机、粮食危机仍有较强不确定性,可能增加我国输入型通胀压力。

  平安证券报告预计,2023年上半年CPI的阶段性高点在一季度,可能会达到2.5%上下。超季节性因素中,可能猪价的影响最大,但涨幅也相对可控,上半年CPI可能仍然难以突破3.0%。

  东方金诚首席宏观分析师王青认为,消费修复有可能带动CPI涨幅阶段性扩大,特别是与服务消费相关的文娱旅游、酒店、机票等价格可能出现较快上涨。预计2023年CPI涨幅中枢会有所抬高,全年累计涨幅有望达到2.5%左右,其中年初运行在2.0%或略高的温和区间。

  “2023年猪周期将主要运行在价格下行阶段,前期美欧货币当局大幅收紧政策会带动 2023年海外通胀较快降温,这些因素都不支持国内CPI在2023年出现大幅上涨。”王青表示。

  东北证券宏观报告预计,叠加基数影响测算,2023年CPI通胀全年呈V型走势,7月迎来年内低点,三四季度将趋势上行。其中需要注意两点:一是受猪价显著拖累,1月CPI同比较2022年12月难有显著抬升,而2月受基数影响将成为上半年通胀高点;二是核心CPI将趋势向上,但是供需矛盾转换需要时间,叠加2022年M1货币供给同比连续收缩,核心CPI上行节奏相对可控。(中新经纬APP)

  (文中观点仅供参考,不构成投资建议,投资有风险,入市需谨慎。)

  中新经纬版权所有,未经书面授权,任何单位及个人不得转载、摘编以其它方式使用。

                                          • 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(

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