当前，大模型技术发展迅猛，人工智能在艺术领域的应用正逐步拓宽。特别是在艺术作品的创作上，人工智能凭借其强大的数据处理和计算能力，能够模仿多种艺术元素进行创作。然而，矢量图研究在学术界得到的关注相对较少，这一状况构成了制约其发展的关键障碍。值得庆幸的是，于茜副教授的研究成果为这一领域带来了突破性的进步。
背景：人工智能与艺术创作的现状
截至2023年，人工智能在艺术创作方面取得了显著进步。它现能借助大量数据进行绘画等艺术作品的创作。然而，研究主要聚焦于光栅图创作。与此同时，矢量图在数据处理上的研究相对较少。这一趋势在学术界较为普遍。这种现象对人工智能在专业设计领域的广泛应用产生了一定程度的制约。
技术发展在各领域间呈现出不均衡现象。尽管人工智能技术持续取得进展，但在艺术创作领域，这种不均衡现象尤为突出。在众多研究方向上，资源分配存在较大差异。大量资金和人力资源集中在光栅图领域，而矢量图领域则相对较少得到关注。
于茜副教授的学术背景
于茜在北京航空航天大学任副教授一职。她位于科研资源充沛的北京，致力于计算机视觉和深度学习的研究。凭借其扎实的学术功底和学校先进的科研条件，她为后续项目的研究打下了稳固的学术基础。
北京航空航天大学是一所以科研为特色的学府。在该校，茜副教授凭借其深厚的学术造诣，在众多学者中独树一帜，成为青年才俊中的杰出代表。她主动寻求发展机会，专注于人工智能与艺术创作融合的研究方向，展现了其对学术研究的坚定信念。
百度-CCF松果基金的意义
2023年，茜副教授负责的“矢量图生成关键技术”研究项目获得了百度-CCF松果基金会的资助。该基金会由百度与我国中国计算机学会五年前联合创立。基金会的设立旨在为全球高校及科研机构的青年科研人员提供一个产学研融合及学术交流的舞台，助力我国人工智能技术生态圈的构建。
该基金表现卓越，其中于茜副教授的贡献尤为显著，其影响如同开启矢量图生成研究领域的大门。过去五年间，众多如茜副教授般的受益者接连涌现，他们各自在研究领域取得了具有深远影响的成就。
于茜副教授的团队研究成果
2024年，于茜副教授在百度世界大会上发表了主题演讲。自2023年起，她及团队得到了资金资助，并持续致力于智能矢量图算法的研究。经过一年的努力，他们取得了显著成就，相关研究成果已在国际顶尖会议及期刊上公布。
此算法可依据用户提供的文字描述，自动生成高质量的可编辑矢量图形。在草图绘制领域，它能依据指令产出多风格草图，以呈现不同概念的具体形象；并且，通过调整线条数量，可以模拟出不同抽象程度的草图。此外，该算法还能产出多种风格的矢量图，助力创作活动的开展。
开源算法库的推出
茜团队研发的PyTorch-SVGRender开源算法库已对外公布。该库整合了多种SVG自动生成技术。作为一项开源项目，它打破了地域和行业的限制，向全球用户开放。
该开源项目扩充了矢量图生成技术的资料库。无论用户身处何地，无论其学术背景，只要对这一领域持有兴趣，均可借助这些资源。此行动对矢量图技术在全球范围内的研究与发展产生了正面影响。
其他学者的成果与展望
复旦大学研究员王烁在心脏数字孪生研究上取得显著进展，香港科技大学（广州）的刘浩助理教授在极端天气模拟领域达到高水平成就。两人均获得资金支持，有力促进了人工智能技术在各自研究领域的进步。在中国多地，类似创新成果不断涌现，对社会产生了广泛而深远的影响。
在不久的将来，人工智能领域将持续迎来新进展。众多年轻学者，诸如于茜副教授，有望在AIGC等前沿技术领域实现创新性突破。他们的贡献对于科技进步和社会发展至关重要。在人工智能的发展历程中，青年学者在哪个领域的突破最有可能最先影响普通民众的生活？这一问题引人深思。
