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来源:彩云网登录2024-07-01 17:48

  

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哭泣30分钟后,谷爱凌说:“我会尽快回来”******谷爱凌社交媒体截图。

  中新网1月28日电 北京时间28日,XGames冬季极限运动会在美国阿斯本打响。中国滑雪运动员谷爱凌原计划参加自由式滑雪女子U型池和自由式滑雪女子坡面障碍技巧两个项目的争夺。但因在训练中受伤,谷爱凌宣布退出XGames的比赛。

  谷爱凌28日晒出了她为本次比赛准备的新动作,并在个人社交媒体上写道:“今天训练不幸摔得很重,医生开始担心是十字韧带ACL损伤。过去几个小时我很郁闷很难受,不过30分钟前检查结果刚出来了,我的膝盖没有严重损伤。我很幸运,只造成了膝盖的扭伤和骨头挫伤。”

  “坏消息是这星期的Xgames没有办法参加了,过去几个小时,我更加清晰地感知身体健康的重要性,我会尽快回来的。”

谷爱凌社交媒体截图。

  对于这次意外,谷爱凌十分伤心。她表示,自己在核磁共振检查中哭了30分钟,最后还是收起难过的表情,向关心她的人报平安。

  值得一提的是,新赛季开始后,谷爱凌状态十分出色。在刚刚结束不久的自由式滑雪U型场地技巧世界杯加拿大卡尔加里站的比赛中,谷爱凌三天之内连夺两个冠军,强势开启2023赛季。

资料图:2月18日,中国队选手谷爱凌在比赛中。当日,北京2022年冬奥会自由式滑雪女子U型场地技巧决赛在张家口云顶滑雪公园举行。中国队选手谷爱凌夺得此项目金牌。 中新社记者 富田 摄

  还记得去年初的北京冬奥会上,谷爱凌收获了自由式滑雪U型场地技巧和大跳台两枚金牌,以及坡面障碍技巧银牌。冬奥会结束后,她在2022年将更多的精力投入到大学学业中。

  在忙于学业的同时,谷爱凌也没有放弃她热爱的滑雪运动。2022年末,她在社交媒体上发布了恢复自由式滑雪训练的动态,并对即将到来的新赛季充满期待。

  但令人遗憾的是,谷爱凌状态正佳的时候,伤病突然来袭,打乱了她的参赛计划。不过正如很多网友所说,强者之所以为强者,就是能微笑面对各种困难坎坷。

  俗话说:“留得青山在不怕没柴烧。”希望谷爱凌早日养好身体,战胜伤病。我们也期待着她重返赛场的那一天。(完)

                                                                                                  • 人工智能,如何妙笔“生”画******

                                                                                                      核心阅读

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                                                                                                      不用画笔、颜料,输入一段描述性文字,计算机就能自动解析,生成相应的画作。2022世界人工智能大会上,人工智能绘画的展示令观众惊叹。

                                                                                                      一些过去专属于人类创作的领域,比如绘画、书法、写作、作曲,如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的?当前沿技术与艺术相遇,将碰撞出怎样的火花?在内容、版权等方面又是否存在问题?

                                                                                                      从文本到图像,人工智能绘画本质是计算

                                                                                                      人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程,输入一段话,生成一幅画,本质是计算。简要地说,计算机通过大量学习,能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理,人工智能程序在收到“语言描述”指令后,可以根据自身的算法还原出图像。

                                                                                                      设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代,就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序,让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年,人工智能技术日新月异,科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间,人工智能“画”出的作品普遍不够好,往往只是一些模糊的图像元素的组合,还称不上是完整的画。

                                                                                                      今年以来,人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因,百度文心一格总架构师肖欣延认为,这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

                                                                                                      具体来说,预训练大模型增强了人工智能的通用性,成为人工智能技术及应用的新基座;大数据的训练中,通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习,计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来,几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说,扩散模型的出现至关重要。

                                                                                                      扩散模型的原理是,通过人为逐步添加噪声,让图像逐渐变“模糊”,再不断学习去噪过程,如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片,即“画”出图像。

                                                                                                      “这一过程与人类学习相似。通常,人们学画从临摹开始,机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊,但计算机会不断修正,从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

                                                                                                      扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越,不仅作画质量快速提升,生成时间也缩短到几秒钟。

                                                                                                      众多用户尝鲜,大量应用加速“画技”进化

                                                                                                      汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中,他需要借助一些图片来丰富文案,而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月,了解人工智能绘画程序后,他尝试自己“画”图。现在,人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

                                                                                                      随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降,人工智能绘画门槛越来越低,一些简易化操作平台在国内外兴起。如今,不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感,许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜,并“晒”在社交平台上。

                                                                                                      大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多,算法就越能理解输入的描述文本,画作质量就越高。”肖欣延表示,当前人工智能绘画水平与今年初相比,已经有很大进步。

                                                                                                      不过,目前的人工智能绘画技术并不完美。首先,可控性仍然不高,即计算机不能很好理解人类指令的含义,即便是输入“画两个苹果,左边红色,右边绿色”这样的简单描述,生成的图像也可能有很大偏差;其次,细节呈现能力还不够。比如,对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作,初看上去惊艳,认真观察问题却不少。

                                                                                                      但肖欣延认为,人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如,基于跨模态大模型和强大的深度学习框架,百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外,未来人工智能不仅能作画,还能根据文本描述生成视频,并直接配上解说文字,“可以把视频生成看作是维度更高的绘画,从技术层面看,这是可以实现的。”

                                                                                                      防范潜在风险,守住法律和伦理底线

                                                                                                      人工智能进入绘画领域,计算机会取代人类画师吗?

                                                                                                      在肖欣延看来,好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关,即使人人都可以用人工智能技术作画,但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品,“人工智能只是作画的辅助工具”。此外,虽然有的人工智能绘画语言娴熟,也包含细腻的情感,但并不意味着机器有意识、情感,它不过是学过类似的作品,又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射,目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

                                                                                                      不少业内人士认为,不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画,接受新事物。可以预想,将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成,创作者能腾出更多时间去构思想法与创意,调整构图、色彩、光影氛围等。

                                                                                                      “人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示,20世纪前后,照相技术让传统肖像画失去市场,促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合,或许能激发画家创作出别开生面的作品。

                                                                                                      不过,由于人工智能绘画发展刚刚起步,技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如,有人认为,未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等,侵犯了原作者的版权,有违法嫌疑。也有人认为,“机器学习”过程是一种类人化的创作行为,同样体现了创造者的思想和劳动,应当获得版权保护。此外,还有人担忧,人工智能绘画技术若被滥用,可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展,有必要前瞻潜在的风险,只有守住法律和伦理底线,技术进步才能更好地造福社会。

                                                                                                      不只是绘画,写作、作曲、生成短片,人工智能日益强大的深度学习能力,让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来,业界专家认为,人工智能与艺术融合,一方面会降低一些艺术门类的创造门槛,让更多人参与到当代的审美创造中来;另一方面新技术会带来新的审美风格,人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

                                                                                                      记者 喻思南

                                                                                                      (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                    [责编:天天中]
                                                                                                    阅读剩余全文(

                                                                                                    相关阅读

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