“女蛙王”的新愿望******
新华社石家庄1月10日电(记者杨帆)早上五点半,丁继萍就在泳池边了。
打开计时器,戴上老花镜,摊开训练日志本,逐个布置队员的训练内容。随着一声响亮的“预备、走”,队员们先后跃入池中,开始7000米距离的水上训练。
1月7日,丁继萍早起在泳池开始工作。
场边一举一动都带着劲头的丁继萍,今年62岁。年轻时她做过游泳运动员,8年职业生涯中屡获佳绩,被誉为“河北蛙王”。退役后,丁继萍来到教练员岗位上,为国家培养输送了大批优秀运动员。
“女蛙王”走上游泳道路很偶然。14岁时,一次丁继萍在省游泳馆玩耍被业余游泳培训班的教练相中,才开始系统参与游泳训练。起步晚,意味着需要付出更多努力,经年累月也培养了她能吃苦、能突破的劲头。
1980年9月,丁继萍在上海参加全国游泳锦标赛。
2016年,河北省体育局大胆试水改革,河北省体育局游泳跳水运动中心联合衡水泰华锦业房地产有限公司共同创建河北泰华锦业游泳队,同年成立了基地设在衡水市市郊的河北泰华锦业游泳俱乐部(以下称泰华俱乐部),以期在泳池内实现突破。
1月7日,泰华俱乐部游泳馆内景。
正是那一年,已到退休年纪的丁继萍,开启了人生的另一个偶然,她决定随河北省游泳队来到俱乐部,一把年纪成了开拓者。丁继萍说:“我们一家人常年两地分居,都盼着我退休回家休息。但我觉得还能干,能在教练岗位上有更高突破。”
河北省体育局游跳中心负责人介绍,丁继萍作为优秀专业教练,带过各年龄段的孩子,技术扎实、经验丰富,最终确定她作为俱乐部二线队主教练。
记者采访了解到,泰华俱乐部二线队队员年龄集中在9-12岁,这个阶段青少年身心发育尚不充分,不仅需要教练员在场上科学指导,还需要场下悉心照顾。
丁继萍说:“孩子们常年跟着我,比跟父母的时间还长,我们建了个微信群叫‘丁奶奶的大家庭’,每天督促他们学习生活,他们有什么小秘密也会和我说。”
1月8日,丁继萍在泳池边辅导队员。
18岁的队员周存鑫跟着丁继萍训练已有一年时间,在此期间达到了国家一级运动员水平。但刚来队里时,周存鑫曾因完不成训练任务而懈怠退缩。
“丁教练发现后单独找我谈话,拿她当年训练的故事激励我,告诉我‘咬牙坚持是运动员的一个宝贵品质’。”那次谈话后,周存鑫努力训练,成绩突飞猛进。
正是在丁继萍等一批老中青教练携手努力之下,俱乐部迎来突破:队员李冰洁、张一璠在东京奥运会女子4×200米自由泳接力项目上夺冠并打破世界纪录;第15届短池游泳世锦赛上,李冰洁在女子800米、400米自由泳项目夺金。
2021年7月29日,东京奥运会游泳项目女子4×200米自由泳接力决赛,中国队打破世界纪录并夺冠,中国队选手杨浚瑄、汤慕涵、张雨霏、李冰洁(从左到右)在颁奖仪式后合影。新华社记者夏一方摄。
泰华俱乐部总经理康靖介绍:“竞赛层面之外,近几年俱乐部深入贯彻体教融合政策,引入衡水当地优质文化教育资源,孩子们的学习教育得到有力保障。丁继萍的多名队员以成绩优异考入大学,她获得了广大家长的肯定。”
随着寒假和春节即将到来,最近有很多省区市游泳队前来泰华俱乐部训练,丁继萍说自己“已经顾不上惦记过春节了”。“新年有个新愿望——能精力充沛工作。现在孩子们成长进步的路子更宽,我想培养更多苗子,帮他们在泳池内外有所成就。”她说。
图片:除标注外均为受访单位提供
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)