中国女足吹响集结号 主帅：今年三大比赛任务都很重******

　　为备战女足世界杯、杭州亚运会、巴黎奥预赛，中国女足于1月26日在位于广州番禺的广州足球俱乐部基地重新集结，从而成为农历兔年首支吹响集结号的国字号球队。主教练水庆霞为带队做好本期集训工作，并打好4场安排在西班牙进行的国际热身赛，累计征调了34名球员。其中包括王霜、唐佳丽两位在海外俱乐部效力的主力球员在内，共28名球员参加国内阶段的训练。由于各项大赛参赛人数均受到严格限定，教练组将结合训练与实战的情况，对现有阵容进行适度精简，这也意味着中国女足农历新年的备战工作将以激烈的内部竞争为开端。

　　虽重夺亚洲冠军

　　复兴之路仍漫漫

　　在刚刚过去的农历虎年中，中国女足无疑是各男、女国字号球队中，成绩最优秀的一支。在去年1月下旬至2月初印度进行的女足亚洲杯比赛中，中国女足一路过关斩将，最终在决赛中逆转取胜韩国队，从而时隔16年后重夺赛事冠军。从过去一年时间里的运行情况来看，中国女足在中国足协支持以及以名宿水庆霞为主帅的教练组指挥下，已经回归到正常的发展轨道上来，她们也重新唤起了广大国内球迷的希望。

　　不过，在飞速发展的当今国际女子足坛，没有哪支球队可以安逸地躺在功劳簿上。中国女足虽重夺亚洲杯桂冠，但夺冠除得益于全队上下辛勤付出外，亦存在运气的成分。比如中国女足在亚洲杯半决赛对阵日本队、决赛对阵韩国队时，取胜过程跌宕起伏，甚至一度陷入场面被动。此外，中国女足在当届赛事中未曾遭遇劲敌澳大利亚队，而作为亚足联各会员协会女足代表队中排名最高的朝鲜女足未能参赛。因此，对于中国女足重夺亚洲杯冠军，无论中国足协，还是水庆霞教练团队都保持着比较清醒的认识，中国女足欲实现复兴，长路漫漫。

　　保障人员配置充足

　　实力终是重要砝码

　　也正是眼见未来国际女子足球竞争形势渐趋严峻，中国女足于去年12月5日便在海口市开启了新周期备战的序幕。在上期集训于今年1月20日(农历虎年腊月二十九)结束后不到一周，球队便于1月26日(农历正月初五)在广州番禺吹响农历新年的第一声集结号。

　　考虑到中国女足在今年这个大赛年里将相继投入到女足世界杯、杭州亚运会女足赛、巴黎奥运会女足亚洲区预选赛3项重大赛事，中国足协为球队提供了最大限度的支持。以服务保障人员配置为例，协会特邀连续在国字号男、女足球队工作20年左右的队医，现河北足球俱乐部队医张鹏担任本届中国女足主治医生，而另一位队医伊青，在此之前也多次为U23等国字号男、女球队提供医疗服务。此外，球队除正常配备教练团队成员外，还分别邀请到两名体能教练、3名专职科研与技战术分析人员。

　　当然，实力始终是球队大赛最重要的竞争砝码。按照中国足协公布的集训通知，累计有34名球员入选新一期中国女足集训阵容，其中包括王霜、唐佳丽两名在海外俱乐部效力的主力攻击手在内，共28名球员参加国内部分的集训。张琳艳等6名海外俱乐部球员则将于2月10日以后，也就是球队抵达西班牙后，赴当地与球队会合。

　　下月热身赛程紧密

　　球员之间竞争激烈

　　按照计划，中国女足抵达西班牙后，将分别于2月14日VS西班牙皇家贝蒂斯俱乐部女足、2月16日VS瑞典女足、2月19日VS西班牙维瓦尔竞技女足、2月22日VS爱尔兰女足。考虑到本次西班牙之旅热身场次相对较多，且赛程紧密，上述34名球员可能全部或绝大多数赴西班牙参赛。不过，与去年卡塔尔男足世界杯一样，本届女足世界杯各参赛队每支至多报名26名队员，而杭州亚运会女足赛、巴黎奥运会女足预选赛各参赛队报名球员人数上限无论是否与往届保持一致，其具体人数都不会超过26人。因此中国女足接下来在辛勤备战同时，球员之间也会展开良性而激烈的竞争。

　　按照惯例，中国女足主帅水庆霞在全队集中日当天会向弟子们做“动员”讲话。她表示：“今年中国女足的三大比赛任务很重，我们的训练要求会比以往更加严格。教练组和队员之间相互信任，达成了统一的目标。我们将做好充足准备，全力以赴踢好每一场比赛。”

　　北京青年报 文/本报记者 肖赧 统筹/杜锐

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）