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运动员在内容创造领域如何发力?业界分享成功经验******

  中新网北京1月11日电(刘星晨)第三届ECOTIME体育年会于1月10日落幕。本次年会以“守·望”为主题 ,旨在回顾2022“体育大事件” 的同时,对“未来新趋势”作出展望 。体育行业内数百位嘉宾出席,对体育营销、运动员拓宽发展道路等多个问题展开探讨 ,并分享他们眼中的2022体育年 。

图片来源 :主办方供图

  年会伊始,ECO氪体创始人骆达阐述了“守·望” 的定义 :“守”即守正,是以核心竞争力迎接冲击 ;“望”即瞭望 , 是看到体育产业更大的未来 。年会上半场 ,围绕“体育大赛年”这一关键词展开 。

  北京冬奥会上 ,隋文静/韩聪组合夺得花样滑冰双人滑冠军。此次 ,隋文静带来了《女性,诠释体育力量》主题演讲。作为“焦虑型自律 的终身学习者” 的隋文静 ,仍在不断地学习和尝试,并通过自身力量为冰雪运动发展助力 。隋文静以一位杰出女性运动员的视角 ,分享了她对未来体育产业的展望。

图片来源:主办方供图

  过去 的一年,在大赛加持下 ,运动员的曝光度随之增加。越来越多运动员加入了内容创作的行列 ,与大家分享赛场外的自己 。如何保持长期的热度 ,搭建个人事业 ,是运动员乃至体育行业需要思考的问题 。ECO互娱负责人林君娴在《短视频,重塑体育行业 的价值》演讲中,从数据与案例入手,剖析了ECO互娱体育经纪与体育MCN 的业务架构 。

  她表示 ,近年来短视频让每项运动走向更广阔 的大众,让体育文化遍地开花。体育内容 的多维发展 ,也为运动员与运动领域达人带来了不小 的价值提升 。

  年会下半场以“未来新趋势”为主题,嘉宾们就虚拟体育 、AI技术等新兴议题分享经验 、展望未来。

  随着中超和CBA等国内赛事宣布回归主客场赛制,体育场馆这个城市体育血脉延续的重要载体,也将再度焕发生机。那么未来这些场馆究竟该如何利用?

图片来源:主办方供图

  体育建筑设计公司POPULOUS 是卡塔尔世界杯卢赛尔体育场设计交付团队 的重要一员。本届年会,POPULOUS董事 、中国区执行总裁常雅飞,通过《大型场馆,从“活”下来到“活”得好》 的主题分享,详细探讨了先进、运营成熟的大型体育场馆都有哪些成功的产品因素和价值标准。

  在年会最后 ,举行了“氪体颁奖典礼” ,共颁发了14个重量级奖项。其中,“年度最具商业价值路跑赛事”奖项授予杭州马拉松,“年度最具突破体育联赛”奖项授予PEL和平精英职业联赛……(完)

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)

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