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来源:美高梅彩票下载2022-09-24 17:48

  

“岭南古郡”广西钦州的特色年味******

  (新春走基层)“岭南古郡”广西钦州的特色年味

  中新网钦州1月17日电:“岭南古郡”广西钦州的特色年味

  记者 翟李强 杨强

  1月15日,壬寅年农历腊月二十四,年已七旬的广西钦州灵山烟墩大鼓非物质文化遗产传承人黄平修踏上约一米高的铁板凳,擂响了他新年的第一通鼓,鼓声震耳撼人。黄平修介绍,这种闹春的鼓声在附近的村庄里将会持续至元宵。

  烟墩大鼓系钦州市灵山县烟墩镇一带的一项独特而古老的传统器具,相传起源于古代先民用作驱鬼避邪、驱赶猛兽和传递战争信号的器具,如今已演变成当地迎春、祈福、庆祝丰收,或用于开业庆典等的乐器,列入了广西壮族自治区级非物质文化遗产保护名录。

  在烟墩镇邓塘村的烟墩大鼓工作室里,陈列着多面赛人高的大鼓,最高的一面约有3米,每一面大鼓都用很多钢丝绳由鼓面绷至鼓脚。黄平修介绍,这些大鼓都是用樟木和牛皮制作的,有了钢丝绳的作用,通过调节鼓脚的木楔就可以改变大鼓的音效。

  黄修平说,击鼓闹春是当地传统习俗,每逢大年初二,附近各村还会聚集在一起斗鼓,比拼鼓声,祈求风调雨顺,驱疫辟邪,2023年春节也不会例外。

  在灵山县佛子镇大芦村,始建于清朝乾隆十二年的东园别墅前,几位老人围坐一起烤火聊天,古宅里,刚从广东放假返乡的劳会正在为古宅和乡亲写春联,他的三个孩子围着桌子聚精会神地看着。劳会每写一字,他侄女就帮着拉一下红纸。一旁的劳永秀和她的侄子也一样默契地配合着,完成了一副又一副的春联。

  这个传统在大芦村年年都有。劳会说,他的爷爷生前也是每年都给村里人写对联,就是因为有这样的熏陶,他热爱书法,执着于写春联的传统。1997年爷爷去世后,他就接过棒来了。带上孩子们,就是想让他们感受传统。

劳会领着孩子们在大芦村古宅里写春联。 翟李强 摄劳会领着孩子们在大芦村古宅里写春联。 翟李强 摄

  劳永秀告诉记者,她为古宅写春联是从2019年回到老家工作后开始的,之前都是老长辈写,现在年轻人慢慢接任了。

  据了解,大芦村以古屋、古树和古楹联而闻名,是目前广西发现的保护最完好、规模最大的明清建筑群,现保存有305副古楹联,因而被誉为“广西楹联第一村”。

  春节临近,年味愈发浓烈。与烟墩镇相邻的灵山县沙坪镇街上,人们正在忙着置办年货,人流车流叫卖声交错在一起,很是热闹。芝麻饼是当地的民众喜爱的特色小吃之一,是人们常备的年货。糯米制作的饼皮,用叉烧、薯蓉等作馅,再裹上一层芝麻,经过烘烤,香脆可口。

工人在赶制芝麻饼。 翟李强 摄工人在赶制芝麻饼。 翟李强 摄

  “今天到现在都没停过。”1月16日下午,冯艺的工人在忙着打包芝麻饼给客户发货,他的车间里,工人们在忙着赶制新一批芝麻饼。冯艺介绍,他从2003年开始生产芝麻饼,每年中秋和春节前是最忙的时候,2022年从农历十月底开始至今生产了逾100万个,目前已经卖了九成。

  在灵山,年味也缺不了大粽子,有“无粽不成年,唯喜必有粽”的说法。灵山大粽广西自治区级非物质文化遗产传承人大粽哥张龙芬介绍,灵山大粽以大而著称,状如枕头,主要用野生冬叶和糯米、绿豆、猪肉、猪蹄、鸡等包制而成,标准的灵山大粽一般都有4斤重,大的庆典大粽有几百斤重,寓意“传宗接代、高中状元、光宗耀祖等。逢年过节,灵山人以大粽、粉利、芝麻饼“吉祥三宝”迎来送往,寓意家庭团聚,总之顺利。

粱受轩刚包好用一只整鸡做馅的大粽子。 翟李强 摄粱受轩刚包好用一只整鸡做馅的大粽子。 翟李强 摄

  1月16日,在大芦村的古宅里,村民粱受轩用一只整鸡和糯米、绿豆一起包了一个大粽子,足有5斤重。“用鸡做馅的大粽寓意生活吉祥如意、事业如日中天。”大粽哥张龙芬说。(完)

                                                • 美高梅彩票漏洞

                                                  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)

                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

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

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