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
人工智能,如何妙笔“生”画******
核心阅读
输入一段话,“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领,吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算,接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来,人工智能技术应用于艺术创作等领域,还要注意防范潜在风险,让技术进步更好地造福社会。
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)