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一分快3规则-一分快3计划

来源:一分快3APP2024-05-28 17:48

  

一分快3规则

四川发挥资源优势 打响少数民族村寨品牌******

  中新网成都1月4日电 (王利文 何芦恒 高嘉琪)作为西昌火把节体验点之一的凉山彝族自治州西昌市白庙村,近年来依托独有的文化资源积极发展乡村旅游业,网红民宿、民族文化演艺中心等“网红打卡地”与山水、稻田的诗画乡村相映成趣。白庙村彝家美食农家乐老板丰福全透露:“节假日每天能接待四五桌人,一年至少收入七八万元。”

  少数民族特色村寨凝聚着民族文化的历史结晶,在产业结构、民居式样、村寨风貌以及风俗习惯等方面都集中体现了民族地区经济社会发展特点和文化特色。少数民族特色村寨与脱贫攻坚、乡村振兴、基层治理紧密衔接,是铸牢中华民族共同体意识的重要窗口和有效载体。近年来,四川积极发挥少数民族村寨资源优势,推进民族地区全域旅游与生态经济发展“多点开花”,带领当地居民吃上了“旅游饭”。

甘孜藏族自治州丹巴县的藏族特色建筑。 唐启浩 摄甘孜藏族自治州丹巴县的藏族特色建筑。 唐启浩 摄游客在阿坝藏族羌族自治州黑水县羊茸村游玩。 唐启浩 摄游客在阿坝藏族羌族自治州黑水县羊茸村游玩。 唐启浩 摄羊茸村妇女在做民宿管家,正与游客交流。 唐启浩 摄羊茸村妇女在做民宿管家,正与游客交流。 唐启浩 摄

  甘孜藏族自治州丹巴县是川西高原最早启动乡村旅游的涉藏区县之一。矗立于山野的碉楼藏寨是丹巴县最具嘉绒藏族特色的乡村风光,“大渡河第一城”“中国最美景观村落”“美人谷”等旅游形象品牌已成为其代名词。丹巴罗布民宿位于丹巴县甲居镇甲居二村,红白相间的院墙和别致的碉窗展现着嘉绒地区古老的建筑文明。看着停满自驾游游客车辆的院子,返乡创业的老板罗布很是感慨:“发展特色民族村寨,不仅提高了收入,也弘扬了我们嘉绒藏族古老的文化。”

  “游客在藏寨感受锅庄舞蹈、体验藏绣和酿酒技艺、参与赛马节等活动。”甲居二村党支部书记曾明富介绍,村中像罗布民宿这样特色鲜明的独栋嘉绒藏寨有50余户。旅游旺季,全村每天要接待上千名游客,日收入超过20万元。

  在广袤的四川民族地区,一个个少数民族特色村寨像一粒粒珍珠串起乡村振兴的美丽图景。在被誉为“向幸福出发之地”的阿坝藏族羌族自治州黑水县羊茸村是嘉绒藏族聚居村,曾因山高路远、交通不便,生产生活条件艰苦。2013年,在四川省民族宗教事务委员会的支持下,500万元民族类专项资金投入到当地民族村寨建设。如今的羊茸村,完成了由传统农业向现代旅游业的转型,2021年旅游总收入达638万元。

  据羊茸哈德旅游服务有限公司现场运营总监诺布卓玛介绍,客人喜欢体验当地文化和生活方式,亲手磨青稞、做糌粑,去山谷徒步、野餐、放牛、种地。“我们根据市场需要推出了特色体验项目和特色住宿,非常受欢迎。”

  在大力推进全域旅游的当下,像羊茸村这种依靠旅游发展致富的民族村寨正在四川如雨后春笋般兴起。截至2020年底,四川有124个村寨被国家民委命名为“中国少数民族特色村寨”。2021年,四川省民族宗教事务委员会在《关于实施民族团结进步示范工程的指导意见》中指出,要聚焦民族地区乡村振兴,加大少数民族特色村寨保护与发展力度,力争“十四五”期间新增100个“中国少数民族特色村寨”。

  随着四川民族团结进步事业的全面推进,少数民族特色村寨将在巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接、促进各民族交往交流交融、构筑中华民族共有精神家园等方面,发挥更积极的作用。(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)

                                                      (文图:赵筱尘 巫邓炎)

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

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                                                    加载更多
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