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优秀！苏炳添夺冠啦，赛季首秀开门红！******
北京时间3日凌晨，前不久才当选中国田径协会副主席的短跑名将苏炳添在世界田联室内巡回赛瑞典哥德堡站迎来赛季首秀。男子60米比赛中，苏炳添最终以6秒59的成绩夺冠，迎来开门红。
当天的预赛，苏炳添跑出6秒75的成绩，并以小组头名的身份晋级。决赛中，苏炳添起跑迅速占据领先优势，日本选手东田旺洋紧随其后。最终，苏炳添顶住对手的冲击，率先冲过终点。
资料图：日本东京奥运会田径男子100米半决赛，苏炳添9秒83晋级决赛打破亚洲记录，这也是中国人首次登上奥运男子百米决赛赛场。图片来源：ICphoto夺冠后，网友纷纷向苏炳添送上了祝福，甚至有网友表示：“苏炳添是五千多年历史黄种人速度天花板。”
值得一提的是，1989年出生的苏炳添，今年将年满34岁。从籍籍无名的小将到人们耳熟能详的“亚洲飞人”，苏炳添一直致力于在田径赛场诠释中国速度。
东京奥运会男子百米半决赛中，苏炳添以9秒83的成绩打破亚洲纪录，成为首位闯进奥运男子百米决赛的中国人。在彼时男子4×100米接力项目中，他和谢震业、吴智强和汤星强跑出37秒79的成绩，位居第四。
不过东京奥运结束后，国际体育仲裁法庭(CAS)发布公告，认定英国队短跑运动员奇金杜·乌贾在东京奥运会期间违反了反兴奋剂条例，英国队获得的接力银牌被剥夺。加拿大队递补获得银牌，中国队递补获得铜牌。而这也是中国队在奥运会男子4×100米项目上获得的首枚奖牌。
得知这一消息后，三战奥运会的苏炳添难掩激动之情，他直言：“这枚奥运奖牌属于全部中国短跑人。”
从 2009 年全国田径锦标赛的10秒28，到2014 年仁川亚运会的10秒10，再到东京奥运会上那突破性的9秒83……苏炳添从见证者、亲历者，成为了中国田径历史的缔造者。
资料图：图为苏炳添和队友在比赛中。中新社记者 杜洋 摄2023年伊始，苏炳添在运动员之外，又多了一重新的身份：中国田径协会副主席。赛场之外，他不断通过自己的努力为运动员发声。早在2019年，苏炳添就已经是世界田联运动员工作委员会中的一员。
“感谢世界田联、中国田径队的信任与支持！我会倍加珍惜这来之不易的机会，努力做好这份工作，不辜负大家的期望，为广大的运动员发声！”谈及这份荣誉，苏炳添更愿意将其称之为责任。”
虽然身兼数职，但作为一名职业运动员，苏炳添依旧拥有一颗突破自我的心。去年底到今年初的冬训，苏炳添投入到完整的赛季备战中。
资料图：暨南大学体育学院副教授苏炳添在课堂上指导学生进行基础热身。中新社记者 陈骥旻 摄农历新年刚刚结束，苏炳添就早早开启了新的赛季。本次亮相室内巡回赛瑞典哥德堡站，也是苏炳添时隔三年再度踏上欧洲赛场。按照计划，苏炳添还将参加接下来的法国蒙德维尔和列万的两站比赛。
本赛季前三站室内巡回赛评级分别为D类、B类和A类，即比赛竞争力逐渐上涨。从小型室内赛开启新赛季，再向更高强度的比赛过渡，苏炳添一步一个脚印，似乎正在向着更大的目标迈进。
今年下半年的田径世锦赛、明年的巴黎奥运会，不服老的苏炳添可能为国人带来更大的惊喜。(记者 邢蕊)
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（）  视觉焦点
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