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WTT澳门冠军赛国乒斩获两冠 孙颖莎、王楚钦夺魁******
中新网北京10月23日电(刘星晨)23日，2022年世界乒乓球职业大联盟(WTT)冠军赛澳门站比赛落幕。在女单和男单决赛中，孙颖莎和王楚钦分别击败队友陈幸同、樊振东，揽下冠军。
决赛前，一则#国乒提前包揽男女单打冠亚军#话题词条阅读量突破六千万。看得出，在赛事密集的十月，球迷们对于国乒选手们的表现很是关注。
图片来源：微博截图用成绩说话的两位冠军
在球迷们眼中，孙颖莎和王楚钦早已是“年轻有为”的代名词。
女单决赛中，孙颖莎、陈幸同很快进入状态。孙颖莎在关键分把握上更胜一筹，先下一局。次局比赛，孙颖莎加快进攻速度建立领先优势，以11:8再赢一局。第三局比赛，陈幸同攻击孙颖莎反手奏效，扳回一城。第四局比赛，陈幸同在多拍相持中失误偏多，孙颖莎11:6获胜。第五局比赛决胜时刻，孙颖莎连续进攻得手，以12:10夺冠。
图片来源： WTT世界乒联官方微博随后的男单决赛，樊振东开局失误偏多，王楚钦抓住机会一举拉开比分，以11:5先声夺人。次局局末，樊振东连续攻击王楚钦反手得手，扳回一城。第三局，王楚钦正手持续发力，以12:10取胜。第四局，樊振东局末频繁利用正反手调动对手，扳平比分。第五局，樊振东在多拍回合中失误开始增多，以1:11落败。决胜局中，王楚钦开局取得4:0领先。此后，他的正手进攻得到发挥，拿下比赛胜利。
图片来源：WTT世界乒联官方微博本次WTT澳门冠军赛，王楚钦和孙颖莎展现了各自统治力。1/4决赛中，王楚钦战胜老将马龙，拼下一场艰难的胜利。半决赛面对瑞典名将莫雷加德，王楚钦在胶着局势中，对球的处理更加得当，战胜对手成功晋级决赛。
女单赛场，孙颖莎的对手实力同样强劲，而她也展现了自己的“大心脏”。半决赛面对法国球员袁嘉楠时，孙颖莎快速应变，适应了对手高抛发球后，牢牢掌握了比赛节奏。要知道，袁嘉楠此次比赛表现出色，接连战胜王曼昱、石川佳纯等名将。
决赛赛后，孙颖莎肯定了自己和队友的表现，并直言希望将出色状态延续到下一站比赛。
图片来源：WTT世界乒联官方微博“爆冷”背后需敲响警钟
相较斩获两冠，本次澳门冠军赛上中国选手遭遇的几次“爆冷”令人更感意外，同时也为国乒“梦之队”敲响了警钟。
在女单1/16决赛中，王曼昱2:3不敌袁嘉楠，遗憾止步首轮。面对37岁的华裔老将，王曼昱多次在领先时被对手追平。看过比赛的球迷不难发现，王曼昱状态并非最佳，不断出现失误后导致心态发生变化。成都世乒赛上，王曼昱曾在女团决赛中击败日本名将伊藤美诚，是中国队斩获冠军的功臣。于她以及国乒选手而言，如何能够在密集赛程中持续保持良好竞技状态，是未来需要去考虑的问题。
图为梁靖崑在比赛中。图片来源：WTT世界乒联官方微博而包括陈梦、梁靖崑等国乒选手同样遭遇“爆冷”出局。对阵名气并不算大的罗马尼亚选手斯佐科斯，世界排名第二的陈梦在比赛中稍显沉闷，决胜局中以11:13落败，止步八强；面对法国新星勒布伦时，梁靖崑手握赛点时没能把握住机会，被对手逆转取胜。翻看过往历史，如何能在“外战”中提升稳定性，或许将成为梁靖崑需要重视的问题。
此外，国乒男队队长马龙也遭遇到华裔名将邱党的挑战。成都世乒赛上，二人曾有过交手，彼时马龙3:1战胜对手。此番再度交锋，这位欧洲直板新星显得更加放松。双方苦战至决胜局，经验更丰富的马龙惊险过关。
图为陈梦在比赛中。图片来源：WTT世界乒联官方微博随着比赛打磨，各国选手对国乒的“群狼围攻”之势愈演愈烈，大家都在寻找不同的方式来撼动国乒的霸主地位，而这也需要中国队在未来提高警惕。
新老交替仍在进行
23日下午，WTT世界乒联公布了2022新乡WTT世界杯决赛男、女单打16位球员名单，国乒男、女队各有5人入围，分别为：樊振东、马龙、梁靖崑、王楚钦、林高远；孙颖莎、陈梦、王曼昱、王艺迪、陈幸同。
通过本次比赛能够看出，国乒的新老交替仍在进行中。澳门冠军赛期间，马龙度过了34岁生日，很快将迎来第20年国家队生涯。驰骋赛场多年的他依旧热爱不减，“年龄是数字也是最宝贵的经历，但绝不是继续向前的阻碍。”生日当天，他在社交媒体如是写到。
图片来源：马龙微博在一场国乒内战中，王楚钦3:2战胜了马龙。纠缠的局势中，年轻人笑到了最后。赛后，马龙的眼中满是欣慰。而在王楚钦看来，“龙队”依旧是世界范围内追分能力最强的选手。
女单半决赛中，陈幸同与伊藤美诚相遇。面对刚刚度过22岁生日的日本名将，陈幸同展现了出色状态。在适应对手发球节奏后，很快掌握比赛主动权，成功与孙颖莎会师决赛。
资料图：成都世乒赛团体赛国乒男团捧杯。 安源 摄从成都世乒赛到WTT澳门冠军赛，国乒在适应各国对手的同时也在积极调整自身状态。正如国乒男队主帅秦志戬此前所言，“我们和对手都在成长。东京奥运会后，很多队伍进入新老交替，更多年轻选手登上世界舞台，展现了一定实力。”
通过比赛历练，更多选手抓住机会展现了自己。而新老传承、良性队内竞争也是国乒一直以来的传统。“铁打的冠军”需要队员们齐心努力去捍卫，未来等待国乒的挑战还有很多，用孙颖莎的话说，“我们下个赛场见”。(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（）  视觉焦点
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