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唱歌、弹琴、“跳火圈” 选战把台政客逼成“才艺明星”******

　　【环球时报综合报道】台湾地区的选战日趋白热化，甚至逼得参选人不得不“能歌善舞”，拼命与民众拉近距离。因为，出席活动上台高歌，不仅能炒热气氛，更是博感情的最佳方法之一。

　　据台湾舆情网站“网络温度计”1日报道，通过数据分析统计，近一年10名最被岛内民众讨论“爱唱歌的政治人物”，结果第一名为前“卫生福利部部长”陈时中。2021年11月，岛内网络曾流传一段视频，画面中陈时中未戴口罩喝酒唱歌，后来又流出第二个视频，显示陈时中在三级警戒期间依旧“脱口罩高歌”，引发巨大争议。而闽南语歌手詹雅雯2020年举办小巨蛋演唱会时，也邀请陈时中同台飙歌；陈时中2022年竞选台北市长的后援会成立时，两人再度同台合唱。

　　排名第二的是民进党“立委”高嘉瑜。2022年10月，她南下嘉义助选连唱3首。排在第三的是前台北市长柯文哲，2022年3月他与前台北市副市长黄珊珊被爆在公共场合摘下口罩开唱，因违反防疫规范而受罚。去年12月底卸任前，柯文哲在台上高歌《囚鸟》，更笑说“不用当市长可以自由了”。今年1月，台北内湖科学园区岁末联欢晚会，柯文哲与高嘉瑜和台北市长蒋万安同场飙歌。

　　前高雄市长韩国瑜排在第四，2018年他参选高雄市长造成一股“韩流”席卷全台，只要是韩国瑜的竞选场合，支持者都会大唱《夜袭》，意外让这首军歌爆红。第五名是台北市议员徐巧芯，她曾在去年11月参加时任国民党台南市长候选人谢龙介募款餐会时，演唱王心凌的《爱你》。

　　台北市长蒋万安名列第六，去年10月他发布竞选主题曲《无限·台北》，希望唤醒不同世代台北人的光荣感。高雄市长陈其迈排名第九，喜欢唱《红豆》，不过经常跑调。歌手出身的“立委”林昶佐列第十，他当选后反而很少以歌手身份表演，大多是竞选时与选民唱歌互动累积人气。

　　针对这份排名，蒋万安1日回应称，“谢谢网友评分”，他平常没有很多机会在现场唱歌，“大家可以多多提供歌单，让我多多练习”。徐巧芯表示不服气仅排第五，认为自己应该得第一，“不过没关系，2024选举过程中，大家还是可以持续看到我表现的机会”。

　　除了唱歌外，岛内政客还经常表演其他才艺。比如在民进党举办的募款餐会上，台北市议员王世坚曾表演拉小提琴，还有“立委”陈莹弹钢琴。2015年12月，新北市第四选区国民党“立委”参选人陈茂嘉，当众表演了绝技“跳火圈”，表明自己坚定的参选决心。能成功表演这些绝活，要归功于陈茂嘉的科班出身——30多年前，他曾入选小学体操队，保留节目还有翻跟头和劈叉。今年1月，有岛内网民在社交平台询问，“想到运动/才艺会联想到什么政治人物？”结果不少人回复说，王世坚的小提琴和马英九的游泳。

　　不过，台湾政客表演才艺，也经常引起争议。如“网络温度计”排名第七的新竹市长高虹安2019年与主持人朱学恒高唱《塔绿班之歌》，因唱出“绿畜”一词引发争议。2022年年底，高嘉瑜点评徐巧芯唱《爱你》的音色音准都不如她，同时还大跳《爱你》的舞步，隔空较劲意味浓厚。徐巧芯随即在脸书喊话，邀请高嘉瑜挑战天后张惠妹的《三天三夜》，有网民评论称“我们要看到血流成河”。

　　台湾东海大学地方自治研究中心执行长潘兆民表示，岛内政治人物没有热度的话，选民对其印象就不深，甚至记不住名字，要在选战中获胜恐有难度。因此，通过各种方法拉抬人气，争取曝光机会，无论是出席活动还是上台唱歌，都是让选民记住自己的方法，而唱歌明显可以带动现场气氛。不过也有分析称，政客这些做法只是为了选举，吸引选民关注，但说到底还是扎实的施政能让民众安心。(张若)

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）