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来源:富翁彩票2024-05-01 17:48

  

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对话|安旭龙:爱读哲学书的“手游世界第一打野”******

  ——天赋觉醒,破境新王。

  7月9日,2022英雄联盟手游全球冠军杯总决赛落幕。那一晚,状态更胜的NV战队问鼎首届全球冠军杯冠军,打野选手安旭龙(比赛ID:Long)荣膺总决赛最有价值选手(FMVP)。

  彼时,他即将迎来自己的22岁生日。

  捧起冠军奖杯时,Long被队友簇拥在了最中央。卸下压力的他,终露笑容。

  两个多月后,NV战队捧起2022英雄联盟手游艾欧尼亚杯。队伍用一座新的奖杯为莫干山之行画上完美句点。而安旭龙再度荣膺FMVP。

  “顺境中,你是我们最坚实的后盾。面临困境,你带我们突出重围,以一敌百,一击制胜。”NV战队为获胜功臣送上了这样的评价。在很多人看来,Long便是他们眼中的“手游世界第一打野”。

  过往比赛中,“Unstoppable(不可阻挡的)”或许是形容Long用到最多的一个词,赛场上的他总能给予对手致命一击。而在生活中,他却是个佛系的人。对于未来,总喜欢说“走一步,看一步”。

  其实一路走来,他对于电竞的热爱,从未改变。骨子里,Long向往王者,执着追求胜利。

图片来源:NOVA电竞俱乐部英雄联盟手游分部官博图片来源:NOVA电竞俱乐部英雄联盟手游分部官博

  端游青训营的苦涩

  从小学就开始玩游戏的Long,最初只把它当成一种娱乐。用他自己的话说,“最早的我,应该算是一个没有天赋的人吧。”

  2019年冬天,彼时快20岁的Long参加了英雄联盟端游官方青训营。在众多选手中,他的年龄和操作水平并非条件最佳。

  “有场选拔赛是给各大俱乐部经理看的。我在那场BO1出现了失误,让大家觉得我不太行。当时玩的蜘蛛女皇,在F6的位置闪现过墙去E对面的轮子妈,结果被她的护盾挡住了。”对于这次在外界看来颇为“离谱”的操作,Long记忆犹新。

图片来源:NOVA电竞俱乐部英雄联盟手游分部图片来源:NOVA电竞俱乐部英雄联盟手游分部

  那次的操作最终未能成功,导致队伍团战失利。但在Long心里,操作前他便有着自己的想法。“当时我和认识的一个教练说了我的想法和比赛里的情况,他很喜欢我,也很理解我。”

  可即使这样,在最终的选人环节,Long依旧遗憾落选。

  进军手游

  在Long看来,选择加入手游,也是抱着试试看的心态。加入NV战队后,没有任何手游基础的他水平却很快上升到了国际服前十名。但全新组建的队伍,对于Long的挑战同样很多。

  他回忆道,“刚加入队伍时,我的脾气不太好,觉得队友哪里做的不好,就会爆发。比如他们不听我的话,或者训练赛不认真时,我就会说:既然你们不好好玩,那我也不好好玩了。”

  去年8月的星火邀请赛上,NV战队错失冠军。在返程大巴车上,Long默默落泪。“那是我第一次体验到被淘汰、作为失败者离场的感觉。”好胜心很强的Long向来不喜欢失败的感觉。在他的理解中,即使自己不是职业选手,也会拼尽全力赢下游戏。

图片来源:NOVA电竞俱乐部英雄联盟手游分部官博图片来源:NOVA电竞俱乐部英雄联盟手游分部官博

  手游冠军杯,夺冠

  经过了一年多磨合,在英雄联盟手游全球冠军杯来到时,Long的最初想法是能打进八强。从入围赛,到八强赛,再到四强赛,队伍的状态有些起伏不定。

  可当决赛真的到来,Long开始冷静地分析局势。那晚的首局比赛,NV战队完成逆风翻盘,先拔头筹。“第一局结束,我就感觉大概率能夺冠”。

  “记得最后一波我们推高地之前,我还和队友说,大家都别急,慢慢推,平静一点。而推掉之后,我说,现在你们可以急了,可以膨胀了。”

  就这样,Long拿到了手游职业生涯中第一个分量十足的冠军。

图片来源:安旭龙微博图片来源:安旭龙微博

  爱读哲学书

  成功当选FMVP后,Long并没有显得十分激动。对于这种平静,他归功于自己阅读的哲学书籍。

  在社交媒体为数不算多的动态中,除电竞外,很多都是Long晒出的读书照片。从解读“孔孟思想”的著作,到讲述古老智慧的《易经的奥秘》,他在其中收获良多。“里面有一些话,告诉你做人要谦虚一些,不要太高看自己。”

  或许,这就是大家认为Long为人谦逊的原因。

图片来源:安旭龙微博图片来源:安旭龙微博

  9月17日晚,英雄联盟手游艾欧尼亚杯决赛资格争夺战结束,NV战队击败FPX战队,进入赛事5强。

  赛后,Long平静地表示:以后要多学习,慢慢进步。即使已经拥有冠军头衔,他依旧认为自己不是最强的。

  此前2022英雄联盟手游赛事星光派对中,Long一人斩获TOP10选手、最受欢迎选手等四个奖项。

  总决赛中,他再度斩获FMVP头衔。“想不到来莫干山能拿到第五个奖。”发表获奖感言时,他这样说道,满是自豪。

  “做职业选手,就是一定要赢。”这是Long一直所信奉的,因为他深知电竞选手为何而生。

图片来源:安旭龙微博图片来源:安旭龙微博

  以下为专访部分摘编:

  中新电竞:夺得全球冠军杯冠军、拿到FMVP,这些是你在职业生涯最初设想到的吗?为什么夺冠后还表示要向其他打野多学习?

  Long: 最初没预料到,当时只设想去进八强。作为打野,想集大成于一身,所有人都会有优点和缺点。以后还是要多学习,慢慢进步。之后打比赛会用正常的心态去进行。

  中新电竞:你曾经回忆,在端游青训营中,你用蜘蛛闪E希维尔的操作失误,影响了俱乐部对你的看法。但从你的角度来看,那次尝试非常特别。现在你还会坚持尝试类似操作吗?

  Long:我一直以来都是这样。“我宁愿犯错,也不想什么都不做”这句话自己很认同,我也的确是这种风格的选手。

图片来源:NOVA电竞俱乐部英雄联盟手游分部图片来源:NOVA电竞俱乐部英雄联盟手游分部

  中新电竞:你说初到NV战队时,会因队友训练不认真发脾气,因失利而流泪,这是出于好胜心吗?现在你和队友的沟通方式是否有所改变?

  Long:现在基本上都是和队友好好沟通,但比赛失利也会觉得失落。(情绪)是一种双刃剑,如果脾气太随和的话,队友有时会不认真打。我属于那种比较随缘的人,走一步看一步。

  中新电竞:如果选择一个英雄联盟的英雄来代表自己,你会选谁?能否给观众推荐一个适合上分的英雄?

  Long:选择“破败王”,它的魅力太强大了。操作上就有特殊魅力,可以玩遍所有英雄。向大家推荐“蔚”,比较简单,属于那种无脑大招。

图片来源:NOVA电竞俱乐部英雄联盟手游分部官博图片来源:NOVA电竞俱乐部英雄联盟手游分部官博

  中新电竞:你的队友Y1ze作为Theshy的粉丝最终决定冠军皮肤选择锐雯,你是否也有比较喜欢的选手?为什么会喜欢他?

  Long:最初是喜欢Mlxg,后来是Tarzan和Canyon。我只喜欢强者,谁拿冠军我就喜欢谁。风格也受到了他们的影响。

  中新电竞:之前的活动中,你跟周杰伦一队打比赛,你觉得他的操作如何?

  Long:和他打比赛的时候不敢指挥,杰伦玩得开心就好。

  中新电竞:一路走来,你觉得自己最大的收获又是什么?

  Long:最大的收获是拿到了最高荣誉,成为了有称号的打野。未来想鞭策自己,往最强进发。

  作者:刘星晨


                                                                                                                                                                                                • 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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                                                                                                                                                                                                  2024-01-13
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                                                                                                                                                                                                  2023-11-07
                                                                                                                                                                                                  富翁彩票摄影基础知识:如何用手机拍好夜景?
                                                                                                                                                                                                  2023-08-27
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                                                                                                                                                                                                  2024-03-19
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                                                                                                                                                                                                  2023-11-27
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                                                                                                                                                                                                  2024-03-10
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                                                                                                                                                                                                  2024-02-02
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                                                                                                                                                                                                  2024-04-13
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                                                                                                                                                                                                  2024-03-16
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                                                                                                                                                                                                  2023-11-06
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                                                                                                                                                                                                  2024-03-26
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                                                                                                                                                                                                  2024-05-09
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                                                                                                                                                                                                  2024-03-10
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