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来源:彩之家app2024-01-22 17:48

  

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中央广播电视总台《2023年春节联欢晚会》:再呈温暖文化大餐******

  中新网北京1月22日电 1月21日20点,中央广播电视总台《2023年春节联欢晚会》在“欢乐吉祥、喜气洋洋”的浓厚氛围里如约而至,用一道独具匠心、暖意融融的文化大餐向全球华人送上吉兔呈祥的美好祝愿。

  整台晚会以“欣欣向荣的新时代中国,日新月异的更美好生活”为主题,凸显开心信心、奋进拼搏的时代新气息。推出的歌舞、相声、小品、戏曲、武术、杂技、少儿等各类节目在智能伴随、VR三维绘制、8K超高清、三维菁彩声、竖屏多画面等总台新技术手段的演绎下,亮点迭出、精彩纷呈,新媒体点播数和海外传播量均创历史新高。

中央广播电视总台《2023年春节联欢晚会》 央视供图中央广播电视总台《2023年春节联欢晚会》 央视供图

  据初步统计,截至1月21日24时,《2023年春节联欢晚会》电视端直播平均收视率达20.23%。新媒体直播用户规模达6.55亿人,相对去年直播增加47.7%,竖屏看春晚累计观看规模达1.79亿人,相对去年增幅超50%。央视频客户端2023年春晚互动人次达1.08亿次。

  海外传播方面,CGTN(中国国际电视台)英西法阿俄全平台共计发布春晚相关报道超过500条,获全球阅读量超过2.22亿,独立用户访问量超过1.53亿,视频观看量3601万。央视网海外社交平台直播播放量超4118万。总台通过68种语言面向全球受众转播或报道春晚,来自美国、加拿大、法国、意大利、俄罗斯、日本、巴西、澳大利亚、印度、阿联酋、新加坡、南非等170多个国家和地区的1000多家媒体对春晚进行同步直播和报道。日本视频平台Niconico连续第八次转播总台春晚节目,总观看人数达12.4万人,节目好评率达93%,观看人数和节目好评率均超过去年。美国有线电视新闻网CNN持续推介总台春晚,覆盖超过3.95亿全球用户。总台还通过全球各地的融媒体传播矩阵实现“全球千屏”传播新突破,春晚宣传片陆续登陆全球超过1600块户外大屏和院线银幕,并点亮世界多个知名地标,将来自春晚的祝福送至全球千家万户。

  今年春晚,从歌曲、舞蹈、创意节目、民俗表演、杂技、武术等多种节目形态,到春晚吉祥物、主标识、舞美设计、演员服装等都有文化元素的巧思妙用,在虚拟与现实交织、科技与文化融合之中打造了一场视听文化盛宴,充分体现出中华优秀传统文化创造性转化、创新性发展的成果。

  舞蹈《锦绣》利用VR三维影像绘制技术,让垂眸而出、步履蹁跹的舞者仿佛重回“五星出东方利中国”锦护膊的历史场景,千年如新,如梦如幻。舞蹈《碇步桥》以我国现存保留最完好、最古老、最长的古代碇步桥为创作元素,融合扎染色彩,以AR视角再现烟雨江南风韵,舞姿曼妙,舞步绰约,置身其中,人们如同在灵动的江南水乡袅袅而行。

  歌曲《百鸟归巢》取自南音四大名谱之一,谭维维与“南音”艺术家将南音的唱腔、乐器与现代流行音乐碰撞交汇,呈现出百花齐放、百鸟归巢的吉祥盛景。中国色流传千年,凝固着中国人的审美和诗情,创意节目《满庭芳·国色》从自然万物、天地四时中追寻中国传统文化中的赤橙青蓝紫,银珠、凝脂、缃叶、群青、玄天等中国色,搭配水袖、折扇、油伞、翎子与剑,以舞为语,以曲为韵,感受中国色彩丰蕴的文化内涵所带来的强烈视觉冲击力。

  南北戏种同台献艺、三代表演者一同亮相。《华彩梨园》中,中国现存最古老剧种之一的福建莆仙戏首次登上春晚舞台,《踏伞行》婉转细腻,手眼身法步无不展现古老戏种的独特生命力。杂技节目《龙跃神州》展现了传统非遗中幡技艺的惊险惊艳与气势磅礴。少儿民俗表演《我和爷爷踩高跷》更是将胶州剪纸、胶东花饽饽、海阳秧歌、山东小调等大量的非遗元素融入其中,讲述了中国民间艺术的传承。

中央广播电视总台《2023年春节联欢晚会》 央视供图中央广播电视总台《2023年春节联欢晚会》 央视供图

  创意节目《当“神兽”遇见神兽》以《山海经》《抱朴子》《史记》等中国古典典籍中的吉祥神兽为原型,结合VR技术、国潮绘画,设计出麒麟、凤凰、白泽、貔貅等中国神兽形象,让孩子们从“神兽”身上汲取勇敢奋进、自强自信的精神力量。

  武术《演武》用现代科技与传统武术相融合的方式“唤醒”了精彩绝伦、热血沸腾的百年古画《武僧演武图》。赵文卓携手武林小将们,“形意拳、六合拳、冲拳、醉拳、刀剑枪棍”轮番上演,刚柔并济,动静皆宜,穿越百年历史,演绎中华武术的奇绝。

  做时代的眼睛,讲生活的情感。《2023年春节联欢晚会》邀请全国各地、各行各业的百姓歌手亲临春晚舞台,用暖心旋律唱响平凡中的感动,一首首新歌令观众耳目一新,聚焦平凡而火热的生活,引发质朴本真的共情共鸣。

  春晚首支定制歌曲《你好,陌生人》盘点了2022年以来平凡人的暖心故事。晚会现场,毛不易与现实中的当事人隔空同唱,传递着“心连着心”的温暖,感恩浩瀚人海中善良的陌生人。孙楠、李克勤两位老友合作带来的《给所有朋友们的歌》唱出了平凡岁月中的真挚友谊。小柯、沙溢、秦海璐、李光洁、胡夏、孟慧圆共同演唱歌曲《马上就会好的》表达了“勇敢一点坦然出发”的暖心鼓励。

  姜育恒、苏有朋、王铮亮、汪苏泷以一曲《跟往事干了好几杯》将过往所有的烦恼都酿进年夜饭的酒中,一饮而尽,唱出了笑看岁月的从容、过尽千帆的洒脱。黄绮珊与希林娜依·高合唱《是妈妈是女儿》,用跨越时空、打开心扉、深情对唱的形式,将天下母女爱的寄语化作心灵的倾诉。

  黄渤化身快递小哥,一曲《小哥》用质朴的歌词和朗朗上口的旋律,致敬穿行在大街小巷,奔走于千家万户的“小哥”们,是他们的早出晚归、风雨无阻,便捷了我们的幸福生活。《早安,阳光》集结了来自全国各地、职业分布各行各业的演唱者,舞台上一抹抹“天使白”“橄榄绿”“守护蓝”“志愿红”……用发自肺腑、振奋人心的和声,谱写出新征程的生活交响。

  李光复、孙桂田、周深以一曲《花开忘忧》描绘出了一幅“青梅白首,岁月静好,花开忘忧”的温润人心的画卷。黄霄雲、宋轶、宋祖儿、单依纯联袂带来清新隽永的《绿水青山》,歌曲以黄梅调为创作灵感,娓娓道来一段寄情山水的故事,徐徐铺展一幅人与自然和谐共生的画卷。

  廖昌永、吴碧霞、王凯、郁可唯以一曲《远征》,鼓起奋进充满光荣和梦想新征程的磅礴之力。56个民族的歌手用最质朴真挚的情感,赞美幅员辽阔、和谐丰饶的美丽《家园》。

  今年春晚歌舞类节目中,火力全开的邓超与王二妮惊喜组合,以一曲《好运全都来》感染观众,跃动新春。董宝石、凤凰传奇、赵今麦演唱的《新春蹦蹦》在敲响癸卯兔年的钟声后,带着大家蹦蹦跳跳,抛开生活的烦恼。

  语言类节目聚焦社会热点和百姓生活,笑料十足。沈腾、马丽、艾伦、常远、宋阳等人演绎的小品《坑》,辛辣讽刺了个别“躺平式”干部的不作为。于震、孙茜、张佳宁、白宇帆、马旭东带来的小品《初见照相馆》,通过中年夫妇与新婚夫妻的巧遇,诠释万变岁月中不变的爱意。

中央广播电视总台《2023年春节联欢晚会》 央视供图中央广播电视总台《2023年春节联欢晚会》 央视供图

  小品《马上到》聚焦人与人之间的宽容理解,王宝强、杨紫、王宁讲述一个因职业身份临时互换而欢乐十足的暖心故事。脱口秀演员赵晓卉、邱瑞、徐志胜、何广智坦诚回忆自己的过年趣事,贴近生活的幽默表达引发现场笑声不断。岳云鹏和孙越一个《我的变、变、变》,让观众捧腹不止。金靖、铁男、闫佩伦的小品《对视50秒》,引发用真心真意对待身边爱人的共鸣。孙涛、秦岚、黄才伦、黄杨的小品《上热搜了》,讲述了一段因视频引发的两个家庭从误会到理解的故事。

  作为全球华人共同的文化年夜饭,除夕之夜一起守岁看春晚、同唱一首歌已经成为连接全球华人的情感纽带。今年是“一带一路”倡议提出的第十年。春晚舞台上,“一带一路”沿线国家的艺术家们与中国音乐家一起相聚云端,共同带来《一带繁花一路歌》。以花为名,飞花为令,唱响各国经典歌曲,以开放姿态展现文明交流互鉴带给各国人民的喜悦与欢欣。

  今年,总台首次实现“全球千屏”看春晚。2023年春晚宣传片登陆了全球超过1600块户外大屏和院线银幕,总台兔年春晚灯光秀点亮了美国世贸中心、帝国大厦,罗马斗兽场,迪拜世界第一高楼哈利法塔,悉尼世界广场,东非最高建筑埃塞俄比亚商业银行新总部大楼,巴西累西腓零点广场,以及中国香港维多利亚港、澳门旅游塔等多个全球地标性建筑。萌萌可爱“兔圆圆”,吉祥喜庆中国红,来自总台春晚的新春祝福吸引了世界目光。

  今年总台还推出“百城千屏+云听”双平台同步直播春晚。在北京首钢园、上海国际传媒港、成都春熙路大屏、深圳星河COCO Park广场、贵阳花溪十字街户外大屏等全国70多个城市的500余块“百城千屏”8K超高清公共大屏同步直播春晚,配合云听客户端的三维菁彩声,带来纤毫毕现的沉浸式视听效果。城市夜空下,为依然奋战在工作岗位、无法回家过年的城市建设者、服务者们,提供了一隅共庆新春、共享团圆的温暖空间。(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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