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黑白斯诺克:赌博阴影笼罩下的“贵族运动”******

  中新网北京1月6日电 题:黑白斯诺克:赌博阴影笼罩下的“贵族运动”

  记者 邢蕊

  2023年伊始,在新年的喜悦中,中国斯诺克却遭遇集体式“塌方”。

中国台球协会短时间内发布大量禁赛公告

  1月3日,世界台联发布公告称,因涉嫌操纵比赛结果,暂停中国球员赵心童、张健康参加世界斯诺克巡回赛的比赛。随后,中国台球协会跟进,停止赵心童、张健康所有国内台球比赛资格。加之此前被通报的颜丙涛、鲁宁、李行、赵剑波、白朗宁、常冰玉、梁文博、陈子凡,在短短一个月时间内,10名中国斯诺克选手因涉嫌赌球,被世界台联和中国台球协会禁赛。

  这10名球员中,既有现阶段世界排名第九的赵心童,也有被看作丁俊晖接班人的“00后”小将颜丙涛,更有驰骋赛场多年的中坚力量梁文博。虽然事件还在进一步调查中,最终处罚结果尚未出炉,但这摞针对中国球员的罚单,将对斯诺克在国内的发展造成不可估量的影响。

  还记得20年前,人们对于台球的看法还停留在玩物丧志的阶段。灯光昏暗、烟雾燎烧的台球厅里,留着小分头,身穿紧身裤,脚踏尖头皮鞋的“精神小伙”曾是这项运动的主要受众。随着丁俊晖的横空出世,台球运动在国内逐渐摆脱了“低级趣味”、“不健康”的标签。在这样的背景下,越来越多的孩子走上了职业斯诺克的道路。

  球桌上,21只目标球中黑球分值最高。为了追求胜利,球员们绞尽脑汁将黑球击入袋中。球桌上,在始于白、终于黑的碰撞中,无数纪录应运而生,无数名将脱颖而出。然而球桌下,金钱的诱惑令这项绅士运动也逃不过被操纵的命运。当风波之声不绝于耳,曾风靡一时的斯诺克还能否找回昔日的辉煌?

资料图:颜丙涛手捧冠军奖杯庆祝。(新华社发 本杰明·摩尔 摄 图片来源:新华网)

  被假球“绑架”的贵族运动

  斯诺克与网球、高尔夫、保龄球并称为四大贵族运动。翻开斯诺克的起源发展史,历代英国贵族们重叠交织的身影跃然纸上。然而,就是这样一项以优雅、端庄著称的运动,却始终摆脱不了赌球的阴影。

  自1968年世界职业台球和斯诺克协会(“世界台联”)成立以来,大量斯诺克球员因涉嫌打假球而被调查乃至禁赛。其中最令人咋舌的,当属苏格兰“巫师”约翰-希金斯的赌球事件。

  2010年,英国媒体公布了希金斯及其经纪人帕特莫尼的一段视频,其中显示希金斯参与了一桩见不得人的肮脏交易。为了约30万英镑的现金,希金斯嬉皮笑脸地承诺会“非常自然地输掉四场比赛”。

  视频曝光后随即在台坛引发了“大地震”。然而耐人寻味的是,经过调查,希金斯并没有被认定为参与赌球,逃过重罚的他最终只被禁赛6个月。

资料图:希金斯在比赛中。

  无独有偶,2013年世界台联又宣布,天才球手斯蒂芬-李因至少参与了7场假球比赛,被处以4万英镑罚款、禁赛12年的处罚。除了这两位知名球员外,昆汀-哈恩、里奥-费尔南德斯、杰米-琼斯等人,身上都背负着赌球污点。

  甚至被誉为“现代斯诺克之父”的乔-戴维斯,坊间也有他与博彩公司“合作”的传言。

  当然,对于乔-戴维斯时代的造假现在已很难考证。但这从侧面说明,在斯诺克的世界里,赌球似乎稀松平常。

  “火箭”奥沙利文就曾说过:“斯诺克运动中有多人参与打假球,而斯蒂芬-李只是不幸被抓的一位而已。”

肖恩-墨菲社交媒体截图。

  前世锦赛冠军肖恩-墨菲也在日前的采访中透露,多年前从世界台联董事会辞职的原因之一,就是因为了解了太多媒体和公众不知道的信息:“我对某些受到纪律调查的球员的情况了解得太多了。对我来说,世界非黑即白。但这些年,世界变得灰暗,我们已经从老式的黑白世界观变成了一种相当不透明的世界观。”

  一方面,墨菲对于赌球深通恶绝,他认为一旦球员涉嫌操纵比赛的行为被证实,那涉赌球员应该受到终身禁赛的处罚。但另一方面,对于自己掌握的“内幕”,墨菲并没有选择公之于众。

现阶段世界排名。图片来源:世台联网站截图

  地主家也没有余粮了

  如果一定要为斯诺克界的“赌球传统”作出解释,那经济因素无疑是使大量球员误入歧途的潘多拉魔盒。

  上世纪90年代,斯诺克也曾有过“不差钱”的辉煌。不过,自从2002/2003赛季欧盟不允许烟草商赞助体育赛事后,斯诺克就开始走下坡路。最直接的表现还是钱,斯诺克运动的奖金并没有随经济发展而水涨船高。

  作为斯诺克界影响力最大、知名度最高的赛事,上赛季世锦赛冠军的奖金仅为50万英镑。这和网球、高尔夫等赛事中动辄数百万的奖金形成鲜明对比。如果是初出茅庐的小将,或是巡回赛中排名较低的球员,参赛获得的收入根本无法支撑他们日常生活中训练和外出比赛的费用。

  斯诺克并不是回报率很高的职业,这一观点已经成为业内的共识。奥沙利文曾经多次坦言,打斯诺克不赚钱,并且不希望自己的孩子追随自己的脚步:“困在室内一杆杆击球,以此谋生是浪费生命。”

  当投入和收获不成正比,一些球员为了收益,走向万劫不复的深渊。

资料图:梁文博在2017世界斯诺克上海大师赛比赛中

  生存还是毁灭?

  作为与网球、高尔夫齐名的运动,曾经风靡一时的斯诺克,在形形色色的项目纷纷逐鹿世界体育天下的背景下,难掩没落的窘境。前世界台联主席巴里-赫恩曾表示:“市场变了,娱乐方式也变了,可斯诺克没变,还是那样‘端庄正派’。”斯诺克所代表的文化,正在离年轻人越来越远。

  为了改变颓势,世界台联也做出过多种努力。比如试图加入奥运大家庭,以及开拓中国市场。

  最近几年,中国斯诺克新星频出,也曾有大量斯诺克赛事在国内举办,这项运动在中国的发展步入快车道。然而,此次多名中国选手深陷赌球风波,似乎又浇灭了可以燎原的“星星之火”。

  沉疴还需猛药医。世界台联主席弗格森在接受采访时表示:“我们不会惧怕禁赛人数给斯诺克带来不好的影响。无论是谁,只要参与其中,我们都会严查到底,他都必然会受到应有的惩罚。”

  不过,禁赛只是手段不是目的。要想拯救斯诺克,世界台联或许需要拿出更大的诚意,比如完善排名机制,想方设法提高球员待遇。在生活的压力面前,仅靠热爱的坚持很难持久。只有让运动员看到更光明的未来,才能留住真正热爱斯诺克的人。(完)


                                                                                • 999彩票

                                                                                  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(

                                                                                  相关阅读

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