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【寻味中华】重庆火锅：涮得了山珍海味 烫得了边角碎料******
中新社重庆1月24日电 题：重庆火锅：涮得了山珍海味 烫得了边角碎料
中新社记者 刘相琳
夜幕降临，重庆大街小巷中弥散着麻与辣的快感。一炉炉火锅渐次沸腾，翻滚的牛油，迸发出麻辣鲜香，令人欲罢不能。
火锅是重庆人聚会首选，几人围坐一口锅，毛肚的劲道，鸭肠的爽嫩，酥肉的香脆……觥筹交错间口腹之欲得到极大满足。“每天吃火锅遭不住(重庆话，意为受不了)，一周不吃也遭不住。”重庆人吴思这样评价。
重庆火锅协会会长陈国华说，重庆火锅有水派和陆派起源之说。普遍认为，清末民初，重庆是长江上游航运重镇，为了填饱肚子，船夫们常在江边随地搭起锅灶，用沿江两岸屠宰场丢弃的廉价动物内脏和牛油渣，拌上葱姜花椒等佐料一起下锅烫煮，这就是重庆火锅的雏形。
火锅匠人们总结出重庆火锅好吃的标准是“三水一堆”：吃了额头冒汗水；辣得流眼泪水；麻得流鼻涕水；桌上擦“三水”的纸用了“一堆”。
辣，不是重庆火锅的唯一标签。好吃的关键在香辛料之间复杂的配比。如今，重庆中心城区有超过3万家火锅店，外地人吃来大同小异，当地人却因底料的细微差别，分出“远近亲疏”。
重庆红汤火锅以味复合醇厚、重油重香著称。先将牛油放入旺火锅中熬化至170摄氏度左右，再倒入豆瓣、大蒜、大葱、生姜、香菜等，待熬成红油后再炒香，这是传统火锅底料的灵魂。
国家级中式烹调技能大师工作室创建人、知名火锅专家王文军说，正宗的重庆火锅底料，讲究麻、辣、鲜、香。牛油品质、原材料的选择配比、炒制的时长和温度，任何一个细节都可能成为影响味道的关键因素。
王文军说，辣椒让牛油增色去腥，豆瓣酱提鲜，大蒜增香，花椒增麻，佐料在热油中彼此融合。而醪糟则是不少火锅底料的秘密，酵母菌为锅底注入了生物驱动。匀速搅拌之下烟气升腾，两三个小时“寸步不离”的调制，冷却后再静待发酵7天，待各种原材料味道充分释放融合，才能成就饭桌上的麻辣鲜香。
把火锅分成九宫格，是重庆人的发明。中间格火大，要烫涮吃，东南西北四格，火温合适，不易煳锅，适合煮菜，四个边格，火力最小，适合焖煮食材。
煮菜顺序也有讲究，鲜鸭血和厚豆干要在没开火前进锅。底料烧开后，真正的老饕会先丢一把小葱和豆芽，滚上几十秒，将火锅的底味彻底唤醒。在东南西北四个横格中煮上老肉片和水滑肉等耐煮荤菜，中间格冒油泡时，才是烫菜的最好时机。
烫的核心不仅是熟，还要裹上油，让菜品吸味。鸭肠烫卷，毛肚烫泡，黄喉烫弯，腰片烫变色，多一分就老，少一分则不熟，烫涮之间菜盘已见底。
重庆火锅既涮得了山珍海味，也烫得了边角杂碎。鸭血、黄喉这些在其他菜系中被视为“鸡肋”的食材，却是重庆火锅最受欢迎的选择。而对脑花、牙梗等偏门食材的喜爱，更是将普通食客和老饕区分开来。
重庆火锅也正悄然发生变化。电子采购平台、机器炒底料、一次性锅底汤料的推广应用，用餐环境、调味技能等方面的改进，让纯正味道不会丢失，接受人群更广泛。
据重庆火锅协会统计，目前，小天鹅、德庄、刘一手等多家本土火锅企业，已累计在海外开店超600家，分布在20多个国家和地区的200多个城市。
夜色下重庆又开始沸腾，辣椒花椒“翻江倒海”，鸭肠毛肚“七上八下”的画面，依然不分季节地每天在这座城市里反复上演。(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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