喝AD钙奶长大的90后，会为AD钙牙膏买单吗？******
中新网1月13日电 (中新财经 左雨晴) AD钙奶曾是不少人童年时期的“快乐奶”，不过很少有人会想象，有一天会给自己的孩子用上AD钙牙膏，穿上印有AD钙奶图案的童装。
近日，饮料行业巨头娃哈哈推出了日化、童装等一系列跨界产品，其中不少引入了AD钙奶元素打出“情怀牌”。
娃哈哈卖童装和日化产品 消费者买账吗？
去年年底，娃哈哈童装旗舰店分别在淘宝和抖音上线，并上架了新年系列和春季新品，首批童装服饰范围涵盖外套、卫衣、毛衣、裤装等多个品类，价格在119-559元不等。
中新财经注意到，目前线上渠道的娃哈哈童装，其服装样式除加入了新春生肖“兔”元素外，还印有“AD钙奶”和“W1987”的标识，打出了“潮流怀旧”的情怀牌。
某电商平台的娃哈哈童装旗舰店。 截图自某电商平台。在罗永浩淘宝直播间推销、在抖音多次直播带货……娃哈哈童装在多个线上平台发力，那么近一个月以来，成交数据如何？记者查询发现，目前，其天猫旗舰店中商品月销量最高的不过数十件，有的商品的成交数量甚至为0，抖音爆款的销售量也未过百件。
而在童装之前，娃哈哈还上线了日化产品，包括儿童牙膏、成人牙膏和洗衣凝珠系列。但从销量来看，也不算亮眼。
早早布局 娃哈哈的跨界生意为何不顺？
无论是日化产品还是童装，娃哈哈都并非首次跨界“出征”。
1987年成立的娃哈哈，靠“娃哈哈儿童营养液”打响了品牌的第一枪，在饮料业站稳脚跟后，娃哈哈创始人宗庆后便迫不及待地开始描绘自己的“儿童王国”。
据媒体报道，2002年，宗庆后向多元化进军，他以打造“全国第一童装品牌”为目标，雄心勃勃地计划进入童装市场。彼时，娃哈哈与香港达利集团达成合作，并以线下加盟的方式铺开店面。
然而这次跨界的结果却是宗庆后“铩羽而归”，公开信息显示，2017年，“杭州娃哈哈童装有限公司”更名“杭州恒励饮料有限公司”；2021年，该公司彻底注销。
娃哈哈跨界化妆品同样遭遇了窘境。2018年，宗庆后之女宗馥莉出任娃哈哈集团品牌公关部部长，推出了一系列营销活动。两款营养快线限量眼影盘成为了娃哈哈迈向IP创新的第一步。
2018年，宗庆后亲自为营养快线限量眼影盘助阵。 截图自微博。尽管宗庆后转发了活动微博为眼影助阵，但在短暂的营销过后，当时娃哈哈的美妆路线也浅尝辄止。
遭遇“中年危机” 娃哈哈想要变“年轻”
开发了奶粉品牌，研发过智能机器人，开过商场……此前涉足其他产业的尝试都难说成功，娃哈哈为何仍未放弃跨界生意？
与所有老牌企业一样，娃哈哈在成立30多年后遭遇了“中年危机”。2021年，宗馥莉接替宗庆后掌舵，成为娃哈哈集团公司副董事长兼总经理，“年轻化”成为了娃哈哈寻求新增长点的必经之路。
娃哈哈推出的儿童牙膏。 截图自某电商平台。然而如今的饮料行业，已是风云变幻。在主营业务上，娃哈哈不敌农夫山泉，失去了瓶装水市场份额第一的位置；此外，面对层出不穷的网红品牌与爆款新品，娃哈哈始终未能再拿出像AD钙奶、营养快线那样的“超级大单品”。
与此前的跨界相比，如今娃哈哈在跨界营销上似乎更注重IP打造，例如频繁出现的“AD钙奶”元素。然而“AD钙奶”能否成为娃哈哈的王牌IP,像当年俘获90后欢心一样，俘获90后们的下一代，仍需要时间去验证。(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） 乐发彩票地图 |
