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照片是摄影师田中方堂的知名摄影作品《拜堂》，记录了一对结婚45年的台湾老夫妻赤诚相见、深情对望的动人瞬间。 照片中的主角是结婚45年的夫妻——丈夫黄宜章与妻子陈惠美。两位老人全裸入鏡、真挚相望，卸下华丽的衣饰与外界的眼光，直面岁月留在彼此身上的痕迹，展现出爱情最本真、纯粹的模样。 透過鏡頭讓眼前這對年歲已過「從心所欲」的7旬老夫妻，在沒有任何衣裳的躲藏、彩妝的修飾下，展現對彼此感情最純粹的互動。

普利策奖作品：《饥饿的小女孩》（The vulture and the little girl）1994，摄影师：凯文·卡特，这是一张南非摄影师凯文·卡特于1993年苏丹大饥荒期间拍摄的新闻摄影作品。画面中一名瘦弱的女童跪倒在地，不远处一只秃鹫正在等候。该作品获得普利策奖不久之后，凯文·卡特因不堪舆论压力自杀身亡。

一个好玩的插件，「照样拍」2.0正式上线！如果一个软件不在把重心放在“有用”，而是“有趣”，会发生什么？ 「照样拍」开发的初心就是提供情绪价值。想要拍出网上同款大片，只需要点击几下就行，无需手写提示词。 就像雇了10个御用摄影师，把你喜欢的图片分析出同款参数，按一下快门就出片。 它能把你的整个网页变成灵感库：小红书、Pinterest、电商图、摄影作品，都能变成风格参考。 我希望它能帮助大家发现不一样的自己，找到更多属于自己的风格，用极低的成本试错，获得属于自己的高质量写真。 如果你是AI生图玩家，「照样拍」能帮你快速对你的参考图片做同款风格视觉，像素级复刻的提示词随手就来。 如果你是摄影师，它可以把客片参考图快速拆成可复用的拍摄风格、灯光、构图方案。帮你掌握画面关键提示词，快速用AI套用。 如果你是电商卖家，它能帮你把好看的模特图、妆造图、棚拍图，快速做成同类风格参考。 Discover a style. Make it your own. 在1.0版本的阶段，我发了一条帖子，有30多位朋友选择成为「照样拍」的付费用户。 在2.0版本，插件价格为29.9¥，一杯美式的价格即可买断使用，并且享受后续更新版本。 购买链接：

将 Artemis II 任务的所有摄影作品按时间线、空间位置和媒体类型（视频、音频、飞行计划）整合到一个可视化的网页中，并提供实时飞行轨迹和照片元数据。

对于我会在日本继续生活多长时间，给个统一回复： 我目前的经营管理在留资格是2026年6月4日到期，考虑到资产还没起来，所以我保守起见会等到在留资格到期之前的几天甚至当天直接单纯出国的方式离开日本，这样可以彻底摆脱为了避税故意放弃在留资格离开日本的嫌疑。 其他方面的准备： 1:我没有意向给公司增资到3000万日元，因为需要卖资产才可以，卖资产要有所得税，成本会直接额外多出来1000万的杂所得，这样不值 2:更没有意向雇佣永驻，永驻或者日本人配偶或者日本人，我做的事不需要额外雇人 3:已经开始清算公司 其他方面公司都是正常运行，换句话说，3年内没有可能满足新的经营管理在留资格的要求，即使我的公司正常运营，我的业务也在正常发展，从客观层面这次续签是不可能的，日本的摄影作品是我的艺术创作，日本的业务因为经营管理签证新规已经全废，经济利益中心在失去在留之后就不再是日本（双重税务居民避嫌） 也就是说还剩不到两个月，我会趁这段时间多到处玩玩看看，为下一步用旅游签继续回来玩做一些准备

世界著名的摄影肖像作品《阿富汗女孩》，由美国纪实摄影师史蒂夫·麦凯瑞于1984年12月在巴基斯坦的纳西尔巴格难民营拍摄。当时正值苏阿战争期间，画面中的女孩跟随家人逃离战火沦为难民。照片作为封面刊登在《国家地理》杂志1985年6月刊上。女孩那双清澈而充满恐惧、愤怒与坚毅的绿色眼睛瞬间震撼了世界，成为全球难民危机和人类苦难的标志性象征，常被称为“第三世界的蒙娜丽莎”。

好莱坞著名影星本·阿弗莱克（Ben Affleck）讲起 AI 来，居然头头是道，各种专业名词随手拈来。 在 GQ 这段访谈里，他从卷积神经网络、Transformer、张量，一路聊到反向传播、注意力层、感知机、推理，以及随机性计算和确定性计算的区别。中间还穿插着 Python、GPU、边缘检测、特征提取、训练数据标注。主持人听到一半忍不住打趣：谢谢你这样跟我讲，仿佛我真的听得懂。 他是怎么走到这一步的？ 按他自己的讲述，他从小就喜欢电脑。后来电影制作从胶片转向数字，他开始更深入地接触技术。在创办 Artists Equity 之前，他还经营过一家小型视觉特效公司，经常接触 GPU 和机器学习。 他学 AI，是从电影里的画面怎么处理开始的。一帧图像可以表示成张量，里面包含帧编号、每个像素的 RGB 数值等信息。通过卷积神经网络识别边缘、提取特征，就能判断窗台在哪里，帮助绿幕抠像、替换背景。他也会自己写 Python 脚本，不过按他自己的评价，编程水平挺烂的。 后来，特效团队告诉他，Google 和 OpenAI 正在用 Transformer 做一些很有意思的视频技术。他就直接联系这些公司，问能不能去看看。 第一次看到生成视频的效果，他受到的冲击很大，马上给马特·达蒙打电话，觉得他们的职业可能要完了。一度甚至想着，趁现在赶紧把还能拍的电影拍完。 但他没有停留在这个震撼里。接下来，他又和工程团队坐下来，研究训练数据、标注方式，以及这些系统到底能控制到什么程度。 他发现，生成出来的画面虽然逼真，但控制性和一致性仍然存在问题。你要求移动摄像机，模型有时会直接在画面里生成一台摄像机。对普通观众来说，一段惊艳的视频可能已经足够；但对电影制作来说，镜头、场景和连续性都得能够按照创作者的意图精确调整。 研究数据的过程中，他觉得技术团队忽略了一件事：电影拍摄本身就能产生大量有组织的原始数据。与网上抓取的压缩视频相比，专业拍摄流程里还有很多可以主动采集、组织和利用的信息。 于是，他拿出资金，另外成立了一家公司，花了好几个月构建自己的数据集。按他的描述，团队使用大量摄像机、激光雷达和定位设备，结合 Unreal 引擎与虚拟摄影棚，采集用于 AI 图像生成的数据。他随后招募了工程师、推理专家、数据架构师和视觉特效人员，把这件事继续做下去。 他特别在意训练数据的来源。拿同行的作品训练模型，再告诉对方模型的部分能力来自他们的创作，他觉得不舒服。他希望通过自己制作数据，减少对这类素材的依赖，也让电影人对使用这些工具更安心。 这家公司就是 InnerPositive，现在已经被 Netflix 收购。能看出来的是，他已经真正参与到数据、技术团队和产品用途的讨论里，而不只是为公司挂个名字。 他对当今最热门的话题 AI 安全也有自己的看法。他不认同 AI 必然变成“天网”、接管世界的说法，但很警惕把不可预测的系统放进涉及人生死的决策中，比如武器目标选择、自动安保。 他的理解是，我们过去习惯了像计算器一样工作的电脑，期待它每次都给出确定的结果。生成式 AI 的工作方式不同，输出具有随机性，不能因为它经常表现得很好，就把关键控制权交给它。 至于创作者对 AI 的恐惧，他觉得完全可以理解。一个人被告知自己的饭碗即将被取代，当然会担心。科技公司一边宣称要消灭大量工作，一边又期待大家热情拥抱自己的产品，这本身就很难说得通。 他还提出了一个判断未来预测的方法：先看看这个人过去的预测，究竟兑现了多少。宣布人类即将完蛋，很容易获得关注；真正把工具做得可控、让使用者放心，需要更具体的工作。 他还把 AI 安全落到了公司的责任上：如果你的产品伤害了别人，公司就得承担法律责任。在他看来，这是约束这场技术竞赛的重要力量。企业有动力不断提升能力、抢市场、赚更多钱，也必须为产品造成的后果负责。

墙内外的赚钱信息差！！！！ 第四期！！！！！冲！！！！ 1、我表姐失业了，每天就去 Budget Bytes 看低成本食谱。然后用国内的食材重新搞一遍、重新算账，拍成「打工人一周带饭」。视频里展示成品、配套、采购清单和备菜表，开通橱窗挂调料、配料、厨具，视频放钩子引导。七天就起号爆单了，现在全职做做菜博主！！！！ 2、去 IKEA Hackers 看宜家家具改造。先挑一个你能做的，自己拍完整过程，把国内能买到的板材、把手、配件列出来。内容做好了，后面可以接配件清单、方案定制，动手能力强的还能做本地改造。 3、我表弟爱旅行，每天刷 Pack Hacker 不同场景的行李清单。然后他里面把里面的内容做成国内版本，比如「出差三天只背一个包」。每件东西为什么带、能用什么替代，自己实测，最后接旅行用品带货、橱窗带货！！！三个月卖了2万单！！！ 4、去 Ravelry 看编织图样和作品，找款式方向，再做自己的设计或者直接搬到国内。配好国内线材、针号、用量，做成中文教程和材料包。小红书上直接卖给宝妈，根本不用找客户，她们会上门给你送钱！ 5、去 Gumroad 看别人怎么卖模板、教程。把上面的教程搬到国内，然后用自己的会的技能做一份小产品，把预览和使用示例一起放出来。赚差价，一份成本，无限利润。 6、去 Notion 模板市场 看工作流程，选一个国内存在场景，搬到国内。婚庆客户跟进、摄影约拍排期、自媒体商单管理，都能做得很细。模板之外，再加安装配置和使用教学。直接199一份。无本万利。 7、去 Canva 看菜单排版，然后直接让AI做一份相似的，给身边餐饮店做一份样品。餐饮店的老板出手最大方，而且他们是最不了解技术的人，是利润最高的客户！！！！ 8、我大一表妹爱做手帐，每天去 Etsy 看数字手账的细分方向。根据上面的手帐稍微做点修改，材料成本20元，小红书一份能卖399，已经准备在学校旁开工作室了！！！ 能翻出来的已经超过99%的人了！！都是赚钱的信息差！ 别总是转发、收藏，想着以后再看，现在就选一个你感兴趣的先做起来啊啊啊啊！！！！！🥹🥹🥹