选择春节后离婚的人们******
“不留遗憾，我们吃完年夜饭再离婚”
选择春节后离婚的人们
年后扎堆离婚？多地民政局离婚办理处大排“长龙”？近期，多个网络流传视频内容显示，部分地区的民政局离婚登记处在春节后“爆火”，甚至有传言称一些地区离婚队伍排到了民政局门口。
目前，上述部分视频已得到官方辟谣。记者也向多地民政局婚姻登记处了解到，因过年期间不办理业务，一些地区年后离婚办理人数的确有所上升，但并未大排“长龙”，还有一些地区则回复称，并未出现上升现象，甚至结婚人数比离婚人数更多……
离婚率在近20年内逐步攀升早已不是新鲜事，记者梳理发现，从2003年到2019年，我国全国粗离婚率(年度离婚数与总人口之比，通常以千分率表示)陡然上升，离婚登记对数在此期间翻了近4倍。尽管，选择年后离婚并非真的形成潮流，但在年后办理离婚的队伍里，一些人坦言，之所以专门预约年后离婚，就是为了和孩子、双边父母吃一顿年夜饭，不留下最后的遗憾。
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节后出现离婚潮了吗？
多地民政局回应：
离婚人数并未陡增
1月28日，网上流传安徽阜阳一男子发布视频，显示阜阳颖上县民政局内仅有两对新人结婚，而离婚队伍却排到了民政局门外。一时间，年后扎堆离婚的话题在网络引发热议。
但很快，颍上县民政局就在1月30日对外发布了辟谣声明，称短视频内容为谣言。声明中解释，该视频所拍摄内容均位于一楼结婚登记窗口，排队人员均为办理结婚登记的群众，而离婚登记窗口在二楼，该信息视频系偷梁换柱、混淆视听。
无独有偶，另一位网友也在近期发布了江西上饶鄱阳县民政局离婚室门口排长队的视频。据此，江西上饶市民政局一位工作人员告诉记者，视频中的具体情况正在核实中，但从市民政局婚姻登记数据来看，离婚业务量与年前相比没有太大的差别。
年后离婚高峰期是否真实？记者向多地民政局婚姻登记处了解了相关情况。总体来看，多个民政局工作人员都表示：“年后办理结婚和离婚的人数的确有所增加，但总体仍处在平稳期。”
1月31日，济南市某区民政局婚姻登记处一位工作人员告诉记者：“以当天上午的工作时间来看，申请办理离婚业务的人数为5对，办理结婚业务的人数为3对。处于正常状态，并没有所谓结婚、离婚高峰期。”
然而，扬州市民吴女士告诉记者：“我在年后第3天办理了离婚手续，的确有排队，但没有大排‘长龙’。”吴女士表示，自己并非特意选择在年后离婚，只是年前的预约日期、人数已满，恰好预约到了年后第三天。
吴女士告诉记者，她当天上午10点左右她来到当地民政局办理离婚手续，排队时间也并未超过1小时。“有排队可能是因为过年期间不办理业务，所以都放到年后来办理，人数自然有所增加。”
杭州市某区民政局婚姻登记处的接线员也给出了同样的回答。“虽然还没有近期详细统计数据，但年后无论办理离婚还是结婚的数量，一般都会有所上升。”该接线员解释，这是因为过年期间民政局不办理业务，因此导致结婚和离婚申请积压。这是正常现象，并没有明显陡增，依旧处于平稳期。
此外，记者还致电北京市海淀区、天津市和平区等多个婚姻登记处，上述地区工作人员均表示，节后办理离婚的人没有明显增多。其中，河南郑州市民政局则提出，年后民政局办理离婚的申请没有剧增，反而来办结婚的人数增加了不少。
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婚姻服务业从业者：
回谁家过年、家务如何分担等
成年后离婚推手
尽管吴女士在年后办理离婚属于巧合。但也有人为了吃上最后一顿团圆饭，才故意选择了年后办理离婚手续。
“我们本来商量好了在2022年的12月末离婚，但是想带着孩子在两边吃上最后一顿团年饭，所以我们还是把离婚的日子敲定在了年后。”
现年39岁的梁女士，1月31日下午在无锡当地办理了离婚手续。她告诉记者，自己当天上午就办理完结，也没有大排长队。但讲起自己的离婚经过，梁女士还是有些哽咽。
结婚近10年的梁女士和前夫育有一个女儿：“虽然孩子只有6岁，但她已经知道离婚的意义，表现得很难过。”尽管孩子最终由梁女士抚养，但女儿对爸爸的不舍梁女士也看在眼里。为了弥补孩子的这份缺失以及向双边父母当面解释，梁女士最终与前夫商定，将离婚日子选在年后。
过年期间，梁女士和前夫带着女儿在婆家和娘家分别吃了团年饭，并向双边的父母表达了感谢。在梁女士看来：“我们夫妻走向离婚并没有深仇大恨，只是观念不和。”而这最后的团年饭，也是梁女士不愿为自己和家人在留下遗憾。
“实际上，过年期间就咨询离婚、年后办理离婚的人的确会有所增加。”一家婚姻挽救和服务中心的负责人黄先生在接受记者采访时表示，从其公司成立的近3年里，他能明显感觉到，每年岁末年初，都是公司业务量比较大的时候。
据黄先生介绍，他所经营的婚姻挽救和服务中心，其中一些业务就是帮助夫妻重塑婚姻，解决婚姻中遇到的各类问题。“从我们遇到的案例来看，过年期间出问题，尤其是涉及到在谁家过年、过年时和长辈相处遇阻，分担春节期间的家务等等，都能成为婚姻走向破裂的推手。”
在黄先生的记忆里，曾经就有一位男士提出，因年后想带妻子回村里的婆家过年，过年期间妻子又承担大量家务，最后妻子才有了离婚想法。据黄先生介绍，该男子因自己老家的习俗，已多次带妻子回婆家过大年三十，直到大年初二才能回娘家。而这也造成妻子多年的不满。此外，过年期间家里的家宴也都由妻子和婆婆负责，长期下来，妻子有了怨言。
在黄先生的劝和下，该男子的婚姻最终没有破裂。但也有一些夫妻因春节的各项繁杂事物，最终也没能走到一起，即便经过了离婚冷静期，最后还是选择了在过年后离婚。
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社会学专家：
避免冲动离婚
需将相关社会服务制度化
离婚率的攀升早已不是新鲜话题。自2003年开始，我国离婚率便开始走入上升通道。记者梳理国家统计局发布的近10年来粗离婚率数据发现，从2003年到2019年，全国离婚率有了明显攀升，但自2020年后，离婚率却有明显下降。
历年统计结果显示，2003年全国离婚登记达到133万对，粗离婚率为1.05‰，此后一直呈上升趋势；到2016年离婚登记升至415.82万对，全国粗离婚率首次到了3.00‰以上；直到2019年，离婚登记达到470.06万对，全国粗离婚率升至3.36‰，成为近10年来离婚峰值。
从2003年到2019年，这16年里为何我国离婚率连续走高？华东师范大学社会发展学院院长、教授文军告诉记者，这背后主要有几个方面原因。
其一，从宏观方面来说，由于社会变迁和转型节奏加快，对传统意上的夫妻分工和家庭结构形成冲击，越来越多女性走上工作岗位，社会地位提升，经济从属性降低，带来的家庭稳定性也随即打破，在一定程度上抬高了离婚的可能性；
其二，从微观方面来说，社会进步带来的人们思想解放，对传统婚姻的理解发生变化，不再认为离婚是不好的行为，也让更多人敢于追求个人幸福，向低质量的婚姻说不，因此增加了离婚的可能性。
在文军看来，离婚率走高的背后，也反映出了我国社会组织、人际关系互助网络建设以及社区公共服务水平不足的症结。“尤其是年轻人的冲动离婚，我们除了行政手段干预外，目前仍旧缺乏有效的社会服务来化解，社会组织提供的优秀解决办法乃至情感咨询和疏导仍旧不足。
不过，记者也注意到，2019年后，我国离婚率逐渐走上了下坡路。到2020年，离婚登记从超470万对降至433.9万对，粗离婚率回落至3.09‰；2021年则降至283.93万对，粗离婚率下降到2.01‰。
对此，在文军看来，2019年后离婚数据回落符合社会发展规律。“我国离婚率上升16年后回落，说明已经达到来峰值，开始向平稳状态过渡。”此外，文军表示，离婚冷静期的设置等也在一定程度上对这几年离婚率下降提供了“土壤”。
在文军看来，要想避免类似年后冲动离婚的现象出现，各地社会化服务应该跟上，并逐步将社区情感动员工作、婚姻咨询工作、社区调节工作，心理情感建设工作等纳入制度化建设。
成都商报-红星新闻记者 杨雨奇 吴阳
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）
