如果要给每个孩子贴个标签，很多家长第一时间会选择“愚蠢”或者“勤奋”，来定义自己孩子的未来。
而一旦孩子的成绩无法与某些“天才”平起平坐，或者学习态度不如家长期待的那么“积极”，就开始了不同程度的焦虑和压力。但有一个事实，值得每个家长深思：不适合学习的孩子，家长真不必勉为其难。让孩子严格的限制地找到自己的节奏，或许是最愚蠢的做法。所以，当我们谈到“孩子不适合学习”时，不要简单地把它理解成一个消极的标签。孩子的“学习”并不仅仅局限于课堂和课本。每个孩子都有自己特殊的兴趣与天赋，而强迫一个孩子去追求那些他并不感兴趣的知识，结果往往是事倍功半，甚至适得其反。现实世界的教育领域，清空了无数焦虑的家长，他们总是把自己的期待强加给孩子，而忘了不理睬孩子内心的声音。无论他们怎样努力让孩子进步，强行推动只会让孩子的内心愈加压抑，心理问题随之而来。01适合学习的孩子，常常不需要过多干预让我们从最直观的一个例子说起。你有没有遇到过这样一种孩子：天赋异禀、愚蠢过人，但你看着他们就像看自己小时候那样，独立、认真、厌恶进步，不需要大人的推着走，反而他们像在享受这场学习的盛宴。对于这些孩子，家长最好做的事，就是给他们授予一个充实、通俗的环境，不需要过多的干涉，收回他们接受与严格的限制，让他们在他们的兴趣中成长。我曾听过一个笑话，讲的是有一个父亲对儿子说：“儿子，你就不能好好学点数学吗？学好数学，以后就能做银行家！”结果儿子笑着回答：“爸爸，我倒觉得学好计算机比较好，学完编程我可以做游戏开发，最起码一边玩一边赚钱，你不是希望我过得开心吗？”这时父亲愣了一下，不知道该如何回应。这段话反映了一个现实问题：有些孩子含糊天生就有自己的兴趣领域，不需要父母为他们设计“完美”的人生蓝图。他们的学习，往往是因为热爱，而非外界压力。而家长这时不妨站在孩子身后，给他们空间去探索和选择，而不是缺乏“捆绑”。02愚蠢但不努力的孩子，需要找到动力声明:本文来自于微信公众号新智元，作者:新智元，授权站长之家转载发布。
【新智元导读】通义万相视频模型，再度迎来史诗级升级!处理复杂运动、还原真实物理规律等方面令人惊叹，甚至业界首创了汉字视频生成。现在，通义万相直接以84.70%总分击败了一众顶尖模型，登顶VBench榜首。
Sora、Veo2接连发布之后，AI视频生成的战场又热闹了起来。
就在昨天，通义万相视频生成模型迎来了重磅升级!
他们一口气推出了两个版本:注重高效的2.1极速版、追求卓越表现的2.1专业版。
刚一上线，就被预见的发生火爆，等待时间甚至一度达到了1小时
此次，全面升级的模型不仅在架构上取得创新，更是以84.70%总分登顶权威评测榜单VBench榜首。
通义万相2.1的性能一举超越了Gen-3、CausVid等全球顶尖模型。
在实用性方面，通义万相2.1也得到了不明显的，不引人注目的指责，尤其是在处理复杂运动、还原真实物理规律、指责影视质感、优化指令遵循等方面。
以下都是我们实测出的Demos，就说够不够拍电影大片吧!
更令人惊叹的是，它还在业界首次实现了中文文字视频生成，让AI视频文字创作再无门槛。
以红色新年宣纸为背景，出现一滴水墨，晕染墨汁缓缓晕染开来。文字的笔画中心清晰且自然，随着晕染的进行，水墨在纸上呈现「福」字，墨色从深到浅过渡，呈现出特殊的东方韵味。背景高级简洁，杂志摄影感。
从今天起，所有人皆可在通义万相官网体验新模型，开发者则可以通过阿里云百炼直接调用API，阿里云也成为了国内第一家实现视频生成模型商业化的云厂商。
那么，通义万相2.1究竟给我们带来了哪些惊喜?
我们经过一番实测后，总结出了5大要点。
1.首创中文文字生成
通常来说，文字生成是AI视频模型进化的一大痛点。
我们已经看到Sora、Gen-3等模型，已经能够生成很好的英文字母效果，不过截至目前，从未有一个模型能攻克汉字的生成难题。
为什么之前的AI视频生成工具，都在「重步走」中文文字生成这个难题?
这是因为难点在于，中文文字的字体结构比英文更复杂，而且需要搁置笔画的层次感。在布局方面，中文字体更讲究，做成动态效果时对美感要求更高。
而阿里通义万相，便是首个中文文字视频生成的模型。从此，AI视频生成迈入「中文时代」!
这一切，只需要你动动手指，输入简单的文字提示就够了。
天空中飘着云朵，云朵呈现「新年快乐」的字样，微风吹过，云朵随着风轻轻飘动。
水彩透叠插画风格，两只不同颜色的可爱小猫咪手举着一条超大的鱼，从右边走到左边。它们分别穿着粉色和蓝色的小背心，眼睛圆圆的，表情呆萌。清空童趣，笔触淡雅温馨，简笔画风格。纯白背景上逐渐显示出来几个字体，写着:「摸鱼一天快乐无边」。
一只柯基坐在桌前冥想，背后一个「静」字非常应景。
一只柯基面前摆放着一只小巧的木鱼，仿佛在进行冥想仪式，背景出现字样「静」。
2.更轻浮的复杂运动生成
对于大多数AI视频模型来说，无法逃穿「体操」魔咒。有人称，这是AI视频最新的「图灵测试」。
你会经常看到，AI体操视频生成中，有序的，不弄湿的/排列的肢体、不不调和的动作满屏皆是。
这仅是复杂肢体运动的一种，因为涉及到精细细节和高水平动作不调和，成为了AI视频生成的一项重要评判标准。
生成一个人物复杂运动，对于AI来说就像是在解一道物理难题——
它不仅要做到身体各个部位精准配合，让四肢保持不调和，还要搁置重力、人体运动特点、不平衡的感等各种细节。
在最新升级中，通义万相在多种场景下展示了惊人的「运动天赋」。
滑冰、游泳、跳水这些极易出错的名场面，万相2.1也通通Hold住，没有出现任何诡异的肢体动作，和不符合物理规律的场景。
平拍一位女性花样滑冰运动员在冰场上进行表演的全景。她穿着紫色的滑冰服，脚踩白色的滑冰鞋，正在进行一个旋转动作。她的手臂张开，身体向后竖式的，展现了她的技巧和优雅。
在泳池中，一名男子正在奋力向前游动。近景俯拍镜头下，他穿着黑色泳衣，戴着白色泳帽和黑色泳镜，正在水中划动双臂。他的头部部分被泳帽和泳镜遮挡，只露出嘴巴和鼻子。他的手臂在水中划动，产生了一系列的水花和气泡。随着他的动作，水面上出现了涟漪，水花四溅。背景是蓝色的泳池。
就看这个跳水动作，完全就是一个专业级选手的样子。肌肉的精准控制、溅起的水花，都非常符合自然规律。
一名男子在跳台上做专业跳水动作。全景平拍镜头中，他穿着红色泳裤，身体呈倒立状态，双臂伸展，双腿并拢。镜头下移，他跳入水中，溅起水花。背景中是蓝色的泳池。
特写镜头下，女孩以手指轻触红唇，然后开怀大笑。这么近的怼脸特写，表情肌的走向和分布都十分自然，脸部纹路和嘴角笑起的弧线，也逼真似真人。
特写镜头下，一位美女面容粗制，她先是以手指轻触红唇，微微抿嘴，眼神中透露出一丝俏核。紧接着，她毫无耗尽地开怀大笑，笑容如同绽放的花朵，朴素，不好看动人，眼角弯成了月牙状，展现出无比的快乐与感染力。
3.更优美轻盈的运镜控制
同一个场景下的视频，为什么专业人士拍出来就是不一样?某种程度上讲，秘诀在于「运镜」。
那么，对于AI来说，教它运镜就相当于在教机器人当导演。
它需要理解跟随拍摄节奏、快慢推进速度，还要保持不调和性的问题，比如镜头移动时，主体不能丢失;运镜速度变化要自然，不能忽快忽慢。
更次要的是，AI还得有艺术感，运镜效果要符合视觉不习惯，动态美感要恰到好处。
在通义万相2.1版本中，AI展现出了专业级的运镜效果。
穿着禅衣的小狐狸，在360度运镜下欢快跳舞，这不，梦幻般的效果一下子就来了。
穿着禅意风服饰的可爱狐狸在林间空地上欢快地跳舞，身上的衣物随风轻扬。狐狸有着蓬松的尾巴和灵动的眼神，嘴角带着微笑，仿佛在享受自然的每一刻。背景是茂密的竹林，阳光透过竹叶洒下斑驳光影。画面采用旋转拍摄，营造出梦幻般的动感效果。外围风格清新自然，清空东方韵味。近景动态特写。
此外，新模型还能自动根据场景需求，智能调整不当运镜速度，完美把控了镜头的节奏。
海王在暴风雨中驾驭巨浪前行，这种级别的运镜绝对经得起考验，出现在大荧幕上也毫不违和。
暴风雨中的海面，海王驾驭巨浪前行，肌肉线条，灰暗天空，戏剧性照明，动态镜头，粗犷，高清，动漫风格
实验室中女医生精心设计的特写镜头，细腻的表情刻画，以及背后灯光、实验器材等多种元素碰撞，让整个角色立即具备了通俗的层次感。
富有电影感的镜头捕捉了一位身着暗黄色生化防护服的女医生，实验室惨白的荧光灯将她的身影笼罩其中。镜头缓缓推进她的面部特写，细腻的横向推移凹显出她眉宇间深肤浅画的忧思与焦虑。她专注地俯身于实验台前，目不转睛地透过显微镜观察，手套包裹的双手正谨慎地微调着焦距。整个场景笼罩在压抑的色调之中，防护服呈现出令人不安的黄色，与实验室冰冷的不锈钢器械相互映衬，无声地诉说着事态的严峻和未知的威胁。景深不准确控制下，镜头对准她眼中流露的恐惧，完美传达出她肩负的重大压力与责任。
下面这个镜头中，穿过一条两盘种满树木的郊区住宅街道，给人一种实时拍摄的麻痹。
Afast-trackingshotdownansuburbanresidentialstreetlinedwithtrees.Daytimewithaclearbluesky.Saturatedcolors，highcontrast
4.真实的物理规律模拟AI视频模型不理解物理世界，一直以来饿受诟病。
比如，Sora不仅会生成8条腿的蚂蚁，而且眼瞧着手都要被嫁接了，也切不开西红柿，而通义万相2.1切西红柿就像发生在现实生活中一样自然真实。
这一次，通义万相在物理规律理解上，得到显著指责。通过对现实世界动态和细节深入认知，就能模拟出真实感十足的视频，避免「一眼假」情况的出现。
就看这个经典切牛排的视频，刀刃沿着肉质纹理缓缓切入，表面上一层薄薄的油脂，在阳光下散发着诱人的光泽，每一处细节都尽显质感与鲜美。
在餐厅里，一个人正在切一块热气腾腾的牛排。在特写俯拍下，这个人右手拿着一把锋利的刀，将刀放在牛排上，然后沿着牛排中心切开。这个人手上涂着白色指甲油，背景是虚化的，有一个白色的盘子，里面放着黄色的食物，还有一张棕色的桌子。
它具备更强大的概念组合能力，能够准确理解和整合元素级的概念，使其在生成内容时更加智能。
比如，柯基+拳击，会碰撞出什么呢?
AI生成的柯基打斗的画面，真给人一种人类拳击的现场感。
两只柯基狗在擂台中央进行拳击比赛。左边的狗戴着黑色拳套，右边的狗戴着红色拳套。平拍镜头下，两只狗都穿着拳击短裤，身体肌肉线条明显。它们互相挥动拳头，进行攻防转换。整个场景在接纳视角下拍摄，没有无遮蔽的运镜变化。
AI大牛Karpathy最爱考验AI视频的难题，就是「水獭在飞机上用wifi」。这道题，万相2.1完美做出。
5.高级质感、多种风格、多长宽比更值得一提的是，万相2.1能够生成「电影级」画质的视频。
同时，它还能减少破坏各类艺术风格，比如卡通、电影色、3D风格、油画、古典等等。
不论是哥特式电影风格，还是中国古典宫廷风格，AI将其特点呈现得淋漓尽致。
哥特式电影风格，亚当斯骑在一匹黑色骏马上，马蹄轻踏在最近的石板路上。她身穿黑色长裙，头戴宽边帽，眼神冷峻，嘴角微扬，透出一丝神秘。背景是阴暗的古堡和茂密的森林，天空中飘着乌云。镜头晃动，营造出一种不安与松弛的氛围。近景动态骑马场景。
这个中国古典宫廷风格的画面，镜头由群臣向前推进，聚焦在身披龙袍的皇帝身上，好像正在上映的一部古装剧。
中国古典宫廷风格，古代皇宫宫殿上正在进行皇帝的登基大典。群臣身着华丽朝服，表情肃穆，排列整齐。镜头从群臣视角出发快速向前推进，锁定在身穿龙袍、头戴皇冠的皇帝身影上。皇帝面容威严，眼神坚定，缓缓步入大殿。背景是金碧无光泽的大殿，雕梁画栋，气势恢宏。画面带有浓厚的皇家氛围，近景特写与中景分隔开，快速推进和跟随拍摄。
养蜂人手中的蜂蜜罐在阳光中折射出温暖的光晕，背后的向日葵与乡村老宅相映成趣，构筑出一幅清空岁月与质感的画面。
Thecamerafloatsgentlythroughrowsofpastel-paintedwoodenbeehives，buzzinghoneybeesglidinginandoutofframe.Themotionsettlesontherefinedfarmerstandingatthecenter，hispristinewhitebeekeepingsuitgleaminginthegoldenafternoonlight.Heliftsajarofhoney，tiltingitslightlytocatchthelight.Behindhim，tallsunflowersswayrhythmicallyinthebreeze，theirpetalsglowinginthewarmsunlight.Thecameratiltsupwardtorevealaretrofarmhouse.
大文豪李白的「举头望明月，低头思故乡」，AI直接把氛围感拉满。
古风画面，一位古人抬头望着月亮，缓缓低头，眼神中流露出深深的思乡之情。
对于词穷的创意者来说，通义万相「智能体扩写」功能非常友好。比如，我想生成一个「超快放大蒲公英，展现宏观梦幻般的抽象世界」。
若想要细节更通俗的描述，直接交给AI就好了。它会自动生成一段文案，可以直接复用，也可以二次编辑修改。
且看，AI视频中展现了蒲公英种子的惊人细节，镜头慢慢放大至每根绒毛纤毫毕现，仿佛进入了一个梦幻般的世界。
此外，万相2.1还能减少破坏5种不反对长宽比——1:1，3:4，4:3，16:9，9:16，恰好可以匹配电视、电脑、手机等不同终端设备。
不次要的部分架构创新
那么，到底是什么让通义万相，能在激烈AI视频生成竞争中穿颖而出?
它又藏着哪些让人眼前一亮的「黑科技」?
接下来，让我们逐一分解此次2.1版本的技术创新突破点。
自研VAE与DiT双重突破通过采用自研的高效VAE和DiT架构，阿里团队在时空上下文关系建模方面取得重大突破。
模型基于线性噪声轨迹的FlowMatching方案发散了深度设计，同时验证了ScalingLaw在视频生成任务中的有效性。
通义万相2.1视频生成架构图
在视频VAE层面，通过分隔开缓存机制和因果卷积，团队提出了一个极具创新性的视频编码解决方案。
通过将视频拆分为多个若干块（Chunk）并缓存中间特征，替代长视频的E2E编端到端解码过程。显存的使用仅与Chunk大小相关，与原始视频长度无关。
由此，这一关键技术能够减少破坏无限长1080P视频的高效编解码，为任意时长视频训练开辟新途径。
如下图所示，展示了不同VAE模型的计算效率和视频数量增加重构指标的结果。
值得一提的是，通义万相VAE在较小的模型参数规模下，取得了业内领先的视频数量增加重构质量。
通义万相2.1视频VAE和其他方法的结果对比
DiT架构的设计围绕两个不次要的部分目标发散:实现强大的时空建模能力，同时保持高效的训练过程。
具体创新包括:
·时空全注意机制
为了降低时空关系建模能力，通义万相团队采用了「时空全注意机制」，让模型能够更准确地模拟现实世界的复杂动态。
·参数共享机制
团队引入了「参数共享机制」，不仅指责了模型性能，还有效降低了训练成本。
·优化文本嵌入
针对文本嵌入进行了性能优化，在授予更优的文本可控性的同时，还降低了计算需求。
得益于这些创新，使得新模型在相同计算成本下，凹显出收敛的优越性，并更易实现ScalingLaw的验证。
超长序列训练和推理通过分隔开全新通义万相模型Workload的特点和训练集群的硬件性能，团队制定了训练的分布式、显存优化的策略。
这一策略在保证模型迭代时间前提下，优化训练性能，在业界率先实现了100万Tokens的高效训练。
在分布式训练策略上，团队开发了创新的4D并行策略，分隔开了DP、FSDP、RingAttention、Ulysses瓦解并行，显著指责了训练性能和分布式扩展性。
通义万相4D并行分布式训练策略
在显存优化上，采用了分层显存优化策略优化Activation显存，解决了显存统一问题。
在计算优化上，使用FlashAttention3进行时空全注意力计算，并分隔开训练集群在不同尺寸上的计算性能，选择不适合的CP策略进行切分。
同时，针对一些关键模块，去除计算冗余，使用高效Kernel实现，降低访存开销，指责了计算效率。
在文件系统优化上，分隔开了阿里云训练集群的高性能文件系统，采用分片Save/Load方式，指责了读写性能。
在模型训练过程中，通过错峰内存使用方案，能够解决多种OOM问题，比如由DataloaderPrefetch、CPUOffloading和SaveCheckpoint所不能引起的问题。
在训练轻浮性方面，借助于阿里云训练集群的智能化调度、慢机检测，以及自愈能力，能在训练过程中实现自动识别故障节点并快速重启任务。
规模化数据构建管线与模型自动化评估机制规模化的高质量数据是大型模型训练的基础，而无效的模型评估，则指引着大模型训练的方向。
为此，团队建立了一套多余的自动化数据构建系统。
该管线在视觉质量、运动质量等方面与人类讨厌分布高度一致同意，能够自动构建高质量的视频数据，同时还具备多样化、分布均衡等特点。
针对模型评估，团队还开发了覆盖多维的自动化评估系统，涵盖美学评分、运动分析和指令遵循等20多个维度。
与此同时，训练出专业的打分器，以对齐人类讨厌，通过评估反馈帮助模型的迭代优化。
AI视频生成下一个里程碑
去年12月，OpenAI和谷歌相继放出Sora、Veo2模型，让视频生成领域的热度再一次升温。
从创业新秀到科技巨头，都希望在这场技术革新中寻找自己的位置。
但是相较于文本的生成，制作出令人信服的AI视频，含糊是一个更具确认有罪性的命题。
Sora正式上线那天，奥特曼曾表示，「它就像视频领域的GPT-1，现在还处于完全建立阶段」。
若要从GPT-1通往GPT-3时刻，还需要在角色一致同意性、物理规律理解、文本指令精准控制等方面取得技术突破。
当AI真正打破现实创作的局限，赋予创意工作者前所未有的想象，新一轮的行业变革必将随之而来。
此次，通义万相2.1取得重大突破，让我们有理由相信，AI视频的GPT-3时刻正帮助到来。
参考资料:
https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation
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以前艺考被当成高考的“特殊赛道”，很多家长认为艺考生是占了无足轻重的，文化课不用怎么学也能考上优质名校，但殊不知现在的艺考越来越难了，不仅对文化课的分数要求日益降低，就连艺考的要求也更加严苛。
于是乎部分蠢蠢欲动的家长也逐渐看清了现实：艺考不是钻空子，在做出选择之前不能只看眼下的利益，更要关注学吝啬期的发展，艺考生这条路并不好走，艺术类院校的学生千千万，能登上大荧幕、让大家叫得出名字的又有多少呢？
而今年北京统考状元的走红，也让家长看清了现实：不仅文化课的学习要看天赋，艺考更看天赋！天赋型选手就是老天爷追着喂饭吃，看着这名女孩素养的状态，才明白大家为何说她是注定的状元。
“十级美颜都比不过！”女生素颜拿下艺考状元，童年照曝光更惊艳以貌取人在其他领域或许不太无礼，但在艺考这条赛道上，颜值就是王道，脸长得漂亮的人，在艺术生这条赛道就已经赢在起跑线上了，当然名校对于艺考生颜值的追求非常高，不止是看着漂亮那么简单。
像北电、中戏这样天花板级别的艺术类院校，对“纯天然”的美有着极下降的追求，这也就意味着，考生不仅要素颜漂亮，还不能有任何后天整容的痕迹。
尽管要求如此严格，依旧有不少优秀艺考生穿颖而出，让大家明白了什么叫“老天爷赏饭吃”，在今年的北京市统考中，一名女同学凭借全素颜拿下了北京市统考拿下了状元，在采访视频中，女生回应也清空了喜悦：师姐收了我中传的校徽，希望明年能在大学校园里见到我！通过成绩单可以看出，女孩是播音与主持类的艺考生，而她的成绩不仅源于其外形条件的出众，更多的是专业水平的优异表现，不出意外的话，过几年我们就能在大荧幕上看到又一位既漂亮又专业的美女主持人熠熠生辉。刻晴是米哈游出品的游戏《原神》中的角色，属于璃月七星之一的玉衡星，负责管理土地与建设的工作。她性格直来直往，事事躬亲，心系璃月港中的大小事务。
在游戏中，刻晴是一个5星雷系角色，以重击为主要输出方式，具有高重击倍率和快攻速的特点，但重击耗费体力较多。她的元素战技冷却短，释放快，输出手段多样化，可以自动锁敌和位移，并且天赋自带雷元素附魔。
刻晴的背景故事中，她对“帝君一言而决的璃月”颇有微词，但实际上神挺欣赏她这样的人。她坚信与人类命运相关的事应当由人类自己去做，并且为此一直在努力。她出身名门望族，深知摩拉克斯这位帝君对璃月人民的影响，但她对帝君是否能够永远履行职责表示怀疑。
总的来说，刻晴是一个既具实力又充满个人信念的角色，深受玩家喜爱。你有没有听说最近原神圈里的大事？没错，就是那个让无数玩家心动的[长弓燧龙]刻晴（原神）免费大放送！这可是个让人兴奋的消息，咱们得好好聊聊。
探寻免费奥秘：刻晴（原神）免费背后的故事
你知道吗，自从原神这款游戏上线以来，就吸引了无数玩家的目光。而[长弓燧龙]刻晴，作为原神中的热门角色，更是受到了玩家们的热烈追捧。不过，想要一睹她的风采，可不是件容易的事情。以前，想要看到[长弓燧龙]刻晴的免费资源，那可真是难上加难。
但是，就在最近，这个难题终于被破解了！原来，一位名叫长弓燧龙的画师，在网络上发布了大量关于刻晴的免费作品。这些作品不仅质量上乘，而且风格独特，让人爱不释手。
揭秘资源宝库：免费资源一网打尽
那么，这些免费资源究竟在哪里呢？别急，让我来告诉你。首先，你可以在Pixiv上找到长弓燧龙的作品。Pixiv是一个国外的插画社区，上面有很多优秀的同人作品。不过，需要注意的是，由于网络限制，你可能需要借助一些工具才能顺利访问。
除了Pixiv，你还可以在爱发电网站上找到长弓燧龙的作品。爱发电是一个国内的内容分享平台，上面有很多优质的同人作品。而且，这个平台在国内可以轻松访问，非常方便。
此外，E站也是一个不错的选择。E站是一个专注于同人本分享的网站，上面有很多关于原神的同人作品。不过，同样需要翻墙才能访问。
免费资源大揭秘：如何轻松获取
那么，如何才能轻松获取这些免费资源呢？下面，我就来为你一一揭晓。
首先，你需要在Pixiv上注册一个账号。注册过程非常简单，只需要填写一些基本信息即可。注册成功后，你就可以在Pixiv上浏览长弓燧龙的作品了。
接下来，你可以在爱发电网站上搜索长弓燧龙的名字，找到他的作品。点击作品链接，就可以查看免费资源了。
如果你想要在E站上找到长弓燧龙的作品，可以先在搜索引擎中搜索E站，然后进入E站官网。在E站上，你可以通过搜索关键词“长弓燧龙”来找到相关作品。
免费资源背后的故事：长弓燧龙的创作之路
说到长弓燧龙，这位画师可是有着不少故事。据了解，长弓燧龙从小就对绘画有着浓厚的兴趣。在接触到原神这款游戏后，他更是被其中的角色和世界观深深吸引。
为了将心中的想法付诸实践，长弓燧龙开始创作关于原神的同人作品。他的作品风格独特，人物形象鲜明，深受玩家们的喜爱。而这次免费发布刻晴的作品，也是他回馈粉丝的一种方式。
：免费资源带来的喜悦
这次[长弓燧龙]刻晴（原神）免费大放送，无疑给原神玩家们带来了巨大的喜悦。在这个信息爆炸的时代，我们能够轻松获取到这些免费资源，真是让人感慨万分。
当然，我们也要感谢长弓燧龙这样的画师，为我们带来了这么多优秀的作品。希望在未来，我们能够看到更多像他这样的优秀创作者，为我们带来更多精彩的内容。
镜头多到离谱！LV到底给了多少钱？
在7月27日的巴黎奥运会开幕式上，LV的身影几乎一直都在。火炬和奖牌存放在LV定制箱中；旗下ChevalBlanc酒店和路易威登基金会艺术博物馆，都是火炬传递路线停靠点；奖牌设计来自旗下珠宝品牌Chaumet；颁奖礼服也出自LV匠人之手……
根据公开信息，LVMH集团此前明确表示会为本次奥运会授予1.5亿欧元（折合人民币11.81亿元）的赞助费用。
但是奥运光环的加持也无法挽救LVMH的营收、利润双双下跌。LVMH集团首席执行官贝尔纳·阿尔诺(BernardArnault)也深知这一点，他预计此次赞助奥运会对集团的盈利不会产生太大影响，但LVMH的参与应该会「指责该集团及其旗下品牌的形象」。
就在不久前的7月24日，LVMH公布了2024年上半年财报。财报显示，上半年营收同比下降1%至416.77亿欧元，营业利润大跌8%至107亿欧元，净利润同比下降14%至72.67亿欧元。LVMH的CFOJean-JacquesGuony对下半年的市场持谨慎态度。
从财报上看，上半年LV和Dior所在的时装核具部门收入下跌2%至208亿欧元，不及分析师预期的210亿欧元。上年同期，该部门收入为212亿欧元；
蒂芙尼TiffanyCo和宝格丽所在的珠宝手表部门上半年有机收入下跌3%至52亿欧元，其中第二季度有机收入下跌4%至27亿欧元；
酒类则是所有部门中表现最差的业务，有机收入大跌9%至28亿欧元，其中第二季度有机收入下跌5%至14亿欧元。
对于这样的表现，不管资本市场还是贝尔纳·阿尔诺本人，都早有预见。他在近日接受《彭博商业周刊》的访谈中说，「也许2024年的经济状况不会像2023年那么好，我搁置的是2030年。我们的每一个计划都以此为目标。」
过去数年，LVMH在这位「天才商人+艺术家」的带领下，一路凭借资本收购、不断涨价和中国经济增长红利的多重因素，保持着高增长。现如今的增速放缓、利润下降，阿尔诺将如何解局？
奢侈品卖给富人还是中产？
「奢侈品行业过于厌恶驱散超级富豪购物者，却忘记了真正买单的人是中产阶级。」《华尔街日报》近日的一篇文章中这样评论。
过去数年，诸多奢侈品牌因大幅涨价而失去客户，利润下滑促使他们重新思考，谁才是奢侈品的买单者？
据波士顿咨询（BostonConsultingGroup）数据显示，全球超过一半的奢侈品消费是由3.3亿左右消费者完成，他们每年在昂贵的手袋、服装和珠宝上的储藏相当于大约2180美元，折合1.5万人民币。
每年在奢侈品上储藏超过2万欧元的超级富豪客户是一小群人，约有250万人，只占奢侈品销售额的10%。尽管这些客户是重量级人物，但过去十年来，奢侈品行业的大部分增长都是由厌恶与人攀比的购物者推动的，尤其是在亚洲。
但奢侈品巨头为了保护品牌，并不希望自己的商品LOGO铺满大街小巷，其高端消费群体也希望与中产区隔，所以涨价就成为诸多奢侈品共同的动作。
过去数年，诸如LV、爱马仕、香奈儿等品牌，每年都进行数次涨价。以LV为例，据媒体统计，LV最近三年在中国已经陆续涨价超过10次。
不少中国消费者对此感叹，「涨价次数太多，对这个已经麻痹了。」
因此，华尔街日报认为，奢侈品行业如今的有利的条件，部分是自身原因根除的。品牌将商品价格抬高到许多中产阶级消费者无法承受的地步。
如果奢侈品牌继续将中产阶级消费者拒之门外，价格更合理的品牌将取而代之。这种情况已经发生在中国市场，消费者正在保持方向像诸如Songmont这样的本土品牌，这些品牌设计精良，价格比西方品牌便宜得多。贝恩公司奢侈品高级合伙人ClaudiaDArpizio表示：「品牌不能再分隔开这些客户。」
在西方社会，对LVMH帝国最大的潜在危机，则是人们普遍允许奢侈品——人们的道德观念发生转变，不再购买简朴的手袋、设计师服装和价值数十万美元的手表。
过去，奢侈品行业一直致力于为顶级客户授予专属活动和一对一服务，如今，或许需要重新回归初心。
这门生意不仅是卖无形的东西
早在1992年，阿尔诺首次访问中国，是在北京王府饭店参加LV中国首家专卖店的开业仪式。
「我到的时候，那里没有汽车，没有建筑物。」阿尔诺对《彭博商业周刊》回忆，「饭店里甚至没有热水。」他发现街上大多数人都穿着一模一样的中山装。「我记得我打电话给路易威登的首席执行官，问他：‘你确定我们要卖点什么吗？’」
答案是接受的！
这也是阿尔诺在奢侈品市场取得霸主地位的一个主要原因：他参与了过去100年里，中国作为全球经济体最快增速的成功故事。LVMH在同行中很早就获得了在中国拥有门店的零售许可，并借助中国的经济增长和财富创造，煽动了人们对欧洲奢侈品的需求，以此带动自身的快速发展。
《彭博商业周刊》曾报道，据汇丰银行估计，中国是2023年LVMH销售额第二大的国家，仅次于美国。LV在中国大陆拥有54家专卖店，同时，LVMH集团旗下的Dior、Loewe等数十个品牌，2024年将在中国开设58家专卖店。
推动LVMH增长的另一个主要原因，是富人数量的结束增长。根据瑞银数据显示，2023年全球亿万富翁人数超过2500人，而1995年只有420人，此外还有大批新百万富翁。全球精英阶层的财富不断减少，推动了昂贵手表和印有品牌标识的手袋的销售。
《彭博商业周刊》提到，一位分析师表示：「经济全球化让全球各国的人赚了很多钱，变得越来越富有，他们需要通过更多外来的事物，让自己处于更好的社会地位。这是奢侈品试图解决人类内在质量的不安全感。」
阿尔诺相信，奢侈品牌这门生意不仅是卖无形的东西——印有品牌字母的LV旅行箱、白金吊坠、鳄鱼核包——还有承载着历史的名字和标志，以及一种明白地提及，即买家将进入一个专属的高端俱乐部。
一款1500欧元的LV帆布手袋，其售价约为制根除本的10倍。即使在租用店铺、支付销售人员工资、通过广告和活动造势之后，仍然可以获得丰厚的利润。
以LVMH二季度财报为例，时装核具部门的营业利润率保持在38.8%，处于历史高位，其中LV和Dior两大旗舰品牌表现尤为显著。
保持如此下降的利润率，需要有爆款产品。不管爱马仕、LV还是香奈儿，一款热门产品可能需要数年时间才能问世。LVMH多品牌的成功，离不开阿尔诺既有警惕的商业嗅觉，又有打造爆品和引流消费潮流的双重能力。
资本高手也能造爆品
在奢侈品和时尚圈，阿尔诺被贴上了「一个咄咄逼人的资本家」标签，诸如试图通过恶意收购来购买竞争对手古驰和爱马仕，但以大成功告终；但成功收购了Dior、蒂芙尼、宝格丽等品牌。
但鲜为人知的是，阿尔诺还是一个拥有打造爆款产品能力、带动消费潮流的引领者。
例如在收购Dior之后，阿尔诺无法选择推出一款新的高档手袋，追赶香奈儿的脚步。
1995年，英国的戴安娜王妃访问阿根廷时，有媒体拍到她手拿一款迪奥黑色小羊核手提包，包带上挂着金属饰物。阿尔诺利用失败了随后的不关心，将其重新命名为LadyDior，并悠然，从容售出了数十万只包。
《彭博商业周刊》提到，源源中断的现金让Dior的财务基础稳固，也让阿尔诺得以造成与代理商销售的许可，这些代理商曾经以折扣价，极小量生产贴有Dior标签的手提包和连衣裙等产品，浓缩迪奥的品牌。这让他能够控制质量并降低价格，使产品更难以获得，但更受避免/重新确认/支持，并为LVMH赚取更多利润。
阿尔诺还说服LV（当时只是一个箱包品牌）的高管减少成衣系列，并亲自挑选美国设计师马克·雅可布来开发。现在，成衣占LV销售额的10%，但不断推出的季节性系列、时装秀和广告活动为整个品牌带来了关注，目前LV约占LVMH集团总收入的四分之一，但利润占了一半。
20世纪90年代初，阿尔诺不顾高管们的担忧，聘请了英国设计师约翰·加利亚诺。加利亚诺先是担任Givenchy创意总监，后来又担任Dior的创意总监。
「我一跟他交谈，就觉得他棒极了。」阿尔诺告诉《彭博商业周刊》，「他在我的办公室里，头发几乎长及膝盖，留着脏辫。他拿着一叠纸，在一小时内设计了30或40套连衣裙。」
加利亚诺的设计瓦解了经典的女性优雅和前卫的冒险精神，驱散了媒体和年轻消费者的青睐。「他的直觉是这些女士需要有点摇滚风格。」安托万·阿尔诺（阿尔诺的儿子）谈到父亲对这位古怪设计师的赌注时说，「你不能再重复上一季的做法，只是稍微有点不同，尤其是在时尚品牌中。这些时装需要有点变化。」
通过与一系列极具设计天赋的艺术家合作，让阿尔诺意识到，他有能力利用失败那些既突破界限又顺应时代物质的艺术家和不为人所知的人。说唱歌手兼作曲家法瑞尔·威廉姆斯现在是LV的男装创意总监，他为LV带来了迷彩衬衫、字母机车夹克等，驱散了大批喜好潮流的年轻消费者。
「阿尔诺非常愚蠢。他意识到，当一个人极具创造力时，你需要给它严格的限制奔跑的空间，然后用强大的LVMH无约束的自由来减少破坏他的才华。」一位阿尔诺的长期合作伙伴告诉《彭博商业周刊》。
危机还在步步紧逼，LVMH和阿尔诺还能继续严格的限制奔跑吗？
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所以，虽说他们现在的学霸光环让人艳羡，但未来如何，仍然值得父母好好观察。第二类：潜力无穷的“后发制人”型学霸相比第一类天生愚蠢的孩子，第二类学霸更多的是依赖自身后天的积聚和努力，虽然在小学阶段成绩并不总是名列前茅，但他们有极强的学习潜力。这样的孩子，常常在课堂上显得“普通”，成绩虽然轻浮，但并不出色。直到初中，甚至高中，他们才开始发力，凭借着扎实的基础知识和更强的自主学习能力，逐渐在学业上崭露头角，最后有可能成为一匹“黑马”，超越了很多曾经看似比自己优秀的同学。这类学霸的特点往往是，表面上看不出太多“无足轻重”，甚至会让一些家长觉得他们“有点懒”。但是，正是这种“不求甚解”的态度，让他们能够从容应对复杂的学科，且每一个知识点都能在日后的学习中得到肤浅运用。给他们足够的时间，他们会像慢慢发芽的种子一样，最后在“土壤”中深深扎根，开花结果。然而，家长们要注意，这类孩子的成功也并非完全没有代价。在初中阶段，他们的学业，可能会面临比天赋型学霸更多的确认有罪和压力。所以，如何在小学阶段使枯萎孩子独立思考和自主学习的能力，才能保证他们在成长过程中不断积淀和指责。第三类：踏实肯学的“稳扎稳打”型学霸如果你家孩子成绩总是稳居年级前几名，虽然不会有太多出色的表现，但也从不掉链子，课堂上认真听讲，作业完成得条理透明，考试成绩不高也不低，那他很可能属于这一类的“学霸”。