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【404文库】弱信号｜从住房养老金到砸锅卖铁，政策语言应该规范化

✇中国数字时代
By: 既要又要还要
29 August 2024 at 19:53
CDT 档案卡
标题：从住房养老金到砸锅卖铁，政策语言应该规范化
作者：孙立平
发表日期：2024.8.29
来源：微信公众号“弱信号”
主题归类：砸锅卖铁
主题归类：房屋养老金
CDS收藏：真理馆
版权说明：该作品版权归原作者所有。中国数字时代仅对原作进行存档，以对抗中国的网络审查。详细版权说明。

file

最近有两个词很流行，一个是住房养老金，一个是砸锅卖铁。这两个词在社会中都引起广泛的议论。

而引起议论的原因之一，就是作为一种政策语言，都非常的不规范化。假如，将来后人查询历史资料，发现历史上还有一个叫作砸锅卖铁专班的部门，会让他们笑话的。

其实，我知道，两项举措，面对的都是需要解决的问题，也都表明了解决这些问题的意图。但用了上述的表述，其效果可能适得其反。

比如住房养老金的问题。中国现在的住宅绝大部分都是过去20余年间集中建起来的，由于老化的原因，更由于建筑质量的原因，将来如何维修、如何保障居住的安全，确实是一个非常现实的问题。

而砸锅卖铁，从有关文件看，要解决的则是通过资产处置变现化解地方政府的债务问题。地方政府债务负担的沉重，这是大家都知道的了，这里无需赘言。我想，所谓砸锅卖铁，表明的也是一种解决这个问题的决心吧。

这两件事情本身的内容与是非曲直，我们这里先放在一边，这里只说表述的方式。

住房养老金和砸锅卖铁，表面看，都是很生活化、很形象化、很生动、很接地气的语言。但仔细想一下，这样的语言有一个共同的特点，就是不规范化。在生活中，这样的语言一说就懂，但一变成政策语言，就往往就模糊不清，甚至引起误解。

什么叫住房养老金？谁给房子养老？难道我一个六七十岁的人要给十几年的房子养老吗？接着，一系列的疑问就出来了：这个政策有什么法律依据？钱谁来出？谁来用？怎么用？砸锅卖铁这个说法就可能引起更多的歧义。有人调侃说，锅为什么砸了卖，直接卖锅不是更值钱吗？

这里让我把话题稍微岔开一点。

最近与一位企业家的聊天。在聊天中，他几次使用了惊吓这个词。我知道他说的是不确定性问题。其实，这个问题在过去的几年中我不断地讲。不确定性是现在一个非常现实的问题，而造成这种不确定性的一个重要原因，就是政策的多变与模糊。

最近有一个段子：两大首富轮流砸盘，都不想当首富。砸了一圈发现，首富还是他们俩，但是身价都缩水了不少。这就是所谓内卷。大家都知道这说的是拼多多和农夫山泉。8月26日，拼多多股价下跌28.51%，单日市值蒸发553.7亿美元，约合人民币3946亿元，创IPO以来最大跌幅。8月28日消息，农夫山泉股价暴跌逾11%。

这两只股票的大幅下跌，很值得琢磨。尽管两大首富轮流砸盘的说法是一种调侃，但很明显的是，拼多多一天之内股票下跌将近30%，与管理层有意吹出的冷风有直接关系。农夫山泉股价的下跌，直接原因是营收首次出现大幅下降。但人们都知道，这个营收的下降，与前一段时间网络上对公司及创始人的大量舆论攻击和恶意诋毁，不无关系。

好像有点扯远了，与前面讨论的问题有什么关系呢？我想说的是，不要以为语言是个小问题，一个社会使用什么样的语言，在很大程度上体现着一个社会是什么样的氛围。这些年，狠话越来越多，不要以为使用生活中的狠话才能表明做事的决心，这样的狠话用多了，会造成社会的紧张、不适和不确定性。

当前经济的低迷，当然有许多原因。但大家都不否认，在这诸多原因当中，社会心理也是一个重要因素。这就是人们所说的企业家的信心和民众的预期问题。前者涉及的是投资，后者涉及的是消费。而要恢复或重建社会的信心，最根本的途径就是有效的法治，就是可以信赖的规则。

而规则失效的原因之一，就是规则本身模糊不清。

现代政治是一种规范化、制度化的政治，要在法治的轨道上运行。那些接地气的口语化的“通俗说法”，往往是含义不清，所指不明，边界含糊。这样的说法，貌似接地气，貌似贴近群众，但结果只能是降低社会生活制度化、法治化的程度。并为随意滥用权力留下空间。

因此，我特别期待这样的情形：一个政策的文本，一开头就是：根据中华人民共和国什么什么法律，第几条第几款，制定本规定，然后该是什么内容，就用规范化的语言来表达。这样，意思清楚，便于执行，人们也不至于误解。

现代的社会生活不能使国家的运作去贴近日常生活语言的层面，而是要使社会生活的运作接近法治化制度化语言的层面。

镜头的变幻就是故事｜Midjourney V5.2 Zoomout 测试

✇SUiTHiNK
By: Steven
26 June 2023 at 00:18

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最近一直都非常忙，所以连续 20 来天都没有碰过 Midjourney 了。前两天在社交媒体上看到，新推出的 V5.2 中有一个向外扩写的功能，因为此前已经在 PS+SD 的组合中见过这类拓展画面的应用思路，所以很想看看 MJ 的 Zoomout 能做出什么样的东西来。趁着端午假期这个空档，我集中跑了几波测试，有一些小小的心得，在此记录一下。

总体结论有三个：

1、Zoomout 可以无限次数地向外扩展，但随着镜头的拉远，Midjourney 自身的联想能力并不足以做出任何有意思的画面，不刻意控制地放大出来的画面，到了第 3～5 步之后，就会明显变得乏味和缺乏美感。

2、通过刻意地控制画幅比例、扩张倍数，以及针对性地调整 prompt 的描述，可以利用这个功能讲出有意思的故事。关键在于，使用者对于「镜头语言」的理解，以及对运镜和故事之间联系的掌控程度。

3、对工业设计的辅助甚微，做点「花活儿」可以，一旦涉及到逻辑，依旧不行。

Zoomout 功能的主交互界面

测试内容目录：

1、通过默认的 Zoomout X2 按钮连续放大 3 次

2、通过默认的 Zoomout X2 按钮连续放大 15 次

3、通过自定义 Zoomout 微调构图

4、通过自定义 Zoomout 构建人物画像

5、通过自定义 Zoomout 构建人物性格

6、通过自定义 Zoomout 完善场景氛围

7、在 niji 中应用自定义 Zoomout 构建人物和场景

8、自定义 Zoomout 构建情绪与故事

9、通过焦点变化构建故事的场景

10、通过镜头变化，构建故事的起承转合

以下为部分测试过程记录：

test case no.1：通过默认的 Zoomout X2 按钮连续放大 3 次

⬆ 点击以全屏查看图片 Click to view the image in full screen

操作方式：连续 3 次放大图像两倍，不对 prompt 进行修改，也不对画幅做设置。

输出成果：在奔跑的场景中增加了后方的人，有一点点故事性，但继续放大后会明显失焦，花面焦点始终在最开始的小女孩身上，继续放大生成的场景和人物都是模糊的。

test case no.2：通过默认的 Zoomout X2 按钮连续放大 15 次

⬇ 点击以全屏查看图片 Click to view the image in full screen

操作方式：连续 15 次放大图像两倍，不对 prompt 进行修改，也不对画幅做设置。

输出成果：外围拓展的场景越宏大，有效信息和故事性就越低，除了在阴影中无意间冒出的人影，没有任何惊喜和意料之外，拓展的画面也很单调乏味。

test case no.3：通过自定义 Zoomout 微调构图

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操作方式：不对 prompt 进行修改，按 1.1 和 1.2 的拓展比例小幅度调整画幅。

输出成果： 初始图像是近景特写，根据图像本身的特点，对画幅进行小幅度地微调来获得完整的全景镜头，以及合适的构图比例。

test case no.4：通过自定义 Zoomout 构建人物画像

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操作方式：先生成一个黄色漩涡图案，然后拓展时改写 prompt 为一只眼睛，进而生成一个带特征的面部局部画面，再次拓展时修改描述词为一个洞穴中的原始部落男性。

输出成果： 成功构建了一个有目标特征「黄色漩涡瞳孔」的男性角色，通过控制拓展比例以达到最终效果—-人物整体和局部特征均得以完整呈现的画面。

test case no.5：通过自定义 Zoomout 构建人物性格

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操作方式：先生成一个红色皮夹克的女性胸像，再改写 prompt 获得其坐在摩托车上的局部画面，再改写画幅比例获得完整的人物与车辆的全景照。

输出成果： 成功构建了一个有目标特征「红色皮衣+摩托车」的女性角色，通过控制拓展比例以达到最终效果—-人物细节和整体氛均衡的画面。

test case no.6：通过自定义 Zoomout 完善场景氛围

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操作方式：在初次生成的几批图像中，选择合适的画风和画面主体，再根据已有画面特征修改画幅比例。

输出成果： 在选定风格和主体后，将竖幅主体拓展为气势更足的全景影像。关键是拓展比例并非默认的 2 倍或 1.5 倍，而是根据实际需求来控制比例，同时也需要关注怎样的画幅比例可以传达对应的氛围。最终图像画幅比例是 3:1，适合展现有足够细节的宽幅场景。

test case no.7：在 niji 中应用自定义 Zoomout 构建人物和场景

⬇ 点击以全屏查看图片 Click to view the image in full screen

操作方式：

step 1、使用 niji 5 的 style original 生成一个细节丰富的初始人物；

step 2、以 1.2 的 Zoomout 比例纵向拓展出人物的半身画像，画幅比例是 1:2；

step 3、以 1.1 的 Zoomout 比例和 2:1 的画幅比例重构画面，得到外围场景；

step 4、以 1.2 的 Zoomout 比例和 3:4 的画幅比例重构画面，生成人物全身像；

step 5、改写 prompt 添加「宫殿」关键词，以 1.65 的 Zoomout 比例和 3:2 的画幅比例重构画面，生成人物在场景中的全景画面。

输出成果： 虽然人物细节和场景氛围的融合程度还不错，但因为漫画角色的细节较多，在多次 Zoomout 的过程中，场景的丰富会逐渐抢掉中心人物的视觉焦点。因此在每一次修改画幅比例与关键词的时候，需要多加注意对视觉元素的控制。

test case no.8：自定义 Zoomout 构建情绪与故事

⬇ 点击以全屏查看图片 Click to view the image in full screen

操作方式：

step 1、生成一个情绪和神情符合目标的初始人物；

step 2、改写 prompt 同时添加「马」关键词，以 2 的 Zoomout 比例和 3:4 的画幅比例重构画面，生成后续画面的基础，此时需要注意人物与马的位置关系，否则后续生成的画面会非常扭曲怪异；

step 3、以 1.05 的 Zoomout 比例和 2:1 的画幅比例重构画面，生成完整的马匹造型与部份环境信息；

step 4、对比改写 prompt 产生的变化，黑发组不改描述词，以 1.1 的 Zoomout 比例和 3:4 的画幅比例重构画面；白发组添加「巨大镜子」关键词，以 1.6 的 Zoomout 比例和 3:4 的画幅比例重构画面。

输出成果：通过控制 Zoomout 的幅度、画幅比例和 prompt 的调整，可以生成指定场景的画面，且人物的神态到位、情绪饱满，整体画面焦点清晰。但美中不足是，构图不够自由。

test case no.9：通过焦点变化构建故事的场景

⬇ 点击以全屏查看图片 Click to view the image in full screen

操作方式：

step 1、生成一个在河岸上的粽子；

step 2、修改 prompt 为「熊宝宝正准备吃粽子」，以 2 的 Zoomout 比例和 3:4 的画幅比例重构画面；

step 3、修改 prompt 为「小熊一家在野餐」，以 1.2 的 Zoomout 比例和 4:3 的画幅比例重构画面。

输出成果：通过对 prompt 的修改，控制 Zoomout 的幅度、画幅比例，可以改变画面中的焦点和表达主题，适合不同文化元素之间的混搭。

test case no.10：通过镜头变化，构建故事的起承转合

⬇ 点击以全屏查看图片 Click to view the image in full screen

操作方式：

step 1、生成一幅鲜花山谷的画面，人物要明显；

step 2、修改 prompt 为「一面巨大的镜子在草地上」，以 2 的 Zoomout 比例和 3:4 的画幅比例重构画面，此处竖构图是为了生成较高的全身落地镜；

step 3、修改 prompt 为「少女站在镜子前」，以 1.5 的 Zoomout 比例和 3:2 的画幅比例重构画面，改为横构图是为了囊括少女全身以及环境信息。

输出成果：通过改变画面中的焦点和增加元素，在镜头逐渐拉远的过程中，故事缓缓托出。

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我的整体感受是：

通过 Midjourney V5.2 的 Zoomout 无限拓展，一次次修改画幅比例、提示词内容，可以用镜头语言的变化来讲故事了，也可以基于一些初始的「点子」延展成有意思的融合作品。但越是这样，越发显得对话式、指令式的交互界面（ SD 那种也不算图形交互 ）的局限太大了，我很希望今年之内能发展出图形交互界面。

没错，今年 AI 的爆发指向了一个新的趋势：对话式交互界面。但人类之所以发明绘画，开始通过设计图来制作各式各样的新工具，恰恰就是因为语言本身的效率太低。这个逻辑其实也可以从媒体形态上找到端倪：文字–> 图像–> 视频。仅仅依靠对话，我们无法构建出一个一把剪刀；仅仅通过语言表达的播客，也无法传达任何需要视觉才可以精准理解的信息。对话指令的交互界面与图形交互界面之间的关系，并非只是 dos 和 windows 之间的差异，更重要的点在于，后者可以更直观地完成交互，以及精准地进行创作行为。AIGC 的重点不仅仅只是 AI，而是我们如何使用 AI 进行「Generative Content」。

我说一句话，AI 给我一个东西，这不是创作。

创作是一个生命在主观意志的驱使下，刻意的、有目的地表达其心中所想。

因为 GPT 的爆发而说对话式交互是未来，这样的断言是过于冲动的。只要是一个严肃的创作者，就会立刻意识到，真正的创作一定需要多纬度的交互界面。这其中不仅仅包含对话指令，同样更需要图形界面以及在数字虚拟空间中的三维交互。AIGC 工具与 PS、表格、PPT、思维导图等已有工具的结合，就是这类多维交互的雏形。

那一刻，我们不会等太久。

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表达的精度就是人类外延的尺度｜Midjourney 
V6 Alpha 自然语言生图测试

✇SUiTHiNK
By: Steven
26 December 2023 at 01:14

Midjourney V6 的质感和细节，真的是飞跃式的成长！

和今年三月相比，已经完全脱胎换骨了。对自然语言的理解和再表达，也已经在渐渐脱离「咒语」的局限，结合 ChatGPT 的语言转译，一个人能够用母语把尚不明确的观念表达清晰，愈发显得重要。

点击图片，可查看原始尺寸高清大图：

当 AI 越来越擅长理解人类的自然语言，我们就愈发迫切地要掌握「用语言表达思想」这件事情。

因为语言的精度和颗粒度，将会在人类与 AI 的相处、合作中，展现出人类智力的上限所在，以及外延的纵深能够得着多远。

Upscale from Variations
Upscale（Subtle）
Upscale from Variations
Upscale（Subtle）
Upscaled (Subtle)
Upscaled (Creative)
Upscaled (Subtle)
Upscaled (Creative)
–Style 50
–Style 100
–Style 250
–Style 750
–Style 1000

大津算法（OTSU）

✇Stories by invisprints on Medium
By: invisprints
31 December 2017 at 13:55

在图像处理领域，我们会遇到如下需求：把图像中的目标物体和背景分开。比如背景用白色表示，目标物体用黑色表示。此时我们知道目标物体的灰度值相互接近，背景灰度值相互接近，那么用大津算法能很好把目标从背景当中区分开来。

算法思想

目标

比如对于下面这张灰度图片

origin

目标物体是中间黑色的几何物体，我们想让这些物体和背景区分更明显一些，比如让物体为纯黑，背景全白。那么我们就需要找到一个合适的阈值，使图片上灰度值大于这个阈值的像素点为255（白色），灰度值小于阈值的像素点为0（黑色）。也就是变成下面这幅图：

output

那么大津算法需要处理的就是找到最佳的阈值，让目标和物体尽可能分离开。

灰度直方图

为了找到合适的阈值，我们首先观察原图的灰度直方图📊：

histogram

这是用 Matlab 对原图形成的灰度直方图，灰度直方图的含义是统计图像中不同灰度值的分布情况。由图我们可以看出两个尖峰，在灰度值为0～20的地方存在一个尖峰，代表原图中有大量像素点灰度值为0～20，经观察我们可以认为这部分对应于目标物体。同理我们可以看出背景的灰度值大多集中于100～140之间，为了让目标和背景区分更加明显，我们想让目标物体的灰度值全为0，背景的灰度值全为255，这种处理手法也称为二值化法。

那么阈值取多少合适呢？从图上看似乎取50～100中的任意一点都可以，但是实际情况并不想参考图那样明显，有些图片背景和目标物体较为接近，我们需要一个算法来找到最优阈值才行。

聚类

首先我们思考什么样的东西才能成为一类，而我们又是怎么分类的。对于参考图来说，我们可以认为灰度值接近的为一类，灰度值不接近的不是同一类。那我们又是如何衡量灰度值接近的程度呢？这里面就需要用到方差的概念。
方差相比大家都了解，同一类的物体方差小，不同类的物体方差大。所以对于此图我们希望分类的结果是对于灰度值相近的同一类物体，它的方差最小，称为类内方差最小。灰度值不接近的不同类物体，它的方差大，称为类间方差最大。

步骤

所以步骤总结如下：
首先我们要形成参考图的灰度直方图，这样方便我们找到最佳阈值。
接下来我们通过穷举每一个灰度值，计算以此为阈值的类内和类间方差。
找到能形成类内方差最小的或类间方差最大的阈值，这个就是我们要找的最佳阈值。

算法

下面以两类分割讲解下具体的算法，实际上大津算法可以分割多类出来。

因为 Medium 不支持显示 MathJax 语法的公式，所以对这部分感兴趣的直接移步到《大津算法（OTSU）》查看吧。

代码实现

C语言实现

/* OTSU 算法
 * *src 存储灰度图像，width 图像宽，height 图像长
 * 返回最佳阈值
 */
int otsu(const int *src, int width, int height)
{
    int histogram[256]; //存储灰度直方图，这里为256色灰度
    int t,thred;
    float wf,wb,ub,uf,curVal,maxVal;
    int sumb=0,sumf=0,sumW=0,sumPixel=width*height;
    wb=wf=maxVal=0.0f;

    //求灰度直方图
    memset(histogram,0,sizeof(histogram));
    for(i=0;i<width*height;i++)
    {
        histogram[src[i]]++;
    }

    for (i=0;i<256;i++)
        sumW+=i*histogram[i];

    //枚举每个灰度    
    for(t=0;t<256;t++)
    {
        //求两类类概率密度
        wb+=histogram[t];
        wf=sumPixel-wb;
        if (wb==0||wf==0)
            continue;

        //求类均值
        sumb+=i*histogram[t];
        sumf=sumW-sumb;
        ub=sumb/wb;
        uf=sumf/wf;

        //求当前类间方差
        curVal=wb*wf*(ub-uf)*(ub-uf);
        if(curVal>maxVal)
        {
            thred=t;
            maxVal=curVal;
        }
    }
    return thred;
}
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