愿逝者安息,生者坚强

如果时间可以选择,我希望永远不要有2009年的3月31日。这一天的零晨4点,岳父过世。

现在想起来岳父离世到入土的那几天,心里就感觉有块石头压在心头上,沉甸甸的。再过9个月就是他的六十大寿了,他还太年轻了,还没有好好享受夕阳美,还没有看到再过2个月就出生的孙子,还没有住上新房子,就这样走了,没有留下一句话。

120急救人员说心肌梗死。仅仅只有4分钟的黄金抢救时间,可怜我岳母撕心裂肺的叫喊,却再也唤不醒他了。岳父母共同走过了三十个春秋,从今往后只留下岳母一个人面对生活,她说“天塌下来了”。

我认识老公的第一天就认识了岳父岳母,在二年多的相处里,他们把我当女儿看待和疼爱。在我印象里,岳父是个认真,热心,节俭,保守,传统,好强,家庭观念极重的人。岳父岳母是典型的男主外,女主内的家庭。岳母负责做饭,洗衣,料理家务。其它里里外外事情都是岳父一手处理。经济,孩子教育,家里的修修补补从来不让岳母操心,自行车气胎都没让我岳母打过。就连烧鸡汤,做乌饭,包粽子,煮饺子,蒸鱼都常常是他来做。我们结婚时没时间装修,他骑车跑前跑后整整瘦了十多斤。结婚后,每到周末就叮嘱岳母多烧点好菜招呼我们回家吃饭。而吃饭时总是夹菜最少,话最多,最后一个吃完的,因为他想多和我们聊聊。

如果不是因为房子,他也就不会离开我们了。花了很多心血和钱去年刚刚装修的老房子,本来是准备好好在这里养老的。听说要拆迁,岳父急了。刚装修的钱白花了,拆迁后住哪呢,虽然可以在儿子那过渡下,可也不想麻烦儿女啊。而且新买的家具摆哪呢。考虑再三,他决定在拆迁前买好新住处。几家中介跑下来后,岳父有点失望,房价太高了,市里的新房要1万五每平方,二手房也要九千左右。岳父省吃简用了一辈子,平时新鞋舍不得穿,衣服总是穿坏了才买。为了买房,一下子要拿出七八十万,对于他来说,从没花过这么多钱,一定要慎之又慎,每分钱都要花在刀刃上。面积要合适,阳光,周边环境要好,价格公道。这样的房子太少了,要么一出来就被人抢先买了,要么就漫天要价。岳父二个多月来,跑了数十家中介,看了近百家房子,也没买到。开始渐渐变得烦躁,焦急起来。如果我们知道他有心脏病,如果我们知道这是发病的前兆,如果他肯听我们的话不要这么辛苦,慢慢来等拆迁后再打算。可是没有如果,每天过量的运动和焦急的心情加重了心脏的负担,终于在这一天停止了跳动。

岳父走的那几天,特别的寒冷,天空阴霾。入土后的第三天就是今年的清明,没有人会想到,今年清明祭祖的时候,他已经和我们阴阳相隔了。

今天已经过去十五天了,没有您的日子我们还要坚强面对,我们已经把妈妈接过来一起住了,小孙子再过二个月就出世,我们会照顾好妈妈,一定会把日子重新过的更好,您放心吧。

### 关于使用AI技术复活逝者的研究与开源项目 当前领域内的研究主要集中在通过大型语言模型(LLM)、图像合成技术和深度学习方法来实现虚拟人物的重建或互动模拟。例如,在《ChatHaruhi: Reviving Anime Character in Reality via Large Language Model》一文中提到,基于大规模预训练的语言模型可以用于创建具有个性化的对话系统[^1]。 然而,“复活”逝者的概念通常涉及以下几个方面: #### 1. 对话系统的构建 利用自然语言处理(NLP)技术重现个人风格化对话行为是一个重要方向。这可以通过收集已故个体的历史数据(如社交媒体帖子、电子邮件或其他书面记录),并将其作为输入源训练个性化语言模型完成。GitHub 上存在一些与此相关的项目,比如: - **Replika**: 虽然 Replika 并不专门针对逝者,但它展示了如何根据用户的交流习惯建立亲密的人工智能伙伴。 - **Eternime**: 这个项目旨在长期保存一个人的思想和记忆以便后代访问;尽管目前仍处于早期开发阶段,但其目标正是数字化永生。 #### 2. 图像/视频生成 对于视觉再现而言,《Reviving Iterative training with Mask Guidance for Interactive Segmentation》讨论了一种改进版迭代训练框架,该框架能够更精确地调整实例分割掩码[^2]。这种能力可能间接应用于人脸编辑或者全身动画制作过程中的人物特征捕捉环节。 如果希望找到具体专注于此主题的 GitHub 开源库,则建议关注以下关键词搜索结果: - `Digital Resurrection` 或类似的表述可能会引导至某些实验性质的应用程序原型; - 查阅 PyTorch/TensorFlow 社区分享的技术博客文章也可能有所收获,因为这些平台经常发布新颖算法的实际案例演示代码片段。 以下是几个潜在有价值的资源链接供参考(需自行验证最新状态): - [Deep Nostalgia by MyHeritage](https://www.myheritage.com/deep-nostalgia): 使用机器学习让老照片动起来的服务背后原理分析。 - [This Person Does Not Exist](https://thispersondoesnotexist.com/) 及关联仓库:展示GANs强大功能的同时也启发人们思考伦理边界问题。 请注意实际操作时应充分考虑隐私保护法规以及道德责任等方面因素! ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM def load_model(model_name="t5-base"): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) return tokenizer, model tokenizer, model = load_model() text = "Tell me about the history of AI." input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt') outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50) print(tokenizer.decode(outputs[0])) ``` 上述脚本仅作为一个简单例子说明加载预训练模型的方式,并非直接适用于前述场景需求。
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