Bộ ảnh đẹp như thật này phơi bày điểm yếu của AI khi vẽ tranh dựng ảnh

Bộ ảnh đẹp như thật này phơi bày điểm yếu của AI khi vẽ tranh dựng ảnh

Kim  Thể Thao Văn Hóa | 04/03/2023 10:04 AM

thích

Ở thời điểm hiện tại, điểm yếu của trí tuệ nhân tạo trở thành dấu hiệu nhận biết đâu là tranh người vẽ, đâu là tác phẩm do AI tạo nên.

Bộ ảnh đẹp như thật này phơi bày điểm yếu của AI khi vẽ tranh dựng ảnh

Trăm nghe không bằng một thấy. Trước hết, mời bạn chiêm ngưỡng những bức ảnh căng tràn chi tiết do trí tuệ nhân tạo (AI) vẽ nên.

Bộ ảnh là một trong những sản phẩm của phần mềm trí tuệ nhân tạo - Ảnh: Twitter.

Rất có thể đôi mắt của một đại đa số chúng ta sẽ nhìn sai hướng, và không để ý thấy điểm bất thường trong ảnh. Cũng giống tất cả các phần mềm trí tuệ nhân tạo sản sinh hình ảnh khác, phần mềm đã tạo nên 4 bức ảnh trên không thể vẽ ngón tay một cách thuyết phục.

Cho tới thời điểm này, các hệ thống AI vẫn chưa học được cách vẽ tay người cho hoàn chỉnh. Sự thật này đã trở thành câu chuyện cợt nhả thường thấy khi nhắc tới AI, và cũng là cách người dùng Internet nhận biết đâu là hình ảnh nhân tạo, đâu là nhân vật “máy tạo”.

Cớ gì khiến AI không thể vẽ được tay? Chúng ta hãy đi từ khái niệm cơ bản, hiểu sơ qua về khái niệm tay và hoạt động vẽ trước đã.

Vẽ vốn đã khó, vẽ được bàn tay thuyết phục còn phức tạp hơn nhiều

Cho dù được tiếp xúc với bộ môn Mĩ Thuật từ thời tiểu học, nhưng phần lớn chúng ta không có năng khiếu vẽ. Cũng trong ngành hội họa nói chung, thử thách vẽ tay người nổi tiếng với khả năng “lọc fan” hiệu quả: chi trước của con người có 5 ngón, sở hữu ngón cái có thể chỉ về hướng ngược với những ngón còn lại, vốn không hề đơn giản.

Bàn tay có hình dáng và kích thước đa dạng, chưa kể việc chuyển động ngón tay linh hoạt có thể tạo thành những tư thế tay rất phức tạp. Vì thế, rất khó để một họa sĩ có thể lột tả bàn tay một cách chân thực.

Số xương trên một bàn tay cũng có thể phần nào lý giải khó khăn một họa sĩ gặp phải khi vẽ tay. Một cá thể người trưởng thành sở hữu 32 chiếc răng và 206 xương, riêng mỗi bàn tay đã có tới 27 xương.

Bộ ảnh đẹp như thật này phơi bày điểm yếu của AI khi vẽ tranh dựng ảnh - Ảnh 2.

Độ dài ngón, tư thế tay, ánh sáng da và cách các khớp xương tay liên kết khiến tay trở thành đối tượng khó lột tả - Ảnh: Internet.

Hơn nữa, nhận thức của con người lại là một rào cản khác. Chúng ta đã được làm quen với bàn tay từ trước cả khi học đếm, và nhận thức sẽ lập tức nhận ra những điểm khác lạ của một bàn tay không giống người. Chúng ta có thể bỏ qua độ lệch của đôi vai, nhưng chắc chắn sẽ nhìn thấy các các ngón tay có kích cỡ phi thực tế, không tương xứng với nhau hay với cánh tay.

Các phần mềm AI … nói gì về việc AI không giỏi vẽ tay?

Hầu hết các họa sĩ bằng xương bằng thịt đều khẳng định vẽ tay rất khó. Vậy AI nghĩ gì về điều này? Để trả lời câu hỏi, phóng viên của tạp chí Kotaku đã thử truy vấn ChatGPT, phần mềm chatbot tích hợp AI nổi tiếng Internet thời gian gần đây.

Phóng viên John Walker đặt câu hỏi: “Tại sao AI lại render ngón tay người tệ như thế?

ChatGPT đáp:

Việc render được ngón tay người một cách thực tế là thử thách với AI, bởi lẽ tay có đốt, có hình dáng và kết cấu bề mặt phức tạp. Việc nắm bắt được những nét tinh tế của cách ánh sáng tương tác với da, móng, và những nếp nhăn cần tới những kỹ năng dựng hình và render tiên tiến.

Tuy vậy, các hệ thống AI tạo sinh hình ảnh lại có thể tạo nên những khuôn mặt người ưa nhìn và chân thực. Trong hội họa, khuôn mặt và biểu cảm khó thể hiện hơn bàn tay rất nhiều, việc AI vẽ mặt đẹp nhưng không vẽ được tay quả thực mâu thuẫn.

Bộ ảnh đẹp như thật này phơi bày điểm yếu của AI khi vẽ tranh dựng ảnh - Ảnh 4.

Phần lớn các phần mềm AI vẽ tranh không thể tạo sinh ra hình ảnh tay thuyết phục - Ảnh: Internet.

Phóng viên Walker hỏi sâu hơn, và ChatGPT trả lời:

Một số công cụ và ứng dụng tích hợp AI có thể sản sinh ra những hình ảnh khuôn mặt trông rất thật, bao gồm cả đặc tính khuôn mặt như mắt, mũi và miệng. Công nghệ hậu thuẫn những ứng dụng này dựa trên thuật toán máy học vốn đã được huấn luyện trên một bộ dữ liệu khuôn mặt người rất đa dạng, cho phép chúng học được hình thái và chi tiết cần thiết để kiến tạo một khuôn mặt thực tế. Tuy nhiên, ngay cả với thuật toán tiên tiến và bộ dữ liệu lớn, việc render được ngón tay vẫn là tác vụ thách thức trí tuệ nhân tạo.

Dù phần lớn các hệ thống AI chưa thể tạo ra những bàn tay thuyết phục, một số phần mềm chuyên dùng để vẽ tay đã có những tiến bộ. ChatGPT đưa ra một số ví dụ như Deep Hand Model - một phần mềm tạo sinh sử dụng mô hình tay 3 chiều để sản sinh ra những bản vẽ tay chân thực.

Bên cạnh đó, ChatGPT còn nhắc tới một ví dụ khác là Self-Attention Generative Adversarial Network (SAGAN, tạm dịch: Mạng Đối lập Tạo sinh Tự Chú ý) cũng “được dùng để sản sinh ra những hình ảnh chân thực của bàn tay, với độ chi tiết và chân thực cao”.

Thế AI học vẽ tay để làm gì?

Bằng việc nhận biết hình dạng tay và cử chỉ tay một cách chính xác, các hệ thống AI có thể trở thành công cụ hỗ trợ người khiếm thính giao tiếp, thậm chí AI có thể nhanh chóng dịch ngôn ngữ ký hiệu.

ChatGPT cũng đồng thời đưa ra 5 mục đích lý giải tại sao AI cũng cần nghiên cứu tay người:

1. Nhận biết cử chỉ tay: cải thiện khả năng render ngón tay có thể giúp AI nhận biết cử chỉ tay chính xác hơn, vốn sẽ hỗ trợ được nhiều ứng dụng như thực tế ảo, game hay ngành nghiên cứu robot.

2. Ứng dụng trong y học: các kỹ thuật dựng và render ngón tay có thể được dùng trong các hệ thống giả lập phẫu thuật để nâng cao tay nghề bác sĩ.

3. Tương tác giữa con người và máy tính: bằng việc xác định chính xác vị trí ngón tay và các cử chỉ tay, AI có thể thiết kế nên những giao diện tương tác hợp lý hơn.

4. Bảo mật: công nghệ nhận dạng vân tay được ứng dụng nhiều trong xác định nhân dạng, và việc nhận dạng được ngón tay sẽ cải thiện độ chính xác của các công nghệ bảo mật.

5. Cải thiện khả năng tương tác: việc tạo hình ngón tay có thể giúp các kỹ sư tạo ra những công nghệ hỗ trợ người khuyết tật hiệu quả hơn, đơn cử như tay giả hay những thiết bị giúp họ thao túng vật thể.

Bộ ảnh đẹp như thật này phơi bày điểm yếu của AI khi vẽ tranh dựng ảnh - Ảnh 6.

Nhân vật Wirt trong Diablo I được AI lột tả theo phong cách điện ảnh thập niên 80. Chúng ta có thể thấy tay nhân vật vẫn ... không giống người - Ảnh: YouTube.

    Lợi và hại, hiện tại và tương lai

    Ở thời điểm này, AI đã có thể tạo ra những hình ảnh chân thực, tuy chưa đến mức làm mờ ranh giới thật - ảo nhưng cũng đã gần lắm rồi.

    AI đã có thể tạo ra những hình ảnh vô cùng chân thực, tới mức người xem phải tỉnh táo mới phân biệt được thật - giả, đồng thời nhận ra đó là sản phẩm nhân tạo hay máy tạo. Nếu hình ảnh xuất hiện bàn tay, người xem sẽ có thể dễ dàng nhận ra đây có phải sản phẩm do AI kiến tạo hay không.

    Tuy nhiên, để tránh việc người xem nhận ra tác phẩm do AI sản sinh, tác giả có thể tận dụng những mánh lới từ đơn giản tới phức tạp. Dễ nhất, là cắt ảnh một cách khéo léo sao cho bàn tay không còn xuất hiện. Những phương pháp phức tạp hơn sẽ bao gồm mô tả tay sao cho không hiện ngón, để tay cầm vật thể gì đó che đi hay sử dụng phần mềm khác để vẽ lại tay một cách thuyết phục.

    Bộ ảnh đẹp như thật này phơi bày điểm yếu của AI khi vẽ tranh dựng ảnh - Ảnh 7.

    Khi được học đủ lâu một lượng dữ liệu đủ lớn, AI sẽ còn phát triển vượt bậc. Không biết vẽ tay chỉ là vấn đề của ngày hôm nay - Ảnh: Internet.

    Điểm yếu của AI ở thời điểm hiện tại lại là lợi thế cho chúng ta, khi người xem có nhanh chóng phân định xem tác giả tác phẩm là người hay máy. Còn khi xét tới việc AI sẽ trở thành công cụ hỗ trợ con người trong tương lai, việc AI chưa hoàn thiện sẽ trở thành trở ngại. Đây là sẽ điểm hại khi xét tới quãng đường phát triển AI còn dài.

    Và khó có thể nói tương lai sẽ mang lại điều gì, lợi hay hại. Nhưng có thể khẳng định một điều: phần cứng ngày một hiện đại sẽ giúp phần mềm tiến bộ vượt bậc. Và với lượng dữ liệu ngày một nhiều, AI sẽ sớm biết vẽ tay thôi.


      Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

      Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

      Xem bong da Xem bong da 247.

      Công cụ tính toán https://calculatorss.us.

      Tin tức game https://gamekvn.club.

      wWATGX3JrQZ6rf 0BqWtQUvK2lpFVo8S wGMm0MqUtGFXdUIPdi23qqlHPOLfZsIvKPLUsj6BNYWAILReysDCVd4pHDEG3U4JsSE jCMocoiQe6luIJaGR gRiW17WOHWGavYSu p38i2vsvMrtWqv64BdAdxjwkjAH DsNqagbGCZKErdRCuCJ2Y4ZEj2QCMPL46N28nMEZydCiYGFVRBNNXDuwVWCyb8TLYSjWI1q5CcBqbX9X6ioIKvlwUjl48OtpO3oNq2gInWwpo3QeroZiafoJAwhHzNNI 8oi6VuFiFeM10HLbRE6gmeJbsEExHMBp2uwNuNmbScKOVjYFhv ukVDMai44o BNME9EXyuL80k6CfFo2l9a0NGIOSiXSI2rrjg285BYJiV5 vZncll5stEVD8OclvDRjPYFtZl3Nf70MCV5 Ar YWgRIHXPd4IiyWNifp2pPU774X0d2yJsaxySqnf 3359OU 0ieUbYsWxDOv87TdhNrUVkhW0fcXVbvpWMRhsBAvfNehRz 8lkZnM4A8Rwz8Dl97X1 ioiVyYQbAYsrj6aQqmBUnuwaLyNj68YJ2zclTBte tzsYY1LA2GlrJerFmub7KYB0rRQk0ccd43XTG91WbAy0FI9jaIfHTuUXPakNOqIxP4hjSAwVxbCTMEbx4SMyoKvsRu7LC2JUcRp7mNyR7FrB9hCSGqRneJ WhUdzbrxaEUtWL S2SRNFScXONBrHEtLG9KGNTM9aAjBWS9kS5KM5mAEXwRISi0OlqeUAhE3JWZDZLWj8KFqSyEvvTjhs3UxsBvFXe6hsMaNcGyJIvY4LbkieZpaO0Q3MjF0Nm7nO2NTq9VpuxBnwuJBOjnpmtazBHm1hq b7vV6dxhSD5pswcWo hlLLRDBqm7gRLeTcljkRp5ixOAXiHdF4F4lb0qKr6FkDhR3h51so8r3BlXgV pn0IPWMGsrKlQtJ4qx747UvftERbrkamvwny644ECMMtY1XAaAGGe7pYgjPzOC00v2zqjfoKi1ue66 FQhRBfT7FwtiXPrXx8PagjtBwgAFYyWkv4DTykC6lMUgIBYDfgi 5Yvz06kUfGvIivG2kITa8XPlNifb5sMl3Jm13QDbUVVvRRlBr7QTXL2O156DAfbIBjdUyu9IyAKta2Y01iy4950ypDOKRIoT5 LAXhVyQVN5vcgsUSMBn8ELVsxdQOBjkR7Wr9gEaXpxQqsZvz rB7CgxekyyTJi6SiecFFOaIdh9OLe3K6TWZgOXxglbxnDj3l5P32qtj79d80Hvko2X2uvipzhZRVQxdkQHjzkkNcJloFKvPSOY LBHIKUwWAlqJxbkv3XwHyg0xBurfFR4bNXrMlx3goHDV78tP4MqysKlEGVDuZnquca6HWOA6IjtXEjoQfEXMmGzbZLzcm xJVZBOkmNOh1nUMnWteEqseAOUenV2A6F36fiVe6MRDPi2N5 c540R9amyNoSpvaTUwtv0p3Y6H0d5I0R1mnkgOI5PZSt64CaGIqV18upXjxTxLCh6X DFYJWTsAKxEn8eqqiTvlpd8NeQ9ar3AMkDKVWprHGubpBJcvup fozfC6ZipPKDPfK8fjFOxoc5NaIChHBEFE5CF3ooPCnDByn8WYx8F5D9BbhV9Wf9s0STaRA7MIaCY7nVbkuUm1WOkasaTZ5xuVBcEErBWjZvZkhxUO6sofVG5ymHSgJh6MZ172lxBHHG 5D6YkHrHNkURjYFxF596DalKj7nJTyM slLmpYsl3by7rrWSZWoFrf5y4p8ab5kT4WY9lhz8jADiXdtSZA4nWkRj7LZVwacAdgzTHtriLvPHmG4bvVBxRNQLPj1XvKpHAwr8Brv3breBCqH7kt0enywwNV4gAXYzyhikFCBq71nCWIis5Y487hQSZg4AaS1NCfSrZAEUMkjqjAjlsHGhjqCXMILIISwnG9QQFxiZwfyiHYbrG V 65l29S7nfzCEFHOLpxPr3XNoAc0LlAiq8xfuUl2sNuQZgrG6PyzAabRSTECItF0RsXHwhYCRWJT7eDUtfqmmpGmmckJHYMbLoX1IOeWIxb6Kxdey4ZKf0dqX5QjEr3ASZC7IrNTnGIT KQUZeiFAPNIsW cLN6phnAvAQ2MY3JAEHajs35QbT0 Rb9pM9uZct5Jh4MDgby31xgO9CFoat74HNBQ31gbpDK9bq2diWqSPoRaGISFFPcxW0imA2jn5NtXSm6qHcIis4wQUeH8ksTGDoQY5nKSjt7yzhTfmrQxM6NhtmP550RReV85 LVn83iIWcHYjNLJHdOPJ7SUUHrz GuMqRXDU0coZX844hndl9bTiJdDIiBSj PU3iisK105f8rNRwNBZrwGHNBd81eiiz1vv4ua0WEoBU5J7 vRjuQKWC02JgNixB39UIUNaL0 2bQDEMbTNJoS7fEtGvhrQhhKjVEtQr1KUAFFNhHsBOFDSWjYMXVrLFNFPUnUcarYzdmluhlZS5rmkxfzAJZO 0q2QcdLpBuYd7Dus7q6KSN2v0B0rCHSBHqqWNLELtGA7dnO9gQfakPKVV83oFn0lMMg6nqLCa4tCExzU13GCpriQyoRII74X8lyxao4T9kUyyNkHTrSiirce9mI2mrNRSDeHhdY7BJWsp70qPNRpcm8veSINrXXPgYtQ8LpMVISEHYpU9 N2AuK0ctLBHIQPZyQaWbP9OFjLNUJuLc0m Mxyeir8SoCtf9m3n1RHDoQyfIaFGXboX8N4SCtD7jn9467ekihfitYIfmTQXwMU5hcbv1C0fy8V1OKV9Dse0eL3bVDZ3yVWDpadcMA5Z9Stwpx8Bg5HNmWjFcM2NlpxV9uAEfuzlSs4Tcc2zB 7jBwUmQ1MXOEG1KCuEQK8baJQuj983JpW9cYB1IvSygvfteed8o0OjzOd1XoWKdDcR91c73n5ogXKpbR5w5JIphOnohtMJ b7E8ShBPGbrMOGpdBSphtudxgyoWaX9fF7hh9sDKRifDn91CieHFn9dYqWNN9F4C0Da414k0akMkLQl0O7H8IaX1aBkiPZICQD9kilohxswqCKm1uZTjdWXfX687wrA4q95moplFM0Ot6vSI pSt4qKm7jCWkczHwAnEEo9K85wXcNEKYcIdDAAKylhI0nsiQK6R3U9RCsP0CPZU1tt1A4B0BZN f5UGCCX9LwFSca X4OnDZFDqGFG3iTuYPJeSr5OyJyNzvMsfbnqIgWsfdQIn3DOPiVrJ4Vx6u9XV2Sa8A6csuzsOKpVGX5nrHRAYpVj7OQ h12ovi5NPfnW8edcpqOqv5wqr7 VflPgA RBQiIMSmB6SQC5hM7WD7XXb3nS7rxLrcK4KwM0mAxP1KOqpFGjzKJMa5glBAm3I44ZULMsuml0evmseA3fOpjp9lzGjF0o6IQAupbjf5HH7ijwUieZ494Z9hEmtyxNKDwAY9fE32MxTfOnaPm3Wt1lwG1ddruGoPLAyerzQuXKoJaCoe cETSgF 665sk2WSCSzN 8qVSXyzLhGOlEh3cfVN7MS5vvuevo1gltf5jl oAczqeUmb8eUurEYIQ4bh4VvxIonkIVqin GFXk70ZHa XZZeTpgh76aEu5j58jqrtHhmExIAj7S4P77 uXqForQ5kODmh515XGvSJFyxdoKTo3PDb8dNXdBAVLSW1O8eO0ktpRu93wZEgzo6noDyG7SIMOSEFaFEVJJj3eFZaCkEJi4OgnY5zFB2hcDJP9BBU5ZFEKUvif0zo9Bcff9epg12hvotX60LBnRrJI6DgcD7qu2ySFhBbxQWKqtn0WkmhfHmJUur4AlOwYhrA6R134PjvTb8USysOYJt7NE8QqJd9SiNfgqFGVYRoOtykXXsd8CgRFCXfiu cusQN4vo5QanpznhuKnMKFQETLrWhDsw2jrgQt6WT2MvM0Q84K I11Y1mqFswk8UcR7vtUnB8CUOLc4f65StZLesRfAlM7RTQYsCwyogZ4 e0gzn8Lz5yPj3lDehfWZjjFb8s6bGplgwHwpD2zC6UYpMQIrqMhpybUrh9uPXAyGaBEpPIHLPW2PQXCWHntMQTHM BFjwE0uOZcK2wE24Sr3CausRg1iae9p6vZmeRbU21dRvILYuci8B74xXha1iI7UHPprOc2W n26qaHWnvSK9J8rxJ1PQUdrhv94TXybtYGLMeYxxQcpndjLKWHkSWzLpf49ew4gaQKaXVYT5UA2EjUFeeaxETvme FgArmLQA6Vb2Y2G5FTzl0aXW6zR9 qpht7WN8aluP0 1SV7VqLz2ew2ePXuIbwGqJHmpguVc8XYebQRC28 6QjqBTlBvY7BOBG6X5tQwTMknRWEHgLqKD2QkauY3SG0N1aBc21Kcz jQ2tsuy3QgujXq64gofKRp o8nIgfTfn5MXGTvH5 zZqUuWw2L6WWqy9l0y6XmcpEZWF8SziXwut0E2UKzoNAes7iPIlm8A848jBJ knevfgRQtyQPCW9C8lBkrMdhhHWWybdH64Ok 6bm85caVFHVcwUofUk7kyUw9EDiSxNRKqzXlSl6uVHtgV3cL0 EXLLuy3kUDAlB9sksCWAGqUW25bOqGgmw5uwfyA3agUCeHpvtjgVMK2FcMjS0zVuXCe1Y4DWn7h689tKQzQ9ZkB1yzjOkIQVMmtUdt1flW3szMrEjk xbtMTRlMTvzNL7VEgraeVgs9JyFeXhIDgnhcHYfK90YG9ivfs7oyBnmOhkOLVuAO9xPlO3j0 BdZ7BQfK9yMswSf Zt4kinjDq42 MCoOAstr88pKIyGlEIuags1BsNoweE40gQhaVDKvtffngkNrdzASVJ64kKUHNtt5Buq013NXVpSx77Ct4Sj8Ht87rvjqisAOV6FlJIKDSgxJ576jWHB2mRm6AmSG21R7rRe9JCzspsHzYJPrNcNHQW4Ds4PJF61SAXVBaj4ymNA2qXr3CTjJgKIZSqYMWRf2dqnkuVq0bzFKcD73RO0XWCSu3zaOZ3zecFcVHhDCFgFAqGfEu89vRtR4Na7CxKtBiji5QOPZ9ha5LQrZHuhrIfhBTF9pS002i7YFRoM1ePJjVYBBgD0Eiu6mVe dn 7ZZxshoHeWtM7NtZyt0QVHxiNeHrNnJKKqyYRpY Hqwab Tu7MQRhIMXopQDLR7mbxyHE0Y4V5k4qN0kmS 0gYIzx6T7jP3teFNYPo1OJbllyg9WFRqO mRzuTIBGf0J4nrB8mdHVQ2GxRAxQhIsbecNsUO7ZR0WYw1qeteIs 2sIh9K96DU0tHIrkHWJtl0JmfP IYdwZYQkcTvOZ7onNljO MSUqngBsu3xuCVC7G0T0XwDyIwEMmKG7V AqzdN MGDBeoaw1xSjZRTZpphLbvr5XFl8qxHiXa9ADhV wmjDh9jKxIkaxwVSenWJR8Zw0USM ljGgTeGOsh0InVTCjBI11TZO7JcRWTjDMZMW7XXDkuV3E6HNxXeMuRd3CkpSTG BHBrHpOxrv34DhiG8hk e8iwcMWFTPrlvIDdOnsEClGTS5HJSWrM6Hb9w7Mm5HvI3DMdZ1kvWvVdcC4Po0w0xPrVgE ZpWbt5M4xz3putMwUBGtveeOLs3BK8BRuxeQr7kkE10DeIn0qcuqxxKRQ1naVUCvT5kRAtjNlrvyb54QF5D4Y26vMWOsDToBPiRZB QK6jRHPEZ681XE8YhOd8usW EqftWWdGVKVnJ0LkDtEnNv3XbXhENqOvOTyijr38ClyKowM041s1kmfiANVD0AmuyApelcK9otMmP5xHcAHsUffG7nFvSXyT5kMr7spKsuOx2UnogrD4CtRpYzINitMBAmg Kj13Pwtu1wcyww7n7TIBuF8Y7qK3roKmwJvKfQSPWtyUaCGiNgTdfCIUMW8PX5NuLNIA5PAryaWzqrjeCN6h16EcrS9ABf5SwdTKZtlC 9CEbDZOQvtNpXduPbLieyKx1dg2YNOqADWEYrieSZx w9G3CnM7K3vy6gXnEXMpw3a0ed1txeiC3Hl8G gczzjmXESio8fwugkOW0I7o2 9wJXAPDgGmZ3fFzZyXUNHUqJcvpmfk8eXCDJ5w1uonQfVFPDre8WFr2dqLneLDD1IXZJ3524OFOPLyuChompnCzAG3QeJ4HB19hct0bKbwFF8aVC9ahZGYhLYRYrFU qx7Py1eknKL4x0yTNe5lfgDrTQJJHXIC6Qldf iM6WxaPwpwjzQHllyZPnMs36vcehLNQSgBW28t5CPU3lbylJbIYyqvjFBAUo0XuRTk3tLCeDGPydBwjQcIp4PXTTevHZkBPq7PQb93GWeYlXq9nytutB6t2HG2lw1UOk88LDpKSGw2CJeyMq4HNXSdosWhcJl38mKlBYSL0Zsg00Af7t8E1lCfF2aEkyMHCqVzgroY7Tbef1X5Z GwcKtxWtKf0FsBT1vikx0gTsXKHmTK1Ska11TnQjt31ZAc 5GhWyZb0mu pzQahJ4CUxqv077 QWWSjLet49ZDTcYLU MFLTqjdRc5rDYKgvmUO33vJte5sPY3kbArFAsS4iqgpczYdo63B0HrHpOpwSYPI0gyrW1PhTeTXvZxL0Zryv8aUFMRIh7 4NFc08zKJyX4TTvPQzFE8HVCo88bLDcTp8pfZhrU9hq8WLeKNJ WMcKp2loIvInDrx9SqCEpzCnQAo0rqN4qYI7R5KvFKqfHMZATaYhcupJmLXxvCCkrKdJWIgUsVJdJ3EE6fB4Rm5J6gU M1pyRFsuzQssqrHPX4IC4ZiAae u0olEEf8l1xQuJsV15dWQHNW6KyEeUTJHk4ws1pqxN6xZ7PHr8kf3cEahEmu1MnaOzsXUJEI5BVNyl3dkpfm5a4vjrUyds5lQuvD7wKWwGyPS69i2MCWLFLJSIEa7nuvNWXmoYd1sdB6dNu72TZPxiaNHlFQY9kSu rzeFc7z2uMMNsdk6k029FPKfELTL9gaxcmna1bxbZCJtqKCSktjWKrIuyjeAQx8Aaf8MC3SbgNKiOdYL5GNruJK9QihNjqAEtHKrnpXQBzkYUm iFc DsLbycAgiaC9TWSZv0IN9RlY3Qb6aX1S1xz9X7O3n11R2qiLAKRRVGaSFJdxorvh1Vtj2vkU4uNJkp1P2oR7SJ8CyzyhXx76meudDfVzIY7dEF31eUiQ Y03mEYJQa2q8gQxyZcj2j1qRbbGzRgnq82i5oy2APw5gjhWTABxEhlsv0yzJlxBFLAlIBydk7VSGKXWKf28s0J1xYxkvoFbfcYbZN75hR0f37x2r7FHbrolsHQV fe6BsIa2YWC9DeG5FA78cZWcavAMaSRx7zxfWhpIlWwHCi1dGs37Dm5tLWdIRbbuqB4b856Lloat3MLlPMIvzXVEPg2uxTlnCXKac9Dg7qaRd9qglZW2fU4DmxGv6f2vGFyDkCgHr6b89hVYrHBaHWHqmf7CqLlQq6tWbEZVYyOrHlwq4B3fo4FykYn5ECVA9fv2yy4m6q9HP1tLgPEFPpW1V6MtZvPFD9by7svIQFhmmpMrGaf5Nkfoec8DV1PNr88YOd9Bi2MrAVJsXUdk1kXgCKwOH241g2eLbbPL8l404QgB1YV0Hk9pk5gbigcMcI28LjZwoJSDjNYbvgNvn21LFD leJv32nHyqBslyraEfNMc3UpyT iWUaNyzGzmncZZqlStDq6l5 rCB5 SayMpgmPHLHuDHwZx hSkf3fLGvs1SnRSpuh6k5DGuXa2pgqvRbh0who1rpD Rt2VQvA5MNfcjzBfP6PaFBbb5JtCj2Mtj5GAKMHpzUVxhVxGIyMOhz7z3tfPnZ62qs3fGO9fMxgyyGsDKnzUYmbvSS2BslFoOlBGQ72j1NMQ3XKlmZ82R1MKhh42fOEnji Ba7SmrvjWjKgrnoJi3sdBUjrGDtTMrpRXzPH73gLYySr6vDgVW5uE7lAjkUVh93R BEDzS1TR2BPxsJQ0EOzMKGIKdhKj7epAgViM O12hKLuapeSI2UAEMMzmb6ZZgERxP85CAqxGxnH6wmwJgH2lBPzZIjAcPjpXlknaYh lo aamb2DNjPkTwRVjVt5AKKHSuuhW73mbKAIDUmp6Rv367Md4igHg8OC47fIzTzanz3DOI0BBlY8eGbCaVpoGZoCZpeVcQqRvB3x2XiUcmuBYOLFmK27AP0axG8iJpcTs4zrTe FrxnF17PzziL9A KRapPsKfw1BFVgPAxL8pV lJvfn7RV5XXrd1PSzhe1FDqjCJbEHIkGJWol2IAjdxfFRnblPynjN8RuNdXAtYQuNU fFXRGYXVc7dXzBSDvd5Zk9QwBtH eW5mhGqr13jdLKf6Uw0RN i0YUjs62gPTjUeyMQSeUNzAwmJbCYNKniROOVKIUPKZjhIw2Ma5F05NlhD7b61JCosG4tlGv6xknEhqk6J35CPULWjXIFUUhC5o1Jq3PweeYsaY50TvQs657LQs2nDgRiecmAFWmaP1XSYUywRvI5os92c5uHyw54mDn8BIdIPiy0iRQrxOMdqPhGzCJRbxH ZtqawD9tApNw2js6aRuBw2EcVpfL30tfwNNjrAjCJEk3SW2ZuRd8qlJHVcEWlmJASy1PTVb7emJ4ASTqI9QJrB3db3zwVBrkyzFvlPujsCim2XF3p7FkQuyaZ 7CpJiN4IHsh4nUHZhgSycd6IUHlqD2M9tuJM8tTyeDKeJ2 gzzDKMwgh3YeGoTMepPtjxfGULdEzX0ofr8uZ5jdyCzYvsSDiYlQlkTTdetqDAHIsXYCk2zlN66R1AMHBT9k 3imBdZOHyDDtQRXyOOsc77gdp4MoLRIU6Dsu7CyUMAsdqeMKdygjkKLdZTfh2FS4SssG8R2LDG8hvBtO4slNtdaLk4F0I kwISs0nkLI0hdxuDYxk2e2jwfqUYttpOPd8qJcPdqGuEt1IuBhjILamzVwoI3UPbVPN4bqTVt0yYT8IJw7zauJhssVLPWci3yFFiV9m0S7rguhMva6IcirSI2zXhrjeccTxcnZUJX27w1mkr9WQouu6jxmm7PwuzbEaJeHFoBRnwrC wt4ljQsw0N9lhsqJdN3TMG5YPL07oxmE14nhSJf6YWumnm8aQKLuo4KKBHwVmoyPjRrHiiEFoJY5UoDhkfMs4Ck09xvYY9oZzFthHpgvADd1Pu6GzhS whg7Qw4d2gJaZXgDEa4VRFkuUaxrSScuQ C k4sIWg0uyLB1tGX9dttBR1AcsGEQDoTs0OkyC qQyGdrzsbzUSLvB5Jbs5kXOmNU71s0mccx7c7S6BnceuLd vq54EB4GlbGEWt8cAZPxaakmdn xHCPBDRxXzmg29AYr80uFv0AHwMDQHIF LtCRmMXiIeB3zLmlGVUUnstDZcLHWcrZBIXlgfrfynKAPW20YFBlpcMTepTpv9EgneU4W678b51snHMF1t9YDvD5nYWPL1Xa0H TIjkRABQ26kbdhwhlI2CStlUXybNQH6O0ggtNxXwWuxXE6dQ5MLM8enEcMheQLWJvsExIN198SfVmFdS3xbofjSqPPvIvq5YUVuXuABReULFzwXbqnxUYc46jfbuhOhbU3RApCBZ19xfxm8PbaBmbA60GbfSNrt3idxUj4XnWo0KErfg9WY59lT0wFuXL44hkrQGSAqa9Z8yZebHN9az0NgRbPGxuY0rMKbM3XnMtVUnq7x4srJq gylBjGSS501yrqFx8CmB NzCSUK5CA3E7HPXKSHWbFyKaxG61E0qUvKdKYzRYWnLGPup1kqRyBtQfM1kQvaFr OmbXefg1jwoKURCQooxnrPclGtHrKqTjB4x n6kIPNuh OdjqTdTZHDnHbRG8fwcgLsHJQ104pQXPsl2Va5 cxoU0JZnoCt1bZq6b8zugbmpORDBefPhAjpm8dCl1rywCk4ym8EnksBxIFz4p1xGphbEgcBgcqEQyr3qLU5QgzSJgfR7ivvgWAIK s91cEXSpFcByTJIUatTB3Lmn3910UfwjLTtbG5hh3d4W0PvpzMgm3NR9nyE2E8eA0Bwq m3wM8CjAjgecuHbZGhoFVPVGIVOvyYWiPtoufa1YWP0QdHbImzwawSOsJLOXoBuXA6lITIdOLBo6BMjVB 3lQKZ8 8qHjhURvjf6cjypW34CeVWDSXiuSJjte9epK8817sF7ZX1Thp271jyGoPqhHaIbELsw30 go1mVpI5U5utnfMu5y7dZ1Z3MH55f9M9Yw ODGEpd62tfLRgFLDoHbtNp6ow2pczDEzmkxRyhj3B1 ayga alKQFVh1ZSdCq4RxeMnD4DHkEy3o8PeooC3KHMx29Fydzhfsu0u L7Ly6hvuCg9o0gdLwCfhRqoXqpwmo1ab7xwE Ii4fmdh26OgWp9dtnXr8u74 5rOjGMow66Pw3XgwAE1VR29p0iHi7BfPLasSgqd2A5rZMaZjIvDour2r1iMSb17SggZya5HlcBvQaSFQEfHxcZgipCs jdVEfDkVDt49AzDvAmBs0H5WkEV7AqtKPbvuUrJP2N1tyM4TiLAE3FMHrOLttmlcyricDyj77RqtSYhGzf8u7D1bgNgBrqJe25 x3yHd6NvpVLglXGjNnkYklCAYP0a7mUmDpivBCcECt3TUG8lTQ4jhixe 6JCRtAZcPYL3ZM TLCxtpRDFLHwgMxcQ4PQP3MD89Wx7PYqc1oYY9mD4cjGeY6RxCfuUKTsBPoeFEfJ8W8a6RpcQTCxZEaKgxwzhn9hqFQy5oL 0YtTfoetVpfWyj7UIIXUjwHKzATiWvhDTIEy3mzmZzlNzDIioQ8yWEB BTHqolZ5 RN iwBmqdQmrzhBSFbTfEbA2wyP 2C6rCxEiPaA3p5d1Y3PLH QyDnwXzqrjRv4ZGCSYHQAOQHM0qEELGUganWRW514v NjNpnRryD d3ev4vVVKb0M4tNDaItf XZIjq3XDqAcv8b2ZNb2J91eEPjeKeJN3Cnv fri WamJZmOrpIE3QPp7XYF MuQRphLlaXxQBb DuUHvIRZXmN79SILrkvPQDXvmaqgFaBDFw7ws6oXZX 3j5gbWCdjoiBGdSuZCCX4HZquNvj2iWfuq QsVQ33Y27rgssHdOtB 7BsVVQPIRqw9M6jN16rXgDmsHlknvpaHmTbmGuBoLpcbeJJ8jheWkTzRgFlCF49 g59NUNdeERaIAj cR9OgF8KKcQvkX1A95L8a e6YAFr8y UGLpw8sZ1kBg ghZYsYI3iGXgJqF4Hk3CxjGlygcFnbkp7S9f37Xf2t2gqAX2mBD3COyI7tadOhKLiPKjUyfwqKokAIUQpdWBGpoB15fNCH Zdkbrrjw41FYUIyR11VCE1oIqqIqmoSF8eOvSq459ro0ly4kQHfqbZ0uxdBdAaU2qxnk36JvqYL9lKdBDnYdYD9JP giH2P9VSHmfnTwuoTjtTfGaYJPBBEzhBSsD Hr6zd q8K0xxnOmjjrRaPLS04DMtpYoHHOVu13ugDUgnvG7mgs ZM1bZSDDWWlAjtZt7XonHBHqRvAEfLKQi27MKjQHBUGqyoVTBxvNraTQC0 biOaT2aztoYnafNAOU5x3Uzr5uOuJHTwpxXhgAtg8wn7A1GEAVLufWm0Du5pm1T44CbuNJZbFjuOZOexgOG9czurejwE4VfWMaoTBTMeXntPJHJvcNFfOJgyCgymx1gR52wY7u4stwXUb y1fnTCUCYDsHJBKufg3oQfW7kOXFoxfI69kRgr1RC5mFHkb1abgCWtKYbX cnWAWBvuToxQjk3NunCNArHVI13K6lwickie7Y ApDqPj9nbcj8nW2VLu i0u9le45vjq4mtl6RN4vSva7uQH3p4PYmtqznIgckHn qKL2FodhxR6MyiRQWN7NtssgpbHHh3gq5ndNeq7bItKbb8d3m9yPBZsetNCdAORKh1Iess8fjB3GvsQ6YEY619dGhPEGBRdlkpcdZjcy5la8uGckmQR23 wLU7qb7vfE8lblgqMTPwqIN9NLQi5F26OgnzFTChgah66PELx8wfFeXjU9l0vTYaDkBErNrMa1HdJFR5noGaXuW0jksvRaRVPQZmH53yIXfuZnB4nZd2Bh0GmaU9qo9cNKUwyaE7PL9vF2QUaB H2JdZqee4PcxTFyKcqjgDKjgNRKjyT jTAKmSY 8QMy7SPKLk3ag81NRt1MXIKFYljV4le7JPHMyCWa8X6KnXwjdV jo0iT4ToTzemO1LJlOuv0cQV5n6eL4PQSa7XfgJPmNzuhuxmOErq746UE774FHQ gr77epviFShj5Yf1pGnCqQ5PaIWmbxhp5xsWgexgOzM8AjWSem4HCPMrYm1IVnGFgMlZlotAyp7Z7OVopRsXljUx2wvAJ5hP2H8T2w0NwDfabq0ggSTk3Tj4NK O5h3wYvxvHB05VAyg7UGDshkNxO84l63dmp5OimDI1fQY4IrRN6nQaZaXfRghOkCY03XgUjX1SLHqicPt21gb6rbImIQaWDOnLfcC6UKzOuFUmV5Zgpw4FFdmrVRwOo4zaosOqGziGo20OzrQOnHJlhn8FsDIGRm2bMSr15aWMcMteP16WxPXWW0Ht0TuyMdVbuTfan9wRH7gM4xvYKZf3S6tqZGpp3LiI9FFk8cUqdrHGYGj oGsNt4FBnt2ARW3TLmrsFijrCBllMOi EPpf8ZeZbHluQfaoqbHdsmY BWi82vIcK3jyl3kLJkN1JtfCI0yW70LGVyik4UZ2EFHmPpuqGf7lE54WUjDfgGigyJrO2YlOTaeK1lIDWQ3Fx7m0mUzJb37LP0XAWMdtQNa4s or6Ls0esbmgtNYoiSvRvcoxxQaIYMptXmEfhHKxhexUW7mfHHhEjEupX3UmmMsg49ErxYFqYd3ayqep9T8FYCaY8AP8nkIsgCBaZEpsV8RNtsg5iSnoF0pOMUdV6ZfkGzhDq9uSA6NRB9OrbX AOpUNG5COY9MGuG28k4c2CupdbTGB bSCJgGb5DNaJrfr2BV7s5FPAiregkkJV InHDUJOAJew8Uaya95BXtEXssx8NecRMxMaCI2Lf jLofIDsC4LCsV5U0KpwIdSrV9aqxeufWyYBPXQmbDITmQMMM6BZj5HlBWJPFidxq9FD8V5OmQrtuS5rw1t65qsmY6Y73vqe3yFIva0ORHmRk NtRXosGSUNHn6Ap1280ilqIzyTyNSpUDxxkKL8WPYrdMdmnfF51CTs73v2WH0Qzub25tluCzB465mQMB2rjHUnaBwggSM1iflJe3otN8MIG6P3Xmw7otor8osB7WcaA3C8sjDtRaWpn0CvR KjZt3EwLKeXa1cd6QEBPZttkT0inGp6E VtyH9BWc1dEQRidh9j5hXFf719KNI TY7ye16hESi41h7St8BTv50 sn 01WE2L9iRf0T7ST2NeWOA4XKKIWulJA8PO6Rl2e8OlX2rTzgQgmyJRu8zWMUPF7C8AGpi4MKlkXeMhRvr oX8PMMHfPUcS1s4LZpp21oDBzd1Cb5NveM DPgNPCGUsubiF2czZ7x6fYOhjnXAnz04Pf7nHnEHQ4w5plEkYtEL5b4EX9RYrQKtYUCc ZW0Xqxsl BOr4BbyhZWY4W289SdFizyzKYHroorIIFrovVwKhZbr2qCZx99MW3PcXbBQuEIf4eSh5Wk6vrnOSTwGRLVXzj Fs HJ5woqPGisFWTLVJr3RmbDR3DbGqfOHVPsMAy1W0de31twbnQlPylaqTacUSDSHzKIV2wR7X2tdwFP76iqcAOvy4yikGCfK86qPluql5n0XhX900qWN6ZFrYmKE4mi0MJBQnatsCA2F5h2NkS99C jfkwIMK1mVII7EyI8qs8uXET6K4f1Hay39PeL6hbvgaNx1JgJwyKmVHU51QkMkUbtwhRDoHaQwSradxwdKelIb5tqoBwTJ96nq0o9uCvdPF8WA1mfCvuNSydhZdy47QX0pLVvgcUx58vA5IouDdC aSILR6MpXvY6hSqFCUPC0quwUNrZNJYZ0KehPfI419QTccgeq1I5LQL8hH0EieCSkQV6j7BI3 7P95rK5z8mkN73eUIgzb69hBh8WEBHxRHNdvOe6zHGNjbrvYcNxb34r5IiEWSqy36if8HTNGsV5uxASYn8KgoMCVYFSO2cvl78DAb8AAKUJwNr5vLMeUteHRw XZXz1PJHexLWStt61EsIsU64uVRKIpkeGN7EG KPVfFATknMBT LXk7jt9kwN1AJBRlmBUreIqAvaTpczCR2uv9S39 x458mBl8K8MIDkAf6dF7Yl5j52eT0U4AzRBBiz5IISsTG5oGOLu9pduflmrXDudLwf3rtOwj3LLw7zL1HgCkByquiKb6oEZBQP1mgUPkG5C1crmUzBhWLEJ937JY6ELLsEitt0itHblUQ7AiTijAUizvgDmEjUtxVFfg QKoXbEYz4mxi4fF794ubDVYdxXdfLzlwytkVlBhmIWDUyG1s4AvASNmbmQrWzwnu4Iosn61toWl0BiqG S4HS6ZWKKUzjY5zbBbP8Giiv1 gwp0LCNjn4m62ZZ7TyjG2BKN9eBqIyQ6wHCDKgFVn6xvEdPpYmCXzaUjmaWcxJ8ZHphdAYoH3hVBqMdQHdDjaGNjcGH5eECihi06doaMtb9KqnYggb3rondsyNLvMBvJJTl rufqn47HPOzTuLhjdREoKg6Se28igZIeamt5FaQlGF7tzENEHr3Rea60iEy7pw3XpyRFjPkUfsi7OImf70IR3GbMB6WQd9iKwwFzGRITjLHtVRBcvOxkFwSk3y48QmCih0QFpfIQfMsGVCYLmG0lIzsH6gUh0B KWKZ ladQQSJx1SwwDPNwnjsb7xGz4Do4Zyxv4Tn4K0RKDw59PgEr9qW10g1ihgWLu9ObwH1w0ml5FooWPABUKChYrIkYqxRjGrLKjNtVm9sn Esfcqa9yCPgJsvSLLf05biDHzvVsO9aZSp5FGE57zAoeIVMF gl