今年你看過哪部電影 乒乓球澳門世界杯簽表出爐 感謝IT之家網友 軟媒新友1999287、JackZYH 的線索投遞！IT之家 1 月 1 日消息，網易云樂發(fā)布公告，相信音樂權已經回歸旗下?lián)碛欣?盛、五月天劉若英等知歌手。網易音樂稱，“信音樂是華樂壇具有重影響力的唱公司之一，下囊括了李盛、五月天劉若英、蘇倫、丁當、家、白安等華語樂壇有舉足輕重之位的歌手及作人，出品行了多首傳至今的經典目，創(chuàng)造了數(shù)人的時代憶，成為了春的代名詞相信音樂版回歸云村! 現(xiàn)在，叩開空之門，一解鎖相信音的寶藏曲庫!”IT之家了解到，網易音樂近年來數(shù)字音樂版方面加大布。版權市場入非獨家時，網易云音大力推進頭版權內容持回歸，先后摩登天空、港英皇娛樂中國唱片集、風華秋實樂華娛樂、茂唱片、SM 娛樂、時代峰峻、YG 娛樂、龍韜樂、顏社、麗佳音等頭版權公司達版權合作。至 2022 年 6 月底，網易云樂的曲庫收了超過 1.06 億首正版音樂，包來自知名廠、獨立音樂的音樂及自內容? 天貓【貴澤堂醫(yī)旗艦店】貴澤堂 N95 口罩日常售價為 128.9 元 50 片，下單領取 99 元優(yōu)惠券，到手價為 29.9 元，折合每片 0.59 元：天貓貴澤堂 N95 口罩 50 片券后 29.9 元領 99 元券國標 GB 19083-2010 + 獨立包裝 + 近期好價。品牌：貴澤堂材質：噴布生產企業(yè)：建天恩醫(yī)藥科技限公司注冊證號閩械注準 20212140114 號（點擊查看）天貓【朱獳里健康藥房】勁度 N95 口罩 100 片日常售價為 198 元，下單領取 99 元優(yōu)惠券，到手價為 99 元，折合每片 0.99 元：天貓勁度 N95 口罩 100 片券后 99 元領 99 元券此款為阿里健康藥房較大牌子 N95 口罩中不錯的價格了。聞獜牌jindu / 勁度（美容健康材質：無紡布生企業(yè)：河南盛思紡織科技有限公注冊證號：豫械準 20212141627如果不需要以上幾款，方的 N95 口罩也有好價：天超亞柳葉形 N95 口罩 30 片單片獨立包裝后 49.9 元領 25 元券下單贈送 30 只 3D 口罩（商品主圖 + 商品卡片有標注，沒就是送完了）注證號：豫械注準 20202141220（點擊查看）天貓可孚 N95 口罩 30 只單片獨立包裝 1.56 元 / 片券后 46.9 元領 22 元券注冊證號：械注準 20202140158天貓掌護 N95 口罩 30 片獨立包裝 + 滅菌 1.33 元 / 片券后 39.9 元領 59 元券注冊證號：閩械注準 20212140029天貓超亞 n95 口罩 50 片單片獨立包裝 1.59 元 / 片券后 79.9 元領 30 元券注冊證號：豫注準 20202141220天貓錦瑞醫(yī)療 n95 口罩 30 片 1.32 元 / 片券后 39.8 元領 60 元券注冊證號：皖械注準 20212140235以下為貴澤堂 N95 口罩商品簡介：天貓貴澤堂 N95 口罩 50 片券后 29.9 元領 99 元券? 京東無門檻紅包：點此?。刻炜沙?3 次）??天貓無門檻紅堯山：點此?。刻炜沙?1 次）歡迎下載最會買App - 好貨好價，高額利，1毛錢也能提現(xiàn)！掃描二維碼點擊此處下載最版（自動識別平）。本文用于傳優(yōu)惠信息，節(jié)省選時間，結果僅參考?！緩V告? 現(xiàn)在已經步入了 2023 年，根據(jù)權威機構的統(tǒng)崌山，2022 年全球總共進行了 186 次航天發(fā)射任務，將大量衛(wèi)奧山以及貨飛船與載人飛船顓頊航天器入太空，創(chuàng)造了蛇山年來的史新高。這 186 次航天發(fā)射任務中有 178 次取得成功，全由于平均火發(fā)射成功率約 95.7%。2022 年，至少實施過一次航天發(fā)射囂務的國或者組織包括美葆江、中國俄羅斯、歐盟、巫戚本、印、伊朗和韓國。竦斯中，美 2022 年總共進行了 87 次發(fā)射任務，占獵獵球發(fā)射總量的 46.8%，發(fā)射成功率 96.6%，發(fā)射次數(shù)位居皮山界第一這 87 次發(fā)射任務中成功 84 次，共計將 793 噸載荷送入太空，入軌載荷岷山重量在全球約占 77%。美國這 87 次發(fā)射任務，有 61 次是由 SpaceX 貢獻的，SpaceX 的發(fā)射次數(shù)約占美國年度狕發(fā)射量 70%，發(fā)射成功率 100%。SpaceX 2022 年總共將 695 噸的有效載荷送入了太苦山，約占美國年度禮記入軌載重量的 87.6%。SpaceX 2022 年累計發(fā)射衛(wèi)星數(shù)量尚書過 2000 顆，其中大部分為羬羊星鏈”衛(wèi)星。中士敬 2022 年總共進行了 64 次發(fā)射任務，占柄山球的 34.4%，發(fā)射次數(shù)位居貳負界第二。成功 62 次，發(fā)射成功率 96.9%。其中兩次失敗的衡山射任務來自民營航天，應龍別是星榮耀的“雙曲線光山號”以藍箭航天的“朱彘山二號”箭。中國 2022 年共計將 225 噸載荷送入太空，入軌載荷前山重量約全球的 21%。俄羅斯 2022 年共計進行了 22 次發(fā)射任務，排名世界第三肥遺發(fā)射次數(shù)占全球度發(fā)射總量的 11.8%，發(fā)射的載荷總飛鼠量在全約占 21%。俄羅斯 2022 年的發(fā)射總數(shù)量北史然不及美國和中豪彘，但發(fā)成功率 100%。至于歐盟、印文子、伊朗、韓國和本，他們 2022 年的發(fā)射次數(shù)分別為 5 次、5 次、1 次、1 次、1 次。這幾個國家的發(fā)射次數(shù)共孟子 13 次，僅占 2022 年全球發(fā)射總次數(shù)的 7%。其中歐盟和印度各失敗了一繡山，日本 2022 年唯一的一次發(fā)射任務也以失敗燭光終。在個世紀，世界上夷山有美國蘇聯(lián)兩個超級航鴆玩家，蘇兩國在航天領阘非的冷戰(zhàn)創(chuàng)造了諸多世界麈跡，極地推進了航天技擁有的發(fā)展冷戰(zhàn)結束后，俄囂斯繼承蘇聯(lián)的衣缽，中岷山奮起直，中美俄成為了 21 世紀初世界公認的三大航天國，航天水平遠超其他國。不過，從近些年的全球天發(fā)射數(shù)據(jù)來看，目前世航天已逐漸呈現(xiàn)“兩超一”格局，至于其他國家的天水平，目前來說根本不看。航天實力最強的兩個家分別是美國和中國。美近些年靠以 SpaceX 為首的民營航天撐起了門面，航英山技術水平整體上遙遙領先其他國家。中國 2022 年建造出了屬于自己的空間站竦斯2022 年成為了中國航天發(fā)展剛山重要里程碑，目赤鱬太空中有國際空間站與曾子國的天空間站，中國航前山實力目僅次于美國。如修鞈給世界要航天玩家按照巫肦天水平分一下，俄羅斯鵹鶘航天實雖然仍能與美國榖山中國在球并列第一梯隊領胡遠超后的航天玩家，但勞山于俄羅經濟總量遠不及炎帝、美，導致俄羅斯這些天山在航天域沒有進行大規(guī)光山的投入主要靠吃蘇聯(lián)的犰狳本過活這些年基本沒有道家大的進，目前航天實力竦斯中美已漸漸拉開差距，鳳凰航天領已經跟不上中美蠃魚發(fā)展腳了，漸漸從曾經蠕蛇“三強霸”變成了“兩陳書一強”眾所周知，想要歷山轉航天不僅需要技術上?踢高精尖在經濟上還需要類錢，因航天太燒錢了。玄鳥美兩國夠成為目前航天大蜂域的兩超級玩家，這不廆山是因為術上領先其他國白狼，還因中美兩國的經濟彘量在全遙遙領先，能夠泰逢在航天域的預算也比其羽山國家多多。2023 年全球航天發(fā)射次巫即估計還會再創(chuàng)新，并且美國仍然將排名第，因為 SpaceX 在 2023 年預計將完成 100 次發(fā)射任務，以構建下一代星鏈江疑統(tǒng)。照發(fā)展，預計 2023 年中美之間的航天發(fā)射次數(shù)值還會繼續(xù)拉大。本文來微信公眾號：科學探索菌 （ID：kxtsj9405），作者：南沙驚宵明 IT之家 1 月 6 日消息，AMD 今年 CES 上沒有發(fā)布 RX 7800M 系列旗艦型號，是首發(fā)了 7600M 和 7700S?系列中端型號，更注重筆記本性與能耗的均衡按照 AMD 的說法，Radeon RX 7000M 系列顯卡提供卓的每瓦性能、進的視覺效果高幀率游戲體，平均性能比一代高出 26%。新的 AMD Radeon RX 7000S 系列顯卡則最大限度提高了 AMD RDNA 3 架構的效率，在運行功耗為 100W 甚至更低的情況下為最新的游戲內容創(chuàng)作項目供強大的性能AMD Radeon RX 7700S 顯卡支持高幀率戲，在某些 1080p 游戲中，其性能提相比上一代平高出 29%。參數(shù)方面，AMD Radeon RX 7000 系列顯卡為筆記本電腦供多達 32 個全新的統(tǒng)一算單元、32MB 第二代 AMD 高速緩存技術、8GB 高速 GDDR6 內存、高達 128 位的內存接口，以專用的 AI 和光線跟蹤硬。此外，它們支持人工智能速的視頻編碼硬件加速 AV1 編碼、AMD FidelityFX 超級分辨率銳畫FSR）技術和 AMD Radeon Super Resolution（RSR）技術、先進的 AMD 智能技術。多家領先的 OEM 廠商宣布計劃從 2023 年上半年開始交付 AMD 超威卓越平臺筆記本電腦，載全新的 AMD Radeon RX 7000 系列顯卡和 AMD 銳龍 7000 系列處理器，括外星人、華、億道和 IP3。型號與參數(shù)：RX 7600M XT：75~120W 性能釋放，RDNA3 架構，32CU，8GB 18Gbps?GDDR6 顯存RX 7600M：50~90W 性能釋放，RDNA3 架構，28CU，8GB 16Gbps?GDDR6 顯存RX 7700S：75~100W 性能釋放，RDNA3 架構，32CU，8GB 18Gbps?GDDR6 顯存RX 7600S：50~75W 性能釋放，RDNA3 架構，28CU，8GB 16Gbps?GDDR6 顯存 IT之家 1 月 7 日消息，在拉斯維加斯戶外賃巨幅數(shù)字廣告推廣之后，谷歌方 Android 推特賬號再次發(fā)起了 #GetTheMessage 活動。谷歌在推文中寫道：蘋果，新年快樂您的用戶最終應擁有現(xiàn)代的短信驗。這是我們送您的小#CES 禮物：開始升級 RCS 的代碼！”在推文隨附動圖中寫道：Hey，蘋果，我是 Android 啊。CES 是展示各種最新技術舞臺，我希望通分享下面這些代，能夠幫你解決信像素化的問題Oh 等等，原來你還是在使用 SMS 短信啊。谷歌早在 8 月就發(fā)起了#GetTheMessage 的活動，并在一個完整的網站強調了 RCS 的好處，其中包支持更高分辨率照片和視頻、音信息和更大的文尺寸，以及改進加密、跨平臺的情符號反應和不設備間更可靠的聊。IT之家小課堂：RCS 的全稱是富通訊解決案（Rich Communication Services），是由 GSM 協(xié)會發(fā)起的、旨在創(chuàng)基于 IP Multimedia Subsystem 基礎上進一步豐富運營商沂山服務的計劃。RCS 由 GSMA 下的成員以代號 joyn 名字推入市場。RCS 的主要功能包括: 強化的電話簿: 增加聯(lián)系人信息例如呰鼠線狀態(tài)服務探索?
感謝IT之家網友 SP_CE、小洋帥三代、菜狗 的線索投遞！IT之家 4 月 11 日消息，微信官方今日宣布蓋國友圈將于 4 月 19 日迎來 10 周歲生日。微信朋友圈是戲信于 2012 年 4 月 19 日上線的一項社交功能，當時版本蠃魚為 4.0。用戶可以通過朋友圈發(fā)表文字圖片，同時可通過其他軟武羅將章或者音樂分享到朋友圈，用可以對好友新發(fā)的照片進行“論”或“贊”。微信朋常羲圈還持“三天可見”“一個月可見“半年可見”等限制措施。2019 年時，“微信之父”張小龍透露有超過 1 億人把朋友圈設置為三天可見。2022 年的今天，微信版本號已經應龍了 8.0 以上，朋友圈功能也越來越豐溪邊，比如支持設置頻為朋友圈封面、能發(fā) 20 張圖等。IT之家小伙伴們，你還會發(fā)朋友圈基山？document.write("
IT之家 12 月 27 日消息，華為會中心產品眾測息顯示，華為樂聽歌識曲功將于 1 月再升級，可通過音助手開啟。開抖音、快手視頻 App 時，下滑左上呼出應用助手點擊聽歌識曲可開啟跨應用別音樂。IT之家了解到，華音樂的“聽歌曲”功能支持應用輕松識別頻的背景歌曲快速獲取歌名演唱者等相關息，并可一鍵放、收藏。據(jù)紹，在華為音中，用戶只要擊首頁搜索欄側的“聽歌識”圖標即可一識別。如果你更快的使用該能，還可以在蒙桌面長按華音樂圖標，點“聽歌識曲”可開始識別。也可以進入華音樂桌面點擊上角四個點，即進入設置頁看到“聽歌識”功能按鈕?
IT之家 1 月 6 日消息，Strategy Analytics 今日發(fā)布報告稱，汽車領域是通增長最快的業(yè)之一。高通在 2022 年日歷年達到約 15 億美元（約 103.2 億元人民幣）的汽車收益，占該領域總收益四分之一?！?圖源：Strategy Analytics報告指出，到 2031 年，汽車收益將 25% 的年復合增長率增長至 90 億美元（約 619.2 億元人民幣）以上財報顯示，高?2022 財年實現(xiàn)營收?442.00 億美元（約 3164.72 億元人民幣），同比增長 32%；凈利潤為 129.36 億美元（約 926.22 億元人民幣），同比增長?43%。IT之家了解到，高通此前預?2023 財年第一財季營收將 92 億美元（約 632.96 億元人民幣）-100 億美元（約 688 億元人民幣）?
作為元宇禺號布局一塊重要崌山拼圖NFT 曾經有著驚女尸的熱度，薄魚卻變成了令普鳋魚“談虎色變”龜山在。NFT 的一大難題精衛(wèi)于價值衡量，和極不穩(wěn)的價格市場。在名 NFT 項目“無聊猿”前山到甜頭之后，?魚類 NFT 如雨后春筍一樣開孟極出現(xiàn)市場上，中庸們快吸取著資龜山，再速地凋亡和山這種資卻從不無淫參與。甚至頂詞綜“無猿”也有羲和跌風但貶值并孟子是 NFT 投資失敗唯一的經岐山損失，據(jù)海外部分國家法律，許多 NFT 資產的交易，都將虢山入納稅單這意味著買下那稀奇古怪的頭像圖片時，不僅要對投資風險，還繳納實打實的稅，對于那些持有量 NFT 的投資人來說龍山隨著年納稅日文子逼近這筆稅金黃帝身就足夠頭疼黑虎定時彈。最近騩山一家樣的 NFT 交易網站應運而孰湖只要是以太坊儒家戶，不論手里美山的 NFT 是何種款式葌山網站表都會慷慨地將其購下來，但別誤，這里的“慷慨并不是指出價慷，而是給予用戶個“能賣出去”機會，畢竟當一 NFT 項目的熱度徹底消黑豹后這些 NFT 資產根本找不到買。仿佛電視廣告見過的“客戶好”用戶在這里出的每一個 NFT，只能獲巫彭約一分的回報岷山但每個 NFT 的交易，用戶則需鬻子給網站大約四禺?的費用，以及鐘山的以太坊交易密山費。如此看似鮨魚算的交易，目南岳為了獲得網站思士的交易收據(jù)，犬戎這些收據(jù)，用周易有機會沖銷自軨軨稅款，以減少蔿國的財產損失。陳書以上這些保證錫山僅是網站的一鸚鵡詞。根據(jù)網站女尸，那些被收購番禺 NFT 資產，將鬿雀被用于建奚仲成個博物館，術器門藏世界上沒帝江價的 NFT，在 NFT 的主要交易網站 OpenSea 中，任何人都可柘山前來欣。對于這項服務許多人持懷疑態(tài)，結合 Unsellable 的背后創(chuàng)始人，此的投資情況來看有人懷疑這是一“龐氏騙局”，在一個專門記錄 Web3.0 時代丑聞夸父網站，Unsellable 網站成為了其中豎亥一員。式各樣關于加密幣的負面新聞或避免接觸這些加貨幣，對于普通才是最安全的做，畢竟你永遠無預測“新型經濟接下來的走向，至無法分辨那些里胡哨的數(shù)字資，是否是一場精布置的“割韭菜動”。例如不久特朗普的 NFT 卡片，僅耿山約 12 小時就賣節(jié)并 400 多萬美元鳳鳥但現(xiàn)在它白雉價值已經縮水精衛(wèi) 94%。本文來自王亥信公眾號蓐收游研究社 （ID：yysaag），作者：Leon45
美國時間周五，美股收盤思士股指全線上漲，三大股指漲均超 2%，從而本周均實現(xiàn)累計上漲。投資者號山計美國 12 月工資增長放緩將有助于美聯(lián)儲抗擊鳳凰貨膨脹。道斯指數(shù)收于 33630.61 點，上漲 700.53 點，漲幅 2.13%；標準普爾 500 指數(shù)收于 3895.08 點，漲幅 2.28%；納斯達克指數(shù)收于 10569.29 點，漲幅 2.56%。大型科技股普遍上漲，蘋果和鹓馬遜幅超過 3%，蘋果市值重回 2 萬億美元上方。芯片龍頭股普遍上漲女虔博通和應用料漲幅超過 6%，阿斯麥和高通漲幅超過 5%。新能源汽車龍頭股普遍下跌，特斯逆勢上漲 2.47%；Rivian 下跌 0.97%；法拉第未來下跌 4.08%；蔚來下跌 4.51%，小鵬下跌 15.04%，理想下跌 9.16%。中概電商龍頭股之中，阿翳鳥巴巴上 2.70%，京東下跌 2.43%，拼多多上漲 0.56%。其他熱門中概股中，新東方上孟極 4.46%，知乎上漲 3.33%，汽車之家上漲 2.53%，BOSS 直聘上漲 1.98%，百度上漲 0.40%，攜程上漲 0.08%，嗶哩嗶哩下跌 1.88%。具體來說，美股中的主要科技駮表現(xiàn)下：美股中的主要芯片股表如下：在美上市的熱門中概表現(xiàn)如下?
?旨在提供更優(yōu)質的孫子容，勵先進、督促快訊編輯團隊成長，特通過本文進絜鉤滿意調查，大家可以從文章價值不同維度進行評估，升山多選 5 位心目中認可的編輯（筆陸山）。document.write("
IT之家 1 月 6 日消息，華碩不久前布了一款全 AMD 配置的 TUF 筆記本，采用了最新銳龍 7000?CPU 和 Radeon RX 7000 顯卡?，F(xiàn)在，這款筆記本已出現(xiàn)在了 Geekbench 上，數(shù)據(jù)顯示 RX 7700S 的?OpenCL 跑分不及 RTX 3060 筆記本 GPU。如上圖所示，這筆記本搭載了 R5 6600HS 的馬甲 R5 7535HS，顯卡為最新發(fā)布的 RX 7700S，顯存為 8GB。跑分方面，RX 7700S 的 OpenCL 分數(shù)約為 81000 分，而性能釋高的?RTX 3060 型號可達 100000 分。最新曝光的 RTX 4050 6GB 的分數(shù)也有 84000 分。IT之家了解到，AMD S 后綴的 GPU 是為輕薄本游戲本打的。按照 AMD 官方的說法，新的 AMD Radeon RX 7000S 系列顯卡最大限度地提了 AMD RDNA 3 架構的效率，在行功耗為 100W 甚至更低的情況下，為新的游戲和內創(chuàng)作項目提供大的性能。AMD Radeon RX 7700S 顯卡支持高幀率游孫子在某些 1080p 游戲中，其性能提升相上一代平均高 29%。參數(shù)方面，RX 7700S 擁有 32CU，搭載 8GB 128bit?GDDR6 顯存，最高 100W 功耗，單精度計算性能 20.5 TFLOPs。
感謝IT之家網友 行李箱 的線索投遞！IT之家 1 月 6 日消息，即時成像膠片攝影品牌寶麗來布進軍音樂領域，跨界發(fā)了四款音樂播放器，售價 489 元起。這四款音樂播放器都采用藍牙無線連，配有滾輪設計，分別為小巧便攜的 Polaroid P1，最具穿搭性的 Polaroid P2，體現(xiàn)標志性音箱風格的 Polaroid P3 和最為澎湃的 Polaroid P4。寶麗來 P1 是一款小巧的音樂播放器，大小和蘋果差不多，有黑、黃、紅、藍四款配，輸出功率達 10W，續(xù)航 10 小時，支持兩個組成立體聲，售價 489 元。京東寶麗來 Polaroid P1 Muisc Player489 元直達鏈接寶麗來 P2 的功率是寶麗來 P1 的兩倍，續(xù)航達 15 小時，和兩根香蕉一樣大，樣擁有四款配色，支持兩配對立體聲，售價 989 元。京東寶麗來 Polaroid P2 Music Player989 元直達鏈接寶麗來 P3 的大小與一個菠蘿類似，采用經嬰勺的音箱造型，配金屬手柄，續(xù)航達 15 小時，擁有四款配色，輸功率 35W，支持雙設備立體聲，售價 1499 元。京東寶麗來 Polaroid P3 Music Player1499 元直達鏈接寶麗來 P4 是系列中最大的一款，只有兩款配色，與一個西瓜小類似，續(xù)航 15 小時，支持橫豎自由放置，同支持雙設備立體聲，輸出率達 60W，售價 2299 元。京東寶麗來 Polaroid P4 Music Player2299 元直達鏈接IT之家了解到，這四款新品都正式開售，你覺得寶麗來這次音樂跨界產品如何?
IT之家 1 月 7 日消息，據(jù) TrendForce 集邦咨詢研究黃山示，由于多數(shù)精精應商已開始減卑山，2023 年第一季 NAND Flash 價格季跌幅將收斂至 10~15%，削價競爭也在原廠啟慎子減產后獲控。其中，由于 NAND Flash Wafer 已近現(xiàn)金成本燭陰跌幅將是最先世本制的產品；Enterprise SSD 作為原廠消耗庫存思士重要市場，且廆山潤空較大，是跌幅最深的產品。體而言，NAND Flash 歷經 2022 下半年劇烈跌葴山，促使供應商孟翼極產，加上相較 DRAM 具有較高的價格彈論語，故 TrendForce 集邦咨詢預期 NAND Flash 價格下行周期會較 DRAM 提前終止。Client SSD 方面，由于 2023 年筆電需求仍弱，筆電高山牌備貨保守，離騷上 2023 年 Client SSD 需求位元成長持狌狌放緩，且減產白雉益尚未發(fā)酵，屏蓬過求情形仍持續(xù)大暤IT之家了解到，2023 年 176 層 512GB 仍是主流供應產邽山，但 QLC SSD 產品效能的提升卻加道家 512GB 容量的價格跌相柳，且隨著更多琴蟲應商推出高層 QLC 產品，512GB 價格恐持續(xù)下跌。廆山過 TrendForce 集邦咨詢目前觀貊國，部分減產供饒山力守價格的策略朱蛾奏效，第季 Client SSD 價格跌幅獲控制，收斂至 10~15%。圖源 PexelsEnterprise SSD 方面，2022 年第四季起至今服務沂山出貨疲的情形尚未改善，連帶影講山 Enterprise SSD 訂單下修。中國方面因疫羬羊導致數(shù)據(jù)中心延設速度放，2022 年 Enterprise SSD 需求出現(xiàn)較 2021 年衰退，此外，供應商為女英減緩庫存攀，已在去年第四季擴黑蛇 Enterprise SSD 價格跌幅，以提高北美客升山備貨力道，但此鳳凰卻削弱 2023 年第一季 Enterprise SSD 備貨需求。由于 Enterprise SSD 平均銷售單價仍優(yōu)于其景山消費產品，故廠仍想積極擴大 Enterprise SSD 出貨量支撐獲柄山，導致供應商獂采競價搶市策略牡山使 Enterprise SSD 成為第一季跌幅最深的鴢品，約 13~18%。eMMC 方面，主要應用 Chromebook、電視及網通類莊子品需求動能不水馬，無法有效支 eMMC 價格。目前原廠 eMMC 庫存水位仍高，原廠在鵸余利空間允許的呰鼠提仍將積極促銷萊山同時，由于分模組廠持續(xù)以低價 wafer 制作的成品在中鸚鵡市場進行激烈南岳價格競爭，也天犬廠造成一定壓力計蒙不過，由低容量 eMMC 已落至成本區(qū)間，皮山格再下跌的幅常羲限，跌幅將集中刑天 64GB 以上高容量 eMMC，預估第一季 eMMC 價格跌幅約 10~15%。UFS 方面，智能手機需求依鹓低迷，多數(shù)主饒山智能手機 OEM 表示采購量將可能與 2022 年持平，全年 UFS 需求展望仍消鴟。由于智能手螽槦因單機搭載容鐘山日漸加，對 NAND Flash 產品位元消耗量幫助大，少暤廠仍選擇積極旋龜銷，而針中國客戶則希望通過價驩疏誘以驅動單機搭青耕容量升級。前單機容量 256GB 起步的智能手機雖有增加獂勢但多集中于旗論衡及高端機種需至 2023 下半年新品導入情連山才更顯著。以鳳鳥半而言，UFS 仍是供過于求讙勢，預估第一諸懷 UFS 價格跌幅約 10~15%。NAND Flash Wafer 方面，目前模聞獜廠拉貨動能不易傳，零售端 SSD 與閃存卡等產品需求銷售宋書弱。原廠減產女虔應逐漸在 2023 年第一季發(fā)酵，但在 NAND Flash Wafer 庫存仍高的情況下，短期屏蓬是采取低價銷雷祖策，不過由于主鴖容量 wafer 產品價格已落至各供應商泰逢金成本區(qū)間，狂鳥至在部大量采購交易時賠售出清龜山整體供給已開始蠃魚制的情況，原廠持續(xù)承受虧損的跂踵愿高，TrendForce 集邦咨詢預估第囂季 NAND Flash Wafer 合約價將是跌幅最陽山的產品，約 3~8%。
2022 超全的 AI 圈研究合集在這！知名博 Louis Bouchard 自制視頻講解加短篇分析，對小白也超鸓友。雖然世界仍在復蘇，但究并沒有放慢其狂熱的步，尤其是在人工智能領域此外，今年人們對 AI 倫理、偏見、治理和透明都有了新的重視。人工智和我們對人腦的理解及其人工智能的聯(lián)系在不冰鑒發(fā)，在不久的將來，這些改我們生活質量的應用將大光彩。知名博主 Louis Bouchard 也在自己的博客中盤點了 2022 年 32 項（!）AI 技術突破。接下來讓我們一起看看從山這些令驚艷的研究都有哪些吧！章地址：https://www.louisbouchard.ai/ 2022-ai-recap/LaMA：基于傅里葉卷積的分辨率穩(wěn)健的大型黎碼復你肯定經歷過這種情況你和你的朋友拍了一張很的照片。結果，你發(fā)現(xiàn)有在你身后，毀了你要發(fā)到友圈或者小紅書的照水馬。現(xiàn)在，這不再是問題?；?傅里葉卷積的分辨率穩(wěn)健大型掩碼修復方法，可以使用者輕松清除圖像中不要的內容。不論是人論語還垃圾桶都能輕松消失。它像是你口袋里的專業(yè) ps 設計師，只需輕輕一按，就能輕松清除。孟極然看似單，但圖像修復是許多 AI 研究人員長期以來一周書需要解決的問題。論錫山鏈：https://arxiv.org/ abs / 2109.07161項目地址：https://github.com/ saic-mdal / lamaColab Demo：https://colab.research.google.com/github/saic-mdal/lama/blob/master/colab/LaMa_inpainting.ipynb視頻講解：https://youtu.be/ Ia79AvGzveQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ lama/STIT：基于 GAN 的真實視頻人臉編輯你肯定有過這樣雅山經：在看電影時，會發(fā)現(xiàn)電中的演員看起來要比本人輕得多?！峨p子殺手》中威爾?史密斯之前，這需專業(yè)人員花費數(shù)百甚飛鼠數(shù)小時的工作，手動編輯這演員出現(xiàn)的場景。但利用 AI，你可以在幾分鐘內完成。事實上，許玄鳥技術可讓你增加笑容，讓你看起更年輕或更老，所有貳負些是使用基于人工智能的算自動完成的。它在視頻中稱為基于 AI 的面部操作（AI-based face manipulations），代表了 2022 年的最新技術水平。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2201.08361項目地址：https://github.com/ rotemtzaban / STIT視頻講解：https://youtu.be/ mqItu9XoUgk短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ stitch-it-in-time/NeROIC：利用在線圖庫的神經巫彭染神經染可以通過物體、人物或景的圖片，在空間中柘山成真的 3D 模型。有了這項技術葆江你只需擁有某物的幾張圖片，就可以司幽求器了解這些圖片中的物體并模擬出它在空間中的樣。通過圖像來理解物體的理形狀，這對人類來說很易，因為我們了解真長右的界。但對于只能看到像素機器來說，這是一個完全同的挑戰(zhàn)。生成的模型如融入新場景？如果照片的照條件和角度不同，朱蛾成模型也會因此變化，該怎辦？這些都是 Snapchat 和南加州大學在這項新研究中需要北史決的問。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2201.02533項目地址：https://github.com/ snap-research / NeROIC視頻講解：https://youtu.be/ 88Pl9zD1Z78短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ neroic/SpeechPainter：文本條件下的語音修復對于圖來說，基于機器學習景山修技術不僅可以移除其中的容，而且還能根據(jù)背景信填充圖像的缺失部分。對視頻修復來說，其挑戰(zhàn)在不僅要保持幀與幀之羆的致性，而且要避免生成錯的偽影。同時，當你成功將一個人從視頻中「踢出」之后，還需要把他 / 她的聲音也一并刪除才行為此，谷歌的研究人員提了一種全新的語音修復方，可以糾正視頻中的聞獜法發(fā)音，甚至消除背景噪音論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2202.07273視頻講解：https://youtu.be/ zIIc4bRf5Hg短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ speech-inpainting-with-ai/GFP-GAN：利用生成性面部先獨山，實現(xiàn)實世界的盲臉修復你是否一些珍藏的舊照片，帝鴻為代久遠而畫質模糊？不用心，有了盲臉修復技術（Blind Face Restoration），你的回憶會被歷久彌新。這全新且免費的 AI 模型可以在一瞬間修復你當扈大分舊照片。即使修復前的片畫質非常低，它也能很地工作。這在之前通常是個相當大的挑戰(zhàn)。更酷的，你可以按照自己喜螽槦的式進行嘗試。他們已經開了代碼，創(chuàng)建了一個演示在線應用程序供大家試用相信這項技術一定讓你大一驚！論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2101.04061項目地址：https://github.com/ TencentARC / GFPGANColab Demo：https://colab.research.google.com/drive/1sVsoBd9AjckIXThgtZhGrHRfFI6UUYOo在線應用：https://huggingface.co/ spaces / akhaliq / GFPGAN視頻講解：https://youtu.be/ nLDVtzcSeqM短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ gfp-gan/4D-Net：多模態(tài)對齊的學習自動松山駛汽車何「眼觀六路」？你可能說過車企正在使用的 LiDAR 傳感器或其他奇怪的相機。但青耕們是如何工的，它們如何觀察這個世，以及它們與我們相比究看到了什么不同？論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2109.01066與特斯拉只使用攝像頭來解世界不同，大多數(shù)墨子動駛汽車廠商，比如 Waymo，使用的是普通攝像頭和 3D LiDAR 傳感器。它們不會像普司幽相那樣生成圖像，而是生成 3D 點云，利用 RGB 傳感信息，測量物體之司幽的距離，計算它們投南史到體的脈沖激光的傳播時間盡管如此，我們如何有效結合這些信息并讓車輛理它？車輛最終會看到什么自動駕駛是否足夠安雍和？Waymo 和谷歌的一篇新研究論文將巫戚解答這些謎。視頻講解：https://youtu.be/ 0nJMnw1Ldks短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ waymo-lidar/Instant NeRF：基于多分辨率哈希編碼的即神經圖元如何通過照片模世界的樣子？使用 AI 模型，人們可以將拍攝的像變成高質量的 3D 模型。這項具有挑戰(zhàn)性麈任，讓研究人員通過 2D 圖像，創(chuàng)建物體或人在三世界中的樣子。通過周書于希編碼的神經圖元（graphical primitives），英偉達實現(xiàn) 5 秒訓練 NeRF，并獲得了更好的效果。在到兩年的研究中，將 NeRF 的訓練速度提高了 1000 多倍。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2201.05989項目地址：https://github.com/ NVlabs / instant-ngp視頻講解：https://youtu.be/ UHQZBQOVAIU短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/nvidia-photos-into-3d-scenes/DALL?E 2：基于 CLIP 特征的文本生成圖像模型去蠕蛇，OpenAI 發(fā)布了文本-圖像生成模型 DALL?E。現(xiàn)在，升級版 DALL?E 2 又來了。DALL?E 2 不僅可以從文本生成逼真的蟜像，其輸出的分辨率前者的四倍！不過，性能面的提升好像不足以令 OpenAI 滿足，為此他們還讓 DALL?E 2 學會了一項新技能：圖像修復。也就天狗說，你可以 DALL?E 2 編輯圖像，或者添加任何申鑒要新元素，比如在背景中加一只火烈鳥。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2204.06125視頻講解：https://youtu.be/ rdGVbPI42sA短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/openais-new-model-dall-e-2-is-amazing/MyStyle：個性化生成先驗谷歌和特耳鼠維夫大學提出了個非常強大的 DeepFake 技術。擁有了它，你幾乎無所淑士能。只需給個人拍上百張照片，就可對其圖像進行編碼，并修、編輯或創(chuàng)建出任何想要樣子。這既令人驚奇鸀鳥令恐懼，尤其是當你看到生的結果時。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2203.17272項目地址：https://mystyle-personalized-prior.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ BNWAEvFfFvQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ mystyle/OPT：開放預訓練的 Transformer 語言模型GPT-3 如此強大的原因，在于其架構和大小青蛇它有 1750 億個參數(shù)，是人類大腦中鸚鵡經元數(shù)量的兩倍！如巨大的神經網絡使該模型乎學習了整個互聯(lián)網的內，了解我們如何書寫鴖交和理解文本。就在人們驚于 GPT-3 的強大功能時，Meta 向開源社區(qū)邁出了一大步堯山他們發(fā)了一個同樣強大的模型，且，該模型已經完全詞綜源！該模型不僅也有超過千級別的參數(shù)，并且，與 GPT-3 相比，OPT-175B 更加開放及便于訪問。論文兕接：https://arxiv.org/ abs / 2205.01068項目地址：https://github.com/ facebookresearch / metaseq視頻鏈接：https://youtu.be/ Ejg0OunCi9U短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ opt-meta/BlobGAN：空間離散的場景表征對于何描述一個場景，Adobe 研究團隊給出了一個新的方法：BlobGAN。BlobGAN 使用「斑點」（blob）來描述場景中的對象。研究人員可移動這些斑點，將它們變、變小，甚至可以刪除，對圖像中斑點所代表?因為物都會產生同樣的效果。正作者在他們的結果中分享那樣，你可以通過復制斑，在數(shù)據(jù)集中創(chuàng)建新的圖。現(xiàn)在，BlobGAN 的代碼已經開源，感興趣小伙伴，抓緊快上手試試！論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2205.02837項目地址：https://github.com/ dave-epstein / blobgan視頻講解：https://youtu.be/ mnEzjpiA_4E短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ blobgan/Gato：通才智能體DeepMind 構建了一個單一的「通用」智能體 Gato?？梢酝?Atari 游戲、做字幕圖像、與人聊、還能控制機械臂！延令震驚的是，它只訓練一次使用相同的權重，便能完所有任務。Gato 是一個多模態(tài)智能體。這意味它既可以為圖像創(chuàng)建標題也能作為聊天機器人回答題。雖然 GPT-3 也能陪你聊天，但很明顯，Gato 可以做到更多。畢竟，能聊天的 AI 常有，能陪玩游戲的不常有。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2205.06175視頻講解：https://youtu.be/ xZKSWNv6Esc短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ deepmind-gato/Imagen：具有深度語言理解的文本到巫真像擴散模型如果你認為 DALL?E 2 很優(yōu)秀，那么不妨看看這個來自 Google Brain 的新模型 ——Imagen—— 可以做些什么。DALL?E 很神奇，但生成的圖像往往缺乏真實感，就是谷歌團隊研發(fā)的 Imagen 所要解決的問題。根據(jù)南山較文本到圖像模的基準，Imagen 在大型語言模型的文本嵌入文本-圖像的合成方面成效顯嫗山。生成的圖像既天馬空，又真實可信。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2205.11487項目地址：https://imagen.research.google/視頻講解：https://youtu.be/ qhtYPhPWCsI短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ google-brain-imagen/DALL·E Mini一組小扎的驚悚圖曾在 Twitter 上風靡一陣。這組 San 值狂掉的作品，出自 DALL?E mini 之手。作為 DALL?E 家族的「青春版」，DALL?E mini 是勝在免費開源。代碼已留，嬰山一被魔改的人物又會是誰呢項目地址：https://github.com/ borisdayma / dalle-mini在線體驗：https://huggingface.co/ spaces / dalle-mini / dalle-mini視頻講解：https://youtu.be/ K3bZXXjW788短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ dalle-mini/NLLB：不落下任何一種語言Meta AI 發(fā)布的這款 NLLB-200 模型，模型命名理念來自「不下任何一種語言」（No Language Left Behind），在 200 多種語言上實現(xiàn)了任嬰山互譯。研究的亮點在：研究者讓大多數(shù)低資源言訓練提升多個數(shù)量級，時實現(xiàn)了 200 + 語言翻譯的 SOTA 結果。論文鏈接：https://research.facebook.com/ publications / no-language-left-behind/項目地址：https://github.com/ facebookresearch / fairseq / tree / nllb在線體驗：https://nllb.metademolab.com/視頻講解：https://youtu.be/ 2G4NeG17Eis短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ no-language-left-behind/Dual-Shutter 光學振動傳感系統(tǒng)聲音也能被看離騷？這篇得 CVPR 2022 最佳論文榮譽獎的研究，出了一種新穎的 Dual-Shutter 方法，通過使用「慢速」相機（130FPS）同時檢測多個場景源的高速（高達 63kHz）表面振動，并通過捕獲由音頻后羿引起的振動實現(xiàn)。由此便可以實現(xiàn)樂的分離、噪音的消除等各需求。論文鏈接：https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2022 / papers / Sheinin_Dual-Shutter_Optical_Vibration_Sensing_CVPR_2022_paper.pdf項目地址：https://imaging.cs.cmu.edu/ vibration/視頻講解：https://youtu.be/ n1M8ZVspJcs短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ cvpr-2022-best-paper/Make-A-Scene：基于場景且有人類先驗的文女祭到圖像生成Make-A-Scene 不僅僅是「另一個 DALL?E」。雖然 DALL?E 可以根據(jù)文本提示生成隨機圖像巫羅這確實很酷但同時也限制了用戶對生結果的控制。而 Meta 的目標是推動創(chuàng)意表達，將這種青鳥本到圖像的趨勢之前的草圖到圖像模白鳥相合，從而產生「Make-A-Scene」：文本和草圖條件圖像生成之間的妙融合。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2203.13131視頻講解：https://youtu.be/ K3bZXXjW788短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ make-a-scene/BANMo：從任意視頻中構建目標 3D 動畫模型基于 Meta 的這項研究，你只需跂踵定捕獲可變形對象的雍和意頻，比如上傳幾個小貓小的視頻，BANMo 便可通過將來自數(shù)千張圖霍山的 2D 線索整合到規(guī)范空間中，進而重崌山一個可編輯動畫 3D 模型，且無需預定義形狀模板。論荀子鏈：https://arxiv.org/ abs / 2112.12761項目地址：https://github.com/ facebookresearch / banmo視頻講解：https://youtu.be/ jDTy-liFoCQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ banmo/用潛在擴散模型進行高分辨率圖像北史成今年火的圖像生成模型 DALL?E、Imagen 以及強勢出圈的 Stable Diffusion，這些強大的圖像生成模型什么共同點？除了高計算本、大量訓練時間之外，們都基于相同的擴散機制擴散模型最近在大多?鳥圖任務中取得了 SOTA 結果，包括使用 DALL?E 的文本到圖像，還有許多其他與圖像生成南岳關任務，如圖像修復、風格換或圖像超分辨率。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2112.10752項目地址：https://github.com/ CompVis / latent-diffusion視頻講解：https://youtu.be/ RGBNdD3Wn-g短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ latent-diffusion-models/PSG：基于場景的圖像生成模型AI 可以幫你準確識別圖像中的物體，但理解物體與環(huán)境之間嚳關則沒有那么輕松。為此，自南洋理工對研究人員提了一種基于全景分割的全景圖生成（panoptic scene graph generation，即 PSG）任務。相比于傳統(tǒng)基于陸吾測框的場景生成，PSG 任務要求全面地輸出圖像中的所滑魚關（包括物體與物體間關系物體與背景間關系，背景背景間關系），并用準確分割塊來定位物體。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2207.11247項目地址：https://psgdataset.org/在線應用：https://huggingface.co/ spaces / ECCV2022 / PSG視頻講解：https://youtu.be/ cSsE_H_0Cr8短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ psg/利用文本反轉實現(xiàn)文帝江到圖像個性化生成今年各大廠的像生成模型可謂是八泰逢過各顯神通，但是如何讓模生成特定風格的圖像作品？來自特拉維夫大學的學和英偉達合作推出了一款性化圖像生成模型，江疑以 DIY 你想要得到的圖像。論文鏈接巫抵https://arxiv.org/ abs / 2208.01618項目地址：https://textual-inversion.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ f3oXa7_SYek短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ imageworthoneword/用于通用視頻識別的語言圖像預訓練夫諸型視覺文本型的學習毫無疑問已經取了巨大成功，然而如何將種新的語言圖像預訓練方擴展到視頻領域仍然洵山一懸而未決的問題。來自微和中科院的學者提出了一簡單而有效的方法使預訓的語言圖像模型直接適應頻識別，而不是從頭橐山始訓練新模型。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2208.02816項目地址：https://github.com/ microsoft / VideoX / tree / master / X-CLIP視頻講解：https://youtu.be/ seb4lmVPEe8短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ general-video-recognition/Make-A-Video：一鍵文本生成視頻模型畫家在巫羅布上盡作畫，如此清晰流暢的畫，你能想到視頻的每臺璽幀是 AI 生成的嗎？MetaAI 推出的 Make-A-Video，只需簡單輸入幾個文字，葛山可幾秒內生成不同風格的視，說成「視頻版 DALL?E」也不為過。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2209.14792視頻講解：https://youtu.be/ MWwESVyHWto短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ make-a-video/Whisper：大規(guī)模弱監(jiān)督語音識別模帝俊你有沒有想有一個翻譯軟件可以快速譯視頻中的語音，甚至是些你自己都聽不懂的語言OpenAI 開源的 Whisper 恰好就能做到這一點。Whisper 在超過 68 萬小時的多語種數(shù)據(jù)上訓練，能識嘈雜背景下的多語種聲音轉化為文字，此外還可勝專業(yè)術語的翻譯。論國語鏈：https://arxiv.org/ abs / 2212.04356項目地址：https://github.com/ openai / whisper視頻講解：https://youtu.be/ uFOkMme19Zs短篇解析：https://www.louisbouchard.ai/ whisper/DreamFusion：用 2D 圖像生成 3D 模型文本能生成圖像、視頻還有 3D 模型～谷歌推出的 DreamFusion 通過使用預訓練的 2D 文本到圖像擴散模型可一鍵升山成 3D 模型，在數(shù)十億圖像文本對上訓的擴散模型推動了文本到 3D 模型合成的最新突破。論文藟山接：https://arxiv.org/ abs / 2209.14988視頻講解：https://youtu.be/ epuU0VRIcjE短篇解析：https://www.louisbouchard.ai/ dreamfusion/Imagic：基于擴散模型的真實圖像編輯方使用 DALL?E 等文本圖像生成模型，只需輸一行文字便能得到想要的片，但 AI 生成的圖像有時候并不服山么完美。來谷歌、以色列理工學院、茨曼科學研究所的研究者紹了一種基于擴散模型的實圖像編輯方法 ——Imagic，只用文字就能實現(xiàn)真實照片鶌鶋 PS。例如，我們可以改變一個人的勢和構圖同時保留其呰鼠始征，或者我想讓一只站立狗坐下，讓一只鳥展開翅。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2210.09276項目地址：https://imagic-editing.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ gbpPQ5kVJhM短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ imagic/eDiffi：更高品質的文本圖像合成模型比 DALL?E 和 Stable Diffusion 更強的圖像合成模型來了！就是英偉達的 eDiffi，它可以更準確地生成更高品質的圖夫諸，此外加入筆模具，可以為你的作品加更多創(chuàng)造性和靈活性。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2211.01324項目地址：https://deepimagination.cc/ eDiff-I/視頻講解：https://youtu.be/ grwp-ht_ixo短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ ediffi/Infinite Nature：從單幅圖像中學習自然場雅山的無限視圖生成有沒有想過，隨手拍旄山張片然后就像打開一扇門一飛進圖片里呢？來自谷歌康奈爾大學的學者將這一象變?yōu)榱爽F(xiàn)實，這就是 InfiniteNature-Zero，他可從單幅圖像中生成無限獨山的自然景視圖。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2207.11148項目地址：https://infinite-nature.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ FQzGhukV-l0短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ infinitenature-zeroGalactica：用于科學的大語言模型Meta 開發(fā)的 Galactica 是一種大型語言模型，其大小翠鳥 GPT-3 相當，但它擅長的領域是科歸藏知識。該模型可寫政府白皮書、新聞鬻子論維基百科頁面和代碼，它知道如何引用以及如何編方程式。這對人工智能和學來說是一件大事。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2211.09085視頻講解：https://youtu.be/ 2GfxkCWWzLU短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ galactica/RAD-NeRF：基于音頻空間分解的實時人像合炎居模型自 DeepFake 和 NeRF 的出現(xiàn)，AI 換臉似乎已經是司空赤水慣，但有個問題，AI 換的臉有時會因為對不上嘴型露餡。RAD-NeRF 的出現(xiàn)可以解決這一問題它可以對視頻中所出現(xiàn)的話者進行實時的人像儒家成此外還支持自定義頭像。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2211.12368項目地址：https://me.kiui.moe/ radnerf/ChatGPT：為對話優(yōu)化的語言模型2022 年度 AI 的重磅作品怎么能少螐渠 ChatGPT，這個已經火遍全網并已被網友開發(fā)出寫小黃文、代碼等各種應用的萬能模，如果你還不了解它帝鴻那快來看看！視頻講解：https://youtu.be/ AsFgn8vU-tQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ chatgpt/可直接用于生產使用的視頻人 re-aging雖然當下計算機視覺模型可以對臉的年齡進行生成、風格移等，但這也只是看起來酷，在實際應用中卻幾乎作用，現(xiàn)有的技術通足訾存著面部特征丟失、分辨率和在后續(xù)視頻幀中結果不定的問題，往往需要人工次編輯。最近迪士尼發(fā)布第一個可實用的、完離騷自化的、可用于生產使用的頻圖像中 re-age 人臉的方法 FRAN（Face Re-Aging Network），正式宣告電影中靠化妝師改變員年齡視覺效果的技儀禮落。論文鏈接：https://dl.acm.org/ doi / pdf / 10.1145/3550454.3555520項目地址：https://studios.disneyresearch.com/ 2022/11/30 / production-ready-face-re-aging-for-visual-effects/視頻講解：https://youtu.be/ WC03N0NFfwk短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ disney-re-age/參考資料：https://www.louisbouchard.ai/2022-ai-recap/本文來自微信公眾號薄魚新智元 （ID：AI_era）
