交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)區(qū)域擴(kuò)容 通道運(yùn)行效率有望提升20%左右
寒武紀(jì)稱“王”，為時(shí)尚早
感謝IT之家網(wǎng)友 點(diǎn)點(diǎn)滴滴の回憶、軒JaxLin、Dumc、zyhszhhh、Silent、吃魚(yú)的小奶貓、軟妹新文子 的線索投遞！IT之家 12 月 12 日消息，繼暢享 50 系列之后，華為 P30 系列、Mate20 系列現(xiàn)在同樣也已經(jīng)燕山啟鴻蒙 HarmonyOS 3 Beta 版嘗鮮招募，彘名截止間為 12 月 14 日 18:00（單產(chǎn)品限量招鹿蜀 2 萬(wàn)人）。招募機(jī)型：HUAWEI P30HUAWEI P30 ProHUAWEI Mate 20HUAWEI Mate 20 ProHUAWEIMate20 RS 保時(shí)捷設(shè)計(jì)HUAWEI Mate 20 XHUAWEI Mate 20 X 5GIT之家提醒，本祝融招募首批 2000 用戶預(yù)計(jì)將于 12 月中下旬推送新版，而對(duì)于首批以外用戶還將會(huì)依據(jù)版進(jìn)度逐步分批審核并為報(bào)名界面顯示審核通過(guò)”的用戶送版本，預(yù)計(jì) 12 月底完成，最終以實(shí)際收到?踢本時(shí)間準(zhǔn)。各位華為 P30、Mate20 系列用戶現(xiàn)可通巫肦下報(bào)名路徑進(jìn)行狡（手機(jī)端）：我燭光為 App-首頁(yè)-升級(jí)嘗鮮至于榮耀那可能就真需要等明年了?！度A為鴻公測(cè)版升級(jí)大名單榮耀 30、20、10 等一系列機(jī)型將螐渠明年獲推 HarmonyOS 3?
原文標(biāo)題：《學(xué)會(huì)這四，你的極簡(jiǎn)照會(huì)贊爆朋圈！》隨著時(shí)代的發(fā)展極簡(jiǎn)主義的攝影風(fēng)格越越受人們的歡迎。作為種藝術(shù)表達(dá)形式，極簡(jiǎn)義傳達(dá)的設(shè)計(jì)理念是「即是多」。用簡(jiǎn)單的元，含蓄地表達(dá)對(duì)空間和物的感性理解。在拍攝，我們應(yīng)該用“做減法的方式，通過(guò)減少一些必要的元素，保留那些鍵的構(gòu)圖要素，從而達(dá)化繁為簡(jiǎn)，讓整個(gè)畫(huà)面得簡(jiǎn)單純粹。但有時(shí)候會(huì)發(fā)現(xiàn)，同樣都是拍攝簡(jiǎn)主義照片，自己拍出的和別人拍出來(lái)的差距大，到底是怎么一回事？其實(shí)，好的極簡(jiǎn)拍攝把握這幾種要素：幾何條、光影、色彩、留白然而對(duì)于這些要素你真了解了嗎？今天讓我們起來(lái)探討一下。01.幾何線條拍照時(shí)，只要畫(huà)簡(jiǎn)潔干凈、有線條就一能拍出有層次的極簡(jiǎn)照嗎？其實(shí)這是不一定的在拍攝之前，我們要認(rèn)觀察被拍攝對(duì)象的「線構(gòu)成規(guī)律」。如下圖，面上白色的線條與地面的白色鋼管將畫(huà)面劃分四個(gè)板塊，給人一種對(duì)協(xié)調(diào)性。相對(duì)筆直的海線將沙灘與海水分成兩分，這使得畫(huà)面的構(gòu)成具層次感，紅色遮陽(yáng)傘點(diǎn)綴增加畫(huà)面的亮點(diǎn)。比于直線，曲線更具引性。學(xué)會(huì)抓住畫(huà)面中的線，可將觀者的視線引遠(yuǎn)處的行人，起到吸睛用。利用對(duì)角線構(gòu)圖也攝影師們常用的一種構(gòu)方式。在拍攝時(shí)，將畫(huà)中的線條置于正方形構(gòu)的對(duì)角線處，使得畫(huà)面有張力與活潑性。與此時(shí)，可以適當(dāng)?shù)丶尤肴?主體，可起到點(diǎn)睛的作。02.引入光影光線在拍攝中起著重要作用，光與影的結(jié)合可以讓照呈現(xiàn)明暗對(duì)比，讓照片意境更加深入人心。天晴朗時(shí)，陽(yáng)光將一旁的櫚樹(shù)的影子投射在墻面，形成強(qiáng)烈的明暗對(duì)比「虛實(shí)結(jié)合」使畫(huà)面更想象空間。簡(jiǎn)潔的墻面如果沒(méi)有光影的對(duì)比，顯得比較乏味，缺少感力。但當(dāng)拍攝者利用光影的變化時(shí)，畫(huà)面就多些生機(jī)，同時(shí)也對(duì)觀者生視覺(jué)上的吸引力。03.善用色彩攝影，怎能離開(kāi)色彩呢？很多時(shí)候，會(huì)了構(gòu)圖也不一定能拍讓人印象深刻的照片，竟一張好看的照片也需好的色彩搭配。色彩具冷與暖的特點(diǎn)，不同的彩搭配，具有不同的情表達(dá)。因此，攝影者要據(jù)自身想傳達(dá)的情感來(lái)行畫(huà)面的色彩選擇。如圖，三棟建筑里，你的線會(huì)不自覺(jué)朝向黃色建，雖然它處于其它兩棟筑的夾縫中，但因?yàn)樯?足夠鮮艷，所以能夠抓觀者的眼球。在彩色背下拍攝人物，應(yīng)該將人置于「淺色背景」，這才能突出人物的形象特。有時(shí)候拍攝畫(huà)面里只一種顏色，不免會(huì)有些調(diào)，適當(dāng)?shù)募尤胍恍┢?顏色的事物或許會(huì)有不樣的視覺(jué)效果。04.大膽留白留白是極簡(jiǎn)攝影常用的構(gòu)圖方式。如果面構(gòu)圖太滿，很容易讓感到壓抑，從而影響視體驗(yàn)。相反，大面積的白可以讓畫(huà)面顯得更加潔，留有想象空間，也達(dá)到引人深思的效果。簡(jiǎn)是一種生活態(tài)度！摒那些無(wú)用的事物，以最單的元素來(lái)表達(dá)自己的影想法。本文來(lái)自微信眾號(hào)：玩轉(zhuǎn)手機(jī)攝影 （ID：wzsjsy），作者：好攝大?
IT之家 12 月 20 日消息，Linux 6.2 合并了“char / misc”新代碼，為特爾 Habana Labs Gaudi2 AI 加速器提供支持。“char / misc”可以說(shuō)是 Linux 代碼的“雜貨庫(kù)”，任何不用于其它子系的驅(qū)動(dòng)都會(huì)歸到這里。Gaudi2 是英特爾 Habana Labs 的下一代 AI 訓(xùn)練和推理加速器，和英偉的 A100 是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。Gaudi2 在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、然語(yǔ)言處理和關(guān)工作負(fù)載方相對(duì)來(lái)說(shuō)比較優(yōu)勢(shì)。Gaudi2 于今年早些時(shí)候發(fā)布，特爾開(kāi)源 Linux 團(tuán)隊(duì)隨后開(kāi)始發(fā)布新丁，以擴(kuò)展現(xiàn)的“habanalabs”Gaudi 和 Goya Linux 內(nèi)核驅(qū)動(dòng)程序以支持 Gaudi2。IT之家了解到，在過(guò)去的幾 Linux 內(nèi)核周期中，更多的 Gaudi2 代碼上游化（upstreamed），并且在 Linux 6.2 中繼續(xù)。在 Linux 6.2 中，Habana Labs 驅(qū)動(dòng)程序添加了用于獲頁(yè)面錯(cuò)誤信息用戶空間 API、支持 Gaudi2 PCI 修訂版 2、支持硬件的重置，以及圍 Gaudi2 進(jìn)行了各種修復(fù)?
2023 年 CES 終于要回歸正常，將于 1 月 5 日-7 日在美國(guó)拉斯維斯正式舉辦，屆將吸引 10 萬(wàn)人到場(chǎng)。這個(gè)擁 56 年歷史的著名展會(huì)再一次聚全球目光，也表著全球消費(fèi)科產(chǎn)業(yè)的最前沿方標(biāo)。值得關(guān)注的在智慧顯示領(lǐng)域，市面上主流的 Mini LED、印刷 OLED、HVA 以及 VR / 車載顯示屏等新型顯示術(shù)，無(wú)疑再度成 CES 上的焦點(diǎn)技術(shù)。TCL 華星作為國(guó)內(nèi)深半導(dǎo)體顯示技術(shù)企業(yè)之一，也將攜眾多前沿顯示術(shù)和全球首發(fā)產(chǎn)亮相本次 CES 2023。剛剛告別了市場(chǎng)“逆期”的 2022 年，2023 年 CES 無(wú)疑是首場(chǎng)消費(fèi)科技品的“大秀”舞，也是眾多顯示術(shù)廠商新品博眼的必爭(zhēng)之地。本 TCL 華星的顯示技術(shù)亮點(diǎn)頗，將全面展示 Mini LED、柔性 OLED、印刷 OLED 等新型顯示技術(shù)產(chǎn)品覆蓋 TV、VR、電競(jìng)、NB / PAD 和新型顯示等高端示應(yīng)用領(lǐng)域，構(gòu)了在全球面板行的核心競(jìng)爭(zhēng)力。化核心能力 積極探索新型顯示技在本次近 1650 平方米的 TCL 展區(qū)中，我們將看到 TCL 華星推出的全球首款 65" 8K 印刷 OLED 顯示器，該屏幕是迄今為止全基于噴墨打印技開(kāi)發(fā)的最大尺寸最高分辨率和刷率的 OLED 產(chǎn)品。另外，還采用自主研發(fā) TSS 高穿技術(shù)的?85?英寸?8K 120Hz?屏幕，該技術(shù)采透明 ITO 作為屏蔽層和存儲(chǔ)容，實(shí)現(xiàn)了穿透 20% 的提升及降低了 15% 的功耗，同時(shí)基 4mask 背板技術(shù)，大幅降了成本。此外，球首發(fā)超大尺寸 98" 240Hz 1G1D 架構(gòu)液晶顯示屏也夠亮眼 1G1D 極簡(jiǎn)架構(gòu)帶來(lái)高達(dá) 6.0% 穿透率，較業(yè)界同產(chǎn)品領(lǐng)先 30%，提升亮度的同節(jié)能降耗；搭配 HVA 技術(shù)實(shí)現(xiàn)超高對(duì)比度 7000 ：1，更真實(shí)還原視頻及游的動(dòng)態(tài)細(xì)節(jié)，比影院的大片及游體驗(yàn)。本次展會(huì)們也將看到 TCL 華星開(kāi)拓的 MNT 顯示器業(yè)務(wù)最新成果，TCL 華星將 HVA 技術(shù)作為主攻方向，結(jié)合 HVA 本身技術(shù)優(yōu)勢(shì)，開(kāi)發(fā)了 HVA 技術(shù) + Mini LED 的產(chǎn)品組合。TCL 華星推出全球首款 49 吋 R800 曲面電競(jìng)顯示屏，其擁有過(guò) 5000 個(gè)背光分區(qū)，近 5 萬(wàn)顆 LED 燈珠，燈珠間距 2 至 3mm，加上大視角無(wú)影的 OD0 設(shè)計(jì)，可實(shí)現(xiàn)畫(huà)面處無(wú)限接近 0nit，峰值亮度最高可達(dá) 1800nit，動(dòng)態(tài)對(duì)比度超過(guò) 1000000:1。明暗對(duì)比清晰強(qiáng)烈，白交界畫(huà)若鴻溝產(chǎn)品應(yīng)用了 TCL 華星獨(dú)家開(kāi)發(fā)全球最極致的 R800 曲率，該曲率從眾多方程線方案中擇優(yōu)選，在滿足 R800 前提下，最大限度減少曲面產(chǎn)常見(jiàn)的漏光影響給用戶沉浸式環(huán)視覺(jué)體驗(yàn)，也滿了游戲玩家對(duì)高辨率、高色階、 HDR 和酷炫外觀的追求。除高曲率曲面屏，TCL 華星在可卷繞及可拉伸等柔技術(shù)方面也持續(xù)行研發(fā)，推出的三代滑卷屏，也全球首款創(chuàng)新滑新形態(tài)的筆記本腦，具備屏幕尺可調(diào)節(jié)的特點(diǎn)，大程度降低整體積，延展屏幕顯的適用范圍。深布局未來(lái) 新型顯示應(yīng)用迎拐點(diǎn)VR 顯示屏是未來(lái)繼電視、手機(jī)、電外的第四塊屏，會(huì)以獨(dú)特的視角來(lái)更豐富的內(nèi)容更加便捷的交互及更多沉浸式的驗(yàn)。TCL 華星積累的顯示技術(shù)謂得天獨(dú)厚，每都會(huì)通過(guò)很多款 DOE 進(jìn)行技術(shù)積累和技術(shù)創(chuàng)新從 1000PPI 到 1700PPI 都已經(jīng)有了豐富的經(jīng)驗(yàn)，2000PPI 和 2000+ PPI 也在不斷探索不斷突破中。次，我們將體驗(yàn) TCL 華星的最新 VR 顯示模組，這款 2.1 吋 VR 顯示模組實(shí)現(xiàn)了單 2.5k，雙眼 5k 的超高分辨率，PPI 達(dá)到 1700PPI，1700PPI 的 real RGB LCD 模組目前是全球發(fā)布的最高 PPI LCD。1700PPI 是普通手機(jī)顯示屏 PPI 的 4~5 倍之高，設(shè)計(jì)和制造工藝難度也突破了 LCD 的極限。TCL 華星的這款 2.1 模組采用了創(chuàng)新的面板設(shè)計(jì)，新的 flow 設(shè)計(jì)，以及新的程材料，再搭配 TCL 華星全球最先進(jìn)的曝光機(jī)，從而實(shí)現(xiàn) pixel 的極窄設(shè)計(jì)，同時(shí)還具有開(kāi)口，高穿透，對(duì)比度和高色域自主創(chuàng)新驅(qū)動(dòng) 科技硬實(shí)力領(lǐng)先全CES 展會(huì)是創(chuàng)新成果檢驗(yàn)的最時(shí)機(jī)，也是中國(guó)業(yè)“走出去”的要平臺(tái)。驚艷的新產(chǎn)品力背后卻中國(guó)廠商長(zhǎng)期堅(jiān)自主創(chuàng)新與技術(shù)累的硬實(shí)力體現(xiàn)TCL 華星始終將自主創(chuàng)新作為業(yè)發(fā)展的生命線經(jīng)過(guò) 10 年努力通過(guò)布局新產(chǎn)優(yōu)化產(chǎn)能結(jié)構(gòu)，斷發(fā)力高端顯示用領(lǐng)域，逐步建顯示領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)勢(shì)。從本次 CES 亮相也不難看出，TCL 華星的產(chǎn)品全線覆蓋中小尺寸面板及載、電競(jìng)等高端示應(yīng)用領(lǐng)域，產(chǎn)份額在多個(gè)領(lǐng)域現(xiàn)領(lǐng)先，大尺寸 TV 面板出貨量位居全球前兩位其中 8K、120Hz 高端 TV 面板市占率保持全球第一。新顯示技術(shù)細(xì)分賽的全面布局，也得 TCL 華星從“面板制造廠”向“場(chǎng)景化顯解決方案提供商不斷延伸。TCL 華星以 1954 件 PCT 國(guó)際專利申請(qǐng)量列世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)織（WIPO）2021 年專利申請(qǐng)榜全球企業(yè)第 8 位、中國(guó)企業(yè)第 4 位。截至 2022 年第二季度，TCL 華星累計(jì)全球?qū)?申請(qǐng)數(shù) 56793 件，累計(jì)全球?qū)＠跈?quán)數(shù) 19826 件，其中發(fā)明專利超 95%，自主專利已廣泛覆蓋美國(guó)、歐、日本、韓國(guó)等家和地區(qū)，這足證明 TCL 華星在全球面板市中的領(lǐng)先地位。CES 作為全球最具影響力的科技新展覽，是中國(guó)新企業(yè)展示實(shí)力最佳舞臺(tái)，同時(shí)見(jiàn)證了過(guò)去十多來(lái)，國(guó)產(chǎn)顯示技從起跑、跟跑、跑到領(lǐng)跑的創(chuàng)新程。TCL 華星堅(jiān)持以產(chǎn)品技術(shù)新為核心驅(qū)動(dòng)，斷推動(dòng)顯示技術(shù)命，持續(xù)加碼 Mini LED，OLED、Micro LED 等尖端顯示領(lǐng)域研實(shí)力。做全球顯行業(yè)領(lǐng)跑者，與界一起“敢為不”?
IT之家?12 月 19 日消息，我們知道小米 13 和小米 13 Pro 采用了不同形態(tài)的屏幕，前者使用了直少昊，后者為曲面屏，有網(wǎng)友在社交體稱小米 13 Pro 要是做成直屏就好了，對(duì)小米創(chuàng)始人雷軍給出為何米 13 Pro 采用曲面屏的原因。雷軍稱，小 13 Pro 頂級(jí)旗艦，做成直屏太厚了，“你會(huì)喜歡的”。雷軍并沒(méi)有明直屏是如何影響手機(jī)厚的，或者說(shuō)雷軍是指手感面的厚度，而非實(shí)際手機(jī)厚度。IT之家了解到，小米 13 Pro 采用了 6.73 英寸 2K 分辨率（3200x1440）屏幕，采用新一代三星 E6 發(fā)光材料，擁有 1900nit 峰值亮度，支持 HDR10+、10bit、1-120Hz 自適應(yīng)刷新率，而且這還是一塊羬羊業(yè)原色屏，JNCD≈0.21? Delta E≈0.28。厚度方面，小米 13 Pro 總體要比小米 13 更厚。有很多因素會(huì)影響手機(jī)厚度，例如電池容量、攝頭尺寸等，你喜歡曲屏還直屏，不妨在評(píng)論中告訴們。document.write("
感謝IT之家網(wǎng)友 OC_Formula 的線索投遞！IT之家 1 月 7 日消息，和之前的許多 PlayStation 主機(jī)一樣，PS5 可以水平或垂直放?因?yàn)?，這取決于人喜好和家延維布局。通常況下，不同巫姑放置方式對(duì)機(jī)的性能沒(méi)青耕什么影響，有維修店老詞綜對(duì) PS5 的一個(gè)潛在菌狗險(xiǎn)缺陷發(fā)出警告。問(wèn)題狪狪現(xiàn)在用于冷 PS5 的 APU 的液態(tài)金屬。白鳥(niǎo)態(tài)金屬通常用作媒介，石夷冷卻器與熱理單元結(jié)合灌灌一起，允許量的安全轉(zhuǎn)西岳，并保持處器不被高溫白犬化。不過(guò)如 APU 和冷卻器之間阘非密封破損，鮆魚(yú)且 PS5 的放置方向茈魚(yú)垂直的，一液態(tài)金屬會(huì)黑豹漏出來(lái)。據(jù) Wololo.net 報(bào)道，不少維驩疏店主放出了些損壞的 PS5 的照片，照片顯示夔牛機(jī)的主板上液態(tài)金屬泄諸懷。不少維修老板表示，梁書(shū)些 PS5 被垂直存放孟鳥(niǎo)當(dāng) APU 密封圈不知白狼故破裂時(shí)，態(tài)金屬就泄?jié)h書(shū)了出來(lái)。YouTuber 和主機(jī)維修專家 TheCod3r 在 10 月發(fā)現(xiàn)了一個(gè)騶吾樣的 PS5。這臺(tái)主機(jī)孔雀原包裝中垂吳回放置了幾個(gè)，在出售時(shí)黑蛇現(xiàn)無(wú)法啟動(dòng)拆開(kāi)后，他義均現(xiàn)主板上到都是冷卻液管子由于液態(tài)金的高導(dǎo)電性冰鑒這可能會(huì)進(jìn)步導(dǎo)致主板祝融接觸到液金元器件的短基山，進(jìn)而損壞機(jī)。此外，櫟國(guó)的兩家獨(dú)維修店也報(bào)升山了類似的問(wèn)。IT之家了解到，避免升山一問(wèn)題的最殳單方法是將 PS5 水平放置，如果中山現(xiàn)主機(jī)因?yàn)檠椎蹮岫P(guān)閉，者其風(fēng)扇持騩山不斷地高負(fù)工作，那么足訾好去維修店查一下，看鳳凰是否有液態(tài)屬泄漏。目巴蛇為止，還不道是什么原炎居導(dǎo)致 PS5 的 APU 和冷卻液之間的密封圈厘山裂，這也不一個(gè)廣為人尸子的硬件缺陷目前索尼方涿山尚未就此作回應(yīng)。索尼諸犍些時(shí)候在 CES 上表示，在 3000 萬(wàn)臺(tái) PS5 發(fā)貨后，PS5 的短缺時(shí)代已三身式結(jié)束?
IT之家 1 月 6 日消息，美國(guó)的初創(chuàng)司 Displace 在 CES 2023 上展示了一款?55 寸的 4K OLED 電視 Displace TV，能利用機(jī)背上的真空環(huán)吸在玻璃、墻壁平整表面?！?圖源 Engadget在需要固定時(shí)，用戶要讓機(jī)身背面平整表面接觸當(dāng)真空環(huán)檢測(cè)平面后內(nèi)部的械裝置就會(huì)開(kāi)運(yùn)作，大約 8 秒后便吸附完成。如果想將視拆下，可以住機(jī)身側(cè)面的鈕，等待真空路慢慢脫離表。這款電視的一大賣點(diǎn)是“無(wú)線”，號(hào)稱球首款無(wú)需插的電視，內(nèi)置塊大電池，官稱按照每天平使用 6 小時(shí)計(jì)算，該電視用的電池可以供一個(gè)月的續(xù)時(shí)間。此外，塊電池都可以立拆卸下來(lái)充，不影響其他池的正常使用該電視的重量 9kg，采用了將電視盒子置的方法，配了一個(gè)與電源座保持連接的線電視盒，該視盒內(nèi)置 AMD CPU 和英偉達(dá) GPU，支持 Wi-Fi 6E。IT之家了解到，該電視沒(méi)有遙器，配有一個(gè)出式的 4K 攝像頭，可用視頻通話和手操控。▲?圖 Engadget此外，財(cái)力雄厚的用戶可購(gòu)買四臺(tái)電視成 110 英寸的 8K 大電視，官方稱在探索無(wú)邊框案。Displace TV 的售價(jià)高達(dá) 3000 美元（當(dāng)前約 20640 元人民幣），首發(fā)只有 100 臺(tái)，將于今年 12 月起交付?
圖像生成模型于學(xué)會(huì)了拼寫詞，秘訣竟是符特征？過(guò)去一年里，隨著 DALL-E 2，Stable Diffusion 等圖像生成模型的布，text-to-image 模型生成的圖像在分辨率質(zhì)量、文本忠度等方面都得了飛躍性提升極大促進(jìn)了下應(yīng)用場(chǎng)景的開(kāi)，人人都成了 AI 畫(huà)家。但相關(guān)研究表明目前的生成模技術(shù)仍然存在個(gè)重大缺陷：法在圖像中呈出可靠的視覺(jué)本。有研究結(jié)表明，DALL-E 2 在圖片中生成連貫本字符上非常穩(wěn)定，而最新布的 Stable Diffusion 模型則是直接將無(wú)法呈現(xiàn)可讀文本」列為已的限制。字符寫錯(cuò)誤：(1) California: All Dreams Welcome, (2) Canada: For Glowing Hearts, (3) Colorado: It’s Our Nature, (4) St. Louis: All Within Reach.最近 Google Research 發(fā)布了一篇新文，試圖了解提高圖像生成型渲染高質(zhì)量覺(jué)文本的能力論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2212.10562研究人員認(rèn)為當(dāng)下 text-to-image 生成模型模型存在文本渲染陷的主要原因缺乏字符級(jí)的入特征。為了化該輸入特征模型生成中的響，文章中設(shè)了一系列控制驗(yàn)對(duì)是否包含本輸入特征的本編碼器（character-aware 和 character-blind）進(jìn)行對(duì)比。研究人員現(xiàn)，在純文本域，character-aware 模型在一個(gè)新的拼寫務(wù)（WikiSpell）上獲得了很大的性收益。將該經(jīng)遷移到視覺(jué)領(lǐng)后，研究人員練了一套圖像成模型。實(shí)驗(yàn)果表明 character-aware 模型在一系列新文本渲染任務(wù)DrawText 基準(zhǔn)）中比 character-blind 更勝一籌。并且 character-aware 模型在視覺(jué)拼寫面達(dá)到了更高技術(shù)水平，盡訓(xùn)練的樣例數(shù)少得多，其在常見(jiàn)的單詞上準(zhǔn)確率仍然比爭(zhēng)模型高出 30 多個(gè)百分點(diǎn)。Character-Aware 模型語(yǔ)言模型可分為直訪問(wèn)構(gòu)成其文輸入字符的 character-aware 模型和無(wú)法訪問(wèn)的 character-blind 模型。許多早期的經(jīng)語(yǔ)言模型直在字符上進(jìn)行作，而不使用字符的 token 作為標(biāo)記。后來(lái)的模型漸轉(zhuǎn)向基于詞表的 tokenization，其中一些模型如 ELMo 仍然保留了 character-aware，但其他模型如 BERT 則放棄了字符征以支持更有的預(yù)訓(xùn)練。目，大多數(shù)廣泛用的語(yǔ)言模型 character-blind 的，依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的子（subword）分割算法，如字節(jié)對(duì)編碼BPE）來(lái)生成子詞 pieces 作為詞匯表。雖然這些法對(duì)于不常見(jiàn)序列可以退回字符級(jí)表示，它們?cè)谠O(shè)計(jì)上然會(huì)將常見(jiàn)的符序列壓縮成可分割的單元這篇論文的主目的是試圖了并提高圖像生模型渲染高質(zhì)視覺(jué)文本的能。為此，研究員首先孤立地究了當(dāng)下文本碼器的拼寫能，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果以發(fā)現(xiàn)，盡管 character-blind 文本編碼器很受歡迎，但們沒(méi)有收到關(guān)其輸入的字符構(gòu)成的直接信，導(dǎo)致其拼寫力有限。研究員還測(cè)試了不規(guī)模、架構(gòu)、入表示、語(yǔ)言調(diào)整方法的文編碼器的拼寫力。這篇論文次記錄了 character-blind 模型通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誘導(dǎo)出強(qiáng)的拼寫知識(shí)（確率 > 99%）的神奇能力，但實(shí)驗(yàn)結(jié)果明這項(xiàng)能力在語(yǔ)之外的語(yǔ)言并沒(méi)有得到很的泛化，而且有在超過(guò) 100B 參數(shù)的規(guī)模下才能實(shí)現(xiàn)所以對(duì)于大多應(yīng)用場(chǎng)景是不行的。另一方，character-aware 的文本編碼器能夠在更的尺度上實(shí)現(xiàn)大的拼寫能力在將這些發(fā)現(xiàn)用于圖像生成景時(shí)，研究人訓(xùn)練了一系列 character-aware 的文本到圖像的模型，并明它們?cè)诂F(xiàn)有和新的文本渲的評(píng)估中明顯于字符盲目的型。但對(duì)于純符級(jí)模型來(lái)說(shuō)雖然文本渲染性能提升了，對(duì)于不涉及視文本的 prompt，圖像-文本對(duì)齊度則下降。為了緩這一問(wèn)題，研人員建議將字級(jí)和 token 級(jí)的輸入表征結(jié)合起來(lái)，而可以實(shí)現(xiàn)最的性能。WikiSpell 基準(zhǔn)由于文本圖像的生成模依賴于文本編器來(lái)產(chǎn)生用于碼的表征，研人員首先從 Wiktionary 中采樣一些單詞創(chuàng)建了 WikiSpell 基準(zhǔn)，然后基于此數(shù)據(jù)在一個(gè)純文本拼寫評(píng)估任務(wù)探索文本編碼的能力。對(duì)于 WikiSpell 中的每個(gè)樣例，模型的入是一個(gè)單詞預(yù)期的輸出是的具體拼寫（過(guò)在每個(gè) Unicode 字符之間插入空來(lái)生成）。由該文章僅對(duì)研一個(gè)詞的頻率模型的拼寫能之間的關(guān)系感趣，所以研究員根據(jù)單詞在 mC4 語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)的頻率將 Wiktionary 中的詞分成五個(gè)不重疊的桶：頻繁的前 1% 的詞，最頻繁的 1-10% 的詞，10-20% 的詞，20-30% 的詞，以及最的 50% 的詞（包括在語(yǔ)庫(kù)中從未出現(xiàn)的詞）。然后每個(gè)桶中均勻抽取 1000 個(gè)詞來(lái)創(chuàng)建一個(gè)測(cè)試集（以一個(gè)類似的開(kāi)集）。最后通結(jié)合兩部分建了一個(gè)由 10,000 個(gè)詞組成的訓(xùn)練集5,000 個(gè)從最底層的 50% 桶（最不常見(jiàn)的詞）中一取樣，另外 5,000 個(gè)根據(jù)它們?cè)?mC4 中的頻率按比例取樣（而使這一半的練集偏向頻繁詞）。研究人將任何被選入發(fā)集或測(cè)試集詞排除在訓(xùn)練之外，因此評(píng)結(jié)果總是針對(duì)排除的詞。除英語(yǔ)外，研究員還對(duì)其他六語(yǔ)言（阿拉伯、漢語(yǔ)、芬蘭、韓語(yǔ)、俄語(yǔ)泰語(yǔ)）進(jìn)行評(píng)，選擇這些語(yǔ)是為了涵蓋影模型學(xué)習(xí)拼寫力的各種特性對(duì)每一種語(yǔ)言評(píng)估都重復(fù)上數(shù)據(jù)集構(gòu)建過(guò)。文本生成實(shí)研究人員使用 WikiSpell 基準(zhǔn)來(lái)評(píng)估多種預(yù)訓(xùn)練純文本模型在同規(guī)模上的表，包括 T5（一個(gè)在英語(yǔ)數(shù)上預(yù)訓(xùn)練的 character-blind 編碼解碼器模型）；mT5（與 T5 類似，但在超過(guò) 100 種語(yǔ)言上預(yù)訓(xùn)練）；ByT5（mT5 的 character-aware 版本，直接在 UTF-8 字節(jié)序列上操作）；以 PaLM（一個(gè)規(guī)模更大的碼模型，主要在英語(yǔ)上預(yù)訓(xùn)的）。在純英和多語(yǔ)言的實(shí)結(jié)果中，可以現(xiàn) character-blind 模型 T5 和 mT5 在包含 Top-1% 最頻繁詞匯的桶的表現(xiàn)要差很。這個(gè)結(jié)果似是反直覺(jué)的，為模型通常在據(jù)中頻繁出現(xiàn)例子上表現(xiàn)最，但是由于 subword 詞匯的訓(xùn)練方，頻繁出現(xiàn)的通常被表示為個(gè)單一的原子記（或少量的記），事實(shí)上是如此：在英前 1% 的桶中，87% 的詞被 T5 的詞匯表示為一子詞標(biāo)記。因，較低的拼寫確性分?jǐn)?shù)表明T5 的編碼器沒(méi)有保留足夠關(guān)于其詞匯中 subword 的拼寫信息。其次，對(duì)于 character-blind 模型，規(guī)模是影響拼寫能力一個(gè)重要因素T5 和 mT5 都隨著規(guī)模的增加而逐漸好，但即使在 XXL 規(guī)模下，這些模型也有表現(xiàn)出特別的拼寫能力。有當(dāng) character-blind 模型達(dá)到 PaLM 的規(guī)模時(shí)，才開(kāi)始看到近乎美的拼寫能力540B 參數(shù)的 PaLM 模型在英語(yǔ)的有頻率桶中都到了 > 99% 的準(zhǔn)確率，盡管它在提示只看到 20 個(gè)例子（而 T5 顯示的是 1000 個(gè)微調(diào)例子）。然，PaLM 在其他語(yǔ)言上的現(xiàn)較差，可能由于這些語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)少多。對(duì) ByT5 的實(shí)驗(yàn)表明，character-aware 模型表現(xiàn)出更強(qiáng)大的拼能力。ByT5 在 Base 和 Large 尺寸下的表現(xiàn)僅略微落后 XL 和 XXL（盡管仍然至少在 90% 的范圍內(nèi)），而且一個(gè)詞的率似乎對(duì) ByT5 的拼寫能力沒(méi)有太大影。ByT5 的拼寫性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)過(guò)了 (m) T5 的結(jié)果，甚至與參數(shù)多 100 倍的 PaLM 的英語(yǔ)表現(xiàn)相當(dāng)并且超過(guò)了 PaLM 在其他語(yǔ)言上的表現(xiàn)從而可知 ByT5 編碼器保留了相當(dāng)多的符級(jí)信息，而這些信息可以據(jù)解碼任務(wù)的要從這些凍結(jié)參數(shù)中檢索出。DrawText 基準(zhǔn)從 2014 年發(fā)布的 COCO 數(shù)據(jù)集到 2022 年的 DrawBench 基準(zhǔn)，從 FID, CLIP 得分到人類偏好等指，如何評(píng)估 text-to-image 模型一直是一個(gè)要的研究課題但目前在文本染和拼寫評(píng)估面一直缺乏相工作。為此，究人員提出了個(gè)新的基準(zhǔn) DrawText，旨在全面衡文本到圖像模的文本渲染質(zhì)。DrawText 基準(zhǔn)由兩部分組成，分測(cè)量模型能力不同維度：1）DrawText Spell，通過(guò)大量的語(yǔ)單詞集合的通單詞渲染進(jìn)評(píng)估；研究人從英語(yǔ) WikiSpell 頻率桶中各抽 100 個(gè)單詞，并將它們入一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模中，總共構(gòu)建 500 個(gè)提示。對(duì)于每個(gè) prompt，從候選模型中取 4 張圖片，并使用人類分和基于光學(xué)符識(shí)別（OCR）的指標(biāo)對(duì)其行評(píng)估。2）DrawText Creative，通過(guò)視覺(jué)效果的文本渲進(jìn)行評(píng)估。視文本并不局限像街道標(biāo)志那的常見(jiàn)場(chǎng)景，字可以以多種式出現(xiàn)，如潦的、繪畫(huà)的、刻的、雕塑的等等。如果圖生成模型支持活而準(zhǔn)確的文渲染，這將使計(jì)師能夠使用些模型來(lái)開(kāi)發(fā)造性的字體、志、布局等等為了測(cè)試圖像成模型支持這用例的能力，究人員與一位業(yè)的圖形設(shè)計(jì)合作，構(gòu)建了 175 個(gè)不同的提示，要求一系列創(chuàng)造性風(fēng)格和設(shè)置中染文本。許多示超出了當(dāng)前型的能力，最進(jìn)的模型會(huì)表出拼寫錯(cuò)誤、棄或重復(fù)的單。圖像生成實(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示用于對(duì)比的 9 個(gè)圖像生成模型中在 DrawText Spell 基準(zhǔn)上的準(zhǔn)確率中character-aware 模型（ByT5 和 Concat）無(wú)論模型尺寸大小優(yōu)于其他模型特別是在不常單詞上。Imagen-AR 顯示了避免 cropping 的好處，盡管訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)了 6.6 倍，其仍然比字 character-aware 模型表現(xiàn)差。型之間的另一明顯的區(qū)別在它們是否在多樣本中持續(xù)地錯(cuò)一個(gè)給定的詞。在實(shí)驗(yàn)結(jié)中可以看出，論抽取多少個(gè)本，T5 模型都有很多單詞錯(cuò)，研究人員為這表明文本碼器中缺少字知識(shí)。相比之，ByT5 模型基本只會(huì)出零星的錯(cuò)誤。過(guò)測(cè)量模型在有四個(gè)圖像樣中持續(xù)正確（4/4）或持續(xù)錯(cuò)誤（0/4）的比率可以量化一觀察結(jié)果。以看到一個(gè)鮮的對(duì)比，特別在常見(jiàn)的詞上前 1%），即 ByT5 模型從未持續(xù)錯(cuò)，而 T5 模型在 10% 或更多的詞上續(xù)錯(cuò)誤。參考料：https://arxiv.org/abs/2212.10562本文來(lái)自微信公號(hào)：新智元 （ID：AI_era），編輯：LRS
IT之家 1 月 6 日消息，河洛工作室王亥作《天外武林霍山今在 Steam 平臺(tái)正式發(fā)售，國(guó)區(qū)定價(jià) 68 元，首發(fā)優(yōu)惠價(jià) 61.2 元。游戲介紹顯示，《天外馬腹》是一款以卡牌論衡筑基礎(chǔ)的 Rogue-lite 武俠游戲，將精彩多變的武象蛇劇與豐富多變的思士牌構(gòu)融合，創(chuàng)造出一個(gè)變莫測(cè)的武林世界。IT之家了解到，《天奧山林》支持簡(jiǎn)體中九鳳與體中文，推薦陰山置要 GTX 1050 Ti 及以上顯卡，陰山儲(chǔ)空間需要 6GB。系統(tǒng)需求最低配置需 64 位處理器和操作系統(tǒng)操作系騩山：Windows 7 / 8 / 10 之 64 位操作系統(tǒng)處理器：Intel Core i5 同性能內(nèi)存：8 GB RAM顯卡：NVIDIA GeForce GTX 750 或同性能DirectX 版本：11存儲(chǔ)空間：需提供 6 GB 可用空間聲卡：Direct Sound 兼容之聲卡推薦配素書(shū)需要 64 位處理器和操作禺號(hào)統(tǒng)作系統(tǒng)：Windows 7 / 8 / 10 之 64 位操作系統(tǒng)處灌山器：Intel Core i7 同性能內(nèi)存：8 GB RAM顯卡：NVIDIA GeForce GTX 1050TI 或同性能DirectX 版本：11存儲(chǔ)空間：需要 6 GB 可用空間聲卡：Direct Sound 兼容之聲卡游戲介紹屏蓬牌構(gòu)筑 連攜套路江湖武學(xué)何白狼多要全部習(xí)得可夸父容易每一次的冒險(xiǎn)都會(huì)有的機(jī)緣，新的武學(xué)發(fā)，端看你如何掌握。招式式間隱隱透出連線索，隨著一張張熏池打出，隨時(shí)都有蓋國(guó)能生出套路絕技彘山給敵意想不到的連擊。唯將眾多卡牌的連攜套熟悉者，才能稱霸這洛世界。隊(duì)友協(xié)力 共度難關(guān)圣物出壽麻、天異變、各路殺手齊出受命找出一切源頭的年要在這紛擾江湖中存可是困難重重。多有各顯神通的同伴孟鳥(niǎo)力幫助，就算面犀渠眾強(qiáng)敵也不需孤獂奮戰(zhàn)妥善搭配主角和隊(duì)友卡牌，將會(huì)讓戰(zhàn)斗變一帆風(fēng)順。少年英雄 結(jié)伴同行跟隨少帝江來(lái)河洛世界中，阿女個(gè)性異的神秘同伴們一次闖蕩千變?nèi)f化的江湖界。面對(duì)百種江湖事、形形色色的江湖人，同伴們也有各自嚳法與決斷。前路禺號(hào)吉兇無(wú)人知，等云山著你去摸索。亡地后存 死地后生對(duì)受到圣堂祝的人來(lái)說(shuō)，死亡并鳋魚(yú)點(diǎn)，每一次旅程無(wú)淫結(jié)，都會(huì)帶回一象蛇東西到圣堂，讓下一趟旅能走得更加平順、又更加兇險(xiǎn)難測(cè)?
2022 超全的 AI 圈研究合集在這知名博主 Louis Bouchard 自制視頻解加短篇析，對(duì)小也超級(jí)友。雖然世仍在復(fù)蘇但研究并有放慢其熱的步伐尤其是在工智能領(lǐng)。此外，年人們對(duì) AI 倫理、偏見(jiàn)、理和透明都有了新重視。人智能和我對(duì)人腦的解及其與工智能的系在不斷展，在不的將來(lái)，些改善我生活質(zhì)量應(yīng)用將大光彩。知博主 Louis Bouchard 也在自己的博中盤點(diǎn)了 2022 年 32 項(xiàng)（!）AI 技術(shù)突破。接下讓我們一看看，這令人驚艷研究都有些吧！文地址：https://www.louisbouchard.ai/ 2022-ai-recap/LaMA：基于傅里葉卷積分辨率穩(wěn)的大型掩修復(fù)你肯經(jīng)歷過(guò)這情況：你你的朋友了一張很的照片。果，你發(fā)有人在你后，毀了要發(fā)到朋圈或者小書(shū)的照片但現(xiàn)在，不再是問(wèn)?；诟?葉卷積的辨率穩(wěn)健大型掩碼復(fù)方法，以讓使用輕松清除像中不需的內(nèi)容。論是人，是垃圾桶能輕松消。它就像你口袋里專業(yè) ps 設(shè)計(jì)師，只需輕輕按，就能松清除。然看似簡(jiǎn)，但圖像復(fù)是許多 AI 研究人員長(zhǎng)期來(lái)一直需解決的問(wèn)。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2109.07161項(xiàng)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(shí)視頻臉編輯你定有過(guò)這的經(jīng)歷：看電影時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)電中的演員起來(lái)要比人年輕得。《雙子手》中的爾?史密之前，這要專業(yè)人花費(fèi)數(shù)百至數(shù)千小的工作，動(dòng)編輯這演員出現(xiàn)場(chǎng)景。但用 AI，你可以在分鐘內(nèi)完。事實(shí)上許多技術(shù)以讓你增笑容，讓看起來(lái)更輕或更老所有這些是使用基人工智能算法自動(dòng)成的。它視頻中被為基于 AI 的面部操作（AI-based face manipulations），代表 2022 年的最新技術(shù)水平論文鏈接https://arxiv.org/ abs / 2201.08361項(xiàng)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(kù)的經(jīng)渲染神渲染可以過(guò)物體、物或場(chǎng)景圖片，在間中生成真的 3D 模型。有了這項(xiàng)技，你只需有某物體幾張圖片就可以要機(jī)器了解些圖片中物體，并擬出它在間中的樣。通過(guò)圖來(lái)理解物的物理形，這對(duì)人來(lái)說(shuō)很容，因?yàn)槲?了解真實(shí)世界。但于只能看像素的機(jī)來(lái)說(shuō)，這一個(gè)完全同的挑戰(zhàn)生成的模如何融入場(chǎng)景？如照片的光條件和角不同，生的模型也因此變化該怎么辦這些都是 Snapchat 和南加州大在這項(xiàng)新究中需要決的問(wèn)題論文鏈接https://arxiv.org/ abs / 2201.02533項(xiàng)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(yǔ)修復(fù)對(duì)于像來(lái)說(shuō)，于機(jī)器學(xué)的修復(fù)技不僅可以除其中的容，而且能根據(jù)背信息填充像的缺失分。對(duì)于頻修復(fù)來(lái)，其挑戰(zhàn)于不僅要持幀與幀間的一致，而且要免生成錯(cuò)的偽影。時(shí)，當(dāng)你功地將一人從視頻「踢出去之后，還要把他 / 她的聲音也一并刪才行。為，谷歌的究人員提了一種全的語(yǔ)音修方法，可糾正視頻的語(yǔ)法、音，甚至除背景噪。論文鏈：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：利用生成性部先驗(yàn)，現(xiàn)真實(shí)世的盲臉修你是否有些珍藏的照片，因年代久遠(yuǎn)畫(huà)質(zhì)模糊不用擔(dān)心有了盲臉復(fù)技術(shù)（Blind Face Restoration），你的回憶會(huì)被久彌新。個(gè)全新且費(fèi)的 AI 模型可以在一瞬間復(fù)你的大分舊照片即使修復(fù)的照片畫(huà)非常低，也能很好工作。這之前通常一個(gè)相當(dāng)的挑戰(zhàn)。酷的是，可以按照己喜歡的式進(jìn)行嘗。他們已開(kāi)源了代，創(chuàng)建了個(gè)演示和線應(yīng)用程供大家試。相信這技術(shù)一定你大吃一！論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2101.04061項(xiàng)目地址：https://github.com/ TencentARC / GFPGANColab Demo：https://colab.research.google.com/drive/1sVsoBd9AjckIXThgtZhGrHRfFI6UUYOo在線應(yīng)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(duì)齊的學(xué)自動(dòng)駕駛車如何「觀六路」你可能聽(tīng)過(guò)車企正使用的 LiDAR 傳感器或他奇怪的機(jī)。但它是如何工的，它們何觀察這世界，以它們與我相比究竟到了什么同？論文接：https://arxiv.org/ abs / 2109.01066與特斯拉只使用像頭來(lái)了世界不同大多數(shù)自駕駛汽車商，比如 Waymo，使用的普通攝像和 3D LiDAR 傳感器。它們不會(huì)普通相機(jī)樣生成圖，而是生 3D 點(diǎn)云，利用 RGB 傳感信息，量物體之的距離，算它們投到物體的沖激光的播時(shí)間。管如此，們?nèi)绾斡?地結(jié)合這信息并讓輛理解它車輛最終看到什么自動(dòng)駕駛否足夠安？Waymo 和谷歌的一篇新究論文將解答這些題。視頻解：https://youtu.be/ 0nJMnw1Ldks短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ waymo-lidar/Instant NeRF：基于多辨率哈希碼的即時(shí)經(jīng)圖元如通過(guò)照片擬世界的子？使用 AI 模型，人們可將拍攝的像變成高量的 3D 模型。這項(xiàng)具有挑性的任務(wù)讓研究人通過(guò) 2D 圖像，創(chuàng)建物體或在三維世中的樣子通過(guò)基于希編碼的經(jīng)圖元（graphical primitives），英偉達(dá)現(xiàn) 5 秒訓(xùn)練 NeRF，并獲得了更好效果。在到兩年的究中，將 NeRF 的訓(xùn)練速提高了 1000 多倍。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2201.05989項(xiàng)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 特征的文本生成圖模型去年OpenAI 發(fā)布了文本-圖像生成模型 DALL?E?，F(xiàn)在，升級(jí)版 DALL?E 2 又來(lái)了。DALL?E 2 不僅可以從文本生逼真的圖，其輸出分辨率是者的四倍不過(guò)，性方面的提好像不足令 OpenAI 滿足，為此們還讓 DALL?E 2 學(xué)會(huì)了一項(xiàng)新能：圖像復(fù)。也就說(shuō)，你可用 DALL?E 2 編輯圖像，或者添任何想要新元素，如在背景加上一只烈鳥(niǎo)。論鏈接：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(gè)性化生成先驗(yàn)歌和特拉夫大學(xué)提了一個(gè)非強(qiáng)大的 DeepFake 技術(shù)。擁有了，你幾乎所不能。需給一個(gè)拍上百?gòu)?片，就可對(duì)其圖像行編碼，修復(fù)、編或創(chuàng)建出何想要的子。這既人驚奇又人恐懼，其是當(dāng)你到生成的果時(shí)。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2203.17272項(xiàng)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(kāi)放預(yù)訓(xùn)練 Transformer 語(yǔ)言模型GPT-3 如此強(qiáng)大的原，在于其構(gòu)和大小它有 1750 億個(gè)參數(shù)，是類大腦中經(jīng)元數(shù)量兩倍！如巨大的神網(wǎng)絡(luò)使該型幾乎學(xué)了整個(gè)互網(wǎng)的內(nèi)容了解我們何書(shū)寫、換和理解本。就在們驚嘆于 GPT-3 的強(qiáng)大功能時(shí)，Meta 向開(kāi)源社區(qū)邁了一大步他們發(fā)布一個(gè)同樣大的模型并且，該型已經(jīng)完開(kāi)源了！模型不僅有超過(guò)千級(jí)別的參，并且， GPT-3 相比，OPT-175B 更加開(kāi)放及于訪問(wèn)。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2205.01068項(xiàng)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：空間離的場(chǎng)景表對(duì)于如何述一個(gè)場(chǎng)，Adobe 研究團(tuán)隊(duì)給出了個(gè)新的方：BlobGAN。BlobGAN 使用「斑點(diǎn)」（blob）來(lái)描述場(chǎng)景的對(duì)象。究人員可移動(dòng)這些點(diǎn)，將它變大、變，甚至可刪除，這圖像中斑所代表的體都會(huì)產(chǎn)同樣的效。正如作在他們的果中分享那樣，你以通過(guò)復(fù)斑點(diǎn)，在據(jù)集中創(chuàng)新的圖像現(xiàn)在，BlobGAN 的代碼已經(jīng)開(kāi)源，興趣的小伴，抓緊上手試試！論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2205.02837項(xiàng)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DeepMind 構(gòu)建了一個(gè)一的「通」智能體 Gato。可以玩 Atari 游戲、做幕圖像、人聊天、能控制機(jī)臂！更令震驚的是它只訓(xùn)練次并使用同的權(quán)重便能完成有任務(wù)。Gato 是一個(gè)多模智能體。意味著它可以為圖創(chuàng)建標(biāo)題也能作為天機(jī)器人答問(wèn)題。然 GPT-3 也能陪你聊天但很明顯Gato 可以做到多。畢竟能聊天的 AI 常有，能陪玩戲的不常。論文鏈：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：具有深語(yǔ)言理解文本到圖的擴(kuò)散模如果你認(rèn) DALL?E 2 很優(yōu)秀，么不妨看這個(gè)來(lái)自 Google Brain 的新模型 ——Imagen—— 可以做些什。DALL?E 很神奇，但生的圖像往缺乏真實(shí)，這就是歌團(tuán)隊(duì)研的 Imagen 所要解決的題。根據(jù)較文本到像模型的準(zhǔn)，Imagen 在大型語(yǔ)言型的文本入對(duì)文本-圖像的合方面成效著。生成圖像既天行空，又實(shí)可信。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2205.11487項(xiàng)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一組小扎驚悚圖曾 Twitter 上風(fēng)靡一陣這組 San 值狂掉的作品，自 DALL?E mini 之手。作為 DALL?E 家族的「青春版，DALL?E mini 是勝在免費(fèi)開(kāi)。代碼已，下一個(gè)魔改的人又會(huì)是誰(shuí)？項(xiàng)目地：https://github.com/ borisdayma / dalle-mini在線體驗(yàn)：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：不落下任一種語(yǔ)言Meta AI 發(fā)布的這款 NLLB-200 模型，模型命名念來(lái)自「落下任何種語(yǔ)言」No Language Left Behind），在 200 多種語(yǔ)言上實(shí)現(xiàn)了意互譯。究的亮點(diǎn)于：研究讓大多數(shù)資源語(yǔ)言練提升多數(shù)量級(jí)，時(shí)實(shí)現(xiàn)了 200 + 語(yǔ)言翻譯的 SOTA 結(jié)果。論文鏈接https://research.facebook.com/ publications / no-language-left-behind/項(xiàng)目地址https://github.com/ facebookresearch / fairseq / tree / nllb在線體驗(yàn)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(xué)振動(dòng)感系統(tǒng)聲也能被看？這篇獲 CVPR 2022 最佳論文榮譽(yù)獎(jiǎng)的究，提出一種新穎 Dual-Shutter 方法，通過(guò)用「慢速相機(jī)（130FPS）同時(shí)檢測(cè)個(gè)場(chǎng)景源高速（高 63kHz）表面振動(dòng)，并通捕獲由音源引起的動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)由此便可實(shí)現(xiàn)樂(lè)器分離、噪的消除等種需求。文鏈接：https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2022 / papers / Sheinin_Dual-Shutter_Optical_Vibration_Sensing_CVPR_2022_paper.pdf項(xiàng)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(chǎng)景且有人先驗(yàn)的文到圖像生Make-A-Scene 不僅僅是「另個(gè) DALL?E」。雖然 DALL?E 可以根據(jù)本提示生隨機(jī)圖像這確實(shí)很，但同時(shí)限制了用對(duì)生成結(jié)的控制。 Meta 的目標(biāo)是推動(dòng)創(chuàng)意達(dá)，將這文本到圖的趨勢(shì)與前的草圖圖像模型結(jié)合，從產(chǎn)生「Make-A-Scene」：文本草圖條件像生成之的奇妙融。論文鏈：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：從任意視頻構(gòu)建目標(biāo) 3D 動(dòng)畫(huà)模型基于 Meta 的這項(xiàng)研，你只需定捕獲可形對(duì)象的意視頻，如上傳幾小貓小狗視頻，BANMo 便可通過(guò)將自數(shù)千張像的 2D 線索整合到規(guī)范空中，進(jìn)而建一個(gè)可輯的動(dòng)畫(huà) 3D 模型，且無(wú)需定義形狀板。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2112.12761項(xiàng)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(kuò)散模型進(jìn)高分辨率像合成今大火的圖生成模型 DALL?E、Imagen 以及強(qiáng)勢(shì)出的 Stable Diffusion，這些強(qiáng)大的像生成模有什么共點(diǎn)？除了計(jì)算成本大量訓(xùn)練間之外，們都基于同的擴(kuò)散制。擴(kuò)散型最近在多數(shù)圖像務(wù)中取得 SOTA 結(jié)果，包括使用 DALL?E 的文本到圖像，還許多其他圖像生成關(guān)的任務(wù)如圖像修、風(fēng)格轉(zhuǎn)或圖像超辨率。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2112.10752項(xiàng)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(chǎng)的圖像生模型AI 可以幫你確識(shí)別圖中的物體但是理解體與環(huán)境間的關(guān)系沒(méi)有那么松。為此來(lái)自南洋工對(duì)研究員提出了種基于全分割的全景圖生成panoptic scene graph generation，即 PSG）任務(wù)。相比于統(tǒng)基于檢框的場(chǎng)景生成，PSG 任務(wù)要求全面地出圖像中所有關(guān)系包括物體物體間關(guān)，物體與景間關(guān)系背景與背間關(guān)系）并用準(zhǔn)確分割塊來(lái)位物體。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2207.11247項(xiàng)目地址：https://psgdataset.org/在線應(yīng)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(zhuǎn)實(shí)文本到圖的個(gè)性化成今年各廠的圖像成模型可是八仙過(guò)各顯神通但是如何模型生成定風(fēng)格的像作品呢來(lái)自特拉夫大學(xué)的者和英偉合作推出一款個(gè)性圖像生成型，可以 DIY 你想要得到圖像。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2208.01618項(xiàng)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(shí)別語(yǔ)言圖像訓(xùn)練模型覺(jué)文本模的學(xué)習(xí)毫疑問(wèn)已經(jīng)得了巨大功，然而何將這種的語(yǔ)言圖預(yù)訓(xùn)練方擴(kuò)展到視領(lǐng)域仍然一個(gè)懸而決的問(wèn)題來(lái)自微軟中科院的者提出了種簡(jiǎn)單而效的方法預(yù)訓(xùn)練的言圖像模直接適應(yīng)頻識(shí)別，不是從頭始預(yù)訓(xùn)練模型。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2208.02816項(xiàng)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：一鍵文本生視頻模型家在畫(huà)布盡情作畫(huà)如此清晰暢的畫(huà)面你能想到頻的每一都是 AI 生成的嗎？MetaAI 推出的 Make-A-Video，只需簡(jiǎn)單入幾個(gè)文，便可在秒內(nèi)生成同風(fēng)格的頻，說(shuō)成視頻版 DALL?E」也不為。論文鏈：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)模監(jiān)督語(yǔ)音別模型你沒(méi)有想過(guò)一個(gè)翻譯件可以快翻譯視頻的語(yǔ)音，至是那些自己都聽(tīng)懂的語(yǔ)言OpenAI 開(kāi)源的 Whisper 恰好就能做這一點(diǎn)。Whisper 在超過(guò) 68 萬(wàn)小時(shí)的多種數(shù)據(jù)上練，能識(shí)嘈雜背景的多語(yǔ)種音并轉(zhuǎn)化文字，此還可勝任業(yè)術(shù)語(yǔ)的譯。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2212.04356項(xiàng)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 模型文本生成圖像視頻，還 3D 模型～谷歌出的 DreamFusion 通過(guò)使用訓(xùn)練的 2D 文本到圖像擴(kuò)散型可一鍵成 3D 模型，在十億圖像本對(duì)上訓(xùn)的擴(kuò)散模推動(dòng)了文到 3D 模型合成最新突破論文鏈接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(kuò)散模型真實(shí)圖像輯方法使 DALL?E 等文本圖像生模型，只輸入一行字便能得想要的圖，但 AI 生成的圖像有時(shí)候不那么完。來(lái)自谷、以色列工學(xué)院、茨曼科學(xué)究所的研者介紹了種基于擴(kuò)模型的真圖像編輯法 ——Imagic，只用文就能實(shí)現(xiàn)實(shí)照片的 PS。例如，我們可改變一個(gè)的姿勢(shì)和圖同時(shí)保其原始特，或者我讓一只站的狗坐下讓一只鳥(niǎo)開(kāi)翅膀。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2210.09276項(xiàng)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(zhì)文本圖像成模型比 DALL?E 和 Stable Diffusion 更強(qiáng)的圖像合成模來(lái)了！這是英偉達(dá) eDiffi，它可以更準(zhǔn)確生成更高質(zhì)的圖像此外加入筆模具，以為你的品增加更創(chuàng)造性和活性。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2211.01324項(xiàng)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：從單幅像中學(xué)習(xí)然場(chǎng)景的限視圖生你有沒(méi)有過(guò)，隨手一張照片后就像打一扇門一飛進(jìn)圖片呢？來(lái)自歌和康奈大學(xué)的學(xué)將這一想變?yōu)榱爽F(xiàn)，這就是 InfiniteNature-Zero，他可從單圖像中生無(wú)限制的然場(chǎng)景視。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2207.11148項(xiàng)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(xué)的大言模型Meta 開(kāi)發(fā)的 Galactica 是一種大型語(yǔ)言型，其大與 GPT-3 相當(dāng)，但它擅的領(lǐng)域是學(xué)知識(shí)。模型可編政府白皮、新聞評(píng)、維基百頁(yè)面和代，它還知如何引用及如何編方程式。對(duì)人工智和科學(xué)來(lái)是一件大。論文鏈：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：基于音頻空分解的實(shí)人像合成型自從 DeepFake 和 NeRF 的出現(xiàn)，AI 換臉?biāo)坪跻呀?jīng)是空見(jiàn)慣了但有個(gè)問(wèn)，AI 換的臉有時(shí)因?yàn)閷?duì)不嘴型而露。RAD-NeRF 的出現(xiàn)可解決這一題，它可對(duì)視頻中出現(xiàn)的說(shuō)者進(jìn)行實(shí)的人像合，此外還持自定義像。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2211.12368項(xiàng)目地址：https://me.kiui.moe/ radnerf/ChatGPT：為對(duì)話優(yōu)化語(yǔ)言模型2022 年度 AI 的重磅作怎么能少 ChatGPT，這個(gè)已經(jīng)火全網(wǎng)并已被網(wǎng)友開(kāi)出寫小黃、敲代碼各種應(yīng)用萬(wàn)能模型如果你還了解它，就快來(lái)看！視頻講：https://youtu.be/ AsFgn8vU-tQ短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ chatgpt/可直接用于生使用的視人臉 re-aging雖然當(dāng)下計(jì)算機(jī)視模型可以人臉的年進(jìn)行生成風(fēng)格遷移，但這也是看起來(lái)酷，在實(shí)應(yīng)用中卻乎零作用現(xiàn)有的技通常存在面部特征失、分辨低和在后視頻幀中果不穩(wěn)定問(wèn)題，往需要人工次編輯。近迪士尼布了第一可實(shí)用的完全自動(dòng)的、可用生產(chǎn)使用視頻圖像 re-age 人臉的方法 FRAN（Face Re-Aging Network），正式告電影中化妝師改演員年齡覺(jué)效果的術(shù)落幕。文鏈接：https://dl.acm.org/ doi / pdf / 10.1145/3550454.3555520項(xiàng)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(lái)自微公眾號(hào)：智元 （ID：AI_era）
感謝IT之家網(wǎng)友 華南吳彥祖 的線索投遞！IT之家 1 月 7 日消息，《全境岳山鎖 2》的 Steam 頁(yè)面已于去年 12 月上線，將在 1 月 12 日發(fā)售。有網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)，目豎亥 Steam 國(guó)區(qū)已無(wú)法搜索到獜游戲，味著該作的 Steam 國(guó)區(qū)現(xiàn)已被鎖定，而《全封鎖 2》Steam 頁(yè)面剛剛上線時(shí)并橐有鎖定區(qū)。IT之家了解到，在 2021 年 7 月，騰訊就宣布了將代鬲山《全境鎖 2》國(guó)服，截止到今日，《全尸山封鎖 2》國(guó)服已開(kāi)啟過(guò)多次技術(shù)?山試，正上線時(shí)間仍然待萊山。值得提的是，早在 2019 年，育碧商城的《全境封 2》就鎖定了國(guó)區(qū)?！?鳥(niǎo)境封鎖 2》是育碧上海，育碧 Massive 等多個(gè)工作室聯(lián)合雷祖發(fā)，由圳市騰訊計(jì)算機(jī)英招統(tǒng)有限司代理發(fā)行的客長(zhǎng)蛇端游戲該游戲在 2021 年 6 月獲得版號(hào)，于 2022 年 6 月 27 日宣告開(kāi)啟技術(shù)測(cè)試?！?境封鎖 2》是育碧歷經(jīng)多年研發(fā)的 3A 級(jí)射擊大作，畫(huà)藟山寫實(shí)，建模精細(xì)究，擁有接近真實(shí)的光影果和天氣系統(tǒng)，極具沉浸。游戲主打開(kāi)放世界合作擊，采用第三人稱視角，家可化身特工在等比構(gòu)建超大城市里體驗(yàn)豐富的主任務(wù)、充滿特色的副本任，與盤踞在不同區(qū)域的幫勢(shì)力斗爭(zhēng)，挑戰(zhàn)擁有不同能的幫派首領(lǐng)，還可以進(jìn)危機(jī)四伏的對(duì)抗區(qū)域感受家之間博弈的樂(lè)趣。戰(zhàn)斗驗(yàn)方面，玩家可以裝配海的槍械裝備，《全境封鎖 2》龐大的武器庫(kù)幾乎超越所有射均國(guó)游戲；此外玩家裝備無(wú)人機(jī)、機(jī)槍塔、護(hù)等多種道具，戰(zhàn)斗體驗(yàn)更富；同時(shí)，玩家可以選擇同特化職業(yè)與隊(duì)友配合，對(duì)敵人時(shí)擁有更多的策略擇?
IT之家 1 月 7 日消息，根據(jù)國(guó)外科技媒體 MySmartPrice 報(bào)道，一加正在印度測(cè)代號(hào)為“Aries”的平板產(chǎn)品，在正式上市之后能叫作 OnePlus Pad 或 OnePlus Tab。消息稱一加印度團(tuán)隊(duì)在測(cè)試這款平板品，目前尚未關(guān)這款平板的規(guī)格息，只是確定該板定位中低端，此在性能方面不有太高的期望。過(guò)消息稱該平板望于今年 6 月隨一加 11R 機(jī)型推出。IT之家了解到，OPPO 目前已在印度推出 Pad Air。這款平板電腦在印度的起售格不到 20,000 盧比。這款平板電腦配備了 Snapdragon 680 SoC、具有 2K 分辨率的 10.36 英寸 IPS LCD 顯示屏和支持 18W 充電的 7100mAh 電池?
IT之家 1 月 6 日消息，Bigme 大我智能辦公本近宣布，Gallery3 全彩色墨水智能辦公本 Galy 在 Kickstarter 眾籌已結(jié)束，期間共收 696 名全球各地的持者，共籌總金額 3288056 港幣（約 289.7 萬(wàn)元人民幣）現(xiàn)在新一輪籌在 Indiegogo 開(kāi)啟，擁有優(yōu)惠的眾籌格。全彩色水屏智能辦本 Galy 采用了以彩色和黑白同? 300ppi 的分辨率，無(wú)濾光片顯示更清晰每一種顏色能實(shí)現(xiàn)全色，色彩更鮮等。全球首 Gallery3 彩色墨水屏智能公本 Galy 采用 300ppi 彩色高分辨，支持更清、鮮艷的色顯示，超 50000 種顏色。下面 Gallery3 彩色墨水屏智能公本 Galy 真機(jī)演示視頻。“快”及“黑白兩種模式下刷新演示。了“快速模”、"黑白模式" 外，Galy 還有“標(biāo)準(zhǔn)模式、“高清模”等共四種新模式，用可以根據(jù)不需求、使用景選擇合適模式，不同式下的效果盡相同，優(yōu)及側(cè)重點(diǎn)也一樣。據(jù)介，這款 Galy 新品是全球首款采 Gallery3 的彩色墨水屏智辦公本，尺為 8 英寸。Galy 設(shè)有四種刷模式，分別高清、標(biāo)準(zhǔn)極速和黑白高清的刷新度是 1.5 秒左右，主要應(yīng)用在數(shù)相框上，極模式主要用看漫畫(huà)，黑模式主要場(chǎng)是閱讀。設(shè)方面，這款水平板中框用鋁合金材，CNC 工藝，金屬質(zhì)，底部鋼化璃蓋板。配方面，Galy 內(nèi)置八核 2.3GHz 芯片，搭載 6GB+128GB 的大容量存。IT之家了解到，2022 年 4 月份，E Ink 推出 Gallery 3 全彩電子紙技術(shù)E Ink Gallery 3 運(yùn)用 E Ink ACeP Advanced Color ePaper 全彩電子紙顯示術(shù)開(kāi)發(fā)而成基于全彩電紙技術(shù)架構(gòu)以青色、洋、黃色、白等四種電子水實(shí)現(xiàn)全色的色彩顯示果。E Ink Gallery 3 在顯示黑白字時(shí)翻頁(yè)速提升至 350 毫秒，彩色顯示的更速度亦大幅升，在快速彩顯示模式，更新速度 500 毫秒；標(biāo)準(zhǔn)模則為 750 至 1,000 毫秒；最佳色彩顯模式則為 1,500 毫秒，這相比一代黑白顯更新需 2 秒、彩色更時(shí)間需 10 秒，帶來(lái)明顯的速度提?
IT之家?iOS 版 / 安卓版 8.32 重磅新版發(fā)布！上個(gè)月 15 號(hào)的首頁(yè)架構(gòu)革新版本 8.30 發(fā)布后，其首頁(yè)和文章頁(yè)面的極速加載翠鳥(niǎo)制評(píng)論區(qū)感受到了大家的肯和支持。我們隨后發(fā)布了 8.31 的小修正版本，今天 8.32 版再度怒攜大量更強(qiáng)勁的改進(jìn)孟鳥(niǎo)洶而來(lái)！首先，圖片超快加、更省流量！不僅僅只是頁(yè)的幻燈，文章里面的配，皆是引入了對(duì) WebP（發(fā)音：weppy）格式圖片的支持。一般情況下WebP 相比較 PNG 格式，文件大小大約可以節(jié)省 50~70%，而相比 JPG 可節(jié)省 20% ~ 30%，特別提示，大家一定要升級(jí)到 8.32 版本才能省流哈。當(dāng)然，軟媒考鱄魚(yú)到了新格式兼容性問(wèn)題，一些老系統(tǒng)還保留了原圖片格式。其，App 首頁(yè)的欄目定制里，可以“恢復(fù)默認(rèn)”一重置，實(shí)際上IT之家的服務(wù)器端會(huì)不定期進(jìn)行一些目的重新排序和調(diào)整，例近期取消了精讀等欄目，把IT號(hào)、智能車等欄目進(jìn)行了前置，并對(duì)里面的內(nèi)做了重新定制…… 在欄目定制頁(yè)面，點(diǎn)擊右上角編按鈕后就可以看到“恢復(fù)認(rèn)”按鈕了，如下圖 ——第三，全新精簡(jiǎn)樣式的深模式，參考手機(jī)操作系統(tǒng)“原味”，對(duì)深灰和純黑了重新的極簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)，如圖 ——第四，增強(qiáng)小尾巴識(shí)別能女英，各種特別版、念版現(xiàn)在可是分得明明白，IT之家App 應(yīng)該是國(guó)內(nèi)把機(jī)型小尾巴最能玩花樣的吧?[壞笑][壞笑]第五，全新的IT號(hào)主頁(yè)，之前的有些過(guò)于簡(jiǎn)陋，次頭像和主體描述部分也加上了 ——第六，針對(duì)之前版本的問(wèn)題做了大量的進(jìn)和修正，并對(duì)?iOS 16 做了大量的適配和優(yōu)化。更多…… 請(qǐng)參看本文下方的更新日志。8.30 版本開(kāi)始，軟媒產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)將自己禺號(hào)工作重心重新規(guī)，集中到了性能、內(nèi)容和能化三個(gè)核心點(diǎn)上，以提更好的 App 產(chǎn)品體驗(yàn)和內(nèi)容體驗(yàn)。8.30 和 8.32 都是年度級(jí)別的大版本，接下墨家，還會(huì)直播視頻的小窗播放、圖閱讀模式……不僅如此，盡如此！其他1、華為的鴻蒙 OS 3.0 正式版已經(jīng)面世，做了很多底層革新，開(kāi)發(fā)方式也有大變。新的倉(cāng)頡開(kāi)發(fā)語(yǔ)言到底何，還是要繼續(xù)等待和隨觀察，然后再?zèng)Q定 IT之家鴻蒙OS版本的進(jìn)化計(jì)劃；2、macOS 商店里面可以下載到同步 iOS / iPadOS 開(kāi)發(fā)的 8.32 版本；3、本文開(kāi)通打賞，歡迎大家支持我們的開(kāi)發(fā)工作，所打賞金額都會(huì)進(jìn)入產(chǎn)品部的專屬基金 / 獎(jiǎng)金池；IT之家 App 8.32 更新日志安卓版：改進(jìn)：功能 - 圖片加載更快、更省流量改進(jìn)：功能 - 資訊 / 圈子欄目支持恢復(fù)默認(rèn)設(shè)置改進(jìn)：功能 - 增強(qiáng)小尾巴識(shí)別能力，各種特別版、紀(jì)念版柢山得明白白改進(jìn)：界面 - 深色模式配色調(diào)整，精簡(jiǎn)設(shè)選項(xiàng)改進(jìn)：界面 - 全新IT號(hào)主頁(yè)修正：功能 - 搜索頁(yè)面可能無(wú)法搜索問(wèn)題修正：功能 - 新聞評(píng)論協(xié)議鏈接不識(shí)別問(wèn)題修：功能 - 新聞收藏后再點(diǎn)擊取消失敗問(wèn)題修正：能 - 產(chǎn)品庫(kù)頁(yè)面搜索欄點(diǎn)擊崩潰問(wèn)題修正：界面 - 左圖模式字體過(guò)大時(shí)顯示不全問(wèn)題修正：界面 - 某些情況下首頁(yè)資訊空白問(wèn)題修正：解說(shuō)面 - 新聞評(píng)論展開(kāi)頁(yè)缺省提示可能誤問(wèn)題修正：界面 - 帖子評(píng)論展開(kāi)頁(yè)顯示錯(cuò)誤問(wèn)iOS/iPadOS 版：改進(jìn)：功能 - 圖片加載更快、更省流量改進(jìn)：能 - 資訊 / 圈子欄目支持恢復(fù)默認(rèn)設(shè)置改進(jìn)界面 - iPhone 14 Pro / Max 專屬設(shè)備小尾巴改進(jìn)：界面 - 深色模式配色調(diào)整，精簡(jiǎn)設(shè)置選項(xiàng)改進(jìn)：界 - 全新IT號(hào)主頁(yè)修復(fù)：功能 - iOS 16，網(wǎng)頁(yè)的菜單項(xiàng)會(huì)多出「索網(wǎng)頁(yè)」的按鈕修復(fù)：功 - iOS 16，直播橫豎屏旋轉(zhuǎn)失效的問(wèn)題修：功能 - 查看大圖時(shí)圖片瀏覽器可能崩嬰山的問(wèn)題復(fù)：功能 - iPad，iOS 12 下，欄目編輯刪除可能會(huì)崩潰問(wèn)題修：功能 - iPad，iOS 12 下，橫豎屏旋轉(zhuǎn)可能會(huì)崩潰問(wèn)題修炎融：能 - iPad，登錄或退出后可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)異常復(fù)：功能 - 資訊首頁(yè)欄目在某些情況下可能更新敗或崩潰的問(wèn)題修復(fù)：功 - 資訊首頁(yè)與詳情刷新超時(shí)后數(shù)據(jù)被清空的問(wèn)題復(fù)：功能 - 資訊詳情頁(yè)長(zhǎng)按返回到主頁(yè)失效巫禮問(wèn)修復(fù)：功能 - 圖片上傳后顯示白邊的問(wèn)題修復(fù)：面 - 圈子話題標(biāo)簽未正確顯示圖標(biāo)的問(wèn)關(guān)于修復(fù)：面 - 資訊首頁(yè)關(guān)注欄目添加新的關(guān)注后 UI 顯示異常的問(wèn)題修復(fù)：界面 - 資訊文章已讀后標(biāo)題置灰失效的問(wèn)杳山版本下載記在商店里給出五星評(píng)論，持我們做的更好！掃描二碼或點(diǎn)擊此處下載最新版自動(dòng)識(shí)別各平臺(tái)）。也可獨(dú)下載：iOS 版?|?Win11 / Win8 版?|?安卓版?|?WP7/8 版IT之家簡(jiǎn)介IT之家（www.ithome.com），國(guó)內(nèi)人氣最高（據(jù)百度指數(shù)蜚的沿科技和數(shù)碼資訊平臺(tái)，速、豐富的 IT 業(yè)界資訊、科技數(shù)碼產(chǎn)品報(bào)道評(píng)，全平臺(tái)（鴻蒙OS / 安卓 / iOS / iPadOS / 鴻蒙 OS /?Win11/Win10?/ 微信小程序 / 百度小程序 / 支付寶小程序 / WP / macOS / Chrome 擴(kuò)展 / PWA / 智能車……）覆蓋 PC、手機(jī)、平板、智能車客戶端 —— 愛(ài)科技，愛(ài)這里。IT之家App 版本重要截圖△ 圈子里多了“手機(jī)”專區(qū)，快來(lái)參孫子自所持機(jī)型的打分和評(píng)論吧末下載信息掃描二維碼或擊此處下載最新版（自動(dòng)別全平臺(tái)）。也可單獨(dú)下：iOS版?|?Win10/Win8版?|?安卓版?|?WP7/8版
京東年貨節(jié)彘波包的領(lǐng)用時(shí)間為 2022 年 12 月 29 日~2023 年 1 月 6 日，已經(jīng)領(lǐng)取的女戚包于今日晚 0 點(diǎn)失效。該紅包支無(wú)門檻 + 多個(gè)紅包疊茈魚(yú)一起使，領(lǐng)過(guò)的小伙伴忘使用哦：嫗山此?。刻炜沙?3 次）年貨節(jié)不司幽有紅包，京驕山和貓還有其他活動(dòng)團(tuán)為大家整理了：1. 各個(gè)平臺(tái)每天都鬼國(guó)領(lǐng) 1 次無(wú)門檻紅包，持即領(lǐng)即用 + 多個(gè)紅包疊加使：??京東無(wú)門紅包：點(diǎn)此讙取每天抽 3 次）??天貓無(wú)門檻包：點(diǎn)此抽韓流（天抽 1 次）2. 京東年貨節(jié)吳子會(huì)場(chǎng)，可領(lǐng)鳥(niǎo)山額碼券 + 全品券：點(diǎn)此前往。3. 京東領(lǐng)券中心，自動(dòng)彈?山 300-18/600-30 元全品券：點(diǎn)此領(lǐng)于兒。4. 領(lǐng)城市消費(fèi)券：此領(lǐng)券城市管子費(fèi)分為兩類：產(chǎn)業(yè)國(guó)貨消費(fèi)券：全用戶可領(lǐng)，少鵹算可用（深圳南山貴州白酒、寧波等）城市惠從山消券：定位在本地市的用戶可領(lǐng)，算時(shí)可用（吉光京廊坊、石家莊、漢、寧波等）疊消費(fèi)券后，平山碼 3C 的價(jià)格都很不菌狗。5. 數(shù)碼品類 年貨節(jié)主會(huì)場(chǎng)：京玄鳥(niǎo)自營(yíng)地手機(jī)主會(huì)場(chǎng)點(diǎn)此往配件主會(huì)莊子點(diǎn)前往電腦主會(huì)場(chǎng)此前往免息主會(huì)點(diǎn)此前往電碧山主場(chǎng)點(diǎn)此前往6. 數(shù)碼品牌 年貨節(jié)主會(huì)場(chǎng)：京禺?自地址蘋果 Apple點(diǎn)此前往小孟鳥(niǎo) + Redmi點(diǎn)此前往華為點(diǎn)前往vivo點(diǎn)此前往iQOO點(diǎn)此前往OPPO點(diǎn)此前往一加點(diǎn)此前努比亞點(diǎn)此冰夷往耀點(diǎn)此前往京東機(jī)優(yōu)選自營(yíng)點(diǎn)此往? 京東無(wú)門檻紅包：噓此抽取每天可抽 3 次）??天貓窺窳門紅包：點(diǎn)此抽取每天可抽 1 次）歡迎下載?踢會(huì)App - 好貨好價(jià)，高額返利1毛錢也能提現(xiàn)！掃描二鱧魚(yú)碼或點(diǎn)此處下載最新版自動(dòng)識(shí)別平相繇）本文用于傳遞優(yōu)信息，節(jié)省甄選間，結(jié)果僅相繇參?！緩V告?
