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《生化危机4:重制版》的可下载内容正式问世。之前就有传闻称该游戏的移动版也在今年面世现在已经被苹果商店上架,并公开信息称将在2023年做全面发布。因此能预见,即将面世的ios版的《生化危机4:重制版》也将保持这个水平。
分秒帧是一站式音视频生产协作平台,提供从在线审片批注、意见收集到成片交付,以及素材和版本管理、项目流程管控等全方位功能。它旨在让整个团队实现更短的审改周期、更高的出片效率、更少的人力消耗,从全面提升内容生产力,助力企业和团队降本增效,有效把握内容交付质量,扩大业务规模。
近年来,宠物社交已成为全世界范围内备受瞩目的话题。随着宠物爱好者的持续不断的增加,人类对于与宠物相关的交流和分享兴趣愈发浓厚。拥有宠物的人们喜欢展示自己与宠物之间的亲密互动,寻找共同的兴趣爱好,以及获取有关宠物照料、训练和保健的宝贵建议。宠物社交平台成为了宠物爱好者们分享宠物生活的理想场所。作为中国猫砂销量领先品牌,宝斐近期启动“产品+服务+
在刚刚过去的周末,特斯拉Optimus官方账号上传了一段新视频,展示了旗下人形机器人最新技能。能够正常的看到它不仅仅可以依靠视觉就能给物品分类能单腿站立做出瑜伽动作,可以说进步明显,马斯克在评论区也直接表示Progress”。”能够正常的看到视频中机器人完成了按照颜色为物体分类的任务能将被故意移开的积木重新定位并放回原处,还可以在摆放的过程中纠偏”,这些说明它能适应变化的环境并随时做出调整非单纯按照设定程序执行。
最近,关于OPPO大折叠FindN3的信息层出不穷,预计将在10月中旬发布。网络上传出了一加Open的真机碟照,不出意外的话,这将是国内版的OPPOFindN3,从照片中能够准确的看出,手机将摒弃前代的矮胖”型设计,改用传统的直板机比例,对于手小的用户都能够实现单手轻松握持。对比上代,OPPOFindN3影像有大幅升级,该机采用了索尼双层晶体管像素技术,是行业内第一款采用该技术的折叠屏机型。
微软以687亿美元收购动视暴雪的交易已获得英国监督管理的机构英国竞争与市场管理局的批准,这为这一笔交易的完成扫清了道路。微软是在2022年1月份宣布收购动视暴雪的,这一笔交易总价达687亿美元。如果没再次出现意外变化,微软应该能完成这笔交易。
高通下一代智能PC计算平台将采用全新命名体系——骁龙X系列。2024年将成为PC行业的转折点,骁龙X计算平台将带来更高水平的性能、AI、连接和电池续航。高通解释了命名的由来。
欧盟与日本在思考生成式人工智能方面存在「趋同」,一位高级官员周一表示。图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney「我看见我们在AI和生成式AI方面有很多趋同之处,」欧盟委员会负责价值观和透明度的副主席VeraJourova在接受媒体采访时表示。讨论正朝着启动人工智能框架咨询的方向前进,但涉及人工智能的公司行为准则还需要进一步工作,Jourova表示。
从最初的理想One,到现在的理想L7/L8/L9,理想汽车在30-50万区间SUV市场全面超过一线豪华品牌BBA,成为家庭首选的豪华电动SUV。理想L7/L8/L9造型非常相似,堪称套娃,却能创造每款车型都成为爆款的奇迹。其中就包括理想L6/L5,理想L6定位家庭智能豪华五座SUV,价格30万以内,也是理想首款30万元以内的车型。
作为本届亚运会办赛理念之一,“智能”贯穿于杭州亚运会全的每个方面。为服务正在举办的第19届亚运会,在北京大学黄铁军教授及仉尚航研究员的指导下,北京大学庄棨宁学生团队基于多模态大模型的研究,结合视觉、语言、语音等多种模态的输入,推出高速运动AI 多语种解说系统,为观众提供更丰富的观赛体验。这也是多模态大模型技术首 次在国际大型综合性体育赛事
Colorcinch是一个免费的网页图像编辑工具,无需注册就可以使用。它提供了图片滤镜、贴图、文本、涂鸦等多种编辑功能,能轻松地个性化修改图片。用户都能够直接在浏览器中打开图片进行编辑,支持PNG、JPG等多种格式,还可以将图片转化为卡通效果。此外,Colorcinch还提供免费的图片托管服务。总体来说,这是一个简单易用、功能丰富的在线图像编辑工具。
PHO.TO是一个可以一键生成卡通头像的在线工具,它使用了世界上首个基于AI的照片转卡通技术,用户只要点击一个按钮,它就可以在专业卡通画家的质量水平上,将照片转换成卡通图像。该工具支持对单人、多人甚至全身照片进行卡通化处理,还可以与Photo Lab的其他效果组合使用,提供丰富的调整选项。用户不但可以获得卡通形象的个人头像,还能制作适用于各种场合的有趣卡通图像。
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DiffPortrait3D是一个条件化难度模型,即使只有野外单张人像照片,也能合成逼线D一致新视角。具体来说,给定单张RGB输入图像,我们目标是合成从新相机视角渲染的似是而非的面部细节,同时保留身份和面部表达。我们的零试验办法能够很好地推广到任意面部人像,具有非姿态相机视角,极端面部表情和多种艺术描绘。在其核心,我们利用在大规模图像数据集上预训练的2D难度模型的生成先验作为我们的呈现主干,同时通过解耦外观和相机姿势的定向注意控制来指导去噪。为此,我们第一步从参考图像将外观上下文注入冻结的UNet的自我注意力层。然后通过一种新颖的条件控制模块来操纵呈现视图,该模块通过观看来自同一视图的交叉主体的条件图像来解释相机姿势。 此外,我们插入了一个可训练的跨视图注意力模块来增强视图一致性,后者通过在推理期间采用一种新的3D感知噪声生成过程逐步加强。我们在具有挑战性的野外和多视图基准测试中定性和定量地证明了最先进的结果。