DoNews 6月4日消息（记者 丁凡）近日，面板行业巨头京东方（BOE），发布了全新的消费级显示器产品——京东方 拾光纪 27CAD0显示器，这款显示器采用27英寸2K分辨率的ADS面板，连接移动设备搭配了一个45W Type-C反充接口，定位娱乐办公领域。
外观方面，京东方 拾光纪 27CAD0采用三边窄边框设计，有种全面屏的感觉，两块拼接到一起也毫无违和感。
接口方面，京东方 拾光纪 27CAD0京东方 拾光纪 27CAD0配备的45W Type-C接口，此外还有两个HDMI、一个DP、两个USB3.0接口和一个音频输出接口，扩展接口十分丰富。
这款京东方 拾光纪 27CAD0使用了BOE独家的ADS硬屏，能在宽视角的前提下，实现高的透光效率。配合2560*1440的高清分辨率，能提供更加清晰细腻的视觉展现效果。
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三星推出2024款M5/M7/M8三款显示器，均内置AI芯片，极大地提升了用户的使用体验。在硬件配置上，三款显示器均表现出色。当用户佩戴GalaxyWatch进行运动时，运动的实时数据可以传输至显示器上，方便用户随时查看自己的运动状态。
电脑硬件品牌MSI微星科技近来显示器新品频发，4K电竞游戏新品显示器MAG274URFW正式开售。MAG274URFW显示器采用了纯白配色，简洁大气。无论是对画面质量、游戏体验还是色彩表现的要求，MAG274URFW都能完美满足，成为用户工作和娱乐的不可或缺的一部分。
微星推出MAG274UPFE2游戏显示器，刚刚发布的MPG274URFQD非常相似，应该说是后者的精简版”，定位更低、价格更实惠。微星MAG274UPFE2游戏显示器采用了27英寸RapidIPS面板，具有出色的色彩表现和快速响应能力。对于关注这款显示器的玩家来说，可能需要耐心等待一段时间才能了解更多信息。
PixArt-sigma由华为诺亚方舟实验室联合多个研究机构共同开发的项目，是一个强大的文本到图像生成模型，通过弥散Transformer进行弱到强训练，旨在实现4K分辨率的图像生成。PixArt-sigma采用了弥散Transformer进行弱到强训练，从能够更好地生成高质量的4K分辨率图像。在应用方面，PixArt-Σ是一款强大的文本到图像生成工具，具有广泛的应用场景，可以满足艺术、设计、游戏开发、营销
华擎推出的两款PhantomGaming系列显示器PG27QFT2A和PG27QFT1B在主要规格上确实非常相似。它们不仅都采用了27英寸的IPS面板具有防眩光设计，可视角度为178度。这一功能能够改善Wi-Fi信号，最高提供7Dbi的峰值增益，有助于降低游戏时的网络延迟，为玩家提供更加流畅的游戏体验。
LG宣布已经开发出全球首款具有可切换刷新率和分辨率的游戏OLED面板，并于本月开始量产这款31.5英寸的面板，以新概念产品加速进军高端游戏显示器市场。动态频率与分辨率技术的运用，使得用户可以根据游戏或应用的需求，轻松地在高刷新率模式和高分辨率模式之间进行切换。更值得一提的是，LG计划推出涵盖多个尺寸的全系列游戏OLED面板，从27英寸到45英寸不等，这无疑将进一步扩大其在高端游戏显示器市场的份额，满足更多不同需求的用户。
香港中文大学和商汤科技联合实验室的研究人员提出了一种名为FourieScale的新方法，用于改善利用预训练扩散模型生成高分辨率图像的效果。随着扩散模型在生成式模型中的应用日益普遍，传统问题是生成超出训练分辨率的图像时会出现模式重复和人工伪影的情况。这一研究成果为图像生成技术的发展提供了新的思路和方法，值得关注。
Open-Sora在开源社区悄悄更新了，现在，该项目不仅支持长达16秒的单镜头视频生成视频分辨率最高可达720p，能够处理各种宽高比的文本到图像、文本到视频、图像到视频、视频到视频以及无限长视频的生成需求。技术报告与模型架构:Open-Sora技术报告已在GitHub上发布，详细介绍了新功能和模型架构。作者团队将在下一版本中优先解决这些挑战。
来自香港中文大学-商汤科技联合实验室等机构的研究者们提出了FouriScale，旨在通过一种全新方法实现生成图像的尺寸和分辨率自由。扩散模型因其卓越的性能，已逐渐超越GAN和自回归模型，成为生成式模型的主流选择。定量和定性的实验对比表明，FouriScale能够在不同预训练模型，不同分辨率下都能够保证更高的图像生成质量。
微星在海外上架了MAG321UPXQD-OLED显示器，售价为899.99美元。这款显示器采用三星最新的31.5英寸QD-OLED面板，分辨率3840x2160，240Hz高刷，响应时间0.03ms。该显示器配备2个HDMI2.1接口、1个DP1.4a接口、1个全功能”90WUSB-C接口、1个USB-B接口、2个USB-A接口、1个3.5mm音频接口。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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