今晚，vivo发布了两款旗舰手机，X Note这次在主摄像头上也是采用了蔡司认证，并且还搭载了V1芯片，表现相当强悍。
按照官方的说法，vivo X Note采用全焦段蔡司四摄，包括5000万大底主摄 GN1、4800万超广角镜头、专业人像镜头及60倍变焦的潜望式超远摄，风景大片、好物特写、摄像馆同款写真，都能一键拿捏；同时搭载蔡司T*光学镜头、蔡司自然色彩及蔡司镜头包，让你轻松拍出专业大片。
官方还表示，在大底主摄、夜景算法引擎及V1芯片的强大算力支持下，vivo X Note可实现实时黑光夜视，即使拍摄极暗环境，也能近乎夜视仪般的清晰呈现。
此外，vivo X Note首发质感人像合影功能，支持多达30人的大合影，通过自动的人脸检测优化，可以把合照中的每一张人脸拍清楚，从此告别模糊的团队合影，人人都能高清亮相。
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12-20
今天19点，vivo将正式推出vivoXFold3系列，包含vivoXFold3标准版和Pro版两款折叠屏机型。两款新品主打轻薄设计，其中vivoXFold3的厚度仅为4.65mm，重量仅有219g，比iPhone15ProMax还要轻，是蓝厂史上最轻薄的大折叠屏手机。这使得Pro版成为行业内第一款搭载骁龙8Gen3的折叠屏手机，也是性能最强悍的折叠屏机型。
今日，博主、华为经销商看山的叔叔”透露了华为Pura70系列关键影像参数。该博主表示，华为Pura70Ultra将配备超一英寸的5000万像素RYYB镜头，辅以5000万像素潜望镜头、4000万像素超广角镜头、1300万像素AF镜头。有了RYYB阵列、超大底主摄，再加上华为自研XMAGE影像，华为Pura70Ultra将成为新一代夜视仪”。
中关村在线消息：vivo新品发布会正在进行中，本场发布会的主角vivoXFold3正式登场了。这款折叠屏手机新品主打轻薄，比直屏旗舰手机还要轻，机身重量仅219g，机身厚度打破直板机最薄记录，单边仅4.65mm，可以说这款产品彻底撕掉了折叠屏手机厚重的标签。vivoXFold3拥有两款新配色——轻羽白，薄翼黑，两款配色都相当好看。
不久前魅族有一款型号为M468Q”的新机通过了3C认证，此前有消息称该机为魅族21X，不过根据最新消息，该手机预计为魅族21Note。数码博主数码闲聊站”今天透露，魅族备案新品不是网传的21X，市场名称预计叫魅族21Note，定位AI性能旗舰，在游戏和性能体验上完全对标友商K70和Ace3。此前还有爆料称，新机将会搭载5500mAh大电池有博主称新机将搭载骁龙8Gen2处理器。
前段时间，motoX50UltraAI手机官宣，将首批搭载第三代骁龙8s移动平台。moto在海外推出了Edge50Pro新机，搭载骁龙7Gen3移动处理平台，旗舰功能样样不落。国行版本的motoX50Ultra发布时间，预计将会在近期公布，敬请期待。
联想陈劲宣布，moto首款AI手机motoX50Ultra将在5月份正式发布。motoX50Ultra对应的国际版机型是motoEdge50Ultra，两者在系统层面有所区别。motoX50Ultra还采用了实木材质，整体设计既纤薄又大气，辨识度非常高。
vivo公司正式揭晓了全新的影像技术——vivoBlueImage蓝图影像，由贾净东亲自宣布。这一影像技术的推出，标志着vivo在影像科技领域的又一重大突破。我们期待vivo在未来的发展中，能够继续为我们带来更多令人惊艳的产品和技术。
中关村在线消息：vivo新品发布会已经进入白热化阶段，高配机型vivoXFold3Pro登场，这台机型首发折叠屏形态下的第三代骁龙8芯片，安兔兔跑分超过217万搭载了超广域智能散热系统，充分发挥出这颗芯片的全部实力。在影像能力上，vivoXFold3Pro依旧很顶。刚才我们提到的铠羽架构很牛，vivoXFold3Pro在此基础之上支持IPX8级别防水。
传音Infinix官方宣布，其Note40Pro系列将于4月12日在印度发布，并同日开放预售。本月早些时候，在全球范围内，Infinix发布了多款Note40系列手机，包括Pro5G、Pro5G、Note40Pro和Note404G等多个版本。Note40Pro系列还将运行基于Android14的XOS14操作系统，并支持屏下指纹解锁、IP53防尘防溅以及多种连接选项，如5G、Wi-Fi、蓝牙、GPS和USBType-C等。
上周，华为终端官方宣布，将P系列升级为Pura系列，Pura70成为该系列的首款机型。随着Pura70系列的上市，华为正在紧锣密鼓地筹备Mate70系列和Pura80系列的旗舰产品。华为Pura80系列将在明年上半年推出。
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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