《IG与RW的赛前分析：IG拿个季军不过分吧？》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
斗玩网原创：欢迎收看电竞日爆赛前预测栏目，赛前大胆预测，赛后搬家快撤...
但是在与EDG对战中，恐怕对于司马老贼来说心中不爽并不会少于IG，作为在8.5版本就率先拿出卡莎的选手，老贼对卡莎这只英雄花费的巨大的精力，在与EDG的对战中，可以看得出来，老贼对卡莎的理解已经相当深了...
以上就是小编的赛前预测和分析了，不知道大家有什么看法，请留言说出来吧...
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Sora官方发布了首支MV《Worldweight》《Worldweight》MV成为热议话题。注：图为MV画面该MV由艺人AugustKamp创作的音乐配以Sora生成的视觉画面，呈现出一幅令人印象深刻的音乐世界。他们强调了对AI技术在艺术创作中使用的审慎和规范性。
4月24日，人工智能公司出门问问在港交所主板挂牌上市，成为港股“AIGC第一股”。不过挂牌首日，出门问问“出师不利”，2.98港元的开盘价较发行价3.8港元跌了21.6%。（本文头图来源于出门问问官网。
“出门问问”日前成功通过港交所聆讯，并于4月2日公布了相关资料，旨在主板挂牌上市。本次上市由中金公司和招银国际共同担任联席保荐人，此举标志着出门问问或将引领AIGC行业，成为该领域的“第一股”。公司将继续引进世界领先的技术和人才，加强对底层基础模型的模型训练和垂直优化。
OpenAI官方账号发布了一支名为《Worldweight》的音乐视频，由艺术家AugustKamp作曲，借助Sora制作的MV画面，引发了广泛关注。这首作品不仅是AugustKamp音乐创作的具象展现，也是Sora在AIGC技术上的又一突破。这种从实到虚的变化，不仅令人感慨万千，也引发了对未来艺术创作方向的深思。
谷歌Pixel8a中端手机获得了蓝牙SIG认证，同时有四个不同型号：G8HNN、GKV4X、G6GPR和G576D。这意味着该款手机已经进入到了实锤阶段，并且有望在即将召开的GoogleI/O2024开发者大会上正式推出。随着谷歌I/O大会的临近，相信我们很快就能知道这款手机的具体细节情况了。
在今晚的vivo发布会上，官方首先介绍了vivoOriginOS4系统的成绩。OriginOS4是酷安2023的年度OS评分中，唯一一个超过9分的系统，被网友戏称为蓝苹果”，流畅度、动效等媲美iOS。虚拟显卡还能实现主机级光追、插帧和超分的技术，光线实时计算面数从10万级提升到百万超高量级，不论是皮肤纹理是环境中的反射和阴影，都可以前所未有的真实呈现”。
4月17日，第二届中国AIGC产业峰会在北京召开，峰会聚集了行业产学研投代表，分享关于最新生成式AI现状与趋势的见解。峰会现场发布了《中国AIGC应用全景报告》，对当下AIGC应用市场绘制了一幅全面立体的应用全景图。随着AIGC技术的不断成熟和应用的不断拓展，明源云作为不动产行业智能化转型的重要推动者之一，将始终坚持以客户需求为导向，不断创新产品与服务，推动不动产行业的数字化、智能化发展。
站长之家（ChinaZ.com）4月9日 消息:据报道，芝加哥大学的研究人员开发了一种名为Nightshade的工具，旨在防止未经许可的AI图像生成。该工具可以使AI图像生成器无法使用未经许可的图像进行训练，从而保护了艺术家和版权所有者的作品。Nightshade的工作原理是在图像中添加隐藏信息，这些信息对人眼不可见。当像Stable Diffusion这样的AI图像生成器尝试使用这些图像进行训练时，这些
随着互联网技术的不断进步，数字内容创作不再是专业领域的专属，越来越多的人因着兴趣或职业需求踏入这个快速发展的行业，大大促进了互联网内容的多元化发展。《蛋仔派对》，作为一款拥有5亿用户的数字文化产品，凭借其在UGC领域的创新运用，为广大的数字内容创作者提供了更加便捷和高效的创作途径。《蛋仔派对》通过深度结合UGC与AIGC，不断为个人娱乐和专业发展带来全新的可能，使更多的人能享受到数字时代带来的红利。
Hugging和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案，大幅提高了模型对提示词中空间关系的理解能力。在当前的将文字描述转换为图像的技术中，一个关键短板是它们往往无法精准地生成与文字提示中所描述的空间关系相符的图像。他们还会开源这个模型和数据集，以便其他研究者和开发者能够利用这些资源来进一步提高文生图模型的性能。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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