二：破风导演:林超贤编剧:林超贤/林逢/侯颖桁主演:彭于晏/窦骁/崔始源/王珞丹/陈家乐...多年以后，仇铭和邱田再度重逢...而高刚等人也深入最危险境地，与丧失人性的贩毒分子进行惨烈对决……四：乘风破浪导演:韩寒编剧:韩寒主演:邓超/彭于晏/赵丽颖/董子健/金士杰...画面、台词、包
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Replicate上的“SDXLfine-tunes”收藏包含了一系列基于SDXL模型的精选微调模型，这些模型专为生成特定视觉风格和主题的高质量图像设计。这些微调模型利用了大型生成模型SDXL的强大功能，通过针对特定内容进行优化和调整，为用户提供了丰富的视觉创作工具。还有galleri5/icons模型，这是一个SDXL微调模型，专门用于生成光滑的图标和扁平的波普构成主义图形，带有粗边缘，基于Bing
4月17日，海信电视召开新品发布会，万众期待的海信电视E8NUltra、E8NPro和E8N新品发布，全新升级的海信电视E8系列，依托感、芯、光、屏一体化的强大技术支撑，为用户带来真实场景下的好画质。对于喜爱看电影的发烧友们来说，电视的画质对于整个观影体验言，起到了至关重要的作用。随着技术的不断发展和应用，海信电视E8系列将继续引领电视行业向更高水平迈进。
FouriScale是一款可以从预训练的扩散模型生成高分辨率图像的工具。它通过创新的、无需训练的方法，结合膨胀技术和低通操作的方法，成功实现了灵活处理各种宽高比文本到图像生成。想要了解更多关于高分辨率图像生成工具FouriScale的使用方法，请访问FouriScale官方网站。
4月11日，以“EXPLORE•未见”为主题的2024德施曼全球新品发布会于中国澳门隆重举行。德施曼首发指纹识别硬核科技“GPTfinger”，引领智能锁行业进入GPT算法识别时代;首发更配中国门的大扭力“龙霆电机”，突破国内电机技术;首发不惧断电长续航的“D-Power”，突破电池续航想象。业内人士普遍认为，已成功领跑高端市场的德施曼，再次以三大突破性技术加速智能锁科技迭代进
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。
人工智能初创公司OpenAI正努力进军电影行业。OpenAI已安排在下周洛杉矶与好莱坞工作室、媒体高管和经纪人会面，以建立在娱乐产业的合作伙伴关系，并鼓励电影制片人将其新的AI视频生成器融入作品中。这一举措也将为好莱坞带来更多合作机会，拓展电影制作的技术边界，为观众带来更具吸引力和创新性的电影作品。
快科技4月24日消息，2024年岚图春季技术沟通会上，华为推出最新的乾崑ADS 3.0智驾系统，为岚图汽车注入了新动力。据悉，乾崑ADS 3.0系统具有全新架构、安全进阶、全场景贯通和泊车跨代领先等多重优势，使得车辆能够应对各种路况，实现可见即可泊。华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志表示，华为将加速岚图的智能化进程，双方合作将为用户带来新时代的智能电动汽车。岚图与华为合作打造的全新纯电SUV车型将搭载行业领先的三电技术、智能座舱和智驾系统。另外，行业首款搭载华为智驾及智能座舱的MPV车型岚图梦想家也将于明年上半年上市。
MetaAI研究人员今天发布了OpenEQA，这是一个新的开源基准数据集，旨在衡量人工智能系统对“体验式问答”的能力——这种能力使人工智能系统能够理解现实世界，从回答有关环境的自然语言问题。这一数据集被Meta定位为“体验智能”领域的关键基准，其中包含超过1，600个关于180多个真实环境的问题。为了衡量人工智能代理的性能，研究人员使用大型语言模型自动评分，衡量人工智能生成的答案与人类答案的相似程度。
2024开年不久，便有多部优秀电影上映，让人看得“目不暇接”，电影发烧友往来于家和影院之间，对客厅观影的期待也前所未有地高涨。4月6日，海信举办“百吋电视换代首选”星光S1发布会，发布海信激光电视星光S1全系版本，以行业首个0有害蓝光权威背书和行业最高色域水平，再度刷新大屏电视的家庭观影体验。院线好片扎堆涌现，电影发烧友亟待更加专业便利的客厅观影设备，海信激光电视星光S1携丰富尺寸“适时”上市，以护眼科技、震撼声画、海量资源和贴心设计回应广大观众的观影需求，拉满电影发烧友的期待值。
什么样的电视才算高端?用户体验才是硬道理。甭管参数多么高大上，在用户这里，不管什么样的环境下、播放何种类型的片子，只要打开电视就能有极致的画质呈现、有身临其境般的视觉效果，才不负“高端”之名。想要换一台高端电视以全面升级家庭娱乐新体验的朋友，海信电视U8NPro一定不会让你失望。
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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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