【TechWeb】11月22日消息,有国外网友曝光了一组宣称是OnePlus9Pro的渲染图,渲染图显示,OnePlus9Pro采用一块6.55英寸的曲面屏,正面左上角有一个打孔的前置镜头。
该机背面是玻璃制成的,采用了矩形后置摄像头排列方式,最新的原型包括四个镜头。相比之下,目前曝光的一加9仅有3个镜头。
配置方面,一加9系列将搭载高通骁龙875芯片,配备120Hz刷新率屏幕,预计一加9为直板屏,运行基于安卓11的氢氧OS等。有消息称,一加9Pro将于3月推出。
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【TechWeb】11月22日消息,有国外网友曝光了一组宣称是OnePlus9Pro的渲染图,渲染图显示,OnePlus9Pro采用一块6.55英寸的曲面屏,正面左上角有一个打孔的前置镜头。
该机背面是玻璃制成的,采用了矩形后置摄像头排列方式,最新的原型包括四个镜头。相比之下,目前曝光的一加9仅有3个镜头。
配置方面,一加9系列将搭载高通骁龙875芯片,配备120Hz刷新率屏幕,预计一加9为直板屏,运行基于安卓11的氢氧OS等。有消息称,一加9Pro将于3月推出。
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谷歌计划在2023年5月14日举行的I/O开发者大会上发布其最新款手机Pixel8a。海外科技媒体AndroidHeadline分享了多张该机的高清渲染图,包括薄荷绿、陶瓷白、曜石黑和海岸蓝四种颜色。尽管这些细节还没有得到官方确认,但我们可以期待在即将召开的发布会上了解更多关于该机的具体信息。
OPPOA3Pro的渲染图正式曝光。与上代A2Pro相比,该款新机在相机设计和外观上都有显著变化。
索尼新款紧凑型入门机型“XperiaACEIV”的渲染图已经泄露。根据渲染图来看,该机的背部设计非常简洁,机身采用白色设计,品牌Logo位于中央,左上角只有一个摄像头和下方的横置闪光灯。尽管目前关于该机的信息很少,但日媒推测索尼今年春夏季发布XperiaACEIV作为新产品的机会微乎其微。
今天iPhone16的最新高清渲染图被曝光出来,展示了新款的外观设计。新机虽然依旧是双摄,但排列方式却更换为竖排,重回iPhoneX时代。通过识别下压力可以实现两段式操作,轻按对焦、重按拍照,同时还能通过左右滑动来变焦,不过在没有潜望长焦的标准版上实际效果会稍差一些,Pro版会相对更实用。
从yankodesign公布的iPhone16系列模具渲染图来看,标准版似乎是对经典iPhoneX设计的一次创新演绎,被形象地称为“iPhoneX灵动岛版”。在外观设计上,iPhone16与iPhoneX最为相似的地方在于摄像头的排列方式,然它们之间的显著差异则体现在屏幕上。这款芯片不仅将带来前所未有的性能提升,更有望让iPhone16成为苹果历史上性能最为强悍的标准版机型。
近日,有外媒放出了OPPOA3Pro的渲染图,相机deco与上代的A2Pro有着非常明显的变化。OPPOA3Pro的背面相机模块在维持了上代A2Pro的大院换的基础上,布局发生了变化,两枚摄像头与闪光灯呈倒三角排列,上方有一枚装饰物,四枚圆圈组成了类似OPPOFindN3的Deco设计。OPPOA3Pro有望在本月正式发布,敬请期待。
今天上午10:08,华为Pura70、Pura70Pro两款机型正式开售,起售价5499元。华为P7012256GB5499元、12512GB5999元、12GB1TB6999元,有羽纱黑、雪域白、樱玫红、冰晶蓝四款配色可选,后壳采用玻璃材质。后置三摄分别为5000万像素超聚光摄像头、1250万像素超广角摄像头4800万像素超聚光微距长焦摄像头,支持超高速风驰闪拍、超巨光微距长焦拍摄等。
以GPT大语言模型为代表的AI应用在2024年迎来井喷式发展,追求高效、智慧办公生产、一台搭载酷睿UltraAI处理器的笔记本电脑必不可少。4月24日,备受商务办公人士追捧的华硕破晓Pro14迎来全新酷睿Ultra5125H版本,AIReady架构赋予其强劲的AI办公属性,同时配备2.5K120Hz高刷大屏,且支持人脸识别指纹识别,开售价仅需5599元,购机还可享晒单返100元E卡等超值福利,是每位追求效率办公商务办公人士的不二之选。华硕破晓Pro14已正式开售,感兴趣的朋友可以在华硕商城及华硕京东自营官方旗舰店搜索华硕破晓Pro14,了解更多详情。
一加Ace3Pro将会采用1.5K曲面屏,并搭载高通骁龙8Gen3平台。该款手机配置了16GB内存和1TB存储空间。
有关苹果iPhone16系列的传言引发了广泛关注。据知名爆料人“LeaksApplePro”透露,苹果计划将iPhone16Pro的起始存储容量提升至256GB,并且售价可能保持在999美元。起步存储空间的增加对于那些需要大容量存储空间和高性能手机的用户来说具有重要意义。
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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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