DxOMark已经完成了对GooglePixel 6 Pro主摄像头的评估，结果成绩不俗，这家评测机构将其列入前十名。项目得分分别是照片143分，变焦71分，视频115分，合计135分，这使Pixel Pro仅次于Mate 40 Pro和iPhone 13 Pro和13 Pro Max。
在他们的测试中，DxOMark满意Pixel 6 Pro在所有照明条件下的细节水平，其宽广的动态范围和远距离拍摄画质。特别是在相同的照明条件下，画面细节甚至超过了iPhone 13 Pro和华为的P50 Pro。
缺点包括景深较窄，这种问题是大传感器的相机所固有的，特别是在低光下。在光线较暗的环境中存在噪点，还有就是广角相机的16毫米等效值相对不太出彩。
具体评测参见：
https://www.dxomark.com/google-pixel-6-pro-camera-review-a-big-leap-in-image-quality/
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谷歌将在今年推出至少三款新Pixel系智能手机，包括Pixel9、Pixel9Pro和Pixel9ProXL。海外的爆料人曝光了谷歌Pixel9Pro的真机照片，让我们可以一睹这款新手机的外观设计。在外观设计、硬件配置等方面进行优化和升级后，这些新手机也将成为市场上的热门选择。
谷歌Pixel9Pro手机的真机照片在网络上流传。这款手机的尺寸与iPhone15Pro相似，并且配备了潜望式长焦镜头、TensorG4芯片组和16GB内存。由于目前还没有关于其定价和发布时间的确切信息，我们只能等待官方进一步公布。
感谢网友华南吴彦祖的线索投递！根据最新曝光的信息，谷歌Pixel8a手机在加拿大的售价为128GB型号约为3736元人民币，256GB型号约为4179元人民币。虽然价格较上一代有所上涨，但谷歌Pixel8a在硬件配置和外观设计上的提升还是非常引人注目的。
最近，谷歌因为硬件限制”问题，禁止在Pixel8手机上运行其最新的人工智能模型GeminiNano。据谷歌设备和服务软件副总裁SeangChau解释，GeminiNano的一些AI模型需要常驻内存以随时调用。谷歌的GeminiNano最初定位为在移动设备上本地运行的端侧大模型，但纯端侧大模型也存在一些不可忽视的劣势，除了算力有限外会占据手机等设备的内存。
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。
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。
近日社交平台上曝光了iPhone16的手机壳，根据摄像头开孔的位置来看，iPhone16采用了竖排双摄的设计，与iPhoneX相似。iPhone16和iPhone16Plus将支持空间视频录制，这也是苹果调整摄像头位置的一个重要原因。iPhone16系列预计会在今年9月份前后发布。
谷歌将在今年推出Pixel8a这款新机型。虽然具体发布日期尚未公布，但现在已经有很多关于Pixel8a的信息泄露出来。以上就是对于今年即将发布的谷歌Pixel8a手机的最新信息介绍。
谷歌即将发布新一代智能手机Pixel8a。这款设备已经在各种传闻和报道中频繁露面，最新的消息进一步证实了其即将发布的事实。这次发布的新品可能会带来诸多惊喜和升级，让我们拭目以待！
Google宣布扩充其Gemma开源家族，推出了两个新的模型:CodeGemma和RecurrentGemma。这两个模型的推出旨在进一步提升Gemma家族在自然语言处理领域的能力。这一更新将进一步优化模型的性能，为用户提供更好的使用体验。
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llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
