4月13日消息，OPPO宣布OPPO Find N凭借独特的设计获得2022年iF国际设计奖，OPPO Find N双指分屏获得2022年iF国际设计奖。
这是OPPO 2021年12月份推出的折叠屏旗舰，首发起售价为7699元（8GB+256GB）。
该机拥有近乎无折痕的全新设计，采用搭载OPPO自研的精工拟椎式水滴形铰链，这种铰链可以最大程度减少折痕，并且使用寿命也更长，但结构设计也更复杂，成本更高，是其它铰链成本的三倍。
在精工拟椎式铰链的加持下，OPPO Find N在展开状态下，没有明显的折痕，屏幕表面平整，这种效果已经超越市面上大部分折叠屏了，堪称折叠屏标杆”。
规格方面，OPPO Find N搭载高通骁龙888处理器，最高配备12GB内存、512GB存储，前置3200万像素，电池为4500mAh，支持33W闪充。
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在OPPO商城的促销活动中，OPPOFindN3的价格出现了最高直降2000元的优惠，16GB1TB的典藏版到手价降至10999元12GB512GB版本则为8999元，提供了千山绿、潜航黑和日志金三种配色可选。OPPOFindN3被认为是OPPO目前最强大的折叠屏手机，最大的升级之处在于其影像功能。内外屏均具备430级别的ppi，采用了超视网膜显示技术。
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。
苹果正在研发一种新型折叠屏设备。这款设备将会延期至2027年推出。该公司计划使用有机硅或丙烯酸酯等聚合物材料填充显示器，以有效减少光反射问题。
苹果首款折叠屏iPhone的发布计划近日因技术难题被推迟到2027年。该报道指出，由于苹果公司难以寻找到符合其高标准的折叠屏等部件，导致可折叠iPhone原定于2026年第四季度发布的计划不得不调整至2027年第一季度。苹果公司担心现有的折叠屏技术尚未成熟到足以实现他们工程师和设计师构想的下一代应用场景。
OPPO为OPPOFindN3、一加12等机型推送了新版ColorOS14系统。新版系统支持200多个应用分身，这一功能对于需要同时管理多个社交媒体、邮箱、购物等账号的用户来说非常实用。以下是更新详情：新增控制中心音量条，快速调节音量；新增支持200应用分身；新增支持锁屏图案解锁隐藏解锁轨迹；迷你浮窗新增上滑手势关闭；浮窗支持底部拖动调整大小；提升系统稳定性；更新Android安全补丁至2024年4月，提升系统安全性；新增大师模式，融入哈苏影调效果，拍出更优质、更具色彩感的照片，提升拍摄成片率。
今天下午，OPPOK12正式发布。8GB256GB售价1799元，12GB256GB售价1999元，12GB512GB售价2499元。在核心参数方面，OPPOK12采用6.7英寸2412x1080直屏，搭载高通第三代骁龙7平台，前置1600万像素，后置5000万IMX882主摄和800万像素超广角，主摄支持OIS光学防抖，重量为186g。
今日，华为发布升级公告，华为MatePad2023、华为MatePadPro12.6英寸2022两款平板开启鸿蒙HarmonyOS4.2公测。新版本为用户提供更简单易用的功能、更丝滑流畅的操作、更纯净安全的系统。在升级前将所有重要数据备份至PC或云端，特别是QQ、微信、第三方软件单独迁移备份，并确认备份内容完整有效，否则可能存在数据丢失风险。
OPPO官方宣布，备受瞩目的新品OPPOA3Pro将于4月12日正式发布。这款手机不仅拥有天青、云锦粉、远山蓝三款充满宋韵的配色，更以独特的设计诠释了东方美学的巅峰之美。OPPOA3Pro凭借其独特的东方美学设计、强大的防护性能以及出色的核心配置，将成为今年手机市场的一匹黑马。
OPPO宣布FindX7Ultra卫星通信版将于4月2日正式开售，售价7499元。该机支持双向卫星通信和5.5G网络，是OPPO最顶尖的高端旗舰手机。在摄像功能方面，该机配备了5000万像素LYT9005000万像素3X潜望长焦5000万像素6X潜望长焦5000万像素超广角四摄，并搭载超光影图像引擎，是OPPO旗下最优秀的影像手机。
感谢网友雨雪载途的线索投递。OPPOK12手机将于4月24日14:30正式发布，官方预热了其续航表现。一加NordCE4手机已经上市销售。
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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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