4月29日消息，据Phone Arena报道，Android 13 Beta 1已经上线，谷歌Pixel机型可以尝鲜下载。
在Android 13 Beta 1中，谷歌提供了分辨率切换选项，允许用户可以将Pixel 6 Pro的QHD+切换为FHD+（谷歌Pixel 6 Pro分辨率为14403120），提升续航。
这项功能早在国产手机上已经实现，比如OPPO Find X2 Pro，该机在设置项中提供了24121080和32161400选项，用户可以根据需要自由切换。
另外值得注意的是，虽然谷歌此前承诺，安装Beta版Android系统的设备回退到稳定版时不需要清除用户数据，但这项功能尚未实现，因此升级到Android 13 Beta 1的用户仍有必要备份个人数据。
按照惯例，Android 13 Beta 2会在5月份发布，下半年将推出正式版，谷歌Pixel 7系列出厂预装Android 13。
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谷歌正在对Android、Chrome和谷歌硬件部门进行重大重组：它们即将合并！谷歌硬件部门高级副总裁RickOsterloh将领导新的「平台与设备」部门。」希望这能解释清楚一切。
2024年度I/O大会将于5月10日举行，目前距离大会召开还有大概一个月的时间，谷歌提前为我们带来了一份惊喜首个Android15beta版已经正式发布。首批尝鲜的幸运儿们将仅限于谷歌自家的Pixel系列产品其他OEM厂商则需要耐心等待至夏季，方有机会体验这一前沿测试版。除了Android15的惊艳亮相，我们还将迎来Pixel8a新机的首次公开亮相，以及GoogleTV和Chromecast产品的更新等。
苹果iPhone14Pro系列的摄像头分辨率将从之前的1200万像素提升至4800万像素。这次升级仅限于主摄镜头，超广角镜头仍然保持1200万像素不变。另外值得一提的是，在VisionPro上还以3D形式展示了空间视频带来的震撼视觉效果。
Adobe近期推出了一个名为VideoGigaGAN的视频超分辨率项目，该项目在视频放大技术方面取得了显著的进展。VideoGigaGAN能够将视频放大至原始分辨率的8倍，同时保持视频内容的时间连贯性和高频细节的清晰度。虽然具体的技术细节和发布时间尚未公布，但VideoGigaGAN的演示效果已经引起了业界的广泛关注，预示着未来视频处理技术的发展方向。
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。
LG宣布已经开发出全球首款具有可切换刷新率和分辨率的游戏OLED面板，并于本月开始量产这款31.5英寸的面板，以新概念产品加速进军高端游戏显示器市场。动态频率与分辨率技术的运用，使得用户可以根据游戏或应用的需求，轻松地在高刷新率模式和高分辨率模式之间进行切换。更值得一提的是，LG计划推出涵盖多个尺寸的全系列游戏OLED面板，从27英寸到45英寸不等，这无疑将进一步扩大其在高端游戏显示器市场的份额，满足更多不同需求的用户。
来自香港中文大学-商汤科技联合实验室等机构的研究者们提出了FouriScale，旨在通过一种全新方法实现生成图像的尺寸和分辨率自由。扩散模型因其卓越的性能，已逐渐超越GAN和自回归模型，成为生成式模型的主流选择。定量和定性的实验对比表明，FouriScale能够在不同预训练模型，不同分辨率下都能够保证更高的图像生成质量。
三星推出2024款M5/M7/M8三款显示器，均内置AI芯片，极大地提升了用户的使用体验。在硬件配置上，三款显示器均表现出色。当用户佩戴GalaxyWatch进行运动时，运动的实时数据可以传输至显示器上，方便用户随时查看自己的运动状态。
Open-Sora在开源社区悄悄更新了，现在，该项目不仅支持长达16秒的单镜头视频生成视频分辨率最高可达720p，能够处理各种宽高比的文本到图像、文本到视频、图像到视频、视频到视频以及无限长视频的生成需求。技术报告与模型架构:Open-Sora技术报告已在GitHub上发布，详细介绍了新功能和模型架构。作者团队将在下一版本中优先解决这些挑战。
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。
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Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
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。
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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。
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