《华为小米再爆口水战：2K分辨率成争论焦点》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
华为消费者BGCEO余承东和小米总裁林斌昨日在微博上掀起了一场规模不大不小的“PK”...
“看了余承东的微博只能呵呵了，Mate7全面输给小米Note，余总急了故伎重施，心情可以理解...
小米CEO雷军也直接回复了一句：...
腾讯科技查询余承东微博，发现其多次宣称1080P与720P人眼难以区分，而1080P屏幕的功耗大很多...
......
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一加正在开发其第二款平板电脑，名为一加PadGo。这款平板电脑的设计在Flipkart应用程序上得到了确认，网站显示一加将在10月4日之前陆续公布这款平板电脑的主要功能。预计PadGo在中国市场很可能会以OPPOPadAir2命名，价格应该在千元档位。
Firefly新版文生图工具，直接炸场Adobe春晚!在一年一度的MAX大会上，Adobe推出了一系列新功能。其中最受瞩目的，就要属“文生图2.0”FireflyImage2了——不仅生成图像质量更好，默认生成分辨率暴增到2048×2048，每一根猫毛都看得清清楚楚:还增加了一大桶新功能，包括“图生图”模仿相似风格、以及生成设置调整，例如景深和运动模糊等效果。除了这次重点更新的FireflyImage2，Adobe也宣布将Firefly用于Photoshop，Illustrator，PremierePro等一系列套件中。
华硕宣布将于10月正式推出ProArtPA169CDV数位屏，该产品配备了15.6英寸4KUHD显示屏，获得PANTONE和Calman认证。值得一提的是，该产品华硕在CES2022年、CES2023就有展出，今年才正式官宣。不过华硕暂未公布这款新品的售价。
有消息称三星正在筹备新的ISOCELLHW系列相机，该系列相机将配备4.32英寸的1英寸大底摄像头传感器。ISOCELLHW1将拥有1/1.05英寸光圈和0.56μm像素尺寸，能够实现4.32亿像素的分辨率。有业内人士分析，ISOCELLHW系列相机的推出将进一步提升三星手机的拍照性能，同时也引发了业界的广泛关注和期待。
StableSR是一种创新性的AI方法，旨在通过利用预训练扩散模型的威力来增强超分辨率任务。传统的SR方法通常需要大量的计算资源来从头开始训练扩散模型，这可能会损害它们的生成先验知识。通过利用预训练的扩散模型并结合创新技术，如时间感知编码器、可控特征包装模块和渐进聚合采样策略，StableSR为将扩散先验知识应用于图像恢复任务的未来研究提供了坚实的基础。
韩国的一家人工智能研究机构近日发布了名为MagiCapture的新技术，该技术旨在解决肖像照片个性化生成的多概念定制挑战。人们需要前往照相馆，经历昂贵和耗时的图片编辑过程，才能获得适合简历或婚礼庆典等场合的高质量肖像照片。通过多概念定制和新的学习策略，它成功地克服了传统个性化技术存在的问题，为高分辨率肖像照片的定制创造了更多可能性。
红米K70已经取消了其屏幕上的塑料支架，转采用了2K柔性直屏。塑料支架主要用于连接手机中框和显示屏，起支撑固定屏幕的作用。这两款手机最快将于11月份上市，届时将成为卢伟冰寄予厚望的2024年旗舰产品。
小米新机14Ultra曝光：预计配备2K居中单孔微四曲屏和圆形四摄近日，博主@数码闲聊站透露，小米即将推出一款名为14Ultra的新机，预计该机将采用2K居中单孔微四曲屏，并搭载圆形四摄。这款新机的主摄采用索尼LYT900传感器，并配备了3颗5000万像素镜头，其中“目前”有长焦微距镜头。今年6月，索尼发布了LYT900、LYT800、LYT700、LYT600、LYT500共五款传感器，规格均为5000万像素。
卢伟冰在RedmiNote13系列发布会上透露，RedmiK70系列将在今年年底前推出。今年是Redmi成立十周年，该品牌在这一年间推出了“四大战役”，包括RedmiNote12Turbo、RedmiK60至尊版、RedmiNote13系列以及即将发布的RedmiK70系列。按照Redmi一贯的极致性价比定位，K70系列将成为Redmi2024年的旗舰机型，值得期待。
今年iPhone15Pro系列在外观上带来了几个明显变化：弧形玻璃、弧形中框、钛合金材质、动作按钮。马上也会用上类似的设计。随着高通骁龙8Gen3发布时间的提前，小米14系列也将提前在11月份登场。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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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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PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型，通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰，同时提供多种应用，如风格变化、IP融合、配饰修改等。
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