《谷歌发文解释Pixel 3如何靠AI改进人像功能》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：
谷歌今天官方发文解释了他们究竟是怎样让Pixel3的人像算法变得如此强大的...
另外在训练这套系统时，谷歌也采用了一些创造性的办法，比如说他们曾做出过把五台Pixel3绑在一起的“Frankenphone”，以同步记录深度信息，来消除光圈、视差方面的不足，以此来更好地训练手机拍照的AI...
谷歌一直坚持这种“小众”的方案，却达到了超越双摄手机的效果，也可以认为是谷歌对于自己强大的算法的展示，也为业界提供了不同的思路...
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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。
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。
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。
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。
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！
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。
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Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
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。
