站长之家(ChinaZ.com) 4 月 27 日消息：一加已经确定了新机一加 6 的发布时间，首发依然是在海外， 5 月 16 日在伦敦，国内则是 5 月 17 日在北京。随着发布会时间的临近，现在关于一加 6 的信息也开始多了。
近日，外媒Phone Arena带来了一张一加 6 的真机图，从图片上看与之前曝光的渲染图一致，一加 6 采用了刘海全面屏设计，不过由于手机套存在所以无法判断上下左右边框，屏幕的尺寸为6. 28 英寸，分辨率为2280*1080。
目前可以确认的信息是一加 6 将采用玻璃后盖，中框为金属材质，后置竖排双摄镜头，指纹识别也放在了机身背后。搭载骁龙 845 处理器，最高8GB LPDDR4X内存+256GB UFS2. 1 机身存储，电池容量为3450mAh，支持DASH闪充。
拍照方面，一加 6 前置 2000 万像素摄像头，后置 2000 万+ 1600 万像素双摄像头，光圈为F/1.7。
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由微软亚洲研究院开发的VASA-1项目，是一项前沿的人工智能技术，它能够将单一静态图像和一段语音音频转换为逼真的对话面部动画。这项技术不仅能够实现音频与唇部动作的精确同步能够捕捉并再现丰富的面部表情和自然的头部动作，极大地增强了生成视频的真实感和生动性。所有在演示中使用的肖像图像，除了蒙娜丽莎外，都是由StyleGAN2或DALL-E-3生成的虚拟、不存在的身份
当我们使用Midjourney、DALL·E3、StableDifusion等模型生成图片后，想在保留主体大框架的情况下改变图片的样式，最直接的方法就是通过PS、AdobeLightroom、DxOPhotoLab等专业修图软件。但这对于很多人来说不太方便，也不符合AI时代的高效率处理方法。有兴趣的小伙伴可以去试试。
DesignEdit是一款突破性的图像编辑软件，它采用了设计领域中常见的图层概念，为用户带来了一种全新的空间感知图像编辑体验。通过将复杂的图像编辑任务分解为多层潜在的编辑操作，DesignEdit实现了对象移除、多对象编辑、镜头平移和缩放、排版编辑以及跨图像合成等一系列高级编辑功能。这不仅为创意设计提供了无限的可能性，也为图像合成和视觉特效制作带来了新的解决方案。
一款名为GRM的大型高斯重建模型引起了广泛关注。GRM是一种用于3D重建和生成的技术，通过有效整合多视角信息，它能够在极短的时间内重建出精确的3D模型。随着技术的不断发展，我们有理由相信，GRM将为3D建模技术的应用带来更多可能性。
今日，努比亚官方微博宣布，努比亚Z60Ultra摄影师版将于3月28日上午10点正式开售，售价暂未公布。努比亚Z60Ultra摄影师版搭载了第五代屏下摄像技术，为用户呈现出完美无瑕的视觉震撼，堪称是颜值之巅”。在核心配置方面，Z60Ultra摄影师版采用了6.8英寸真全面屏，搭载了高通骁龙8Gen3移动平台，电池容量为6000毫安时，并支持80W有线闪充技术。
DALL-E即将推出图片的编辑功能，类似于局部重绘。这意味着用户可以通过画笔涂抹指定区域，然后对该区域进行重绘。这一功能不仅可以帮助用户修正图像中的错误可以添加新元素或改变图像的风格。
最近，旷视发布的HiDiffusion技术，近日引起业界广泛关注。这一新技术只需一行代码，便能显著提升SD（扩散模型）生成图像的分辨率和生成速度，允许图像生成的分辨率高达4096×4096，同时将图像生成速度提高1.5至6倍。值得一提的是，HiDiffusion不仅支持所有SD模型，也兼容SD模型的下游模型，如Playground。
在最新的研究中，提出了一种名为注意力混合模式的新架构，旨在个性化文本到图像扩散模型，可以实现风格参考和人物融合的效果。受大型语言模型中使用的专家混合机制的启发，MoA通过将生成工作负载分配给两个注意力路径来实现给定主题和背景的分离生成。这些应用展示了MoA在个性化图像生成领域的潜在价值和广泛适用性。
OpenAI发布了GPT-4-Turbo正式版，这是一个带有视觉能力的模型，能够处理128k的上下文。这个模型现在已经全面开放，可以通过“gpt-4-turbo”来使用，最新版本为“gpt-4-turbo-2024-04-09”。GPT-4-Turbo是一个功能强大的模型，它的发布将为AI领域带来新的可能。
站长之家（ChinaZ.com）4月9日 消息:据报道，芝加哥大学的研究人员开发了一种名为Nightshade的工具，旨在防止未经许可的AI图像生成。该工具可以使AI图像生成器无法使用未经许可的图像进行训练，从而保护了艺术家和版权所有者的作品。Nightshade的工作原理是在图像中添加隐藏信息，这些信息对人眼不可见。当像Stable Diffusion这样的AI图像生成器尝试使用这些图像进行训练时，这些
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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