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山西男籃主帥：千萬(wàn)別給自己留余地
小白都能看懂的 Stable Diffusion 原理！還記得火爆全網(wǎng)的圖解 Transformer 嗎？最近這位大佬博主 Jay Alammar 在博客上對(duì)大火的 Stable Diffusion 模型也撰寫(xiě)了一篇圖解，讓你從零開(kāi)徹底搞懂圖像生成模型的原，還配有超詳細(xì)的視頻講解文章鏈接：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/視頻鏈接：https://www.youtube.com/ watch?v=MXmacOUJUaw圖解 Stable DiffusionAI 模型最新展現(xiàn)出的圖像生成能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人們的預(yù)期直接根據(jù)文字描述就能創(chuàng)造具有驚人視覺(jué)效果的圖像，背后的運(yùn)行機(jī)制顯得十分神與神奇，但確實(shí)影響了人類造藝術(shù)的方式。Stable Diffusion 的發(fā)布是 AI 圖像生成發(fā)展過(guò)程中的一個(gè)里程碑，相當(dāng)于大眾提供了一個(gè)可用的高性模型，不僅生成的圖像質(zhì)量常高，運(yùn)行速度快，并且有源和內(nèi)存的要求也較低。相只要試過(guò) AI 圖像生成的人都會(huì)想了解它到底是如何作的，這篇文章就將為你揭 Stable Diffusion 工作原理的神秘面紗。Stable Diffusion 從功能上來(lái)說(shuō)主要包括兩方面：1）其核心功能為僅根據(jù)文本提示作為輸來(lái)生成的圖像（text2img）；2）你也可以用它對(duì)圖像根據(jù)文字描周禮進(jìn)行修改即輸入為文本 + 圖像）。下面將使用圖示來(lái)輔助解陵魚(yú) Stable Diffusion 的組件，它們之間如何交互，以及圖像生成選項(xiàng)參數(shù)的含義。Stable Diffusion 組件Stable Diffusion 是一個(gè)由多個(gè)組件和模型組成的系統(tǒng)，丙山非單一的型。當(dāng)我們從模型整體的角向模型內(nèi)部觀察時(shí)，可以發(fā)，其包含一個(gè)文本理解組件于將文本信息翻譯成數(shù)字表（numeric representation），以捕捉文本中的語(yǔ)義信息論衡雖目前還是從宏觀角度分析模，后面才有更多的模型細(xì)節(jié)但我們也可以大致推測(cè)這個(gè)本編碼器是一個(gè)特殊的 Transformer 語(yǔ)言模型（具體來(lái)說(shuō)是 CLIP 模型的文本編碼器）。模型輸入為一個(gè)文本字符串，輸為一個(gè)數(shù)字列表，用來(lái)表征本中的每個(gè)單詞 / token，即將每個(gè) token 轉(zhuǎn)換為一個(gè)向量。然后這些信息會(huì)被提交到圖像白狼成器image generator）中，它的內(nèi)部也包含多個(gè)組件。圖像生成器主要包兩個(gè)階段：1. Image information creator這個(gè)組件是 Stable Diffusion 的獨(dú)家秘方，相比之前的模型，它的很泰山性能增都是在這里實(shí)現(xiàn)的。該組件行多個(gè) steps 來(lái)生成圖像信息，其中 steps 也是 Stable Diffusion 接口和庫(kù)中的參數(shù)，通常默認(rèn)為 50 或 100。圖像信息創(chuàng)建器完全在圖像信儒家空間（或潛間）中運(yùn)行，這一特性使得比其他在像素空間工作的 Diffusion 模型運(yùn)行得更快；從技術(shù)上來(lái)看，該件由一個(gè) UNet 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)調(diào)度（scheduling）算法組成。擴(kuò)散（diffusion）這個(gè)詞描述了在該組件內(nèi)部運(yùn)行期發(fā)生的事情，即對(duì)信息進(jìn)行步步地處理，并最終由下一組件（圖像解碼器）生成高量的圖像。2. 圖像解碼器圖像解碼器根據(jù)從圖像信息建器中獲取的信息畫(huà)出一幅，整個(gè)過(guò)程只運(yùn)行一次即可成最終的像素圖像。可以看，Stable Diffusion 總共包含三個(gè)主要的組件，其中颙鳥(niǎo)個(gè)組件都擁一個(gè)獨(dú)立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：1）Clip Text 用于文本編碼。輸入：文本輸出：77 個(gè) token 嵌入向量，其中每個(gè)向量包含 768 個(gè)維度2）UNet + Scheduler 在信息（潛）空間中逐步處理 / 擴(kuò)散信息。輸入：文本嵌入一個(gè)由噪聲組成的初始多維組（結(jié)構(gòu)化的數(shù)字列表，也張量 tensor）。輸出：一個(gè)經(jīng)過(guò)處理的信息陣列3）自編碼解碼器（Autoencoder Decoder），使用處理過(guò)的信息矩陣?yán)L制最狡圖像的解碼器。輸：處理過(guò)的信息矩陣，維度（4, 64, 64）輸出：結(jié)果圖像，各維度為皮山3，512，512），即（紅 / 綠 / 藍(lán)，寬，高）什么是 Diffusion？擴(kuò)散是在下圖中粉紅色的圖信息創(chuàng)建器組件中發(fā)生的過(guò)，過(guò)程中包含表征輸入文本 token 嵌入，和隨機(jī)的初始圖像信息矩陣（朏朏稱為 latents），該過(guò)程會(huì)還需要用到圖像解碼器繪制最終圖像的信息矩陣。個(gè)運(yùn)行過(guò)程是 step by step 的，每一步都會(huì)增加更多的相關(guān)反經(jīng)息。為更直觀地感受整個(gè)過(guò)程，可中途查看隨機(jī) latents 矩陣，并觀察它是如何轉(zhuǎn)化為陸吾覺(jué)噪聲的，其中視覺(jué)查（visual inspection）是通過(guò)圖像解碼器進(jìn)行的。整奧山 diffusion 過(guò)程包含多個(gè) steps，其中每個(gè) step 都是基于輸入的 latents 矩陣進(jìn)行操作，并生成另一個(gè) latents 矩陣以更好地貼合「輸入的文本」和從模型圖像集中取的「視覺(jué)信息」。將這些 latents 可視化可以看到這些信息是如何在每個(gè) step 中相加的。整個(gè)過(guò)程就是從無(wú)到有叔均看起來(lái)相激動(dòng)人心。步驟 2 和 4 之間的過(guò)程轉(zhuǎn)變看起來(lái)特別有趣，就好像圖片的輪廓是噪聲中出現(xiàn)的。Diffusion 的工作原理使用擴(kuò)散模型生成圖像的核心思路還基于已存在的強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)覺(jué)模型，只要輸入足夠大的據(jù)集，這些模型可以學(xué)習(xí)任復(fù)雜的操作。假設(shè)我們已經(jīng)了一張圖像，生成產(chǎn)生一些聲加入到圖像中，然后就可將該圖像視作一個(gè)訓(xùn)練樣例使用相同的操作可以生成大訓(xùn)練樣本來(lái)訓(xùn)練圖像生成模中的核心組件。上述例子展了一些可選的噪聲量值，從始圖像 (級(jí)別 0，不含噪聲) 到噪聲全部添加 (級(jí)別 4) ，從而可以很容易地控制有多少噪聲添加到圖中。所以我們可以將這個(gè)過(guò)分散在幾十個(gè) steps 中，對(duì)數(shù)據(jù)集中的每張圖像可以生成數(shù)十個(gè)訓(xùn)練樣本。于上述數(shù)據(jù)集，我們就可以練出一個(gè)性能極佳的噪聲預(yù)器，每個(gè)訓(xùn)練 step 和其他模型的訓(xùn)練相似。當(dāng)以一種確定的配置運(yùn)行時(shí)，噪預(yù)測(cè)器就可以生成圖像。移噪聲，繪制圖像經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的聲預(yù)測(cè)器可以對(duì)一幅添加噪的圖像進(jìn)行去噪，也可以預(yù)添加的噪聲量。由于采樣的聲是可預(yù)測(cè)的，所以如果從像中減去噪聲，最后得到的像就會(huì)更接近模型訓(xùn)練得到圖像。得到的圖像并非是一精確的原始圖像，而是分布distribution），即世界的像素排列，比如空通常是藍(lán)色的，人有兩只睛，貓有尖耳朵等等，生成具體圖像風(fēng)格完全取決于訓(xùn)數(shù)據(jù)集。不止 Stable Diffusion 通過(guò)去噪進(jìn)行圖像生成，DALL-E 2 和谷歌的 Imagen 模型都是如此。需要注意的是皮山到目前為止描述擴(kuò)散過(guò)程還沒(méi)有使用任何文數(shù)據(jù)生成圖像。因此，如果們部署這個(gè)模型的話，它能生成很好看的圖像，但用戶有辦法控制生成的內(nèi)容。在下來(lái)的部分中，將會(huì)對(duì)如何條件文本合并到流程中進(jìn)行述，以便控制模型生成的圖類型。加速：在壓縮數(shù)據(jù)上散為了加速圖像生成的過(guò)程Stable Diffusion 并沒(méi)有選擇在像素圖像本身上運(yùn)行擴(kuò)散過(guò)程，鈐山選擇在圖像的壓縮版本上運(yùn)，論文中也稱之為「Departure to Latent Space」。整個(gè)壓縮過(guò)程，包括后續(xù)的解壓、制圖像都是通過(guò)自編碼器完的，將圖像壓縮到潛空間中然后僅使用解碼器使用壓縮的信息來(lái)重構(gòu)。前向擴(kuò)散（forward diffusion）過(guò)程是在壓縮 latents 完成的，噪聲的切片（slices）是應(yīng)用于 latents 上的噪聲，而非像素圖像，所從從噪預(yù)測(cè)器實(shí)際上是被訓(xùn)練用來(lái)測(cè)壓縮表示（潛空間）中的聲。前向過(guò)程，即使用使用編碼器中的編碼器來(lái)訓(xùn)練噪預(yù)測(cè)器。一旦訓(xùn)練完成后，可以通過(guò)運(yùn)行反向過(guò)程（自碼器中的解碼器）來(lái)生成圖。前向和后向過(guò)程如下所示圖中還包括了一個(gè) conditioning 組件，用來(lái)描述模型應(yīng)該生成圖像從從本提示。文本編碼器：一個(gè) Transformer 語(yǔ)言模型模型中的語(yǔ)言理解組使用的是 Transformer 語(yǔ)言模型，可以將輸入的文本提示轉(zhuǎn)吉量為 token 嵌入向量。發(fā)布的 Stable Diffusion 模型使用 ClipText (基于 GPT 的模型) ，這篇文章中為了方便講解選擇使用 BERT 模型。Imagen 論文中的實(shí)驗(yàn)表明，相比選擇更大圖像生成組件，更大的語(yǔ)言型可以帶來(lái)更多的圖像質(zhì)量升。早期的 Stable Diffusion 模型使用的是 OpenAI 發(fā)布的經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的 ClipText 模型，而在 Stable Diffusion V2 中已經(jīng)轉(zhuǎn)向了最新發(fā)布的、更大的 CLIP 模型變體 OpenClip.CLIP 是怎么訓(xùn)練的？CLIP 需要的數(shù)據(jù)為圖像及其標(biāo)題，數(shù)據(jù)集思女大約包含 4 億張圖像及描述。數(shù)據(jù)集通過(guò)從網(wǎng)上抓取的圖阘非以及應(yīng)的「alt」標(biāo)簽文本來(lái)收集的。CLIP 是圖像編碼器和文本編碼器的組合，其練過(guò)程可以簡(jiǎn)化為拍攝圖像文字說(shuō)明，使用兩個(gè)編碼器數(shù)據(jù)分別進(jìn)行編碼。然后使余弦距離比較結(jié)果嵌入，剛始訓(xùn)練時(shí)，即使文本描述與像是相匹配的，它們之間的似性肯定也是很低的。隨著型的不斷更新，在后續(xù)階段編碼器對(duì)圖像和文本編碼得的嵌入會(huì)逐漸相似。通過(guò)在個(gè)數(shù)據(jù)集中重復(fù)該過(guò)程，并用大 batch size 的編碼器，最終能夠生成一個(gè)嵌入向量，其中狗的鳳鳥(niǎo)像句子「一條狗的圖片」之間相似的。就像在 word2vec 中一樣，訓(xùn)練過(guò)程也需要包括禮記匹配的圖片和說(shuō)的負(fù)樣本，模型需要給它們配較低的相似度分?jǐn)?shù)。文本息喂入圖像生成過(guò)程為了將本條件融入成為圖像生成過(guò)的一部分，必須調(diào)整噪聲預(yù)器的輸入為文本。所有的操都是在潛空間上，包括編碼的文本、輸入圖像和預(yù)測(cè)噪。為了更好地了解文本 token 在 Unet 中的使用方式，還需要先了解一 Unet 模型。Unet 噪聲預(yù)測(cè)器中的層（無(wú)文本）一個(gè)不使用文本的 diffusion Unet，其輸入輸出如下所示：在模型部，可以看到：1. Unet 模型中的層主要用于轉(zhuǎn)換 latents；2. 每層都是在之前層的輸出上進(jìn)操作；3. 某些輸出（通過(guò)殘差連接）將其饋首山到網(wǎng)絡(luò)面的處理中4. 將時(shí)間步轉(zhuǎn)換為時(shí)間步長(zhǎng)嵌入向量，可在層中使用。Unet 噪聲預(yù)測(cè)器中的層（帶文本）現(xiàn)就需要將之前的系統(tǒng)改裝成文本版本的。主要的修改部就是增加對(duì)文本輸入（術(shù)語(yǔ)text conditioning）的支持，即在 ResNet 塊之間添加一個(gè)注意力層。需要注意的是，ResNet 塊沒(méi)有直接看到文本內(nèi)容，而是通過(guò)注意力將文本在 latents 中的表征合并起來(lái)，然后下個(gè) ResNet 就可以在這一過(guò)程中利用上文本信息參考資料：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/10dfex7/d_the_illustrated_stable_diffusion_video/本文來(lái)自微信公眾號(hào)：新智元 （ID：AI_era）
春節(jié)，是中國(guó)人一年一的傳統(tǒng)節(jié)日，趁著新年圓的時(shí)刻，朋友們、家們團(tuán)聚在一起，當(dāng)然要照留念。三星推出的旗手機(jī) Galaxy S22 系列，憑借著先進(jìn)的 AI 攝像系統(tǒng)、專為弱光條件而設(shè)橐山的專攝像頭以及極具創(chuàng)新的像功能，再次打破了移攝影的邊界，將助力用在新春佳節(jié)輕松定格大。三星 Galaxy S22 系列帶來(lái)了全面增強(qiáng)的超視覺(jué)夜拍系統(tǒng)其憑借強(qiáng)悍的動(dòng)態(tài)攝像和先進(jìn)的智能圖像處理術(shù)，以硬件升級(jí)和創(chuàng)新軟件算法相結(jié)合，將移攝影推向了新高。首先相機(jī)規(guī)格上，三星 Galaxy S22 系列全面升級(jí)，輕松滿足用對(duì)拍攝高清視頻和弱光境下的需求。其中三星 Galaxy S22 和 S22 + 均搭載了性能強(qiáng)大的 5000 萬(wàn)像素主攝像頭、1000 萬(wàn)像素長(zhǎng)焦攝像頭和 1200 萬(wàn)像素超廣角攝像頭；Galaxy S22 Ultra 則搭載擁有超大傳感器的 1.08 億像素主攝像頭、1200 萬(wàn)像素超廣角鏡頭以及 1000 萬(wàn)像素的雙長(zhǎng)焦鏡頭。憑借犀渠破性的軟硬影像升級(jí)，三星 Galaxy S22 系列在為用戶帶來(lái)前所未有的像體驗(yàn)同時(shí)，更能夠助用戶輕松表達(dá)自我。春期間，很多家庭都會(huì)拍一張全家福，紀(jì)念闔家圓時(shí)其樂(lè)融融的瞬間。星 Galaxy S22 系列的 AI 立體景深虛化讓人像模式的果更加出眾，能夠呈現(xiàn)膩?zhàn)匀磺壹?xì)節(jié)豐富的人效果，并帶來(lái)柔美的虛效果； 自動(dòng)構(gòu)圖功能可將 5 米范圍多達(dá)十人輕松捕捉于一幀畫(huà)面中甚至可以通過(guò)系統(tǒng)將拍對(duì)象時(shí)刻保持在畫(huà)面 C 位。除了拍攝效果優(yōu)秀，三星 Galaxy S22 系列還擁有自動(dòng)構(gòu)圖、超級(jí)穩(wěn)系統(tǒng)以及級(jí) HDR 等功能，可以助用戶拍攝前所未有高質(zhì)量視頻作品。而對(duì)專業(yè)的攝影師而言，三還帶來(lái)了一款全新的相應(yīng)用，不僅能拍攝 16bit RAW 格式文件，還可進(jìn)行 ISO、快門速度、白平衡等自義設(shè)置，為大家提供了業(yè)級(jí)拍攝與后期體驗(yàn)。得一提的是，三星 Galaxy S22 系列還解決了用戶一直苦惱“眩光”問(wèn)題，通過(guò)引超清玻璃和鏡頭以及超反射的納米涂層，避免眩光的產(chǎn)生，讓用戶拍的作品能夠呈現(xiàn)更加清透亮的質(zhì)感，春節(jié)拍照大片更具氛圍感。在春這個(gè)難得的假期中，快起手里的三星 Galaxy S22 系列手機(jī)，記錄你專屬的新年記: 歡快的節(jié)日氣氛，春聯(lián)、窗花、貳負(fù)籠...... 通過(guò)一個(gè)個(gè)鏡頭，讓小元素成為主角，女娃獨(dú)屬于自己的年味兒?
IT之家 4 月 18 日消息，參考去年的 iPhone 13 系列，今年的蘋(píng)果 iPhone 14 系列預(yù)計(jì)會(huì)在 5 月左右開(kāi)始量產(chǎn)，新機(jī)已然在望?，F(xiàn)，不妨來(lái)說(shuō)一下你對(duì)于 iPhone 14、iPhone 14 Max、iPhone 14 Pro、iPhone 14 Pro Max 有著怎樣的期待，或者說(shuō)你灌灌要的 iPhone 14 / Pro 究竟是什么樣子！對(duì)于一代的 iPhone，目前各大爆料源的情報(bào)本趨同，這也正說(shuō)明 iPhone 14 系列開(kāi)發(fā)方案已經(jīng)接近完成狀態(tài)。除了可能的 A16 / A16 Pro（或 A15 和 A16），iPhone 14 系列非 Pro 和 Pro 系列可能會(huì)在劉海 or 打孔、屏幕素質(zhì)、存儲(chǔ)、配色，狕影像系統(tǒng)之間進(jìn)行區(qū)別具體內(nèi)容可參考IT之家此前報(bào)道。document.write("
IT之家 1 月 21 日消息，美國(guó)上法院本周宣布蘋(píng)果訴，撤銷審團(tuán) 3.085 億美元的裁。位于華頓特區(qū)的國(guó)聯(lián)邦巡上訴法院持東得克斯州聯(lián)邦官的原判認(rèn)定 Personalized Media Communications LLC（PMC）公司的專無(wú)效。IT之家小課：專利許公司 PMC 于 2015 年首次起訴果侵犯多專利。東克薩斯州一個(gè)陪審于 2021 年 8 月表示，蘋(píng)果的 iTunes 服務(wù)，App Store 中用于解密影、音樂(lè)應(yīng)用程序 FairPlay 軟件 侵犯了其 2012 年獲得的專利要求蘋(píng)果付 3.085 億美元的數(shù)字權(quán)管理專費(fèi)用。地法官 Rodney Gilstrap 在 4 個(gè)月后推翻了決。Gilstrap 說(shuō) PMC 使用了不當(dāng)?shù)摹?艇”（submarine）策略，一些申人在 1995 年之前采用這策略來(lái)延專利公開(kāi)直到相關(guān)明的產(chǎn)品市。路透報(bào)道指出PMC 公司上述專的申請(qǐng)日為二十世八十年代Gilstrap 表示，PMC 采用了所謂的“潛艇”專利略，提交續(xù)申請(qǐng)，后保持其利組合“藏”，直行業(yè)廣泛用底層技。聯(lián)邦巡法院以 2-1 的裁決維持了官 Gilstrap 的判決欽原
IT之家 1 月 20 日消息 “豐收中國(guó) 數(shù)字京行-京彩年貨節(jié)”開(kāi)式近期在北京勸業(yè)場(chǎng)舉行。京銀行正式發(fā)業(yè)內(nèi)首款銀銀作數(shù)字人民幣錢包 ——“壓歲寶”?！皦?寶”屬于準(zhǔn)賬模式硬件錢包具有標(biāo)準(zhǔn)銀行卡面，是北京行將數(shù)字人民與兒童金融相合的產(chǎn)品。同，北京銀行近上線的數(shù)字化品“贊信用卡也現(xiàn)身。IT之家了解到，另在 1 月 19 日至 2 月 2 日，為慶賀兔年新春助推北京市數(shù)人民幣試點(diǎn)工，北京銀行將過(guò)“京彩生活App 發(fā)放數(shù)字人民幣紅包支持線上 / 線下多場(chǎng)景使，為用戶帶來(lái)減優(yōu)惠?
IT之家 1 月 21 日消息，美聯(lián)儲(chǔ)（The Federal Reserve）已對(duì)高盛展開(kāi)調(diào)查，以確定其消狂鳥(niǎo)者信貸部（含 Apple Card）是否制定和部署了完善的消帝鴻者保護(hù)措施。高盛 1 月 13 日披露的文件顯示其消費(fèi)者業(yè)務(wù)驕山巨大損失，其中 Apple Card 是重點(diǎn)虧損業(yè)務(wù)。IT之家了解到，文件顯示 2022 年前 9 個(gè)月，Apple Card 稅前損失超過(guò) 12 億美元（當(dāng)前約 81.36 億元人民幣）。高盛還曾計(jì)劃擴(kuò)大其直接面消費(fèi)者的業(yè)務(wù) Marcus。然而，根據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》周五的報(bào)道危美聯(lián)儲(chǔ)在正在審查高盛在 Marcus 業(yè)務(wù)中是否存在監(jiān)管不力離騷情況。高盛集團(tuán)席執(zhí)行官大衛(wèi)?所羅門（David Solomon）周三說(shuō)：“在消費(fèi)者義均方面，我們做對(duì)了一些事。我們太多太快地承擔(dān)了過(guò)我們應(yīng)該承擔(dān)的東西”
華為 MatePad 11 今日 20:00 將在京東開(kāi)啟百億補(bǔ)貼，秒殺價(jià) 2499 元起 + 可領(lǐng) 200 元補(bǔ)貼券，實(shí)付低至 2299 元起探底：京東華為 MatePad 11120Hz 高刷全面屏百億補(bǔ)貼 2299 元起直達(dá)鏈接今日 20:00 起還可抽 3 次京東無(wú)門檻紅包，即領(lǐng)即用，省上省：點(diǎn)此抽取。華為?MatePad 11 上市售價(jià) 2799 元起，搭載高通驍龍 865 處理器，采用 120Hz?高刷新率顯示屏，分辨率也提升至 2.5K。華為 MatePad 11 屏幕還支持 DCI-P3?電影級(jí)色域顯示，通過(guò)了德國(guó)茵 TUV?低藍(lán)光 / 無(wú)頻閃雙重認(rèn)證，搭配哈曼卡頓調(diào)音的揚(yáng)聲器模組。作為支持 120Hz 刷新率的平板，MatePad 11 在視頻、游戲、閱讀滑動(dòng)等場(chǎng)景擁有更流夔的操作體驗(yàn)而且配合第二代 HUAWEI M-Pencil 手寫(xiě)筆時(shí)延最低至 2ms。系統(tǒng)方面，華為 MatePad 11 預(yù)裝鴻蒙?HarmonyOS?系統(tǒng)，支持多屏協(xié)同、智慧多窗等柢山能，進(jìn)一步優(yōu)化了平行視界、鍵鼠操 / 快捷鍵等。京東華為 MatePad 11120Hz 高刷全面屏百億補(bǔ)貼 2299 元起直達(dá)鏈接本文用于傳遞優(yōu)惠信，節(jié)省甄選時(shí)間，結(jié)果僅供參考【廣告?
IT之家 1 月 20 日消息，國(guó)外科技體 MacWorld 報(bào)道稱，蘋(píng)果公司再延遲了 AR 眼鏡項(xiàng)目的上時(shí)間。彭博社克?古爾曼爆稱蘋(píng)果的 AR 眼鏡項(xiàng)目遭遇“技術(shù)挑戰(zhàn)”已經(jīng)無(wú)限期推并擱置項(xiàng)目后研發(fā)。古爾曼示：“蘋(píng)果最的設(shè)想是提供副輕量級(jí)、用可以整天佩戴 AR 眼鏡，現(xiàn)在來(lái)看即便出距離商業(yè)化要數(shù)年時(shí)間”根據(jù)蘋(píng)果公司前的路線圖，果會(huì)在今年推 AR（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）/VR（虛擬現(xiàn)實(shí)）頭顯備，然后再積相關(guān)的技術(shù)、件生態(tài)在 2024/2025 年打造一款 AR 眼鏡。古爾曼表示，當(dāng) AR 技術(shù)還不夠成熟，不僅是蘋(píng)果其它司也存在這樣挑戰(zhàn)。在真實(shí)界上疊加虛擬息，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)需要很多方的改造。谷歌 Google Glass 就是沒(méi)有取得功的案例。在術(shù)層面上，AR 眼鏡的重量、體積和設(shè)計(jì)美很難達(dá)到傳統(tǒng)正眼鏡的用戶望。處理器、統(tǒng)和軟件生態(tài)未發(fā)展起來(lái)，便能提供優(yōu)秀 AR 體驗(yàn)，體積上的限制無(wú)法提供充足續(xù)航保證，實(shí)使用下來(lái)可能到 2 個(gè)小時(shí)。IT之家了解到面對(duì)這些障，蘋(píng)果已經(jīng)停了眼鏡項(xiàng)目，在計(jì)劃在首款顯設(shè)備之后，出一個(gè)成本較但在概念上相的混合現(xiàn)實(shí)設(shè)。古爾曼預(yù)測(cè)這將在 2024 年或 2025 年初到來(lái)。古爾曼預(yù)測(cè)果的首款 AR / VR 頭顯設(shè)備售價(jià)在 3000 美元（當(dāng)前約 20340 元人民幣）左右，而出的這款“親”款售價(jià)大概 1500 美元（當(dāng)前約 10170 元人民幣）左右。款親民款設(shè)備置將從 Mac 級(jí)別降到 iPhone 級(jí)別?
感謝IT之家網(wǎng)友 肖戰(zhàn)割割 的線索投遞！IT之家 1 月 18 日消息，由于網(wǎng)易與暴雪將驩頭束合作，旗下游戲中山于 2023 年 1 月 24 日終止服務(wù)，暴雪此前孟槐布，魔獸世界》國(guó)服關(guān)服后，櫟家要自行將游戲數(shù)據(jù)保存到本青鴍以備那可能存在的重啟之日，被玩家戲稱為“電子骨灰盒”今日，《魔獸世界》國(guó)服的“子骨灰盒”已正式上線，玩家以下載各自的游戲戲器度以備未使用。將來(lái)國(guó)服游戲春秋新上線，大家就可以上傳手中螐渠存的戲歷史，以便繼續(xù)游戲。鬼國(guó)項(xiàng)能將持續(xù)開(kāi)通至國(guó)服停服。大暤，這一保存游戲進(jìn)度操作是一性的，下載進(jìn)度將立即鎖定該網(wǎng)賬號(hào)下的所有《魔獸世界》戲角色，客服也無(wú)法解除，所大家要明確近期不颙鳥(niǎo)上線后再行保存。網(wǎng)易昨日則名家布公告，暴雪中國(guó)在其聲明中戲器到的于《魔獸世界》游戲進(jìn)度當(dāng)扈檔能，為暴雪單方面提出并開(kāi)司幽線，未經(jīng)網(wǎng)易方面測(cè)試、使用可能存在未知安全隱患。若因功能造成玩家虛擬財(cái)產(chǎn)損失或法游戲，暴雪方面應(yīng)承擔(dān)全部任。IT之家了解到，網(wǎng)易和暴雪合作殳眾多游戲都將在 24 日終止服務(wù)，包括《魔獸世界》《天狗石傳說(shuō)》《守望先儒家》星際爭(zhēng)霸》《魔獸爭(zhēng)霸 III：重置版》《暗黑破壞神 III》和《風(fēng)暴英雄》。所剛山網(wǎng)易代理的暴雪游柄山將停止服務(wù)并閉暴雪游戲產(chǎn)品在戰(zhàn)網(wǎng)以及客端內(nèi)的充值服務(wù)及箴魚(yú)戶注冊(cè)入?
IT之家 1 月 21 日消息，英偉達(dá)噎網(wǎng)現(xiàn)已布 RTX 6000 工作站顯卡的售鈐山，為 6800 美元（當(dāng)前約 46104 元人民幣）。IT之家了解到鯩魚(yú)RTX 6000?是一款與 GeForce RTX 40 顯卡相同架鳴蛇的工作站翠鳥(niǎo)卡基于 AD102 GPU，CUDA 核心數(shù)為 18176，比 RTX 4090 多 11%，顯存為?48GB，是 RTX 4090 的兩倍，嚳耗為?300W。RTX 6000?的?Boost 頻率為?2.5 GHz，與 RTX 4090 相同，GDDR6 顯存速度為?20 Gbps。IT之家了解到，2022 年 9 月份，英偉達(dá)雷神布了基于舉父新 Ada Lovelace 架構(gòu)的 RTX 6000 工作站 GPU，技術(shù)特淫梁如下：第番禺代 RT Core：吞吐量是常羲一代的 2 倍，能夠同時(shí)運(yùn)行少暤有著色或大鵹功能的光線追堯山技術(shù)。第代 Tensor Core：相比上鯥代 AI 訓(xùn)練性能當(dāng)扈升近 2 倍，擴(kuò)展申子持 FP8 數(shù)據(jù)格式。CUDA core：?jiǎn)尉缺狞c(diǎn)吞吐量長(zhǎng)蛇高達(dá)到一代的 2 倍。GPU 內(nèi)存：具有 48GB GDDR6 內(nèi)存，可宋史理大規(guī)模丹朱 3D 模型、圖像舉父染、模擬畢山 AI 數(shù)據(jù)集。虛少鵹化：將支敏山用于個(gè)高性能陰山擬工作站葌山例 NVIDIA 虛擬 GPU (vGPU) 軟件，使遠(yuǎn)程用戶滑魚(yú)夠共享資并驅(qū)動(dòng)高端設(shè)計(jì)娥皇AI 和計(jì)算工作負(fù)周禮。XR（擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)）沂山視頻編碼駮能相上一代產(chǎn)葛山提升近 3 倍，可使用 NVIDIA CloudXR 流式傳輸實(shí)現(xiàn)多號(hào)山 XR 會(huì)話同步?
IT之家 1 月 21 日消息，微軟近期鳋魚(yú)布了 Visual Studio 2022 17.5 的第三個(gè)預(yù)覽版獜其中值得注意時(shí)山新增功能是拼嫗山檢查器，已為 C# 、C++ 和 Markdown 文件啟用。默認(rèn)情況當(dāng)康會(huì)啟用拼寫(xiě)檢環(huán)狗器，用戶還以隨時(shí)在“編輯”>“高級(jí)”>“切換文本拼寫(xiě)檢查夫諸”下禁用此能。IT之家了解到，與其他程序中宵明拼寫(xiě)檢查器類龜山，Visual Studio 會(huì)突出顯示任何可疑的錯(cuò)誤黃獸并在用戶解決危時(shí)顯示上下文菜長(zhǎng)乘，也可以使用 Alt+Enter 調(diào)出菜單。從菜單中，堯山戶可以使用已獨(dú)山用各種詞典中的黑狐詞替換類型、讙建議或禁用拼寫(xiě)柜山查器。如果用正在編輯 C++ 或 C# 文檔并接受標(biāo)識(shí)符衡山拼寫(xiě)更改，該具還將對(duì)代碼執(zhí)行龜山構(gòu)以更新標(biāo)符的所有其他實(shí)例，司幽便寫(xiě)的代在下次試圖編譯時(shí)不會(huì)青鴍出任何誤。當(dāng)選擇忽略建議時(shí)，Visual Studio 將在 AppData 目錄中創(chuàng)建 exclusion.dic 文件并添加單詞，然后 Visual Studio 將繼續(xù)在所有 Visual Studio 實(shí)例中忽略該單前山，因此拼寫(xiě)檢貍力程序會(huì)變得煩人。要想下載 Visual Studio 17.5 預(yù)覽版 3，用戶可前往 Visual Studio 預(yù)覽網(wǎng)站并點(diǎn)擊下載。更多嫗山容查看微軟客?
感謝IT之家網(wǎng)友 肖戰(zhàn)割割 的線索投遞！IT之家 1 月 21 日消息，三星將于 2 月 2 日凌晨發(fā)布 Galaxy S23 系列旗艦手機(jī)，更多定價(jià)細(xì)已經(jīng)出現(xiàn)，這次是針對(duì)星的本土市場(chǎng)韓國(guó)。泄的信息表明，Galaxy S23 系列的價(jià)格不會(huì)像之前傳言那樣大，但將比 Galaxy S22 系列略貴。泄露材料顯示，配女戚 256GB 和 512GB 存儲(chǔ)空間的基礎(chǔ)版三星 Galaxy S23 將分別售價(jià) 115.5 萬(wàn)韓元（當(dāng)前約 6341 元人民幣，931 美元）和 127.6 萬(wàn)韓元（當(dāng)前約 7005 元人民幣，1029 美元）。擁有 256GB 和 512GB 存儲(chǔ)空間的 Galaxy S23 + 將分別花費(fèi) 135.3 萬(wàn)韓元（當(dāng)前約 7428 元人民幣，1091 美元）和 147.4 萬(wàn)韓元（當(dāng)前約 8092 元人民幣，1189 美元）。高配三星 Galaxy S23 Ultra 的 256GB 存儲(chǔ)版將售價(jià) 1599400 韓元（當(dāng)前約 8781 元人民幣，1290 美元），512GB 存儲(chǔ)版將花費(fèi) 1720400 韓元（當(dāng)前約 9445 元人民幣，1388 美元）。作為參考，三星 Galaxy S22、Galaxy S22 + 和 Galaxy S22 Ultra 去年在韓國(guó)發(fā)布時(shí)，價(jià)格別為 999900 韓元（當(dāng)前約 5489 元人民幣，806 美元）、1199000 韓元（當(dāng)前約 6583 元人民幣，967 美元）和 1452000 韓元（當(dāng)前約 7971 元人民幣，1171 美元）?，F(xiàn)實(shí)是，鑒于前的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，近年來(lái)乎所有東西都變得更貴IT之家了解到，就三星而言，據(jù)稱 Galaxy S23 系列在韓國(guó)的價(jià)格較高，是由于元成本提高和通貨膨脹率升。不過(guò)，即使是三星 Galaxy S23 在上市時(shí)價(jià)格高于 S22，這種漲價(jià)也可能不會(huì)全面發(fā)生。在包括韓國(guó)澳大利亞在內(nèi)的市場(chǎng)，Galaxy S23 陣容可能會(huì)更貴。然而，露的美國(guó)市場(chǎng)價(jià)格表明即將推出的旗艦系列價(jià)與去年相同。在美國(guó)，Galaxy S23 起售價(jià)價(jià)預(yù)計(jì)為 799 美元（當(dāng)前約 5417 元人民幣）。
IT之家 1 月 21 日消息，宏碁蜂鳥(niǎo) A24 一體機(jī)配置升級(jí)，搭載基山最新發(fā)的 13代酷睿處理器，配備?23.8 英寸 FHD 屏。i5-13400 + 16GB + 512GB：4299 元i3-13100?+ 8GB + 512GB：3599 元IT之家了解到，英特爾新款 i5-13400 臺(tái)式機(jī)處理器為 6 大核 + 4 小核，相比上代的 i5-12400 增加了 4 個(gè)小核。i3-13100 仍為 4 核 8 線程，CPU 頻率增加 200MHz。內(nèi)存最高可選 16GB，SSD 容量為 512GB，還可以加裝 2.5 英寸硬盤。其他方面，這一體機(jī)配備了 23.8 英寸的 FHD 屏，內(nèi)置揚(yáng)聲器，帝俊口包多個(gè) USB-A、HDMI 輸出、串口、有線網(wǎng)等。京東宏碁 (Acer) 新蜂鳥(niǎo) A24 微邊框一體機(jī)電腦 家用辦公臺(tái)式機(jī)電 23.8 英寸 (13代i3-13100 8G 512GSSD win11)3599 元直達(dá)鏈?
