百妖谱第二季游戲介紹

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百妖谱第二季版本特色

1. 「科普」 百妖谱第二季官網(wǎng)-APP下載支持:winall/win7/win10/win11系統(tǒng)類型:百妖谱第二季下載(2024全站)最新版本IOS/安卓官方入口v64.85.72 (安全平臺(tái))登錄入口《百妖谱第二季》日方代表穿著睡衣得知特朗普參會(huì)

2. 「科普盤點(diǎn)」 百妖谱第二季官網(wǎng)-APP下載支持:winall/win7/win10/win11系統(tǒng)類型:百妖谱第二季下載(2024全站)最新版本IOS/安卓官方入口v12.31.51 (安全平臺(tái))登錄入口《百妖谱第二季》“云南舞蹈大家跳”暨牟定“三月會(huì)”下周舉行，城際公交免票

3. 「分享下」 百妖谱第二季官網(wǎng)-APP下載支持:winall/win7/win10/win11系統(tǒng)類型:百妖谱第二季下載(2024全站)最新版本IOS/安卓官方入口v84.51.48 (安全平臺(tái))登錄入口《百妖谱第二季》是不是中國(guó)古代人均壽命只有 30-40 歲？有哪些佐證或駁證？

4. 「強(qiáng)烈推薦」 百妖谱第二季官網(wǎng)-APP下載支持:winall/win7/win10/win11系統(tǒng)類型:百妖谱第二季下載(2024全站)最新版本IOS/安卓官方入口v78.55.25 (安全平臺(tái))登錄入口《百妖谱第二季》人工智能是否會(huì)替代大數(shù)據(jù)

5. 「重大通報(bào)」 百妖谱第二季官網(wǎng)-APP下載支持:winall/win7/win10/win11系統(tǒng)類型:百妖谱第二季下載(2024全站)最新版本IOS/安卓官方入口v79.37.21 (安全平臺(tái))登錄入口《百妖谱第二季》廣東大部已達(dá)到返潮條件 或有“回南天”

6. 「返利不限」 百妖谱第二季官網(wǎng)-APP下載支持:winall/win7/win10/win11系統(tǒng)類型:百妖谱第二季下載(2024全站)最新版本IOS/安卓官方入口v62.55.54 (安全平臺(tái))登錄入口《百妖谱第二季》印度德里一建筑倒塌已致11死

7. 「歡迎來到」 百妖谱第二季官網(wǎng)-APP下載支持:winall/win7/win10/win11系統(tǒng)類型:百妖谱第二季下載(2024全站)最新版本IOS/安卓官方入口v11.40.94 (安全平臺(tái))登錄入口《百妖谱第二季》【華為FreeBuds 6】高低聽上頭

8. 「娛樂首選」 百妖谱第二季官網(wǎng)-APP下載支持:winall/win7/win10/win11系統(tǒng)類型:百妖谱第二季下載(2024全站)最新版本IOS/安卓官方入口v11.96.55 (安全平臺(tái))登錄入口《百妖谱第二季》金沃股份：擬定增募資不超過9.5億元

9. 「免費(fèi)試玩」 百妖谱第二季官網(wǎng)-APP下載支持:winall/win7/win10/win11系統(tǒng)類型:百妖谱第二季下載(2024全站)最新版本IOS/安卓官方入口v27.71.39 (安全平臺(tái))登錄入口《百妖谱第二季》王玉雯王安宇楊迪張遠(yuǎn)模仿柯淳

百妖谱第二季下載方式:

①通過瀏覽器下載

打開“百妖谱第二季”手機(jī)瀏覽器（例如百度瀏覽器）。在搜索框中輸入您想要下載的應(yīng)用的全名，點(diǎn)擊下載鏈接【www.valuvito.com】網(wǎng)址，下載完成后點(diǎn)擊“允許安裝”。

②使用自帶的軟件商店

打開“百妖谱第二季”的手機(jī)自帶的“軟件商店”（也叫應(yīng)用商店）。在推薦中選擇您想要下載的軟件，或者使用搜索功能找到您需要的應(yīng)用。點(diǎn)擊“安裝”即 可開始下載和安裝。

③使用下載資源

有時(shí)您可以從“”其他人那里獲取已經(jīng)下載好的應(yīng)用資源。使用類似百度網(wǎng)盤的工具下載資源。下載完成后，進(jìn)行安全掃描以確保沒有攜帶不 安全病毒，然后點(diǎn)擊安裝。

百妖谱第二季安裝步驟:

第一步：訪問百妖谱第二季官方網(wǎng)站或可靠的軟件下載平臺(tái)：訪問（/）確保您從官方網(wǎng)站或者其他可信的軟件下載網(wǎng)站獲取軟件，這可以避免下載到惡意軟件。

第二步：選擇軟件版本：根據(jù)您的操作系統(tǒng)（如 Windows、Mac、Linux）選擇合適的軟件版本。有時(shí)候還需要根據(jù)系統(tǒng)的位數(shù)（32位或64位）來選擇百妖谱第二季。

第三步： 下載百妖谱第二季軟件：點(diǎn)擊下載鏈接或按鈕開始下載。根據(jù)您的瀏覽器設(shè)置，可能會(huì)詢問您保存位置。

第四步：檢查并安裝軟件： 在安裝前，您可以使用 殺毒軟件對(duì)下載的文件進(jìn)行掃描，確保百妖谱第二季軟件安全無惡意代碼。 雙擊下載的安裝文件開始安裝過程。根據(jù)提示完成安裝步驟，這可能包括接受許可協(xié)議、選擇安裝位置、配置安裝選項(xiàng)等。

第五步：?jiǎn)?dòng)軟件：安裝完成后，通常會(huì)在桌面或開始菜單創(chuàng)建軟件快捷方式，點(diǎn)擊即可啟動(dòng)使用百妖谱第二季軟件。

第六步：更新和激活（如果需要）： 第一次啟動(dòng)百妖谱第二季軟件時(shí)，可能需要聯(lián)網(wǎng)激活或注冊(cè)。 檢查是否有可用的軟件更新，以確保使用的是最新版本，這有助于修復(fù)已知的錯(cuò)誤和提高軟件性能。

特別說明：百妖谱第二季軟件園提供的安裝包中含有安卓模擬器和軟件APK文件，電腦版需要先安裝模擬器，然后再安裝APK文件。

百妖谱第二季使用講解

第一步：選擇/拖拽文件至軟件中點(diǎn)擊“添加百妖谱第二季”按鈕從電腦文件夾選擇文件《www.valuvito.com》，或者直接拖拽文件到軟件界面。

第二步：選擇需要轉(zhuǎn)換的文件格式 打開軟件界面選擇你需要的功能，百妖谱第二季支持，PDF互轉(zhuǎn)Word，PDF互轉(zhuǎn)Excel，PDF互轉(zhuǎn)PPT，PDF轉(zhuǎn)圖片等。

第三步：點(diǎn)擊【開始轉(zhuǎn)換】按鈕點(diǎn)擊“開始轉(zhuǎn)換”按鈕， 開始文件格式轉(zhuǎn)換。等待轉(zhuǎn)換成功后，即可打開文件。三步操作，順利完成文件格式的轉(zhuǎn)換。

進(jìn)入百妖谱第二季教程

1.打開百妖谱第二季，進(jìn)入百妖谱第二季前加載界面。

2.打開修改器

3.狂按ctrl+f1，當(dāng)聽到系統(tǒng)“滴”的一聲。

4.點(diǎn)擊進(jìn)入百妖谱第二季，打開選關(guān)界面。

5.關(guān)閉修改器(不然容易閃退)

以上就是沒有記錄的使用方法，希望能幫助大家。

百妖谱第二季特點(diǎn)

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百妖谱第二季2024更新

百妖谱第二季《無期迷途》全新主線章節(jié)——懸城篇「碎金盛宴」

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• 編輯:CN

2022 超全的 AI 圈研究合集在這！知名博 Louis Bouchard 自制視頻講解加短篇分析，對(duì)小白也超級(jí)友。雖然世界仍在復(fù)蘇，但究并沒有放慢其狂熱的步，尤其是在人工智能領(lǐng)域此外，今年人們對(duì) AI 倫理、偏見、治理和透明都有了新的重視。人工智和我們對(duì)人腦的理解及其人工智能的聯(lián)系在不斷發(fā)，在不久的將來，這些改我們生活質(zhì)量的應(yīng)用將大光彩。知名博主 Louis Bouchard 也在自己的博客中盤點(diǎn)了 2022 年 32 項(xiàng)（!）AI 技術(shù)突破。接下來讓我們一起看看，這些令驚艷的研究都有哪些吧！章地址：https://www.louisbouchard.ai/ 2022-ai-recap/LaMA：基于傅里葉卷積的分辨率穩(wěn)健的大型掩碼復(fù)你肯定經(jīng)歷過這種情況你和你的朋友拍了一張很的照片。結(jié)果，你發(fā)現(xiàn)有在你身后，毀了你要發(fā)到友圈或者小紅書的照片。現(xiàn)在，這不再是問題。基傅里葉卷積的分辨率穩(wěn)健大型掩碼修復(fù)方法，可以使用者輕松清除圖像中不要的內(nèi)容。不論是人，還垃圾桶都能輕松消失。它像是你口袋里的專業(yè) ps 設(shè)計(jì)師，只需輕輕一按，就能輕松清除。雖然看似單，但圖像修復(fù)是許多 AI 研究人員長(zhǎng)期以來一直需要解決的問題。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2109.07161項(xiàng)目地址：https://github.com/ saic-mdal / lamaColab Demo：https://colab.research.google.com/github/saic-mdal/lama/blob/master/colab/LaMa_inpainting.ipynb視頻講解：https://youtu.be/ Ia79AvGzveQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ lama/STIT：基于 GAN 的真實(shí)視頻人臉編輯你肯定有過這樣的經(jīng)：在看電影時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)電中的演員看起來要比本人輕得多?！峨p子殺手》中威爾?史密斯之前，這需專業(yè)人員花費(fèi)數(shù)百甚至數(shù)小時(shí)的工作，手動(dòng)編輯這演員出現(xiàn)的場(chǎng)景。但利用 AI，你可以在幾分鐘內(nèi)完成。事實(shí)上，許多技術(shù)可讓你增加笑容，讓你看起更年輕或更老，所有這些是使用基于人工智能的算自動(dòng)完成的。它在視頻中稱為基于 AI 的面部操作（AI-based face manipulations），代表了 2022 年的最新技術(shù)水平。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2201.08361項(xiàng)目地址：https://github.com/ rotemtzaban / STIT視頻講解：https://youtu.be/ mqItu9XoUgk短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ stitch-it-in-time/NeROIC：利用在線圖庫的神經(jīng)渲染神經(jīng)染可以通過物體、人物或景的圖片，在空間中生成真的 3D 模型。有了這項(xiàng)技術(shù)，你只需擁邽山某物的幾張圖片，就可以要求器了解這些圖片中的物體并模擬出它在空間中的樣。通過圖像來理解物體的理形狀，這對(duì)人類來說很易，因?yàn)槲覀兞私庹鎸?shí)的界。但對(duì)于只能看到像素機(jī)器來說，這是一個(gè)完全同的挑戰(zhàn)。生成的模型如融入新場(chǎng)景？如果照片的照條件和角度不同，生成模型也會(huì)因此變化，該怎辦？這些都是 Snapchat 和南加州大學(xué)在這項(xiàng)新研究中需要解決的問。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2201.02533項(xiàng)目地址：https://github.com/ snap-research / NeROIC視頻講解：https://youtu.be/ 88Pl9zD1Z78短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ neroic/SpeechPainter：文本條件下的語音修復(fù)對(duì)于圖來說，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的修技術(shù)不僅可以移除其中的容，而且還能根據(jù)背景信填充圖像的缺失部分。對(duì)視頻修復(fù)來說，其挑戰(zhàn)在不僅要保持幀與幀之間的致性，而且要避免生成錯(cuò)的偽影。同時(shí)，當(dāng)你成功將一個(gè)人從視頻中「踢出」之后，還需要把他 / 她的聲音也一并刪除才行為此，谷歌的研究人員提了一種全新的語音修復(fù)方，可以糾正視頻中的語法發(fā)音，甚至消除背景噪音論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2202.07273視頻講解：https://youtu.be/ zIIc4bRf5Hg短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ speech-inpainting-with-ai/GFP-GAN：利用生成性面部先驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)實(shí)世界的盲臉修復(fù)你是否一些珍藏的舊照片，因?yàn)?代久遠(yuǎn)而畫質(zhì)模糊？不用心，有了盲臉修復(fù)技術(shù)（Blind Face Restoration），你的回憶會(huì)被歷久彌新。這全新且免費(fèi)的 AI 模型可以在一瞬間修復(fù)你的大分舊照片。即使修復(fù)前的片畫質(zhì)非常低，它也能很地工作。這在之前通常是個(gè)相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。更酷的，你可以按照自己喜歡的式進(jìn)行嘗試。他們已經(jīng)開了代碼，創(chuàng)建了一個(gè)演示在線應(yīng)用程序供大家試用相信這項(xiàng)技術(shù)一定讓你大一驚！論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2101.04061項(xiàng)目地址：https://github.com/ TencentARC / GFPGANColab Demo：https://colab.research.google.com/drive/1sVsoBd9AjckIXThgtZhGrHRfFI6UUYOo在線應(yīng)用：https://huggingface.co/ spaces / akhaliq / GFPGAN視頻講解：https://youtu.be/ nLDVtzcSeqM短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ gfp-gan/4D-Net：多模態(tài)對(duì)齊的學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛汽車何「眼觀六路」？你可能說過車企正在使用的 LiDAR 傳感器或其他奇怪的相機(jī)。但它們是如何工的，它們?nèi)绾斡^察這個(gè)世，以及它們與我們相比究看到了什么不同？論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2109.01066與特斯拉只使用攝像頭來解世界不同，大多數(shù)自動(dòng)駛汽車廠商，比如 Waymo，使用的是普通攝像頭和 3D LiDAR 傳感器。它們不會(huì)像普通相那樣生成圖像，而是生成 3D 點(diǎn)云，利用 RGB 傳感信息，測(cè)量物體之間的距離，計(jì)算它們投射到體的脈沖激光的傳播時(shí)間盡管如此，我們?nèi)绾斡行?結(jié)合這些信息并讓車輛理它？車輛最終會(huì)看到什么自動(dòng)駕駛是否足夠安全？Waymo 和谷歌的一篇新研究論文將會(huì)解答這些謎。視頻講解：https://youtu.be/ 0nJMnw1Ldks短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ waymo-lidar/Instant NeRF：基于多分辨率哈希編碼的即神經(jīng)圖元如何通過照片模世界的樣子？使用 AI 模型，人們可以將拍攝的像變成高質(zhì)量的 3D 模型。這項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任，讓研究人員通過 2D 圖像，創(chuàng)建物體或人在三世界中的樣子。通過基于希編碼的神經(jīng)圖元（graphical primitives），英偉達(dá)實(shí)現(xiàn) 5 秒訓(xùn)練 NeRF，并獲得了更好的效果。在到兩年的研究中，將 NeRF 的訓(xùn)練速度提高了 1000 多倍。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2201.05989項(xiàng)目地址：https://github.com/ NVlabs / instant-ngp視頻講解：https://youtu.be/ UHQZBQOVAIU短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/nvidia-photos-into-3d-scenes/DALL?E 2：基于 CLIP 特征的文本生成圖像模型去年，OpenAI 發(fā)布了文本-圖像生成模型 DALL?E。現(xiàn)在，升級(jí)版 DALL?E 2 又來了。DALL?E 2 不僅可以從文本生成逼真的圖像，其輸出的分辨率前者的四倍！不過，性能面的提升好像不足以令 OpenAI 滿足，為此他們還讓 DALL?E 2 學(xué)會(huì)了一項(xiàng)新技能：圖像修復(fù)。也就豎亥說，你可以 DALL?E 2 編輯圖像，或者添加任何想要新元素，比如在背景中加一只火烈鳥。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2204.06125視頻講解：https://youtu.be/ rdGVbPI42sA短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/openais-new-model-dall-e-2-is-amazing/MyStyle：個(gè)性化生成先驗(yàn)谷歌和特拉維夫大學(xué)蛫出了個(gè)非常強(qiáng)大的 DeepFake 技術(shù)。擁有了它，你幾乎無所不能。只需給個(gè)人拍上百?gòu)堈掌?，就?對(duì)其圖像進(jìn)行編碼，并修、編輯或創(chuàng)建出任何想要樣子。這既令人驚奇又令恐懼，尤其是當(dāng)你看到生的結(jié)果時(shí)。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2203.17272項(xiàng)目地址：https://mystyle-personalized-prior.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ BNWAEvFfFvQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ mystyle/OPT：開放預(yù)訓(xùn)練的 Transformer 語言模型GPT-3 如此強(qiáng)大的原因，在于其架構(gòu)和大小熏池它有 1750 億個(gè)參數(shù)，是人類大腦中神經(jīng)元數(shù)量的兩倍！如巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使該模型乎學(xué)習(xí)了整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)，了解我們?nèi)绾螘鴮?、?和理解文本。就在人們驚于 GPT-3 的強(qiáng)大功能時(shí)，Meta 向開源社區(qū)邁出了一大步。他們發(fā)了一個(gè)同樣強(qiáng)大的模型，且，該模型已經(jīng)完全開源！該模型不僅也有超過千級(jí)別的參數(shù)，并且，與 GPT-3 相比，OPT-175B 更加開放及便于訪問。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2205.01068項(xiàng)目地址：https://github.com/ facebookresearch / metaseq視頻鏈接：https://youtu.be/ Ejg0OunCi9U短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ opt-meta/BlobGAN：空間離散的場(chǎng)景表征對(duì)于何描述一個(gè)場(chǎng)景，Adobe 研究團(tuán)隊(duì)給出了一個(gè)新的方法：BlobGAN。BlobGAN 使用「斑點(diǎn)」（blob）來描述場(chǎng)景中的對(duì)象。研究人員可移動(dòng)這些斑點(diǎn)，將它們變、變小，甚至可以刪除，對(duì)圖像中斑點(diǎn)所代表的物都會(huì)產(chǎn)生同樣的效果。正作者在他們的結(jié)果中分享那樣，你可以通過復(fù)制斑，在數(shù)據(jù)集中創(chuàng)建新的圖?，F(xiàn)在，BlobGAN 的代碼已經(jīng)開源，感興趣小伙伴，抓緊快上手試試！論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2205.02837項(xiàng)目地址：https://github.com/ dave-epstein / blobgan視頻講解：https://youtu.be/ mnEzjpiA_4E短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ blobgan/Gato：通才智能體DeepMind 構(gòu)建了一個(gè)單一的「通用」智能體 Gato?？梢酝?Atari 游戲、做字幕圖像、與人聊、還能控制機(jī)械臂！更令震驚的是，它只訓(xùn)練一次使用相同的權(quán)重，便能完所有任務(wù)。Gato 是一個(gè)多模態(tài)智能體。這意味它既可以為圖像創(chuàng)建標(biāo)題也能作為聊天機(jī)器人回答題。雖然 GPT-3 也能陪你聊天，但很明顯，Gato 可以做到更多。畢竟，能聊天的 AI 常有，能陪玩游戲的不常有。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2205.06175視頻講解：https://youtu.be/ xZKSWNv6Esc短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ deepmind-gato/Imagen：具有深度語言理解的文本到圖像擴(kuò)散模型如果你認(rèn)為 DALL?E 2 很優(yōu)秀，那么不妨看看這個(gè)來自 Google Brain 的新模型 ——Imagen—— 可以做些什么。DALL?E 很神奇，但生成的圖像往往缺乏真實(shí)感，就是谷歌團(tuán)隊(duì)研發(fā)的 Imagen 所要解決的問題。根據(jù)比較文本到狂山像模的基準(zhǔn)，Imagen 在大型語言模型的文本嵌入文本-圖像的合成方面成效顯著。生成的圖像既天馬空，又真實(shí)可信。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2205.11487項(xiàng)目地址：https://imagen.research.google/視頻講解：https://youtu.be/ qhtYPhPWCsI短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ google-brain-imagen/DALL·E Mini一組小扎的驚悚圖曾在 Twitter 上風(fēng)靡一陣。這組 San 值狂掉的作品，出自 DALL?E mini 之手。作為 DALL?E 家族的「青春版」，DALL?E mini 是勝在免費(fèi)開源。代碼已留，下一被魔改的人物又會(huì)是誰呢項(xiàng)目地址：https://github.com/ borisdayma / dalle-mini在線體驗(yàn)：https://huggingface.co/ spaces / dalle-mini / dalle-mini視頻講解：https://youtu.be/ K3bZXXjW788短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ dalle-mini/NLLB：不落下任何一種語言Meta AI 發(fā)布的這款 NLLB-200 模型，模型命名理念來自「不下任何一種語言」（No Language Left Behind），在 200 多種語言上實(shí)現(xiàn)了任意互譯。研究的亮點(diǎn)在：研究者讓大多數(shù)低資源言訓(xùn)練提升多個(gè)數(shù)量級(jí)，時(shí)實(shí)現(xiàn)了 200 + 語言翻譯的 SOTA 結(jié)果。論文鏈接：https://research.facebook.com/ publications / no-language-left-behind/項(xiàng)目地址：https://github.com/ facebookresearch / fairseq / tree / nllb在線體驗(yàn)：https://nllb.metademolab.com/視頻講解：https://youtu.be/ 2G4NeG17Eis短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ no-language-left-behind/Dual-Shutter 光學(xué)振動(dòng)傳感系統(tǒng)聲音也能被看見？這篇得 CVPR 2022 最佳論文榮譽(yù)獎(jiǎng)的研究，出了一種新穎的 Dual-Shutter 方法，通過使用「慢速」相機(jī)（130FPS）同時(shí)檢測(cè)多個(gè)場(chǎng)景源的高速（高達(dá) 63kHz）表面振動(dòng)，并通過捕獲由音頻豎亥引起的振動(dòng)實(shí)現(xiàn)。由此便可以實(shí)現(xiàn)樂的分離、噪音的消除等各需求。論文鏈接：https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2022 / papers / Sheinin_Dual-Shutter_Optical_Vibration_Sensing_CVPR_2022_paper.pdf項(xiàng)目地址：https://imaging.cs.cmu.edu/ vibration/視頻講解：https://youtu.be/ n1M8ZVspJcs短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ cvpr-2022-best-paper/Make-A-Scene：基于場(chǎng)景且有人類先驗(yàn)的文本到圖像生成Make-A-Scene 不僅僅是「另一個(gè) DALL?E」。雖然 DALL?E 可以根據(jù)文本提示生成隨機(jī)圖像雙雙這確實(shí)很酷但同時(shí)也限制了用戶對(duì)生結(jié)果的控制。而 Meta 的目標(biāo)是推動(dòng)創(chuàng)意表達(dá)，將這種文本到圖像青鴍趨勢(shì)之前的草圖到圖像模型相合，從而產(chǎn)生「Make-A-Scene」：文本和草圖條件圖像生成之間的妙融合。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2203.13131視頻講解：https://youtu.be/ K3bZXXjW788短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ make-a-scene/BANMo：從任意視頻中構(gòu)建目標(biāo) 3D 動(dòng)畫模型基于 Meta 的這項(xiàng)研究，你只需給定捕獲可變形對(duì)象的任意頻，比如上傳幾個(gè)小貓小的視頻，BANMo 便可通過將來自數(shù)千張圖像的 2D 線索整合到規(guī)范空間中，進(jìn)而重役山一個(gè)可編輯動(dòng)畫 3D 模型，且無需預(yù)定義形狀模板。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2112.12761項(xiàng)目地址：https://github.com/ facebookresearch / banmo視頻講解：https://youtu.be/ jDTy-liFoCQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ banmo/用潛在擴(kuò)散模型進(jìn)行高分辨率圖像合成今年火的圖像生成模型 DALL?E、Imagen 以及強(qiáng)勢(shì)出圈的 Stable Diffusion，這些強(qiáng)大的圖像生成模型什么共同點(diǎn)？除了高計(jì)算本、大量訓(xùn)練時(shí)間之外，們都基于相同的擴(kuò)散機(jī)制擴(kuò)散模型最近在大多數(shù)圖任務(wù)中取得了 SOTA 結(jié)果，包括使用 DALL?E 的文本到圖像，還有許多其他與圖像生成相關(guān)任務(wù)，如圖像修復(fù)、風(fēng)格換或圖像超分辨率。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2112.10752項(xiàng)目地址：https://github.com/ CompVis / latent-diffusion視頻講解：https://youtu.be/ RGBNdD3Wn-g短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ latent-diffusion-models/PSG：基于場(chǎng)景的圖像生成模型AI 可以幫你準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的物體，但理解物體與環(huán)境之間的關(guān)則沒有那么輕松。為此，自南洋理工對(duì)研究人員提了一種基于全景分割的全景圖生成（panoptic scene graph generation，即 PSG）任務(wù)。相比于傳統(tǒng)基于檢測(cè)框的場(chǎng)景生成，PSG 任務(wù)要求全面地輸出圖像中的所有關(guān)（包括物體與物體間關(guān)系物體與背景間關(guān)系，背景背景間關(guān)系），并用準(zhǔn)確分割塊來定位物體。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2207.11247項(xiàng)目地址：https://psgdataset.org/在線應(yīng)用：https://huggingface.co/ spaces / ECCV2022 / PSG視頻講解：https://youtu.be/ cSsE_H_0Cr8短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ psg/利用文本反轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)文本到圖像個(gè)性化生成今年各大廠的像生成模型可謂是八仙過各顯神通，但是如何讓模生成特定風(fēng)格的圖像作品？來自特拉維夫大學(xué)的學(xué)和英偉達(dá)合作推出了一款性化圖像生成模型，可以 DIY 你想要得到的圖像。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2208.01618項(xiàng)目地址：https://textual-inversion.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ f3oXa7_SYek短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ imageworthoneword/用于通用視頻識(shí)別的語言圖像預(yù)訓(xùn)練浮山型視覺文本型的學(xué)習(xí)毫無疑問已經(jīng)取了巨大成功，然而如何將種新的語言圖像預(yù)訓(xùn)練方擴(kuò)展到視頻領(lǐng)域仍然是一懸而未決的問題。來自微和中科院的學(xué)者提出了一簡(jiǎn)單而有效的方法使預(yù)訓(xùn)的語言圖像模型直接適應(yīng)頻識(shí)別，而不是從頭開始訓(xùn)練新模型。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2208.02816項(xiàng)目地址：https://github.com/ microsoft / VideoX / tree / master / X-CLIP視頻講解：https://youtu.be/ seb4lmVPEe8短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ general-video-recognition/Make-A-Video：一鍵文本生成視頻模型畫家在畫布上盡作畫，如此清晰流暢的畫，你能想到視頻的每一幀是 AI 生成的嗎？MetaAI 推出的 Make-A-Video，只需簡(jiǎn)單輸入幾個(gè)文字，便可幾秒內(nèi)生成不同風(fēng)格的視，說成「視頻版 DALL?E」也不為過。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2209.14792視頻講解：https://youtu.be/ MWwESVyHWto短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ make-a-video/Whisper：大規(guī)模弱監(jiān)督語音識(shí)別模型你有沒有想有一個(gè)翻譯軟件可以快速譯視頻中的語音，甚至是些你自己都聽不懂的語言OpenAI 開源的 Whisper 恰好就能做到這一點(diǎn)。Whisper 在超過 68 萬小時(shí)的多語種數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，能識(shí)嘈雜背景下的多語種聲音轉(zhuǎn)化為文字，此外還可勝專業(yè)術(shù)語的翻譯。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2212.04356項(xiàng)目地址：https://github.com/ openai / whisper視頻講解：https://youtu.be/ uFOkMme19Zs短篇解析：https://www.louisbouchard.ai/ whisper/DreamFusion：用 2D 圖像生成 3D 模型文本能生成圖像、視頻還有 3D 模型～谷歌推出的 DreamFusion 通過使用預(yù)訓(xùn)練的 2D 文本到圖像擴(kuò)散模型可一鍵生成 3D 模型，在數(shù)十億圖像文本對(duì)上訓(xùn)的擴(kuò)散模型推動(dòng)了文本到 3D 模型合成的最新突破。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2209.14988視頻講解：https://youtu.be/ epuU0VRIcjE短篇解析：https://www.louisbouchard.ai/ dreamfusion/Imagic：基于擴(kuò)散模型的真實(shí)圖像編輯方使用 DALL?E 等文本圖像生成模型，只需輸一行文字便能得到想要的片，但 AI 生成的圖像有時(shí)候并不那么完美。來谷歌、以色列理工學(xué)院、茨曼科學(xué)研究所的研究者紹了一種基于擴(kuò)散模型的實(shí)圖像編輯方法 ——Imagic，只用文字就能實(shí)現(xiàn)真實(shí)照片的 PS。例如，我們可以改變一個(gè)人的勢(shì)和構(gòu)圖同時(shí)保留其原始征，或者我想讓一只站立狗坐下，讓一只鳥展開翅。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2210.09276項(xiàng)目地址：https://imagic-editing.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ gbpPQ5kVJhM短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ imagic/eDiffi：更高品質(zhì)的文本圖像合成模型比 DALL?E 和 Stable Diffusion 更強(qiáng)的圖像合成模型來了！就是英偉達(dá)的 eDiffi，它可以更準(zhǔn)確地生成更高品質(zhì)的圖熏池，此外加入筆模具，可以為你的作品加更多創(chuàng)造性和靈活性。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2211.01324項(xiàng)目地址：https://deepimagination.cc/ eDiff-I/視頻講解：https://youtu.be/ grwp-ht_ixo短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ ediffi/Infinite Nature：從單幅圖像中學(xué)習(xí)自然場(chǎng)景的無限視蜚生成有沒有想過，隨手拍一張片然后就像打開一扇門一飛進(jìn)圖片里呢？來自谷歌康奈爾大學(xué)的學(xué)者將這一象變?yōu)榱爽F(xiàn)實(shí)，這就是 InfiniteNature-Zero，他可從單幅圖像中生成無限制的自然景視圖。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2207.11148項(xiàng)目地址：https://infinite-nature.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ FQzGhukV-l0短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ infinitenature-zeroGalactica：用于科學(xué)的大語言模型Meta 開發(fā)的 Galactica 是一種大型語言模型，其大小與 GPT-3 相當(dāng)，但它擅長(zhǎng)的領(lǐng)域是科學(xué)知識(shí)。該黃鷔型可寫政府白皮書、新聞評(píng)論維基百科頁面和代碼，它知道如何引用以及如何編方程式。這對(duì)人工智能和學(xué)來說是一件大事。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2211.09085視頻講解：https://youtu.be/ 2GfxkCWWzLU短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ galactica/RAD-NeRF：基于音頻空間分解的實(shí)時(shí)人像合成模型自 DeepFake 和 NeRF 的出現(xiàn)，AI 換臉?biāo)坪跻呀?jīng)是司空見慣，但有個(gè)問題，AI 換的臉有時(shí)會(huì)因?yàn)閷?duì)不上嘴型露餡。RAD-NeRF 的出現(xiàn)可以解決這一問題它可以對(duì)視頻中所出現(xiàn)的話者進(jìn)行實(shí)時(shí)的人像合成此外還支持自定義頭像。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2211.12368項(xiàng)目地址：https://me.kiui.moe/ radnerf/ChatGPT：為對(duì)話優(yōu)化的語言模型2022 年度 AI 的重磅作品怎么能少了 ChatGPT，這個(gè)已經(jīng)火遍全網(wǎng)并已被網(wǎng)友開發(fā)出寫小黃文、代碼等各種應(yīng)用的萬能模，如果你還不了解它，那快來看看！視頻講解：https://youtu.be/ AsFgn8vU-tQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ chatgpt/可直接用于生產(chǎn)使用的視頻人 re-aging雖然當(dāng)下計(jì)算機(jī)視覺模型可以對(duì)臉的年齡進(jìn)行生成、風(fēng)格移等，但這也只是看起來酷，在實(shí)際應(yīng)用中卻幾乎作用，現(xiàn)有的技術(shù)通常存著面部特征丟失、分辨率和在后續(xù)視頻幀中結(jié)果不定的問題，往往需要人工次編輯。最近迪士尼發(fā)布第一個(gè)可實(shí)用的、完全自化的、可用于生產(chǎn)使用的頻圖像中 re-age 人臉的方法 FRAN（Face Re-Aging Network），正式宣告電影中靠化妝師改變員年齡視覺效果的技術(shù)落。論文鏈接：https://dl.acm.org/ doi / pdf / 10.1145/3550454.3555520項(xiàng)目地址：https://studios.disneyresearch.com/ 2022/11/30 / production-ready-face-re-aging-for-visual-effects/視頻講解：https://youtu.be/ WC03N0NFfwk短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ disney-re-age/參考資料：https://www.louisbouchard.ai/2022-ai-recap/本文來自微信公眾號(hào)：新智元 （ID：AI_era）

更新內(nèi)容

一、修復(fù)bug，修改自動(dòng)播放;優(yōu)化產(chǎn)品用戶體驗(yàn)。

二、 1.修復(fù)已知Bug。2.新服務(wù)。

三、修復(fù)已知bug;優(yōu)化用戶體驗(yàn)

四、1，交互全面優(yōu)化，用戶操作更加便捷高效;2，主題色更新，界面風(fēng)格更加協(xié)調(diào);3，增加卡片類個(gè)人數(shù)據(jù)

五、-千萬商品隨意挑選，大圖展現(xiàn)商品細(xì)節(jié)-訂單和物流查詢實(shí)時(shí)同步-支持團(tuán)購(gòu)和名品特賣，更有手機(jī)專享等你搶-支付寶和銀聯(lián)多種支付方式，輕松下單，快捷支付-新浪微博，支付寶，QQ登錄，不用注冊(cè)也能購(gòu)物-支持商品收藏，隨時(shí)查詢喜愛的商品和歷史購(gòu)物清單。

六、1.bug修復(fù)，提升用戶體驗(yàn);2.優(yōu)化加載，體驗(yàn)更流程;3.提升安卓系統(tǒng)兼容性

七、1、修復(fù)部分機(jī)型bug;2、提高游戲流暢度;