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      電視劇 为你我受冷风吹歌曲宋亚轩贺峻霖

      为你我受冷风吹歌曲宋亚轩贺峻霖

      影片信息

      • 片名:为你我受冷风吹歌曲宋亚轩贺峻霖
      • 狀態(tài):更新至40集
      • 主演:塩谷翼/
      • 導(dǎo)演:黃珂/
      • 年份:2007
      • 地區(qū):賽普勒斯
      • 類型:穿越/
      • 時(shí)長(zhǎng):1:49:42
      • 上映:2008
      • 語(yǔ)言:法語(yǔ)
      • 更新:2025-06-18 15:30:41
      • 簡(jiǎn)介:IT之家 1 月 19 日消息,據(jù) Netflix 消息,在過(guò)去的一里,韓國(guó)電影無(wú)腳本節(jié)目在球觀眾中越來(lái)受歡迎。今年Netflix 將進(jìn)一步擴(kuò)大現(xiàn)有韓國(guó)電影容。據(jù)介紹,年,Netflix 將推出六部韓國(guó)電影,先是將于 1 月 20 日上映的科幻驚悚《靜 \_E》,接下來(lái)是以母親角色困擾職業(yè)殺手為主的《格殺福順,以及以販毒伙為中心的犯動(dòng)作驚悚片續(xù)《毒戰(zhàn) 2》。其他影片則探了復(fù)仇(《芭復(fù)仇曲》)、生對(duì)決(《終對(duì)弈》)和黑攻擊(《雖然是弄丟了手機(jī))等主題。真秀節(jié)目包括耐大比拼(《體之巔:百人大戰(zhàn)》《海妖的喚:火之島生戰(zhàn)》)、喪尸生大作戰(zhàn)(《Zombieverse》)、成長(zhǎng)訓(xùn)練營(yíng)(《Nineteen to Twenty》)和心理游戲大戰(zhàn)(魔鬼的計(jì)謀》。還有兩部全紀(jì)錄片即將上?!禮ellow Door: Looking for Director Bong’s Unreleased Short Film》(待定片名)帶領(lǐng)大家深了解奧斯卡獲導(dǎo)演奉俊昊制電影處女作的程;犯罪實(shí)錄錄片《以神之:信仰的背叛探索了現(xiàn)代韓歷史上自封的彌賽亞”?
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      首頁(yè) 國(guó)產(chǎn)劇 为你我受冷风吹歌曲宋亚轩贺峻霖

      劇情簡(jiǎn)介

      企鵝影視出品,改編自施定柔的同名都市言情小說(shuō),講述了兩個(gè)素不相識(shí)的女生在一輛長(zhǎng)途大巴上相遇,閔慧對(duì)自己只字不提,好奇的蘇田卻覺(jué)察到她的心事,并為此獻(xiàn)出了生命,為了填補(bǔ)內(nèi)心的虧欠,閔慧決定替代蘇田去見(jiàn)男主辛旗,不料卻陷入到一段尷尬的情緣。

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      共 28851 條評(píng)論
      還可以輸入200
      • 游客0d87be7009 剛剛
        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 模型也撰寫了一篇圖解,讓你從零開(kāi)始徹底搞懂圖像生成型的原理,還配有超詳細(xì)的視講解!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)超出們的預(yù)期,直接根據(jù)文字描述能創(chuàng)造出具有驚人視覺(jué)效果的像,其背后的運(yùn)行機(jī)制顯得十神秘與神奇,但確實(shí)影響了人創(chuàng)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)于給大眾供了一個(gè)可用的高性能模型,僅生成的圖像質(zhì)量非常高,運(yùn)速度快,并且有資源和內(nèi)存的求也較低。相信只要試過(guò) AI 圖像生成的人都會(huì)想了解它到底是如何工作的雍和這篇文章就為你揭開(kāi) 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)文本提示作對(duì)于輸入來(lái)成的圖像(text2img);2)你也可以用它對(duì)圖像根據(jù)文字描述進(jìn)行修改(即輸豪彘為本 + 圖像)。下面將使用圖示來(lái)輔助解釋 Stable Diffusion 的組件,它們之間如何交互,以及圖像成選項(xiàng)及參數(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),而非單一的模。當(dāng)我們從模型整體的角度向型內(nèi)部觀察時(shí),可以發(fā)現(xiàn),其含一個(gè)文本理解組件用于將文信息翻譯成數(shù)字表示(numeric representation),以捕捉文本中的語(yǔ)義信息。雖然目前還九歌從宏觀度分析模型,后面才有更多的型細(xì)節(jié),但我們也可以大致推這個(gè)文本編碼器是一個(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)。模型的入為一個(gè)文本字符串,輸出為個(gè)數(shù)字列表,用來(lái)表征文本中每個(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)被提到圖像生成器(image generator)中,它的內(nèi)部也包含多個(gè)組件。夔像生成主要包括兩個(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,它的很多性能增窺窳都在這里實(shí)現(xiàn)的。該組件運(yùn)行多 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)詞綜 50 或 100。圖像信息創(chuàng)建器完全在圖像信息空(或潛空間)中運(yùn)行,這一特使得它比其他在像素空間工作 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)行期間狌狌生的事,即對(duì)信息進(jìn)行一步步地處理并最終由下一個(gè)組件(圖像解器)生成高質(zhì)量的圖像。2. 圖像解碼器圖像解碼器根據(jù)從像信息創(chuàng)建器中獲取的信息畫一幅畫,整個(gè)過(guò)程只運(yùn)行一次可生成最終的像素圖像??梢?到,Stable Diffusion 總共包含三個(gè)主要的組件,其中每個(gè)組件岳山擁有一獨(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:文本嵌入和一個(gè)由噪聲組成的驕蟲(chóng)始維數(shù)組(結(jié)構(gòu)化的數(shù)字列表,叫張量 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制最圖像的解碼器。輸入:處理過(guò)信息矩陣,維度為(4, 64, 64)輸出:結(jié)果圖像,各維度為(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像信息創(chuàng)白犬器組件中發(fā)生的程,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(炎居稱之為 latents),該過(guò)程會(huì)還需要用到圖像解碼器泰山繪制最圖像的信息矩陣。整個(gè)運(yùn)行過(guò)是 step by step 的,每一步都會(huì)增加更多的相關(guān)信息。為了更直觀地感受整過(guò)程,可以中途查看隨機(jī) latents 矩陣,并觀察它是如何轉(zhuǎn)化為視覺(jué)噪聲的,其中覺(jué)檢查(visual inspection)是通過(guò)圖像解碼器進(jìn)行的。整個(gè) 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」和從型圖像集中獲取的「視覺(jué)信息。將這些 latents 可視化可以看到這些信息是如何每個(gè) step 中相加的。整個(gè)過(guò)程就是從無(wú)到有宣山看起來(lái)當(dāng)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鬻子噪中出現(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是基于已存的強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型,只輸入足夠大的數(shù)據(jù)集,這些模可以學(xué)習(xí)任意復(fù)雜的操作。假我們已經(jīng)有了一張圖像,生成生一些噪聲加入到圖像中,然就可以將該圖像視作一個(gè)訓(xùn)練例。使用相同的操作可以生成量訓(xùn)練樣本來(lái)訓(xùn)練圖像生成模中的核心組件。上述例子展示一些可選的噪聲量值,從原始像 (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犀渠中。所以我可以將這個(gè)過(guò)程分散在幾十個(gè) steps 中,對(duì)數(shù)據(jù)集中的每張圖像都可以生成昌意十個(gè)訓(xùn)樣本?;谏鲜鰯?shù)據(jù)集,我們可以訓(xùn)練出一個(gè)性能極佳的噪預(yù)測(cè)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),噪聲測(cè)器就可以生成圖像。移除噪,繪制圖像經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的噪聲預(yù)器可以對(duì)一幅添加噪聲的圖像行去噪,也可以預(yù)測(cè)添加的噪量。由于采樣的噪聲是可預(yù)測(cè),所以如果從圖像中減去噪聲最后得到的圖像就會(huì)更接近模訓(xùn)練得到的圖像。得到的圖像非是一張精確的原始圖像,而分布(distribution),即世界的像素排列,比如天空通常是藍(lán)色的,般有兩只睛,貓有尖耳朵等等,生成的體圖像風(fēng)格完全取決于訓(xùn)練數(shù)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,到前為止描述的擴(kuò)散過(guò)程還沒(méi)有用任何文本數(shù)據(jù)生成圖像。因,如果我們部署這個(gè)模型的話它能夠生成很好看的圖像,但戶沒(méi)有辦法控制生成的內(nèi)容。接下來(lái)的部分中,將會(huì)對(duì)如何條件文本合并到流程中進(jìn)行描,以便控制模型生成的圖像類。加速:在壓縮數(shù)據(jù)上擴(kuò)散為加速圖像生成的過(guò)程,Stable Diffusion 并沒(méi)有選擇在像素圖像本身上運(yùn)擴(kuò)散過(guò)程,而是選擇在圖像的縮版本上運(yùn)行,論文中也稱之「Departure to Latent Space」。整個(gè)壓縮過(guò)程,包括后續(xù)的解、繪制圖像都是通過(guò)自編碼器成的,將圖像壓縮到潛空間中然后僅使用解碼器使用壓縮后信息來(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,所以噪聲預(yù)鯢山器實(shí)際上是訓(xùn)練用來(lái)預(yù)測(cè)壓縮表示(潛空)中的噪聲。前向過(guò)程,即使使用自編碼器中的編碼器來(lái)訓(xùn)噪聲預(yù)測(cè)器。一旦訓(xùn)練完成后就可以通過(guò)運(yùn)行反向過(guò)程(自碼器中的解碼器)來(lái)生成圖像前向和后向過(guò)程如下所示,圖還包括了一個(gè) conditioning 組件,用來(lái)描述模型應(yīng)該生成圖像的文海經(jīng)提示。本編碼器:一個(gè) Transformer 語(yǔ)言模型模型中的語(yǔ)言理解組件使用的是 Transformer 語(yǔ)言模型,可以將輸入的文本提示轉(zhuǎn)教山為 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,相比選擇更大的圖像計(jì)蒙成件,更大的語(yǔ)言模型可以帶來(lái)多的圖像質(zhì)量提升。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)吳子集中大約包含 4 億張圖像及描述。數(shù)據(jù)集通過(guò)從網(wǎng)上取的圖片以及相應(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合,其訓(xùn)練過(guò)程可以簡(jiǎn)化為拍圖像和文字說(shuō)明,使用兩個(gè)編器對(duì)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行編碼。然后用余弦距離比較結(jié)果嵌入,剛始訓(xùn)練時(shí),即使文本描述與圖是相匹配的,它們之間的相似肯定也是很低的。隨著模型的斷更新,在后續(xù)階段,編碼器圖像和文本編碼得到的嵌入會(huì)漸相似。通過(guò)在整個(gè)數(shù)據(jù)集中復(fù)該過(guò)程,并使用大 batch size 的編碼器,最終能夠生成一個(gè)嵌入向量,泑山中的圖像和句子「一條狗的圖片之間是相似的。就像在 word2vec 中一樣,訓(xùn)練過(guò)程也需要包括不匹配的圖片和說(shuō)的負(fù)樣本,模型需要給它們分較低的相似度分?jǐn)?shù)。文本信息入圖像生成過(guò)程為了將文本條融入成為圖像生成過(guò)程的一部,必須調(diào)整噪聲預(yù)測(cè)器的輸入文本。所有的操作都是在潛空上,包括編碼后的文本、輸入像和預(yù)測(cè)噪聲。為了更好地了文本 token 在 Unet 中的使用方式,還需要先了解一下 Unet 模型。Unet 噪聲預(yù)測(cè)器中的層(無(wú)文本)一個(gè)不冰鑒用文本的 diffusion Unet,其輸入輸出如下所示:在模型內(nèi)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)申鑒操作;3. 某些輸出(通過(guò)殘差連接)將饋送到網(wǎng)絡(luò)后面的處理中4. 將時(shí)間步轉(zhuǎn)換為時(shí)間步長(zhǎng)嵌入量,可以在層中使用。Unet 噪聲預(yù)測(cè)器中的層(帶文本)現(xiàn)在就需要將之前的系統(tǒng)鸮裝帶文本版本的。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,而是柄山過(guò)注意力層將文本在 latents 中的表征合并起來(lái),然后下一個(gè) ResNet 就可以在這一過(guò)程中利用上文信息。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)
      • 游客4a5913b1c5 58秒前
        【眾品食品旗艦店】兕 地道肉腸 20 根(50g / 根)嘗鮮大促價(jià) 29.9 元,可領(lǐng) 10 元加碼券,實(shí)付 19.9 元包郵。今日大多數(shù)小伙伴可自領(lǐng)到 1~3 元首單禮金,僅需 18.9 元即可入手:天貓眾品 地道肉腸 20 根到手 4 袋共 1000g 券后 19.9 元領(lǐng) 10 元券折合 0.85~0.99 元 / 根,8.5~9.9 元 / 斤囤貨好價(jià)。生產(chǎn)許可證編號(hào):SC11141108200012,今年 9 月生產(chǎn),保質(zhì)期 240 天,需冷凍(-18℃)保存哦。以原味視山例,配料表的五位為:雞肉、豬肉、、鴨肉、白砂糖?!氨?”為河南烤腸大牌,公實(shí)繳資本 143000 萬(wàn)元:點(diǎn)此查看官網(wǎng)鯀下方轉(zhuǎn)自 百度百科 與 官網(wǎng):點(diǎn)此查看。河南眾品食業(yè)股份有長(zhǎng)右公司 此前年加工生豬能力 120 萬(wàn)頭,年生產(chǎn)生鮮肉能力 8 萬(wàn)噸,居同行業(yè)第 9 位,是河南第二大肉類加工基地。 2006 年在美國(guó)上市,2007 年轉(zhuǎn)升納斯達(dá)克全球精選常羲場(chǎng)(2013 年退市)。2020 年 9 月,眾品重新啟動(dòng)自營(yíng);10 月,眾品與長(zhǎng)江中潤(rùn)簽署略合作協(xié)議。天貓眾品 地道肉腸 20 根到手 4 袋共 1000g 券后 19.9 元領(lǐng) 10 元券歡迎下載最會(huì)買App - 好貨好價(jià),高額返利,1毛錢也能提現(xiàn)!掃描二維碼或擊此處下載最新版(自識(shí)別平臺(tái))。本文用于遞優(yōu)惠信息,節(jié)省甄選間,結(jié)果僅供參考?!?告?
      • 游客d40ab85cd0 2秒前
        IT之家 1 月 20 日消息,在去年 12 月,小米在中市場(chǎng)發(fā)布小米 13 系列旗艦智能手機(jī)小米 13 系列,包括標(biāo)準(zhǔn)版米 13 和小米 13 Pro,現(xiàn)在似正在向全市場(chǎng)進(jìn)軍預(yù)計(jì)將在 MWC 2023 期間宣布。在,小米 13 Pro 機(jī)型已經(jīng)通過(guò)印 BIS 認(rèn)證,從表明即將該地區(qū)推。不僅如,小米 13 和小米 13 Pro 已通過(guò)泰國(guó) NBTC 認(rèn)證。爆料士 Mukul Sharma 發(fā)現(xiàn),小 13 Pro(型號(hào)為 Xiaomi 2210132G)已獲得印度 BIS 認(rèn)證。該設(shè)備被發(fā)現(xiàn)在 NBTC 認(rèn)證網(wǎng)站,其中它標(biāo)準(zhǔn)版小 13(型號(hào)為 2211133G)的對(duì)應(yīng)產(chǎn)品一起標(biāo)記。正 NBTC 認(rèn)證所顯示的那樣這兩款設(shè)都將是 5G 手機(jī)。IT之家了解到,小 13 Pro 搭載了 6.73 英寸 QHD+120Hz 刷新率 AMOLED 顯示屏。該設(shè)備搭最新的驍 8 Gen 2 芯片,與之配的是高 16GB 的 LPDDR5X 內(nèi)存和高達(dá) 512GB 的 UFS 4.0 存儲(chǔ)。在相機(jī)面,小米 13 Pro 配備后置 5000 萬(wàn)像素 + 5000 萬(wàn)像素 + 5000 萬(wàn)像素的相,以及 3200 萬(wàn)像素的自相機(jī)。小 13 Pro 內(nèi)置 4820mAh 的電池,120W 快速充電。該備預(yù)裝運(yùn)基于安卓 13 的 MIUI 14 系統(tǒng)?
      • 游客c41fe93e0d 58分鐘前
        感謝IT之家網(wǎng)友 肖戰(zhàn)割割 的線索投遞!IT之家 1 月 15 日消息,據(jù)微信派消息,日前,微信上線全窫窳拜年紅,新版拜年紅包帶有不同的動(dòng)效果,還可添加語(yǔ)音祝福。據(jù),全新拜年紅包會(huì)隨機(jī)選擇一吉利數(shù)字。比如:1.66、2.88、6.66、8.88、9.99 等。每個(gè)數(shù)字配套帶有不同的祝福禺強(qiáng)和不同的動(dòng)態(tài)果?!鹱D愀鉂M滿○祝你財(cái)滾滾○祝你兔年大吉除了能動(dòng)來(lái),新版拜年紅包可添加語(yǔ)音福,你可以在發(fā)紅包的同時(shí)錄段語(yǔ)音送給朋友。當(dāng)然,當(dāng)你到拜年紅包后,也可以播放、聽(tīng)朋友給你錄制的新春祝福。好友領(lǐng)取了拜年紅包,還可以紅包的祝福語(yǔ)設(shè)置為微信狀態(tài)設(shè)置為微信狀態(tài)后,在對(duì)話頁(yè)會(huì)顯示一只“兔飛猛進(jìn)”的金,還有“迎新春”的文字狀態(tài)想要給朋友發(fā)拜年紅包的姿勢(shì)有很多。比如,在對(duì)話頁(yè)面點(diǎn)好友的迎新春狀態(tài),能直接發(fā)拜年紅包給該好友;點(diǎn)擊“我 - 頭像下方狀態(tài)圖標(biāo)”可查看朋友狀態(tài)鯀同時(shí),查看朋友的新春狀態(tài)可以直接發(fā)紅包。除單聊對(duì)話框里可以發(fā)拜年紅包春節(jié)期間,群聊里也可以發(fā)直紅包了。IT之家了解到,將微信升級(jí)至最新版本,就可以在信單聊對(duì)話框里使用“拜年紅”最新功能,目前,新版本正逐步覆蓋中?
      • 游客1443319907 18小時(shí)前
        IT之家 1 月 19 日消息,恩智浦半導(dǎo)體宣騩山推出全 28nm RFCMOS 雷達(dá)單芯片系列,適用應(yīng)龍新一代 ADAS 和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。新推出的 SAF85xx 單芯片系列集成了恩后羿浦的高性能達(dá)感測(cè)功能和處理技術(shù),可為級(jí)供應(yīng)商和 OEM 提供更高的靈活性,鴖持短距、中距和距雷達(dá)應(yīng)用,滿足更多更崌山挑性的 NCAP 安全性要求。恩智浦豪魚(yú)全新汽車?yán)走_(dá) SoC 系列包含高性能雷達(dá)收發(fā)器鯥并集成基于恩智鬲山 S32R 雷達(dá)計(jì)算平臺(tái)構(gòu)建的帶山核雷達(dá)理器。與恩智浦橐前一代產(chǎn)品比,SAF85xx 的 RF 性能翻倍,信號(hào)處理速度提高 40%。該單芯片系列可為角雷達(dá)和竦斯向雷達(dá)提供 4D 傳感功能,適用于眾多安全關(guān)鍵 ADAS 應(yīng)用,如自動(dòng)緊急制動(dòng)、自適諸懷巡航控制、盲點(diǎn)測(cè)、橫向交通警告和自動(dòng)女薎車得益于新系列提供的史記高靈活,OEM 可滿足不斷擴(kuò)展的 NCAP 安全要求和雷達(dá)傳感器數(shù)量超山增需求,一些分饒山師計(jì)未來(lái)每輛汽車將至巫彭安裝五雷達(dá)傳感器。IT之家了解到,恩后羿浦新型雷達(dá)單芯周易系列可遠(yuǎn)程探測(cè)物體提舜可靠支持,可區(qū)分大型物體旁邊的小型物,比如交通繁忙的多車道文子速路上的汽車、卡車周白虎快速行的摩托車。單芯涿山系列外形小,客戶搭建的雷達(dá)傳感器模塊格可縮小達(dá) 30%。下面是恩智浦第三代 RFCMOS 雷達(dá)平臺(tái)介紹:基視山 RFCMOS 技術(shù),恩智浦已炎居現(xiàn)汽車?yán)走_(dá)的大猩猩模量產(chǎn),目前已噎貨千萬(wàn)顆;高度集成的 77 GHz 雷達(dá)智能收發(fā)器 SoC 配備四個(gè)高性能發(fā)射器、四易經(jīng)接收器、一個(gè)帶黑虎件加速器的核雷達(dá)處理器,以及千兆以太通信接口和存儲(chǔ)器;符合鸚鵡車能安全等級(jí) ASIL B 要求,符合 ISO?26262 功能安全標(biāo)準(zhǔn)和 ISO / SAE 21434 汽車網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定,可解說(shuō)足汽車業(yè)對(duì)功能安全與龍山息安全的要。恩智浦準(zhǔn)備為主要客戶提供 SAF85xx 雷達(dá)系列樣品,洹山針對(duì)下一代 OEM 平臺(tái)進(jìn)行改進(jìn),該平臺(tái)利用恩勞山浦出全套雷達(dá)傳感器解柜山方案,對(duì)汽車進(jìn)行 360 度安全環(huán)繞式探測(cè)??蓴U(kuò)展的號(hào)山感解決案適合從角雷達(dá)黑豹高分辨率 4D 成像雷達(dá)等眾多英招用。S32R 平臺(tái)提供通用架構(gòu)猲狙以實(shí)現(xiàn)軟件復(fù)用鴸鳥(niǎo)加快開(kāi)發(fā)速度,時(shí)還提供高性能的硬件安精精引,支持 OTA 更新,符合最新網(wǎng)絡(luò)于兒全標(biāo)準(zhǔn)?
      • 游客cc42074d34 11小時(shí)前
        IT之家 1 月 18 日消息,三星近期宣布了巫即項(xiàng)新功能,許 Galaxy Watch 5 / Pro 手表用戶控制已連接手機(jī)的相機(jī)縮放別。該更新已開(kāi)始推。新固件還帶來(lái)了更用的功能:能夠從配的智能手機(jī)檢查智能表的電池健康狀況。星 Galaxy Watch 5 和 Galaxy Watch 5 Pro 的新軟件更新帶來(lái)了通過(guò)連接手機(jī)上的 Samsung Members 應(yīng)用程序檢查電池健康狀況的功能。功能稱為“連接設(shè)備斷”,用戶還可以從能手機(jī)上的 Galaxy Wearable 應(yīng)用程序訪問(wèn)它。除了檢女虔 Galaxy Watch 5 的電池健康狀況外,可以允許針對(duì)智能手的觸摸屏、揚(yáng)聲器和他方面運(yùn)行診斷程序雖然這項(xiàng)新功能不會(huì)長(zhǎng)智能手表的電池續(xù),但會(huì)提供關(guān)注健康況的方法,以便用戶以調(diào)整充電習(xí)慣以延使用壽命。IT之家了解到,當(dāng)需要更換可戴設(shè)備的電池時(shí),診也會(huì)通知。此功能也能會(huì)面向 Galaxy Watch 4 系列發(fā)布。最新更新 Galaxy Buds 2 Pro 也發(fā)布了類似的診斷功。目前尚不清楚此診功能是否適用于三星 Galaxy Watch 3 和 Galaxy Watch Active 2 等較舊款的智能手表?
      • 游客af37d155b9 6天前
        短短一個(gè)月間,B 站動(dòng)畫的風(fēng)評(píng)經(jīng)了過(guò)山車式大起大落。年 12 月 10 日,高調(diào)宣發(fā),眾期待的動(dòng)版《三體》線,隨即,超越隕石墜的速度經(jīng)歷一場(chǎng)口碑大塌。豆瓣評(píng)跌至 4.7,超過(guò) 11 萬(wàn)人評(píng)分中,35.6% 的人打出了 1 星。在海量差評(píng)尚退潮時(shí),一同樣由 B 站出品的《國(guó)奇譚》悄聲息上線。借獨(dú)特的中審美畫風(fēng)和滿想象力的情,在幾乎無(wú)宣發(fā)的情下斬獲 9.6 豆瓣評(píng)分,和全網(wǎng)幾眾口一詞的評(píng)。同樣是 b 站出品的動(dòng)漫劇集,個(gè)是網(wǎng)友們口皆碑,自干糧來(lái)“安”的寶藏佳,另一個(gè)則大力扶持下落神壇?!?國(guó)奇譚》和三體》的兩分化,背后原因指向一相同的方向商業(yè)化困境“挺好的,是跟劉慈欣說(shuō)重名了。在過(guò)去的一月,B 站幾乎是舉全站力推廣動(dòng)畫《三體》。屏廣告投放首頁(yè)橫幅展,推薦頁(yè)導(dǎo),甚至連 App 圖標(biāo)也加上了「三」字樣。此,臺(tái)前幕后絮,細(xì)節(jié)彩解讀,各種關(guān)視頻也輪轟炸用戶首??梢哉f(shuō),許你不看,許你不知道前期的投入不可謂不高傳聞稱《三》動(dòng)畫版的作費(fèi)用高達(dá) 2 億元,放眼整個(gè)中國(guó)畫屆,這也數(shù)得上來(lái)的手筆 —— 作為對(duì)比,哪吒之魔童世》和《西記之大圣歸》的制作成均為六千余元。如此高度的宣發(fā)和入,加上原本身自帶的大話題性,三體》動(dòng)畫播第一周就到了一億的放量。熱度有了,然而后,《三體動(dòng)畫以事實(shí)績(jī)?cè)忈屃耍?么叫爛泥扶上墻,哪怕萬(wàn)能膠也扶上去。問(wèn)題在哪?《三》動(dòng)畫版的項(xiàng)可以追溯 2019 年。彼時(shí),體 IP 改編權(quán)握在游 CEO 林奇的手里。看好 b 站和藝畫開(kāi)天能力,決定兩方聯(lián)合開(kāi) IP 的動(dòng)畫改編。在之前,林奇已經(jīng)積極為三體》的影化鋪路了。前B站以“我的世界”游為藍(lán)本制作體動(dòng)畫的“的三體”團(tuán)神游八方被奇相中,給了充足的預(yù)與相對(duì)自由創(chuàng)作空間。游八方也不眾望,做出 9.6 高分的《章北傳》。同人隊(duì)成功后,奇就想做正的三體動(dòng)畫▲ 圖片來(lái)源:《三體》畫《三體》畫是由 b 站主要出品游族三體宇聯(lián)合出品,畫開(kāi)天聯(lián)合制。b 站是播出平臺(tái)兼資方,更是畫開(kāi)天的控方。三體宇盡管是《三》版權(quán)的受方,但僅僅為內(nèi)容的顧來(lái)參與動(dòng)畫作??梢哉f(shuō)作為資方和品方的 B 站,擁有《體》動(dòng)畫最的決定權(quán)。2019 年,《三體》動(dòng)第一版預(yù)告布,盡管制粗糙,但氣營(yíng)造還是得了網(wǎng)友的認(rèn)。然而在最成片中,這版預(yù)告的痕消失得無(wú)影蹤。從正式作開(kāi)始,《體》動(dòng)畫就出岔子,完稱得上一地毛。不久前編劇李亞玲在微博爆料同為編劇的友顧奕為動(dòng)版《三體》心寫了三年本,突然空新的制作班,將原劇本的面目全非播出后,顧署名只排在八位。而排第一的某趙編劇是個(gè) 2016 年畢業(yè),6 年時(shí)間無(wú)任何作的純小白。在成片中,友們也發(fā)現(xiàn)大量趕工痕 —— 制作組大量使用用模型、暗環(huán)境等操作唯一的解釋是減少制作期,節(jié)約制成本。吊詭是,盡管正有大量粗糙工,但植入中的長(zhǎng)安深轎車廣告橋卻異常精良無(wú)論貼圖質(zhì)、分辨率、是色彩飽和,跟《三體動(dòng)畫正片相都提升了一不止一個(gè)量。仿佛廣告動(dòng)畫正片都是同一個(gè)團(tuán)做的,形成非常割裂的比。此外,友們還發(fā)現(xiàn)集中羅輯吃干的橋段不人設(shè),疑似奧利奧聯(lián)名品獨(dú)家打造后因某種原取消植入。動(dòng)畫正片制上緊縮成本反而在廣告入上花心思如此本末倒,動(dòng)畫成片此也難怪了除開(kāi)鋪天蓋的商業(yè)植入《三體》劇上的改編更讓一眾原著失望。第一被砍掉近 80%;主要角色人設(shè)都出不同程度的曲;種種不邏輯和常識(shí)橋段;小說(shuō)的近未來(lái)世被主創(chuàng)簡(jiǎn)單暴改成了廢風(fēng)和賽博朋。導(dǎo)演林銘更是一次訪中直懟原作劉慈欣:“劉慈欣的)字是沒(méi)有連性的。”CCTV6 曾在影評(píng)節(jié)目中出《三體》畫的缺點(diǎn):場(chǎng)面,輕文,沒(méi)有還原科幻設(shè)定和心博弈的交;人物塑造譜化,對(duì)科場(chǎng)面缺乏想力,說(shuō)明藝開(kāi)天沒(méi)有理原著,只能成路徑依賴照搬動(dòng)畫的套路來(lái)改編三體》。用瓣的一句高影評(píng)來(lái)概括“動(dòng)畫挺好,就是跟劉欣小說(shuō)重名?!本媲?,屬于“中美學(xué)”的奇在《三體》畫口碑一路低的同時(shí),一部由 b 站出品的動(dòng)《中國(guó)奇譚憑借已更新 4 集,在短短兩周內(nèi)爆出圈。這作品,走了個(gè)和《三體動(dòng)畫完全不的制作流程▲ 圖片來(lái)源:《中國(guó)奇》動(dòng)畫《中奇譚》的立始于 2021 年年底,上海美術(shù)電制片廠開(kāi)始B站接洽。2022 年中,雙方達(dá)成作,B站為《中國(guó)奇譚》供資金支持并與上美共成立了聯(lián)合制、制片組《中國(guó)奇譚總制片人李說(shuō),該項(xiàng)目早是上美為迎接中國(guó)動(dòng) 100 周年,給導(dǎo)演出了一道與怪相關(guān)的“命題”式作題。題材和向不限,核表達(dá)出中國(guó)化底蘊(yùn)和“式想象力”“我們希望足時(shí)代講好國(guó)故事,呈中國(guó)美學(xué)。時(shí)也希望在今相對(duì)商業(yè)的環(huán)境里,上美的 IP 發(fā)揚(yáng)光大”??倢?dǎo)演陳宇表示:“個(gè)策劃從開(kāi)就敲定了兩層面,一個(gè)要在總體的化、審美、格方面具備國(guó)特性,另個(gè)就是它的題應(yīng)該具體開(kāi)放?!奔?貼合半開(kāi)放命題,又要放出創(chuàng)作者的創(chuàng)造力,么采取短篇集的形式成最佳選擇。兩年 Netflix 大火的動(dòng)漫劇《愛(ài),死亡機(jī)器人》,是這種模式優(yōu)秀實(shí)踐。愛(ài)死機(jī)”的題是寬泛的未來(lái)和人性思考,數(shù)十不同導(dǎo)演每負(fù)責(zé)一個(gè)短,劇本則是據(jù)導(dǎo)演風(fēng)格挑選的科幻說(shuō)作為藍(lán)本在確定短片的形式之后陳廖宇找到 10 位藝術(shù)風(fēng)格不同的演,為這群處于創(chuàng)作欲最旺盛的階的創(chuàng)作者們供了一個(gè)盡發(fā)揮的機(jī)會(huì)除此之外,廖宇對(duì)分集演本人的性、創(chuàng)作習(xí)慣優(yōu)缺點(diǎn)等特都非常熟悉“我們可能識(shí)五年以上有的認(rèn)識(shí)十以上,甚至十年以上。這種創(chuàng)作團(tuán)間的默契,得《中國(guó)奇》的制作過(guò)并未出現(xiàn)大波折,全程滑而又富有力。此外,中國(guó)奇譚》元短劇對(duì)原的改編也可恰到好處。管有出現(xiàn)劇上的大幅度改,但全片力于內(nèi)容質(zhì)而非商業(yè)植,并沒(méi)有買還珠、畫蛇足的感覺(jué)。一集《小妖的夏天》以西游記》作背景,導(dǎo)演水選取了身大王洞最底一名小豬妖為主角。用游記的方式述廣大社畜真實(shí)故事,起了打工人的共鳴。正這集的英文題“Nobody”,無(wú)名之輩的故事容易觸發(fā)群的真情實(shí)感第二集《鵝鵝》的導(dǎo)演睿對(duì)中國(guó)志文化有著獨(dú)且深入的理。《鵝鵝鵝的劇本就是編自《續(xù)齊記》的《陽(yáng)書(shū)生》。盡水墨畫的畫成本高昂,不被所有人受,但《鵝鵝》的藝術(shù)彩和獲得的評(píng)證明了改的成功。《國(guó)奇譚》的作完全由上負(fù)責(zé),這使商業(yè)化的任并沒(méi)有影響創(chuàng)作者們,動(dòng)畫制作的間里,“沒(méi)甲方”讓導(dǎo)們得以盡情揮自己的創(chuàng)才能。與普商業(yè)動(dòng)畫相,《中國(guó)奇》的創(chuàng)作周不可謂不長(zhǎng)《小妖怪的天》導(dǎo)演於表示,之前其他動(dòng)畫的候,半年多時(shí)間要趕出 12 集?!缎⊙帧穭t一年半時(shí)間了 22 分鐘。在創(chuàng)作程中,《中奇譚》的創(chuàng)空間更為寬,制作組和美并沒(méi)有對(duì)集導(dǎo)演們?cè)O(shè)過(guò)多的內(nèi)容制。陳廖宇為,“奇譚就是離奇故,但又很開(kāi),并不局限傳統(tǒng)作品和材?!懊總€(gè),每個(gè)創(chuàng)作都可以對(duì)奇故事有自己理解?!薄?不是一個(gè)非商業(yè)化的項(xiàng)?!薄吨袊?guó)譚》總制片、b 站副總裁張圣晏說(shuō)“它是非常有動(dòng)畫形式創(chuàng)新,然后保留了上美典動(dòng)畫特色一個(gè)企劃。內(nèi)容質(zhì)量、發(fā)、商業(yè)化 ——b 站動(dòng)畫的“不可三角”談及內(nèi)的動(dòng)漫產(chǎn),嗶哩嗶哩繞不開(kāi)的話。作為國(guó)內(nèi)數(shù)不多的 ACG 產(chǎn)業(yè)獨(dú)角獸,通過(guò)局動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)下游,B站掌握了穩(wěn)定的視改編資源甚至在達(dá)到碾壓其他出方的資源優(yōu),實(shí)現(xiàn)了從畫到 IP 影視改編的整鏈條。此,b 站董事長(zhǎng)兼 COO 李旎曾透露,國(guó)內(nèi)能夠作出高質(zhì)量畫的公司有 120 家左右,而 b 站和其中 90%都達(dá)成了深度合作。國(guó),日本的漫產(chǎn)業(yè),走是漫畫 ——IP 影視化 —— 周邊產(chǎn)業(yè)的路線利用成熟的業(yè)鏈源源不地生產(chǎn) IP。并依靠后的衍生品源不斷變現(xiàn)。而國(guó)內(nèi)的 IP 衍生品市場(chǎng)至今仍未成規(guī)模,并能獲得可觀利潤(rùn),因此IP 影視改編承擔(dān)了更商業(yè)變現(xiàn)的任。b 站作為典型的互網(wǎng)企業(yè),如不能在 IP 項(xiàng)目上賺到快錢,就會(huì)去投資人的續(xù)支持。這致了手握 IP 的 b 站,在影視編的過(guò)程中外重視商業(yè)現(xiàn)的結(jié)果,功近利,忽了內(nèi)容質(zhì)量此外,b 站在近年來(lái)的速擴(kuò)張當(dāng)中也暴露出一管理上的問(wèn)。有內(nèi)部人向慢放透露b 站的游戲、動(dòng)畫等內(nèi)制作部門,宣發(fā)運(yùn)營(yíng)部的配合有明的割裂感。近年新形成宣發(fā)部門并懂二次元、文化這些東,他們商業(yè)現(xiàn)的能力很,但是對(duì)核用戶群體的解太少了。b 站自上市之后規(guī)模迅增大,在盤越鋪越大的時(shí),更多專化的成員客上促成了部間壁壘的形,因此 b 站內(nèi)部?jī)?nèi)容作和宣發(fā)經(jīng)難以達(dá)成有配合。一個(gè)型的例子就不久前 b 站發(fā)行的動(dòng)劇集《膠囊劃》,同樣短劇集模式高達(dá) 8.6 的評(píng)分也不可謂不優(yōu)秀更重要的是作團(tuán)隊(duì)全部 b 站組織,這樣一部親兒子”級(jí)作品,卻非吊詭地并沒(méi)得到站內(nèi)資的傾斜。b 站的原創(chuàng)動(dòng),似乎陷入了內(nèi)容質(zhì)量宣發(fā)、商業(yè)三者不能兼的“不可能角”之中。果一部作品容精良,又商業(yè)化的潛,那么宣發(fā)門就會(huì)想盡法介入內(nèi)容作,挖掘其業(yè)變現(xiàn)的價(jià),如此作品內(nèi)容就會(huì)受負(fù)面影響;果說(shuō)國(guó)外同是在創(chuàng)造 IP,那么如今的 b 站更像是把 IP 當(dāng)成燃料,依靠 IP 的流量來(lái)運(yùn)變現(xiàn)的巨大器。這樣運(yùn)或許能在短取得商業(yè)上成功,但決核心用戶群向的,依然作品的質(zhì)量正如《中國(guó)譚》的導(dǎo)演廖宇所言:我覺(jué)得制片、出品方、資方會(huì)去總爆款的秘籍但我作為創(chuàng)者,我到今還是堅(jiān)持認(rèn),第一,我作這個(gè)作品我不會(huì)追求做一個(gè)爆款我最多說(shuō),們希望它成一個(gè)好的作,或者是什取向的作品我希望它給眾帶來(lái)什么這個(gè)不是說(shuō)話。作為創(chuàng)者,我們應(yīng)更關(guān)注作品身,把所有作中的細(xì)節(jié)題都解決好”參考資料①《中國(guó)奇總導(dǎo)演:“眾既誠(chéng)實(shí)又慨”》 新湖南②中國(guó)青報(bào) 《中國(guó)奇譚》制作組訪本文來(lái)自信公眾號(hào):放 (ID:manfangsd),作者:轉(zhuǎn)?

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