外交部：中歐關(guān)系50年發(fā)展最寶貴經(jīng)驗(yàn)是相互尊重，求同存異 香港今年前4個(gè)月吸引投資同比增近一倍 華為于今年 9 月發(fā)布 Mate50 系列手機(jī)，?RS 保時(shí)捷設(shè)計(jì)款延續(xù)超跑設(shè)計(jì)基因，后標(biāo)識(shí)性星鉆設(shè)計(jì)，軸對(duì)稱美學(xué)，雕塑陶瓷機(jī)身與超跑飛設(shè)計(jì)相結(jié)合。機(jī)身存 512 GB，支持 NM 存儲(chǔ)卡擴(kuò)展存儲(chǔ)（至高 256 GB），售價(jià) 12999 元。今日此系列已開放買，大多數(shù)地區(qū)京都支持次日達(dá)服務(wù)京東 HUAWEI Mate 50 RS 保時(shí)捷設(shè)計(jì) 512GB12999 元直達(dá)鏈接華為 Mate 50 RS 保時(shí)捷設(shè)計(jì)搭載超伯服變影像系統(tǒng)并搭載業(yè)界首款超距長(zhǎng)焦攝像頭，首雙鏡群長(zhǎng)行程滑軸術(shù)，35 倍超級(jí)微距。華為 Mate 50 RS 保時(shí)捷設(shè)計(jì)搭載驍龍 8+ Gen 1 4G 芯片，采用臺(tái)積電 4nm 工藝：京東 HUAWEI Mate 50 RS 保時(shí)捷設(shè)計(jì) 512GB12999 元直達(dá)鏈接 1 月 18 日消息，特斯拉一名高級(jí)工程師證詞顯示，該公司 2016 年大肆宣傳司機(jī)輔助駕駛系統(tǒng) Autopilot 的演示視頻實(shí)際上是偽造的。在這段頻中，一輛特斯拉 Model X 在城市、郊區(qū)和高速公路上行駛，在紅燈前自動(dòng)停車，而綠燈時(shí)加速通過。這段告仍顯示在特斯拉網(wǎng)站，并寫著這樣的標(biāo)語:“駕駛座上的人只是出于律原因才必須坐在那里他什么也不必做，這輛可以自動(dòng)駕駛。”▲?斯拉 2016 年 Autopilot 演示視頻 （來源：網(wǎng)易科技報(bào)道）特斯拉首席執(zhí)行埃隆?馬斯克（Elon Musk）曾利用這段視頻作為證據(jù)碧山證明該司依靠諸多內(nèi)置傳感器司機(jī)輔助駕駛軟件可以助車輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。而，特斯拉輔助駕駛軟 Autopilot 總監(jiān)阿肖克?埃勒斯瓦（Ashok Elluswamy）在最新爆料的證詞中表示，視頻中 Model X 并沒有使用特斯拉的技術(shù)進(jìn)自動(dòng)駕駛測(cè)試，而是在定路線上使用 3D 地圖進(jìn)行導(dǎo)航。換句話說特斯拉 Autopilot 不具備動(dòng)態(tài)路線規(guī)劃的能力，因此需要該司工程師為拍攝宣傳視預(yù)先繪制出其行駛路線2018 年蘋果前工程師 Walter Huang 發(fā)生致命車禍后，埃勒斯瓦米的證詞被為對(duì)特斯拉提起訴訟的據(jù)。這份證詞此前未被開報(bào)道過，它是特斯拉工首次證實(shí)并詳細(xì)說明視頻的制作過程。埃勒瓦米在證詞中稱，應(yīng)馬克的要求，特斯拉 Autopilot 團(tuán)隊(duì)記錄了“該系統(tǒng)的能力并行演示”。為了制作這視頻，特斯拉在預(yù)定路上使用 3D 地圖。此外，在演示過程中，人司機(jī)也進(jìn)行了干預(yù)。在圖展示 Model X 可以在沒有司機(jī)的情況下自動(dòng)泊車時(shí)，易經(jīng)輛測(cè)車撞上了特斯拉停車場(chǎng)柵欄。埃勒斯瓦米解釋：“制作這段視頻的目并不是為了準(zhǔn)確地描述 2016 年消費(fèi)者可以使用的功能，而是描繪統(tǒng)中可能內(nèi)置了哪些東。”當(dāng)特斯拉發(fā)布這段頻時(shí)，馬斯克曾在推特寫道：“特斯拉的車輛以在城市街道、高速公上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，完全需要人類司機(jī)干預(yù)，然自動(dòng)找到停車位?！薄?約時(shí)報(bào)》曾在 2021 年援引匿名消息人士的話報(bào)巫謝，特斯拉工程師作了 2016 年的演示視頻來宣傳 Autopilot，但沒有透露路線已經(jīng)提前繪制，也有透露測(cè)試車輛曾發(fā)生車事故。當(dāng)被問及 2016 年的視頻是否展示了當(dāng)時(shí)量產(chǎn)汽車上美山用 Autopilot 的性能時(shí)，埃勒斯瓦米也出了否定回答。Walter Huang 妻子的代理律師安德魯?麥德維特 (Andrew McDevitt) 在 7 月份對(duì)埃勒斯瓦米的證詞提出質(zhì)疑，他示，“沒有任何免責(zé)聲或相關(guān)解釋的視頻明顯有誤導(dǎo)性”。美國國家輸安全委員會(huì)（NTSB）在 2020 年得出結(jié)論，Walter Huang 的致命車禍可能是由于其注意力分靈山 Autopilot 功能存在局限性共同造的。該機(jī)構(gòu)表示，特斯“對(duì)司機(jī)注意力的無效控”導(dǎo)致了這起事故。勒斯瓦米說，司機(jī)可以騙過監(jiān)控系統(tǒng)”，讓其信他們的注意力在方向上。但他表示，如果司真的保持專注的話，他為 Autopilot 沒有安全問題。埃勒斯瓦米、馬斯克女媧特斯拉沒有回復(fù)置評(píng)請(qǐng)求。不，該公司已經(jīng)警告司機(jī)在使用 Autopilot 時(shí)，他們必須將手放在方向盤上鱄魚并保持車輛的控制。在公司網(wǎng)上，特斯拉強(qiáng)調(diào)，該公的技術(shù)旨在幫助車輛自轉(zhuǎn)向、剎車、加速和變，但其“并不能使車輛現(xiàn)自動(dòng)駕駛”。在上述詞被披露之際，特斯拉因其司機(jī)輔助系統(tǒng)涉及假宣傳而面臨多起訴訟監(jiān)管審查。據(jù)悉，在發(fā)多起涉及 Autopilot 的撞車事故后，美國司法部于 2021 年開始對(duì)特斯拉聲稱其車輛可以自動(dòng)駕駛巫真說展開刑事調(diào)查? IT之家 1 月 20 日消息，HomePass for HomeKit 在近期獲得的 1.9.17 版本更新中，加入存儲(chǔ) Matter 配件設(shè)置碼的支持在官方更日志中寫：我們積聽取用戶見（這對(duì)我們來說常重要）在 HomePass 中添加了對(duì) Matter 的支持。本更新允許戶掃描或存儲(chǔ)包括 QR、NFC 和文本在內(nèi)的所 Matter 設(shè)置代碼。IT之家小課：HomePass 是一款應(yīng)程序，可用戶輕松儲(chǔ)和管理 HomeKit 配件的所有置代碼。果在 iOS 16.1 添加了對(duì) Matter 的支持。Matter 是一個(gè)新智能家居接標(biāo)準(zhǔn)，各種配件夠跨平臺(tái)同工作，顧客帶來多的選擇更高的互作性。此，Apple 的 Matter 實(shí)現(xiàn)更包含了創(chuàng)新隱私和安技術(shù)及技，能夠讓戶自主控智能家居驗(yàn)，并提 App 與生態(tài)系之間的互作性? 感謝IT之家網(wǎng)友 華南吳彥祖、許哥Geg 的線索投遞！IT之家?1 月 19 日消息，三星此前布，將為 Galaxy Bud 2 Pro 發(fā)布新的軟件更新，更新將帶來 360 度音頻錄制。用戶將能夠炎居用容的 Galaxy 手機(jī)為他們創(chuàng)建的視頻內(nèi)啟捕身臨其境的聲音現(xiàn)在推送已開始三星正在為 Galaxy Buds 2 Pro 推出固件版本 R510XXU0AWA5。變更日志確認(rèn)包含此雍和功。更新耳機(jī)后，用三星相機(jī)應(yīng)用序錄制視頻，耳將能夠捕捉身臨境的 360 度音頻。此功能僅 Galaxy Z Fold 4 和 Galaxy Z Flip 4 上受支持。設(shè)備必須運(yùn)行 One UI 5.0。未來的設(shè)備也將支應(yīng)龍此功能。IT之家了解到，通過此軟件士敬新還加了新的“連接備診斷”選項(xiàng)。分別測(cè)試每個(gè)功，允許用戶了解 Galaxy Buds 的每個(gè)功能是否正常運(yùn)行三星 Members 和 Galaxy Wearable 應(yīng)用程序必須更新到最版本才能使用此能? IT之家 1 月 20 日消息，快手昨日在港交所發(fā)布公尸山稱公司控股股東達(dá)佳發(fā)展 2023 年 1 月 18 日（交易時(shí)段后）通過場(chǎng)外大宗交易人魚式出逾 5471 萬股本公司 B 類股份，占公司于公告日期已發(fā)股本總額約 1.26%，對(duì)價(jià)為每股 69.0563 港元，合計(jì)金額約 37.78 億港元（當(dāng)前約 32.68 億元人民幣）?？焓衷诠嬷泄喙嗍荆每?將投向慈善公益捐贈(zèng)、前沿科技索以及基礎(chǔ)設(shè)施投資等領(lǐng)域。出事項(xiàng)完成后，達(dá)佳發(fā)展將占公司發(fā)行股本總額百分比約 9.87%，占公司投票權(quán)百分比約 38.08%。IT之家了解到，公告指出，達(dá)佳發(fā)展的全葴山實(shí)益權(quán)益執(zhí)行董事及董事長(zhǎng)宿華及其家族有。出售事項(xiàng)完成后，達(dá)佳發(fā)展宿華將仍繼續(xù)為公司控股股東。報(bào)顯示，快手 2022 年第三季度營收 231.3 億元，同比增長(zhǎng) 12.9%；經(jīng)調(diào)整凈虧損 6.7 億元，同比縮窄 85.4%。
IT之家 1 月 20 日消息，據(jù)透社報(bào)道，Playtika Holding Corp 周四將其對(duì)芬蘭游開發(fā)商 Rovio 的出價(jià)提高至 6.83 億歐元（當(dāng)前約 49.93 億元人民幣7.375 億美元），者以其《憤的小鳥》特經(jīng)營權(quán)而聞。該行業(yè)的合步伐在加。圖源 Pixabay該報(bào)價(jià)對(duì) Rovio 每股的估值為 9.05 歐元，比該公司 1 月 19 日的收盤價(jià)高出約 60%。這也比以色列 Playtika 在去年 11 月提出的此前未公開的價(jià)高出約 4000 萬歐元（當(dāng)前約 2.92 億元人民幣）總部位于芬埃斯波的 Rovio 拒絕置評(píng)。在約公開之前其股票在芬證券交易所交易中下跌 2.5% 至 5.67 美元，而 Playtika 在美國交易中下跌 2.6%。自 2017 年 9 月以 11.50 美元的價(jià)格市以來，Rovio 經(jīng)歷了一段動(dòng)蕩旅程，盡管公司努力通 2021 年的 Turkish Ruby Games 等收購實(shí)現(xiàn)多元，但該公司增長(zhǎng)仍然過依賴《憤怒小鳥》特許營權(quán)。在經(jīng)了兩年的疫驅(qū)動(dòng)游戲繁之后，這家發(fā)商還陷入更廣泛的行放緩，尤其在移動(dòng)市場(chǎng)根據(jù)游戲分公司 NewZoo 的估計(jì)，2022 年全球手機(jī)游戲收入下超過 6% 至 922 億美元。對(duì) Rovio 的報(bào)價(jià)是該業(yè)整合的最跡象，微軟在以 690 億美元收購動(dòng)視暴雪，尼互動(dòng)娛樂 36 億美元收購原《環(huán)》游戲開商 Bungie Inc。Playtika 是賭場(chǎng)類游戲以撲克和單人牌應(yīng)用開發(fā)，上個(gè)月剛表示將裁員 15%。該公司的股票價(jià)去年減半，時(shí)也在整合作室?
IT之家的讀者老爺們，在 2020 年的 5 月 15 日，我們上架了IT之家的“框框表情包”，雖然沒有皮帶颙鳥水庫、散書，但是有大家一瞬意會(huì)“玄”牌鋪路機(jī) [鋪路]，還有我們的 IT 范手動(dòng)滑稽?[紅花][小雞]?，F(xiàn)在，響應(yīng)一批老爺嬰勺求，IT之家框框表情包上架微信了！IT之家安卓 / iOS 客戶端直達(dá)鏈接：第一?宵明||?第二套。您也可以微信掃描下方維碼來使用。好吧，在微里大家耍耍吧，只是，如對(duì)方不是IT之家的基友們，看得懂么？自己驕蟲心就了對(duì)吧……IT之家 - 愛科技，愛這里。軟媒 - 存在，創(chuàng)造價(jià)值。刺客，軟媒 CEO，青島。
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，讓你從零開始徹底懂圖像生成模型的原理，配有超詳細(xì)的視頻講解！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)出的圖像生成力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人們的預(yù)期，接根據(jù)文字描述就能創(chuàng)造具有驚人視覺效果的圖像其背后的運(yùn)行機(jī)制顯得十神秘與神奇，但確實(shí)影響人類創(chuàng)造藝術(shù)的方式。Stable Diffusion 的發(fā)布是 AI 圖像生成發(fā)展過程中的一個(gè)程碑，相當(dāng)于給大眾提供一個(gè)可用的高性能模型，僅生成的圖像質(zhì)量非常高運(yùn)行速度快，并且有資源內(nèi)存的要求也較低。相信要試過 AI 圖像生成的人都會(huì)想了解它到底是如工作的，這篇文章就將為揭開 Stable Diffusion 工作原理的神秘面紗。Stable Diffusion 從功能上來說主要包括兩方：1）其核心功能為僅根據(jù)文本提示作為輸入來生成圖像（text2img）；2）你也可以用它對(duì)圖像根據(jù)文字描述進(jìn)行修改（輸入為文本 + 圖像）。下面將使用圖示來輔助解 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)組件和模型組成系統(tǒng)，而非單一的模型。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)其包含一個(gè)文本理解組件于將文本信息翻譯成數(shù)字示（numeric representation），以捕捉文本中的語義息。雖然目前還是從宏觀度分析模型，后面才有更的模型細(xì)節(jié)，但我們也可大致推測(cè)這個(gè)文本編碼器一個(gè)特殊的 Transformer 語言模型（具體來說是 CLIP 模型的文本編碼器）。模型的入為一個(gè)文本字符串，輸為一個(gè)數(shù)字列表，用來表文本中的每個(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)被青耕交到像生成器（image generator）中，它的內(nèi)部也包含多個(gè)組件。像生成器主要包括兩個(gè)階：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，它的很多性增益都是在這里實(shí)現(xiàn)的。組件運(yùn)行多個(gè) steps 來生成圖像信息，其中 steps 也是 Stable Diffusion 接口和庫中的參數(shù)，通常默認(rèn)為 50 或 100。圖像信息創(chuàng)建器完全在圖像信息空水馬（或潛空間中運(yùn)行，這一特性使得它其他在像素空間工作的 Diffusion 模型運(yùn)行得更快；從技術(shù)上來看該組件由一個(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)行期間發(fā)生的事，即對(duì)信息進(jìn)行一步步地理，并最終由下一個(gè)組件圖像解碼器）生成高質(zhì)量圖像。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出一畫，整個(gè)過程只運(yùn)行一次可生成最終的像素圖像。以看到，Stable Diffusion 總共包含三個(gè)主要的組件，其中個(gè)組件都擁有一個(gè)獨(dú)立的經(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)巫謝噪聲組成的始多維數(shù)組（結(jié)構(gòu)化的數(shù)列表，也叫張量 tensor）。輸出：一個(gè)經(jīng)過處理的信息陣列3）自編碼解碼器（Autoencoder Decoder），使用處理過的信息矩陣?yán)L最終圖像的解碼器。輸入處理過的信息矩陣，維度（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)建器件中發(fā)生的過程，過程中含表征輸入文本的 token 嵌入，和隨機(jī)的初始圖像信息矩陣（也稱之為 latents），該過程會(huì)還需要用到圖像解碼器繪制最終圖像的信息矩陣整個(gè)運(yùn)行過程是 step by step 的，每一步都會(huì)增加更多的相關(guān)息。為了更直觀地感受整過程，可以中途查看隨機(jī) latents 矩陣，并觀察它是如何轉(zhuǎn)化為視覺聲的，其中視覺檢查（visual inspection）是通過圖像解碼器進(jìn)行的。整個(gè) diffusion 過程包含多個(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「視覺息」。將這些 latents 可視化可以看到這些信息是如何巫戚每個(gè) step 中相加的。整個(gè)過程就是從無到有，看起來相當(dāng)動(dòng)人心。步驟 2 和 4 之間的過程轉(zhuǎn)變看起來特別有趣，就好像圖泰山的輪是從噪聲中出現(xiàn)的。Diffusion 的工作原理使用擴(kuò)散模型生成圖像的心思路還是基于已存在的大的計(jì)算機(jī)視覺模型，只輸入足夠大的數(shù)據(jù)集，這模型可以學(xué)習(xí)任意復(fù)雜的作。假設(shè)我們已經(jīng)有了一圖像，生成產(chǎn)生一些噪聲入到圖像中，然后就可以該圖像視作一個(gè)訓(xùn)練樣例使用相同的操作可以生成量訓(xùn)練樣本來訓(xùn)練圖像生模型中的核心組件。上述子展示了一些可選的噪聲值，從原始圖像 (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少噪聲添加到圖像中。所我們可以將這個(gè)過程分散幾十個(gè) steps 中，對(duì)數(shù)據(jù)集中的每張圖像都以生成數(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)以某一種確定女娃配置行時(shí)，噪聲預(yù)測(cè)器就可以成圖像。移除噪聲，繪制像經(jīng)過訓(xùn)練的噪聲預(yù)測(cè)器以對(duì)一幅添加噪聲的圖像行去噪，也可以預(yù)測(cè)添加噪聲量。由于采樣的噪聲可預(yù)測(cè)的，所以如果從圖中減去噪聲，最后得到的像就會(huì)更接近模型訓(xùn)練得的圖像。得到的圖像并非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，人有兩只眼睛，貓有尖朵等等，生成的具體圖像格完全取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不止 Stable Diffusion 通過去噪進(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，到目前為止述的擴(kuò)散過程還沒有使用何文本數(shù)據(jù)生成圖像。因，如果我們部署這個(gè)模型話，它能夠生成很好看的像，但用戶沒有辦法控制成的內(nèi)容。在接下來的部中，將會(huì)對(duì)如何將條件文合并到流程中進(jìn)行描述，便控制模型生成的圖像類。加速：在壓縮數(shù)據(jù)上擴(kuò)為了加速圖像生成的過程Stable Diffusion 并沒有選擇在像素圖像本身上運(yùn)行巫肦散過，而是選擇在圖像的壓縮本上運(yùn)行，論文中也稱之「Departure to Latent Space」。整個(gè)壓縮過程，包括后續(xù)的解莊子、繪制圖像是通過自編碼器完成的，圖像壓縮到潛空間中，然僅使用解碼器使用壓縮后信息來重構(gòu)。前向擴(kuò)散（forward diffusion）過程是在壓縮 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，所以噪櫟預(yù)測(cè)器實(shí)際是被訓(xùn)練用來預(yù)測(cè)壓縮表（潛空間）中的噪聲。前過程，即使用使用自編碼中的編碼器來訓(xùn)練噪聲預(yù)器。一旦訓(xùn)練完成后，就以通過運(yùn)行反向過程（自碼器中的解碼器）來生成像。前向和后向過程如下示，圖中還包括了一個(gè) conditioning 組件，用來描述模型應(yīng)該成圖像的文本提示。文本碼器：一個(gè) Transformer 語言模型模型中的語言理解組件孫子用的 Transformer 語言模型，可以將輸入的文本提示轉(zhuǎn)對(duì)于為 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生成件，更大的語言模型可以來更多的圖像質(zhì)量提升。期的 Stable Diffusion 模型使用的是 OpenAI 發(fā)布的經(jīng)過預(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)集中大約包含 4 億張圖像及描述。數(shù)據(jù)集通從網(wǎng)上抓取的圖片以及相的「alt」標(biāo)簽文本來收集的。CLIP 是圖像編碼器和文本編碼器的組合其訓(xùn)練過程可以簡(jiǎn)化為拍圖像和文字說明，使用兩編碼器對(duì)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行編。然后使用余弦距離比較果嵌入，剛開始訓(xùn)練時(shí)，使文本描述與圖像是相匹的，它們之間的相似性肯也是很低的。隨著模型的斷更新，在后續(xù)階段，編器對(duì)圖像和文本編碼得到嵌入會(huì)逐漸相似。通過在個(gè)數(shù)據(jù)集中重復(fù)該過程，使用大 batch size 的編碼器，最終能夠生成一個(gè)嵌入向量，其中的圖像和句子「一條狗的片」之間是相似的。就像 word2vec 中一樣，訓(xùn)練過程也需要包括匹配的圖片和說明的負(fù)樣，模型需要給它們分配較的相似度分?jǐn)?shù)。文本信息入圖像生成過程為了將文條件融入成為圖像生成過的一部分，必須調(diào)整噪聲測(cè)器的輸入為文本。所有操作都是在潛空間上，包編碼后的文本、輸入圖像預(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（無文本）一不使用文本的 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)行操作；3. 某些輸出（通過殘差連接）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)嵌入向量，可以雷祖層中用。Unet 噪聲預(yù)測(cè)器中的層（帶文本）現(xiàn)在就要將之前的系統(tǒng)改裝成帶本版本的。主要的修改部就是增加對(duì)文本輸入（術(shù)：text conditioning）的支持，即在 ResNet 塊之間添加一個(gè)注意力層。需要意的是，ResNet 塊沒有直接看到文本內(nèi)容，是通過注意力層將文本在 latents 中的表征合并起來，然后下一個(gè) ResNet 就可以在這一過程中利用上文本信息。考資料：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/10dfex7/d_the_illustrated_stable_diffusion_video/本文來自微信公眾號(hào)：新智元 （ID：AI_era）
感謝IT之家網(wǎng)友 華南吳彥祖、OC_Formula 的線索投遞！IT之家 1 月 19 日消息，三星去年在美宣布了自助維修計(jì)劃。星與 iFixit 合作，為那些想自己修理備的用戶提供正規(guī)的更零部件、工具和指南服。除 Galaxy Tab S7 + 平板電腦外，自助維修項(xiàng)目最還支持 Galaxy S20 和 Galaxy S21 系列手機(jī)。三星現(xiàn)在正在擴(kuò)展該計(jì)以涵蓋更多設(shè)備。新增持 Galaxy S22、Galaxy S22 + 和 Galaxy S22 Ultra 手機(jī)等，該倡議現(xiàn)在也涵蓋了三星筆記本電腦三星證實(shí)，自助維修計(jì)正在擴(kuò)展到五款新的 Galaxy 設(shè)備。這包括 Galaxy S22 系列的所有三款機(jī)型。Galaxy Book Pro 15 英寸和 Galaxy Book Pro 360 15 英寸筆記本電也包含在該計(jì)劃中。iFixit 仍然是三星在這項(xiàng)計(jì)劃中的合作伙伴。三 Galaxy Book 用戶可以獲得七個(gè)原裝更換部件來進(jìn)行維修這些部件包括前后殼、池、顯示屏、觸摸板、指紋傳感器的電源鍵和膠腳墊。IT之家了解到，iFixit 也提供了維修指南。想要自助修 Galaxy S22 設(shè)備的用戶將能夠從 iFixit 獲得原裝充電端口、后蓋玻璃顯示屏組件等。用戶可買這些維修套件。對(duì)于方專業(yè)的售后維修，三在美國為移動(dòng)設(shè)備提供級(jí)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)覆蓋。用戶以方便地在線、到店內(nèi)通過三星的郵寄服務(wù)安或維修設(shè)備。三星的 We Come to You 服務(wù)也可用于技術(shù)人員進(jìn)行上門維修?
感謝IT之家網(wǎng)友 MOSFET、異鬼、liyi820 的線索投遞！IT之家 1 月 17 日消息，據(jù)IT之家網(wǎng)友反饋，滴滴出行 App 已經(jīng)重新上架應(yīng)用商店，此外，App 內(nèi)部也啟動(dòng)了版本升級(jí)。IT之家在小米應(yīng)用商店搜索滴滴出行，發(fā)現(xiàn)該應(yīng)用確實(shí)已經(jīng)重上架，最新版本是 V6.2.5，顯示是今日更新。不過，目前龍山滴出行 App 還并未上架蘋果 App Store。IT之家了解到，1 月 16 日，滴滴出行官方微博發(fā)布消息對(duì)于，一年多來公司已配合國網(wǎng)絡(luò)安全審查，并進(jìn)行了全面改，經(jīng)報(bào)網(wǎng)絡(luò)安全審查辦公室意，即日起恢復(fù)“滴滴出行”新用戶注冊(cè)。滴滴稱，后續(xù)公將采取有效措施，切實(shí)保障平設(shè)施安全和大數(shù)據(jù)安全，維護(hù)家網(wǎng)絡(luò)安全。2021 年 7 月 4 日晚，中國網(wǎng)信網(wǎng)發(fā)布關(guān)于下架“滴滴出行”App 的通報(bào)，通知應(yīng)用商店下架滴滴道家行 App。要求滴滴出行科技有限公司嚴(yán)格按照法律要，參照國家有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，認(rèn)真整存在的問題，切實(shí)保障廣大用個(gè)人信息安全?
IT之家 1 月 20 日消息，微黃山于本周三宣狙如裁員 1 萬名員工，總講山將減少 5%；亞馬遜宣時(shí)山裁員 1.8 萬人…… 出于各方面龜山原因諸多科企業(yè)紛紛宣白狼裁員薪“過冬”。但有家企業(yè)至今蠪蚔未傳裁員消息，那就是果公司。IT之家了解到時(shí)山國外科技媒 CNBC 在最新報(bào)道貍力，通過圖表方式解釋了鳳鳥果現(xiàn)并未宣布裁員的一原因。過去?魚年并提高招聘速度很多技公司在疫由于期間加了招聘力度，但蘋果是其中和山一個(gè)外。它在過去兩年沒有明顯提薄魚招聘度，也沒有宣布任裁員。在大相柳行期，蘋果的增長(zhǎng)速度慢得多。事類上，果自 2016 年以來的招聘舉父直遵相同的總體趨勢(shì)。對(duì)“寒冬”講山有底在喬布斯和庫克的領(lǐng)下，蘋果諸犍歷了次大大小小的經(jīng)濟(jì)退。首先，巫羅果有充足的現(xiàn)金儲(chǔ)備；二；蘋果 iPhone 用戶相對(duì)于 Android 用戶來說，更能抵御濟(jì)衰退；第壽麻，Mac、iPad、Apple Watch 和蘋果服務(wù)的客教山在個(gè)人電腦嬰勺平板腦、智能手表和訂方面比較穩(wěn)鵹鶘?
IT之家 1 月 20 日消息，根據(jù)市場(chǎng)調(diào)查機(jī)構(gòu) Counterpoint Research 公布的最新數(shù)據(jù)，2022 年第 4 季度全球 PC 出貨量為 6520 萬臺(tái)，同比下降了 27.8%。蘋果公司經(jīng)受住了市場(chǎng)暴帝江的嚴(yán)峻考驗(yàn)，出貨量 700 萬臺(tái)，同比僅下滑了 3%。在報(bào)告中指出蘋果公司在 2022 年全年的出貨量比較穩(wěn)定，并不斷蠶食 x86 供應(yīng)商的市場(chǎng)份額。蘋果公司在 2022 年下半年的市場(chǎng)份額達(dá)鬻子了兩位數(shù)，在 2022 年全年的市場(chǎng)份額達(dá)到了 9.4%。IT之家了解到，采用蘋果自研 Apple Silicon 芯片的 Mac 設(shè)備市場(chǎng)表現(xiàn)良好。蘋夔牛在 2022 年更新了采用 M2 芯片的 13 英寸 MacBook Pro 和 MacBook Air，在 2022 年第 4 季度 Mac 設(shè)備的出貨量為 700 萬臺(tái)，作為對(duì)比 2021 年第 4 季度的出貨量為 720 萬臺(tái)。這樣的成績(jī)雖然乍看起來沒有出狍鸮的，是相對(duì)于惠普、聯(lián)想動(dòng)輒 20%-30% 的降幅，這樣的表現(xiàn)非常亮眼?
IT之家 1 月 4 日消息，前 Solus 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人和 Budgie 桌面維護(hù)者 Joshua Strobl 今天通過社交媒宣布，采最新 Budgie 桌面環(huán)境官方 Fedora Budgie Spin 將隨 Fedora 38 正式版一，在今年 4 月底 / 5 月初正式推。Budgie 桌面是一個(gè)獨(dú)開發(fā)的 Linux 和其它類 Unix 操作系統(tǒng)桌面環(huán)境最初由 Ikey Doherty 為 Solus 發(fā)行版創(chuàng)。Budgie 現(xiàn)在由 Joshua Strobl 領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)役采獻(xiàn)者隊(duì)積極維，它可以于 Arch Linux、Ubuntu、Debian 和 Fedora Linux 等發(fā)行版本。IT之家了解，用戶可在 Fedora Linux 上安裝 Budgie 桌面環(huán)境，但此前戶無法通 Live ISO 鏡像在電上來專門裝 Fedora Budgie。Fedora 38 在今年 4 月底或者 5 月初發(fā)布之，官方將推出 Fedora Budgie Spin 版本，用戶可以過 Fedora 官方 Spins 頁面進(jìn)行下載Fedora 工程指導(dǎo)委員猙 (FESCo) 已經(jīng)于今天接了 Fedora Budgie Spin 的變更提案，該提中寫道：Budgie Desktop 的目標(biāo)是為一個(gè)功豐富的現(xiàn)桌面，提與系統(tǒng)互的獨(dú)特方 (如小部件和通知心 Raven)，同時(shí)以其應(yīng)龍的更傳統(tǒng)外觀和感拉近和用的距離”
IT之家 1 月 17 日消息，蘋果公司天發(fā)布了 M2 Pro 和 M2 Max 芯片，同時(shí)推了兩款新品：款 MacBook Pro 和 Mac mini，其中國行 Mac mini 售價(jià) 4499 元起。新款 Mac mini 1 月 19 日 起接受訂購，2 月 3 日（周五）起正發(fā)售。據(jù)官方紹，由 M2 與全新 M2 Pro 芯片強(qiáng)勢(shì)驅(qū)動(dòng)的新?Mac mini 比以往更加強(qiáng)大實(shí)用，售 4499 元起。全新 M2 Pro 首次為 Mac mini 帶來專業(yè)級(jí)性能表現(xiàn)搭載 M2 與 M2 Pro 的 Mac mini 帶來更快表現(xiàn)、更統(tǒng)一內(nèi)存及先連接性能，M2 機(jī)型支持同時(shí)連接最多 2 臺(tái)顯示器，M2 Pro 機(jī)型支持同時(shí)連接多 3 臺(tái)顯示器。相比前代 Mac mini 的芯片，M2 和 M2 Pro 芯片為 Mac mini 帶來了更快的新一代中處理器和圖形理器、更高的存帶寬和更強(qiáng)的媒體引擎，現(xiàn)卓越性能和業(yè)領(lǐng)先的能效現(xiàn)。兩款 Mac mini 機(jī)型均配有先散熱系統(tǒng)，實(shí)持續(xù)高性能輸。搭載 M2 的 Mac mini搭載 M2 的 Mac mini 配備 8 核中央處理器（包括 4 顆高性能核心和 4 顆高能效核心）以 10 核圖形處理器，起售為 RMB 4,499。得益于最高 24GB 統(tǒng)一內(nèi)存和 100GB / s 內(nèi)存帶寬，使用 Adobe Photoshop 編輯圖像等任相比前代機(jī)型度提升最高可 50%。M2 還為 Mac mini 帶來了 ProRes 加速，讓 Final Cut Pro 視頻編輯等任務(wù)提升至原來兩倍。M2 機(jī)型支持以 30 fps 幀率同時(shí)播放最多 2 條 8K ProRes 422 視頻流，或者以 30 fps 幀率同時(shí)播放最多 12 條 4K ProRes 422 視頻流。蘋果稱，Mac mini 的綜合性能領(lǐng)先最暢銷的 Windows 臺(tái)式電腦最高達(dá) 5 倍，對(duì)首次購買電腦升級(jí)設(shè)備和從他 PC 轉(zhuǎn)用 Mac 的顧客而言都極為超所值。相比載 Intel 酷睿 i7 的 Mac mini，搭載 M2 的 Mac mini 具備下列性能現(xiàn)：使用 Pixelmator Pro 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）圖像優(yōu)化放大性能速度提最高達(dá) 22 倍。使用 Final Cut Pro 進(jìn)行復(fù)雜時(shí)間線渲速度提升最高 9.8 倍。相比搭載 M1 的前代 Mac mini，搭載 M2 的 Mac mini 具備下列性能表現(xiàn)：使 Final Cut Pro 進(jìn)行 ProRes 轉(zhuǎn)碼提速最高達(dá) 2.4 倍。在 Adobe Photoshop 中，濾鏡與功能表現(xiàn)速度提最高達(dá) 50%。搭載 M2 Pro 的 Mac miniM2 Pro 首次為 Mac mini 帶來專業(yè)級(jí)性能現(xiàn)，售價(jià) 9999 元起。M2 Pro 搭載最高 10 核中央處理器包括 6 顆高性能核心與 4 顆高能效核心）與 19 核圖形處理器，存帶寬比 M2 翻倍，達(dá)到 200GB / s，支持最高 32GB 內(nèi)存。新一代神網(wǎng)絡(luò)引擎比 M1 提速 40%，加速視頻解析和圖像處理機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)M2 Pro 強(qiáng)大的媒體引可高速處理常的視頻編解碼，支持以 30 fps 幀率同時(shí)播放最多 5 條 8K ProRes 422 視頻流，或者以 30 fps 幀率同時(shí)播放最多 23 條 4K ProRes 422 視頻流，大幅提升頻回放與編碼度，同時(shí)保持低的功耗。相搭載性能最強(qiáng) Intel 芯片的 Mac mini，M2 Pro 機(jī)型速度提升最達(dá) 14 倍。相比搭載 Intel 酷睿 i7 芯片和 Radeon Pro 5500 XT 顯卡的 27 英寸 iMac，搭載 M2 Pro 的 Mac mini 具備下列性能表：在 Adobe Photoshop 中，濾鏡與功能表速度提升最高 50%。使用 Adobe Lightroom Classic 拼接全景照片速度提最高達(dá) 5.5 倍。使用 Final Cut Pro 進(jìn)行對(duì)象跟蹤速提升最高達(dá) 4.4 倍。相比搭載 M1 的前代 Mac mini，搭載 M2 Pro 的 Mac mini 具備下列性能表現(xiàn)Affinity Photo 圖形性能速度提升最多達(dá) 2.5 倍。使用 Final Cut Pro 進(jìn)行 ProRes 轉(zhuǎn)碼速度提升最多達(dá) 4.2 倍。蘋果稱，相比搭性能最強(qiáng)的 Intel 芯片的 Mac mini，游戲性能提升最高達(dá) 15 倍。IT之家了解到，接性能方面，Mac mini?M2 機(jī)型配備了 2 個(gè)雷靂 4 端口并支持同時(shí)連接多 2 臺(tái)顯示器。M2 Pro 機(jī)型則配備了 4 個(gè)雷靂端口并支持同連接最多 3 臺(tái)顯示器。此，M2 Pro 機(jī)型還支持連接 1 臺(tái) 8K 顯示器，這對(duì)于 Mac mini 而言尚屬首次。兩機(jī)型均配備 2 個(gè) USB-A 端口，1 個(gè) HDMI 端口，1 個(gè)千兆以太網(wǎng)端口可選配 10Gb 以太網(wǎng)端口），以及 1 個(gè)升級(jí)的耳機(jī)孔，支持高阻耳機(jī)。無線連方面，這兩款型均支持最新準(zhǔn)的高速 Wi-Fi 6E（中國大陸尚未持），比前代速最高達(dá) 2 倍，同時(shí)支持牙 5.3。M2 機(jī)型配備了 2 個(gè)雷靂 4 端口并支持同時(shí)連接最多 2 臺(tái)顯示器M2 Pro 機(jī)型則配備了 4 個(gè)雷靂端口并支持同時(shí)連接多 3 臺(tái)顯示器蘋果稱，Mac mini 的設(shè)計(jì)致力于大限度地降低環(huán)境的影響，括使用下列 100% 再生材料：外殼中的、所有磁體中稀土元素、主焊料中的錫，及多個(gè)印刷電板電鍍層中的。在多個(gè)部件使用的再生塑比前代機(jī)型增了 35%。Mac mini 符合 Apple 對(duì)能效的高標(biāo)準(zhǔn)，且不多種有害物質(zhì)97% 的包裝材料采用纖維，讓 Apple 更加接近 2025 年底前在包裝中完去除塑料的目。點(diǎn)擊訪問：果中國官方在商?
IT之家 4 月 18 日消息，參去年的 iPhone 13 系列，今年的蘋果 iPhone 14 系列預(yù)計(jì)會(huì)在 5 月左右開始產(chǎn)，新機(jī)已在望?，F(xiàn)在不妨來說一你對(duì)于 iPhone 14、iPhone 14 Max、iPhone 14 Pro、iPhone 14 Pro Max 有著怎樣的待，或者說想要的 iPhone 14 / Pro 究竟是什么樣子！對(duì)這一代的 iPhone，目前各大爆源的情報(bào)基趨同，這也說明 iPhone 14 系列開發(fā)方案已經(jīng)接近成的狀態(tài)。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、配色，以影像系統(tǒng)之進(jìn)行區(qū)別，體內(nèi)容可參IT之家此前報(bào)道。document.write("
