OPPO Find X7安卓首发：全焦段4K杜比视界HDR视频拍摄OPPO Find X7系列将于1月8日14:30正式发布，包含标准版和Ultra版两款，其中标准版提供大漠银月、海阔天空、烟云紫和星空黑四种配色。
OPPO官方今日表示，OPPO Find X7超级标准版将会首发安卓全焦段4K杜比视界HDR视频拍摄，打造大师影像。
据爆料，OPPO Find X7采用单潜望镜方案，配备F/1.6大光圈大底主摄，支持16mm-70mm焦段、3X光学变焦、哈苏影像。
此外，OPPO Find X7系列搭载了行业首个端侧部署的70亿参数的大模型，基于硬件和算法等层面的升级，OPPO Find X7系列的AI性能将得到史无前例的升级。
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OPPO两款型号分别为“PHZ110”和“PHY110”的手机通过了国家质量认证。这两款机型应为OPPOFindX7系列的旗舰手机。关于具体发布时间还没有任何官方消息确认，我们只能等待OPPO官方进一步公布更多信息。
OPPOFindX7首发索尼LYT-900传感器，这是索尼全新一代大底镜皇，拥有先进制程、更强感光能力、高纯净度、高动态范围。该传感器为5000万像素，单像素尺寸达到1.6m。除了主摄之外，OPPOFindX7系列还有史无前例的双潜望方案，分工合作，让远摄画质更强更稳定。
OPPOFindX7系列将于明年1月发布。这款手机或将配备双潜望镜头的Ultra版本，预计使用IMX890传感器和6X的IMX858超长焦潜望镜头组成“双长焦”设计，有望成为业界长焦能力的佼佼者之一。OPPOFindX7系列能否通过双潜望长焦方案给业界带来惊喜还是令人期待。
今天，数码博主@数码闲聊站表示，OPPOFindX7系列手机将在下个月发布，最主要的是将一次性首发两颗传感器。该博主表示，OPPOFindX7Ultra将会配备支持3倍变焦的大底人像潜望镜，以及支持6倍变焦的小底超长焦潜望镜PG电子官方网站，有两颗传感器的首发。目前标准版和Pro版已经通过了国家3C认证，均支持100W快充。
据OPPO官方消息，OPPOFindX7标准版游戏表现超越行业Pro。在知名开放世界手游中，OPPOFindX7实测帧率是60.8FPS，做到了同平台第一名。该机将于1月8日正式发布，目前已在各大电商平台上架接受预约。
据OPPO官方消息，OPPO宣布将于1月8日发布FindX7系列新品。OPPOFindX7系列包含标准版和Ultra版两款，其中标准版提供大漠银月、海阔天空、烟云紫和星空黑四种配色。该机已在各大电商平台上架接收预约。
OPPO今天在FindX7系列技术沟通会上，正式发布了首个AI大模型安第斯大模型AndesGPT。AndesGPT是一个功能全面、强大的生成式视觉模型，能够对图像进行精准语义理解，并支持超过120类主体的识别与分割。以通话摘要功能为例，AndesGPT能帮助用户梳理通话内容的要点，并准确输出包含主题、要点及待办事项的摘要，其准确度远超10亿级别的端侧模型。
在今日下午的OPPOFindX7系列产品技术沟通会上，OPPO宣布了其最新升级的安第斯大模型AndesGPT。这一模型将应用于OPPOFindX7系列手机，成为其强大的智慧助手小布助手的最新技术支撑。以通话摘要功能为例，它可以协助用户梳理通话内容的要点，并准确地输出带有主题、要点以及待办事项的通话内容摘要，精准程度明显优于10亿级别的端侧模型。
博主数码闲聊站爆料，OPPOFindX7Ultra采用双潜望镜方案，主摄是索尼LYT900，光圈是f/1.8，拥有1英寸超大底。对比IMX989，LYT900工艺从40nm升级到了22nm，这无疑会带来更好的能耗表现，可以有效降低传感器工作过程中的发热和耗电。该机将于1月8日正式发布，这是OPPO最强大的影像手机。
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Mickey-1928是一个针对Stable-Diffusion-xl模型微调后的版本,训练数据集包含96张迪士尼1928年前公有领域动画片《小飞象》、《汽船威利号》和《疯狂的高卢》中的静态画面。该模型可以生成米奇、米妮和皮特等经典迪士尼形象,使生成的图像保持1928年的经典设计风格。
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Text2Immersion是一个优雅的从文本提示生成高质量3D沉浸场景的方法。我们提出的流水线D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云。接下来是对高斯云进行精炼,插值和精炼以增强生成场景的细节。与仅关注单个物体或室内场景,或采用缩小轨迹的主流方法不同,我们的方法可以生成包含各种物体的不同场景,甚至扩展到创造想象中的场景。因此,Text2Immersion可以对各种应用产生广泛的影响,如虚拟现实、游戏开发和自动内容创建。大量的评估证明我们的系统在渲染质量和多样性方面优于其他方法,并且继续推进面向文本的3D场景生成。
Diffusion Model with Perceptual Loss:基于感知损失的扩散模型
该论文介绍了一种基于感知损失的扩散模型，通过将感知损失直接纳入扩散训练中来提高样本质量。对于有条件生成，该方法仅改善样本质量而不会影响条件输入，因此不会牺牲样本多样性。对于无条件生成，这种方法也能提高样本质量。论文详细介绍了方法的原理和实验结果。