Bsport体育升级后的拍照功能采用了新的界面设计,并终于加入了微距拍摄的支持,解决了此前近距离拍摄时无法顺利对焦导致的模糊问题。
对于支持微距功能的iPhone 13 Pro系列或iPhone 14 Pro系列机型,当被摄物体距离手机在20cm以内时,新版微信相机会自动从主镜头切换至超广角镜头进行微距拍摄,远离该距离则会切回主镜头。
不过,目前微信扫一扫”界面的相机并未进行同步升级,因此在近距离依旧无法顺利对焦。
除了终于加入的微距模式外,新版本的微信相机界面还首次加入了闪光灯开关,开启闪光灯后,不仅拍照时会亮,长按快门录制视频时也会常亮补光Bsport体育,夜间用微信录视频再也不用担心光线不足拍不清楚。
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知名苹果爆料人马克·古尔曼在最新一期《PowerOn》中透露,苹果计划在6月份的全球开发者大会上推出一系列基于生成式人工智能的工具。升级版的Siri作为iOS18的一部分,将首次具备自然对话的能力,为用户提供更加个性化的体验。虽然苹果目前积极推动各种AI功能的研发,但据相关媒体报道,马克·古尔曼认为苹果的生成式AI愿景想要全部实现至少要等到2025年。
Midjourney重磅更新,V6版本问世!更新后最大看点是图像更真实、细节处理更细腻:和上一代对比来看更直观。就说一道番茄炖牛腩,右边的图不仅菜看起来更自然、更有食欲,就连木勺的细节也没放过:再来看对人物的刻画,V6光影等细节拉满。我们让Midjourney描绘一幅跨年夜的场景,要求要有漫天飞舞的大雪要有一个牌子上面写着“新年快乐”:该说不说,虽然很有feel,但“字”的
在国产手机前置镜头已经发展到6000万像素的年代,iPhone的前置相机终于要升级了。天风国际证券分析师郭明錤日前发布研报称,最新供应链调查显示,iPhone17的前置相机镜头将显著升级到2400万像素、6P镜头。这也是iPhone首次搭载两颗4800万像素镜头,将有效提升照片解析力,以及在夜间和弱光环境下的拍摄表现,拍摄细节和质量会显著提高。
官方今日发布皮尔特沃夫/男爵领域/教育网大区停机维护公告”。本次停机时间范围预计为12月26日0-20点,其中12月25日23点开始关闭排位赛入口,开服时间视维护进度提前或延后。在同一联盟大区的召唤师们将打通跨区匹配功能,在目前第一阶段的划分规划下,无论召唤师目前处于哪个大区,均能得到优质的匹配体验和较高质量的服务器支持。
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今天,苹果向iPhone和iPad用户推送了iOS/iPadOS17.3开发者预览版beta2更新,内部版本号为21D5036c。不过部分iPhone手机用户在更新iOS17.3beta2后发现,iPhone会卡在循环开机界面,一直处在黑屏界面,或者是手机直接卡死无法操作。恢复步骤如下:1、将iPhone用数据线、按下音量加键快速松开,再按音量减键快速松开,然后长按侧边按钮,直至显示恢复模式3、然后用iMazing或者爱思助手等软件进行降级操作苹果也强烈建议用户不要在主力设备上安装测试操作系统或其他测试版软件,因为存在可能导致数据丢失的问题。
近日有报道称,苹果即将推出的iPhone16系列将采用与iPhone12类似的竖向对齐摄像头排列。苹果正在测试两种不同的摄像头凸起设计方案。无论是哪种设计最终被采用,都意味着我们可以期待未来苹果手机产品将会带来更多创新和惊喜。
微信安卓版日前迎来8.0.45正式版更新,这也是2024年首次版本升级。关于更新内容,依然是那9个字:修复了一些已知问题”。新版微信将播放器定时功能从播放页调整到分享页下方弹出菜单。
迪士尼公司的代表形象米老鼠的初代版权已于2024年1月1日到期,届时公众将可以自由使用这一经典的卡通造型。迪士尼后续改进的米老鼠形象仍受版权保护。也需要注意到,迪士尼后续改进的米老鼠形象仍受版权保护,使用这些形象时仍需遵守相关法律法规。
根据网友投稿,腾讯QQ的iOS版本于12月17日迎来9.0大版本更新。本次更新中,界面设计进行了轻盈焕新,更加简洁纯粹、氛围轻松。值得注意的是,在安卓平台上已经推出了第一个测试版QQ9.0版本,并且该版本已经在市场上可供下载使用。
Speech To Text - AI是一个在线工具,能够将用户上传的音频文件或者YouTube视频链接转换为文本。这款应用使用先进的AI技术来识别和转录音频内容,使得用户能够快速方便地从音频中获得文本信息。
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Vista-LLaMA是一种先进的视频语言模型,旨在改善视频理解。它通过保持视觉令牌与语言令牌之间的一致距离,无论生成文本的长度如何,都能减少与视频内容无关的文本产生。这种方法在计算视觉与文本令牌之间的注意力权重时省略了相对位置编码,使视觉令牌在文本生成过程中的影响更为显著。Vista-LLaMA还引入了一个顺序视觉投影器,能够将当前视频帧投影到语言空间的令牌中,捕捉视频内的时间关系,同时减少了对视觉令牌的需求。在多个开放式视频问答基准测试中,该模型的表现显著优于其他方法。
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