26 岁的淘气有着一双含情大眼，嘴角弯弯总像带着笑意，天生让人有亲切感。淘气是只不典型的“小金牛”，有股蛮劲，爱好冒险与挑战。大学兼职让她走上了直播的道路，遇到无良公司她不服输，又勇敢寻找新的直播平台，最终和KK直播结下了不解之缘。家庭的开明给予了淘气最大的支持，养
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快科技12月27日消息，腾讯旗下直播 短视频 交友社交平台NOW直播将于今日11时全面停止运营并下架。至此，至今已运营7年多时间的NOW直播宣告落幕。2023年12月27日11时00分正式停运后，所有用户将无法继续使用NOW直播产品服务，请尽快保存好个人所需资料(如关注列表、消息记录等)。针对用户账户内的余额，官方提供了资产迁移方案或退款方案，用户可选择其一进行处理。据悉，资产迁移方案是将用户在NOW直播平台未消耗完毕的资产全部迁移至虎牙直播。活动时间：即日起至2024年2月2日00时00分，若用户未在上述期限内申请资产转移的，则视为自愿?
据媒体报道，江苏省连云港市一位网红在直播中PK喝白酒，因饮酒过量导致死亡。这一消息引起了众多网友的关注和讨论，有人表示“直播不规范，亲人两行泪”，也有人认为“要命的不是白酒，而是病态的直播坏境”。近年来，一些主播为了吸引更多流量和眼球，不断尝试各种极端的直播内容，涉黄、虚假宣传、暴饮暴食、自虐式直播等行为屡见不鲜。这些行为甚至导致了一
头部主播依然抢手最近电商行业最受关注的，莫过于董宇辉事件。12月17日，随着“东方小孙”孙东旭被免去CEO一职，董宇辉成为东方甄选高级合伙人，并出任新东方文旅集团副总裁，这场围绕董宇辉和东方甄选矛盾的闹剧画上了句号。这也意味着，此前网上流传的东方甄选“去董宇辉化”计划宣告失败。今年春节前后，董宇辉有长达17天未在东方甄选直播间露面，这对于一个
快手直播评选出了100位最具代表性的主播——百大主播，评选不只看主播的数据表现是从主播的影响力、表现力、成长力三个维度进行综合考量。最终获选的100位主播中，既有人气主播、新秀主播有面向舞蹈、音乐、游戏、传统文化等不同垂直品类的主播，覆盖了各个类型、不同量级。凭借着过往的成功经验以及如今扎实的基础，未来，快手直播还在持续打造更丰富多元、更加优质的直播生态，从探索直播业态更多新的可能。
在抖音年度赛事嘉年华开启之前，一场面向语音独立赛道的年度赛事率先点燃了战火。近日，抖音直播面向语音赛道举办的“声动时刻最强音”落下帷幕。这场赛事活动为期半个月，最终有20个语音厅、10个语音歌手突围。尽管不露脸，但这场比赛的精彩程度完全不逊色于视频主播的比赛。不同风格的语音歌手们轮番上阵，或节奏十足，或深情动人，俨然是“抖音版好声音”。
直播已经成为了企业进行品牌宣传和产品推广的重要渠道，自然阳光早在多年前就开始在这一渠道上进行深耕，并取得了非常理想的业绩。让很多人士有所疑问的是，直播属于一种toC的平台直销做的是toB的生意，自然阳光是怎么做好转化，并且将其打造成市场开拓中的主力的呢？对于自然阳光言，前端的表现形式随时代变化变化，但是后端的底层逻辑是始终不变的，保持创新的基因、保持迭代的能力将是公司赢在市场的底气。
2023年接近尾声，掀起直播带货行业年末最后一波高潮的东方甄选“小作文”事件也终于告一段落。董宇辉选择继续与东方甄选牵手，前者既守着了读书人的坚持，也成为了新东方教育科技集团董事长文化助理，兼任新东方文旅集团副总裁，后者股价涨幅扩大至20%，市值重回300亿港元，一场纷争最终由双赢的结果定音。借双11这个验证窗口，其过去一年的策略成效也得到了验收
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GPT Chatbot是由OpenAI开发的AI语言模型。GPT采用Transformer架构，擅长理解和生成人类化的文本。经过大量互联网数据集的预训练，GPT理解上下文、句法和语义，使其能够生成相关的回应。GPT的优势在于其能够从多样的语言数据中推断出模式，从而完成对话、回答问题和内容创作等任务。与基于规则的系统不同，GPT动态生成回应，展现了在各个领域的适应性。其应用范围从语言翻译到支持创意写作等。通过整合深度学习技术，GPT捕捉复杂的语言结构，使其能够生成连贯且上下文相关的文本。这一预训练阶段赋予了GPT广泛的语言理解，使其成为执行众多与语言相关任务的多功能工具。
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卡通形象,使生成的图像保持1928年的经典设计风格。
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Boundary Attention 是一个可微分模型，它通过一种称为边界注意力的机制来明确地建模边界，包括轮廓、角点和交叉点。与之前的经典方法相比，我们的模型具有可微分性，可扩展到更大的图像，并且能够自动适应图像的每个部分的适当几何细节水平。与通过端到端训练找到边界的先前深度方法相比，它具有提供亚像素精度、对噪声更具鲁棒性以及能够以原生分辨率和纵横比处理任何图像的优势。
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。