眼霜推荐：真心超好用，能增加细薄而脆弱的眼睛周围皮肤的弹性！
花钰集人参眼霜
这款花钰集眼霜它主要蕴含人参等精华成分，可以针对衰老疲惫的眼周肌肤对症下药，来改善细纹、黑眼圈、松垮无弹性等问题。而蜡菊精华和香桃木精华油，淡纹能力直接拉满，有效改善我们眼周现有的细纹和表情纹，还能预防纹路的生成，简直就是把我们的纹路一锅端了。
适合娇嫩脆弱的眼部肌肤。淡化眼角细纹，为眼部皮肤注入活力。可有效预防和修护眼部皮肤的衰老迹象。增加细薄而脆弱的眼睛周围皮肤的弹性，并起滋润作用。 强力的对抗太阳光照引起的衰老（由氧自由基所致）。 使用28天以后即有明显效果。 不含香料。 无光敏性：可全年使用。
这是我觉得肤感最好的眼霜，水凝霜的质地，涂在眼周非常舒服，而且不觉得黏腻，润润的，软软的~对细纹挺有效果的，里面含有很多植物成分，即使是易敏感的皮肤也可以使用。不仅代谢能力强，还有美白的功效~用了半瓶就感觉眼周的干纹淡了许多，即使是笑起来也没有之前那么明显了，眼周有细纹的入它不亏！
雅漾柔白活肤眼霜
质地轻盈，适合娇嫩脆弱的眼部肌肤。淡化眼角细纹，为眼部皮肤注入活力。补水的话搭配APW精华面膜效果炒鸡好。可有效预防和修护眼部皮肤的衰老迹象。成分： 雅漾活泉水5% 顺反式视黄醛（皮尔法伯护肤-化妆品专利）0.015% 前生育酚酰基0.05% 柔润剂12% 乙二醇5% 注意事项：如有轻微刺、痒的症状，是内含活性物质所起反应属正常反应。
POLA黑BA赋颜晨光眼霜
质地算中等厚度，按摩吸收不错。我春季用的，滋润度很好，润而不油，对眼下干纹和细小纹路有缓解效果。综合来看是不错的眼霜，除了正装有点小贵。
黛珂高浓度保湿赋活眼霜
黛珂家的小紫瓶眼霜的保湿效果特别好，还能够淡化黑眼圈，质地轻薄，而且也很好吸收。刚开始用的时候可能会有点黏，不过很好推开，配合按摩棒做一下提升效果会更好。
SK-II 眼霜
参考价格：590rmb/15g
SK-II 国际知名大牌，与雅诗兰黛，兰蔻都有一拼，其眼霜是淡黄色的霜乳质地，质感很好，非常清爽，没有丝毫黏腻，渗透力以及锁水保湿能力都非常强悍，而且吸收效果也很不错，当然，祛细纹以及淡化黑眼圈功效也比较强悍，毕竟一分钱一分货嘛，嗯，整体上推荐不缺钱的小姐姐进行大力尝试。
花钰集人参眼霜
这款花钰集眼霜它主要蕴含人参等精华成分，可以针对衰老疲惫的眼周肌肤对症下药，来改善细纹、黑眼圈、松垮无弹性等问题。而蜡菊精华和香桃木精华油，淡纹能力直接拉满，有效改善我们眼周现有的细纹和表情纹，还能预防纹路的生成，简直就是把我们的纹路一锅端了。
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这是我觉得肤感最好的眼霜，水凝霜的质地，涂在眼周非常舒服，而且不觉得黏腻，润润的，软软的~对细纹挺有效果的，里面含有很多植物成分，即使是易敏感的皮肤也可以使用。不仅代谢能力强，还有美白的功效~用了半瓶就感觉眼周的干纹淡了许多，即使是笑起来也没有之前那么明显了，眼周有细纹的入它不亏！
雅漾柔白活肤眼霜
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黛珂高浓度保湿赋活眼霜
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SK-II 眼霜
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【研究人员发现AI模型可生成真人照片和受版权保护的图片】
研究人员发现，流行的图片创作模型很容易被指示生成可识别的真人图片，可能会危及相关联人的隐私。一些提示导致人工智能复制一张图片，而不是重绘完全不同的内容。这些重新制作的图片还可能包含受版权保护的材料。但更糟糕的是，当代人工智能生成模型可以记忆和复制刮来的用于人工智能训练集的私人数据。
研究人员从模型中收集了一千多个训练实例，范围从个人照片到电影剧照、受版权保护的新闻图片和有商标的公司标志，并发现人工智能几乎以相同的方式复制了其中的许多内容。来自普林斯顿大学和伯克利大学等高校的研究人员，以及来自科技部门--特别是Google和DeepMind--的研究人员进行了这项研究。
研究团队在之前的研究中指出了人工智能语言模型的类似问题，特别是GPT2，即OpenAI大获成功的ChatGPT的前身。在Google大脑研究员尼古拉斯-卡里尼的指导下，团队通过向Google的Imagen和Stable Diffusion提供图片的标题，例如一个人的名字后生成了结果。之后，他们验证了生成的图像是否与模型数据库中保存的原件相符。
来自稳定扩散的数据集，即被称为LAION的多TB采集图片集，被用来生成下面的图片。它使用了数据集中指定的标题。当研究人员在提示框中输入标题时会产生了相同的图像，尽管因数字噪音而略有扭曲。接下来，研究小组在反复执行相同的提示后，手动验证了该图像是否是训练集的一部分。
研究人员指出，非记忆性的回应仍然可以忠实地表现出模型所提示的文字，但不会有相同的像素构成，并且会与其它训练生成的图像不同。
苏黎世联邦理工学院计算机科学教授和研究参与者Florian Tramèr观察到了研究结果的重大局限性。研究人员能够提取的照片要么在训练数据中频繁出现，要么在数据集中的其他照片中明显突出。根据弗洛里安-特拉梅尔的说法，那些不常见的名字或外表的人更有可能被"记住"。
研究人员表示，扩散式人工智能模型是最不隐私的一种图像生成模型。与生成对抗网络（GANs），一类较早的图片模型相比，它们泄露的训练数据是前者的两倍多。这项研究的目的是提醒开发者注意与扩散模型相关的隐私风险，其中包括各种担忧，如滥用和复制受版权保护的敏感私人数据（包括医疗图像）的可能性，以及在训练数据容易被提取的情况下易受外部攻击。研究人员建议的修复方法是识别训练集中重复生成的照片，并从数据收集中删除它们。
研究人员发现，流行的图片创作模型很容易被指示生成可识别的真人图片，可能会危及相关联人的隐私。一些提示导致人工智能复制一张图片，而不是重绘完全不同的内容。这些重新制作的图片还可能包含受版权保护的材料。但更糟糕的是，当代人工智能生成模型可以记忆和复制刮来的用于人工智能训练集的私人数据。
研究人员从模型中收集了一千多个训练实例，范围从个人照片到电影剧照、受版权保护的新闻图片和有商标的公司标志，并发现人工智能几乎以相同的方式复制了其中的许多内容。来自普林斯顿大学和伯克利大学等高校的研究人员，以及来自科技部门--特别是Google和DeepMind--的研究人员进行了这项研究。
研究团队在之前的研究中指出了人工智能语言模型的类似问题，特别是GPT2，即OpenAI大获成功的ChatGPT的前身。在Google大脑研究员尼古拉斯-卡里尼的指导下，团队通过向Google的Imagen和Stable Diffusion提供图片的标题，例如一个人的名字后生成了结果。之后，他们验证了生成的图像是否与模型数据库中保存的原件相符。
来自稳定扩散的数据集，即被称为LAION的多TB采集图片集，被用来生成下面的图片。它使用了数据集中指定的标题。当研究人员在提示框中输入标题时会产生了相同的图像，尽管因数字噪音而略有扭曲。接下来，研究小组在反复执行相同的提示后，手动验证了该图像是否是训练集的一部分。
研究人员指出，非记忆性的回应仍然可以忠实地表现出模型所提示的文字，但不会有相同的像素构成，并且会与其它训练生成的图像不同。
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研究人员表示，扩散式人工智能模型是最不隐私的一种图像生成模型。与生成对抗网络（GANs），一类较早的图片模型相比，它们泄露的训练数据是前者的两倍多。这项研究的目的是提醒开发者注意与扩散模型相关的隐私风险，其中包括各种担忧，如滥用和复制受版权保护的敏感私人数据（包括医疗图像）的可能性，以及在训练数据容易被提取的情况下易受外部攻击。研究人员建议的修复方法是识别训练集中重复生成的照片，并从数据收集中删除它们。
春天该很好 倘若你在场
季节变化下 肌肤也悄然变红
将肌肤从敏感中抽离 逃离纷乱
由内而外释放压力 治愈犹如初生
-
[42喷雾]
2%依克多因 串联“抗氧＋内源＋防护＋舒缓”四大核心通路
鸡尾酒式配方 3倍高能抗氧 源头对抗肌肤应激
打破日常精华使用场景 一喷舒缓 瞬间吸收 肌肤强韧
-
[金字塔面霜]
逐层修复 温和抗初老 让受损的细胞加速代谢
关闭衰老因子的总开关 从内源帮助皮肤保持稳定健康的状态
丝般奢华质地融入肌肤 激活胶原蛋白生成 愈见年轻
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即刻拥有 开启春日的安心守护
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