AITO问界#问界m5智驾版新增自定义车位泊车功能#
1、智驾：防碰撞系统，导航不错，很智能；
2、空间：车内空间很大，适合家庭使用；
3、座舱：座椅舒适，老人小孩使用不错；
4、动力：响应速度快，踩油门提速快，加速超车推背感受良好；
5、油耗：目前行驶60公里，还可续航500公里，对于日常出行不存在续航焦虑；
#AITO问界M5##AITO问界M7#
1、智驾：防碰撞系统，导航不错，很智能；
2、空间：车内空间很大，适合家庭使用；
3、座舱：座椅舒适，老人小孩使用不错；
4、动力：响应速度快，踩油门提速快，加速超车推背感受良好；
5、油耗：目前行驶60公里，还可续航500公里，对于日常出行不存在续航焦虑；
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关于 iOS 自带应用「邮件」的通知逻辑，我的想法就是得遵从一个先后顺序，排在最上层的设定的优先级高于一切设置，即打开「允许通知」的开关所设定的任何提醒方式都优先于自定义中的所有设定。
目前的「提醒我」这个选项即使打开了，也无法做到让所有账户的邮件通知遵从这个选项的设定，需要再单独选择各账户的提醒方式，存在逻辑混乱、概念模糊。
如果要逻辑更简洁易懂，那就是图三中的 ② 所示，二选一即可，但这样就存在一个「统一界面」的问题，毕竟 iOS 的各设置界面都是统一的样式。
大家现在能明白我的意思了吗？[揣手]
目前的「提醒我」这个选项即使打开了，也无法做到让所有账户的邮件通知遵从这个选项的设定，需要再单独选择各账户的提醒方式，存在逻辑混乱、概念模糊。
如果要逻辑更简洁易懂，那就是图三中的 ② 所示，二选一即可，但这样就存在一个「统一界面」的问题，毕竟 iOS 的各设置界面都是统一的样式。
大家现在能明白我的意思了吗？[揣手]
干货｜图片生成速度提升10倍！广告营销人必知
AI图像生成，已经进入了秒速级别，只要4步推理就能完成绘制，最快更是能在1秒之内完成。
LCM 是什么？
清华大学交叉信息研究院团队最新研究成果 LCM，LCM 的全称是“Latent Consistency Models”(潜在一致性模型),主要应用于图像生成领域,旨在提高图像生成速度。与传统的扩散模型(如 Stable Diffusion)相比,LCM 能够在更少的迭代步骤内 (1 至 4 步)达到类似的效果,从而将生成速度提升 5 至 10 倍。
LCM应用前景
目前,LCM 和 LCM-LoRA 已在多个应用场景中展现出强大的性能。
第一,实时文生图。LCM 和 LCM-LoRA 可以将文本快速转化为对应的图像,且表现效果佳,特别是在社交媒体、广告等领域。
第二,视频实时渲染。借助 LCM 和 LCM-LoRA,可以实现视频的实时渲染和生成。这在游戏、 影视制作等领域具有很高的实用价值。
第三,图像编辑和修复。LCM 和 LCM-LoRA 可以完成图像编辑、风格迁移、图像修复等任务, 为设计师和艺术家提供更多创作可能性。
第四,3D 模型生成。通过将 LCM 和 LCM-LoRA 应用于 3D 模型生成,可以更高效地实现高质量的模型渲染,为虚拟现实、增强现实等领域带来更好的体验。
实时生成
LCM 的快速生成能力为图像生成技术开辟了新的应用领域。这种模型可以根据输入的文本 (Prompt)快速地处理和渲染实时捕捉到的画面,从而实现快速的图像生成。这意味着用户可以自定义其想得到的视觉效果并迅速实现。
LCM-LoRA 是 LCM 的一个版本,针对图像生成领域进行优化。它将 SD1.5、SSD1B、SDXL 等模型“蒸馏”为 LCM 的 LoRA,(Low-Rank Adaptation,也就是低阶自适应),实现了生成速度的提高,同时兼容所有现存 LoRA 和 Stable Diffusion 生态的插件和发行版本。然而,这一版本目前在生成质量方面可能略逊于原始的 LCM 模型。 LCM 能提高图像生成速度的主要原因在于其独特的设计和优化能力。LCM 的核心优势在于其 LoRA 技术。这种技术通过在原始模型中插入少量的适配器层(无需重新训练整个模型),实现快速的模型优化。这些适配器层以低秩的形式存在,大大降低了模型的复杂度和训练成本。
LCM 让我们看到了 SD 模型在生成速度上的突破，虽然目前质量稍微差了一些，但 AI 技术的发展速度是惊人的，未来肯定会有改善。而随着 LCM 的发展成熟，图像处理速度可能会进一步缩短到毫秒级，这将极大促进实时文生图、图生图以文生视频的发展，给用户带更好的使用体验。LCM 官方提供了 2 个可以免费在线试玩的 Demo，分别是文生图和图生图。文生图 Demo 使用的就是 Dreamshaper-V7 模型，我试了一下的确可以在几秒之内就生成 4 张图，速度非常惊人，大家也可以去体验一下。
文生图试玩 Demo： https://t.cn/A6WbcPRx
图生图试玩 Demo： fofr/latent-consistency-model – Run with an API on Replicate
AI图像生成，已经进入了秒速级别，只要4步推理就能完成绘制，最快更是能在1秒之内完成。
LCM 是什么？
清华大学交叉信息研究院团队最新研究成果 LCM，LCM 的全称是“Latent Consistency Models”(潜在一致性模型),主要应用于图像生成领域,旨在提高图像生成速度。与传统的扩散模型(如 Stable Diffusion)相比,LCM 能够在更少的迭代步骤内 (1 至 4 步)达到类似的效果,从而将生成速度提升 5 至 10 倍。
LCM应用前景
目前,LCM 和 LCM-LoRA 已在多个应用场景中展现出强大的性能。
第一,实时文生图。LCM 和 LCM-LoRA 可以将文本快速转化为对应的图像,且表现效果佳,特别是在社交媒体、广告等领域。
第二,视频实时渲染。借助 LCM 和 LCM-LoRA,可以实现视频的实时渲染和生成。这在游戏、 影视制作等领域具有很高的实用价值。
第三,图像编辑和修复。LCM 和 LCM-LoRA 可以完成图像编辑、风格迁移、图像修复等任务, 为设计师和艺术家提供更多创作可能性。
第四,3D 模型生成。通过将 LCM 和 LCM-LoRA 应用于 3D 模型生成,可以更高效地实现高质量的模型渲染,为虚拟现实、增强现实等领域带来更好的体验。
实时生成
LCM 的快速生成能力为图像生成技术开辟了新的应用领域。这种模型可以根据输入的文本 (Prompt)快速地处理和渲染实时捕捉到的画面,从而实现快速的图像生成。这意味着用户可以自定义其想得到的视觉效果并迅速实现。
LCM-LoRA 是 LCM 的一个版本,针对图像生成领域进行优化。它将 SD1.5、SSD1B、SDXL 等模型“蒸馏”为 LCM 的 LoRA,(Low-Rank Adaptation,也就是低阶自适应),实现了生成速度的提高,同时兼容所有现存 LoRA 和 Stable Diffusion 生态的插件和发行版本。然而,这一版本目前在生成质量方面可能略逊于原始的 LCM 模型。 LCM 能提高图像生成速度的主要原因在于其独特的设计和优化能力。LCM 的核心优势在于其 LoRA 技术。这种技术通过在原始模型中插入少量的适配器层(无需重新训练整个模型),实现快速的模型优化。这些适配器层以低秩的形式存在,大大降低了模型的复杂度和训练成本。
LCM 让我们看到了 SD 模型在生成速度上的突破，虽然目前质量稍微差了一些，但 AI 技术的发展速度是惊人的，未来肯定会有改善。而随着 LCM 的发展成熟，图像处理速度可能会进一步缩短到毫秒级，这将极大促进实时文生图、图生图以文生视频的发展，给用户带更好的使用体验。LCM 官方提供了 2 个可以免费在线试玩的 Demo，分别是文生图和图生图。文生图 Demo 使用的就是 Dreamshaper-V7 模型，我试了一下的确可以在几秒之内就生成 4 张图，速度非常惊人，大家也可以去体验一下。
文生图试玩 Demo： https://t.cn/A6WbcPRx
图生图试玩 Demo： fofr/latent-consistency-model – Run with an API on Replicate
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