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　　据国外媒体报道称，日本离奇死鱼多到渔船寸步难行，当地渔民已回收85吨鱼尸。日本三重县志摩市波切渔港发现大量死鱼冲上岸边，当地渔业工作者正在进行回收处理，截至14日已回收85吨。日本官员则解释称，鱼可能死于缺氧，与福岛核电站水排海无关。

　　12月1日，荣耀全新一代数字系列手机——荣耀100系列全渠道正式开售。新品上市期间，荣耀联合闪回收在指定线下门店推出以旧换新活动，只需旧机回收价格满200元，消费者即可享受20%的换新补贴，指定旧机换新还可获赠碎屏保、288元锦鲤券等福利。未来闪回收将加强与荣耀的合作，共同为用户提供更好的产品和服务。

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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。