星罗万象矩阵系统如何操作，有什么功能和亮点呢？
星罗万象矩阵系统是一个高效、智能的视频编辑软件，它能够帮助用户快速、准确地完成视频剪辑、混剪等操作。该系统采用了先进的人工智能技术，能够自动识别视频素材中的关键信息，从而为用户提供更加精准、高质量的剪辑服务。
具体来说，星罗万象矩阵系统的主要功能和亮点包括：
1. 矩=158阵搭建：可以快速对100+个矩阵账号进行管理及运维，解决账号运维、多项目产品管理难等问题，提高效率可达200%，让企业营销拓客变得更简单。
2. 智=7100能创作：智能规划批量生成标题，文案，话题，智能创建合集，智能剪辑视频，一流程走通发布，提高创作效率，素材满足平台对优质内容的需求，提高视频曝光和精准客户群体。
3. 模=6937板剪辑：系统提供各行业的各类热门的视频模板，上百个模板，仅需上传素材就可生成炫酷视频，根据主体选择提升客户创作热门视频效率，一键成片提高创作速度。并且系统支持更改主题内容，提高创作质量。
核心功能四：多平台运营发布
支持绑定多平台账号统一运营管理，打造多平台短视频矩阵无忧。
目前系统支持的平台有：抖音，快手。
矩阵多曝光，使得客户流量最大化
总的来说，星罗万象矩阵系统是一款功能强大、易于操作的视频编辑软件。如需获取更多信息，建议您查阅官网或咨询专业人士。
星罗万象矩阵系统是一个高效、智能的视频编辑软件，它能够帮助用户快速、准确地完成视频剪辑、混剪等操作。该系统采用了先进的人工智能技术，能够自动识别视频素材中的关键信息，从而为用户提供更加精准、高质量的剪辑服务。
具体来说，星罗万象矩阵系统的主要功能和亮点包括：
1. 矩=158阵搭建：可以快速对100+个矩阵账号进行管理及运维，解决账号运维、多项目产品管理难等问题，提高效率可达200%，让企业营销拓客变得更简单。
2. 智=7100能创作：智能规划批量生成标题，文案，话题，智能创建合集，智能剪辑视频，一流程走通发布，提高创作效率，素材满足平台对优质内容的需求，提高视频曝光和精准客户群体。
3. 模=6937板剪辑：系统提供各行业的各类热门的视频模板，上百个模板，仅需上传素材就可生成炫酷视频，根据主体选择提升客户创作热门视频效率，一键成片提高创作速度。并且系统支持更改主题内容，提高创作质量。
核心功能四：多平台运营发布
支持绑定多平台账号统一运营管理，打造多平台短视频矩阵无忧。
目前系统支持的平台有：抖音，快手。
矩阵多曝光，使得客户流量最大化
总的来说，星罗万象矩阵系统是一款功能强大、易于操作的视频编辑软件。如需获取更多信息，建议您查阅官网或咨询专业人士。
【清华团队提出“高分辨率”图像生成方法：任意分辨率无缝衔接，极大降低训练和采样成本】
在火热的“AI 图像生成”领域，任意不同分辨率的无缝衔接扩散模型，出现了。
近日，来自清华大学和智谱 AI 的研究团队联合提出了一个新型级联模型——Relay Diffusion（RDM）。据介绍，运用该模型，扩散过程可以在任何新的分辨率或模型下无缝进行，而无需从纯噪声重新开始生成。
相关研究论文以“Relay Diffusion: Unifying diffusion process across resolutions for image synthesis”为题已发表在预印本网站 arXiv 上，相关代码已发布在 GitHub 上。
近些年来，扩散模型（Diffusion）在图像合成方面取得了巨大的成功，显著提升了图片合成的质量。然而，扩散模型在合成高分辨率图片时仍面临较大挑战，一是低分辨率的噪声调度很难直接用于高分辨率，研究者们需要为高分辨的场景谨慎地调节噪声调度表，且仍难以获得良好的结果；二是高分辨的训练过程需要大量资源，计算成本较高。
目前，一种普遍采用的解决方案是 latent (stable) diffusion 提出的在隐空间内训练，再映射回像素空间，但这种方法不可避免地会受到底层伪影（low-level artifacts）的影响；另一种方案则是训练一系列不同分辨率的超分扩散模型构成级联，现有的级联方法是有效的，但它需要在每个阶段从噪音开始完整采样，效率较低，且效果严重依赖于条件增强等训练技巧。
为了更好地解决上述问题，研究团队提出的级联模型 Relay Diffusion 在具备原有级联方法优点的同时，借助模糊扩散过程（blurring diffusion）和块状噪音（block noise），可以在任意不同分辨率间无缝衔接，就像“接力赛”一样，极大地减少了训练和采样的成本。
据论文描述，通过离散余弦变换频谱分析发现，相同噪声强度在更高的分辨率下对应于频率空间的信噪比（SNR）在低频部分更高，这意味着自然图像的低频信息没有被很好地破坏掉。
为此，该研究提出了一种像素点间具有相关性的块状噪音——block noise，它在高分辨率下对应的 SNR 在低频部分和高斯噪音在低分辨率下的 SNR 相当。
以 64×64 和 256×256 为例，Relay Diffusion 的整体流程为：先通过标准扩散过程生成低分辨率图片，再将其上采样为每个 4×4 网格具有相同像素值的模糊高分辨率图片，之后对每个 4×4 的网格独立进行模糊扩散过程（blurring diffusion）。
这样使得前向过程的终态和上采样的模糊图片对齐，因此 Relay Diffusion 的第二阶段可以直接以模糊图片为起始点，而不是现有级联方法中的纯高斯噪音。
实验结果显示，相比传统的级联扩散模型，Relay Diffusion 在生成高分辨率图片时，省去了生成低频信息的部分，极大地节约了计算成本，同时更加简单，不需要以低分辨率图片为条件和各种条件增强技巧，而且不需要重新设计或调节噪声调度表。
另外，Relay Diffusion 在节省成本的同时，还可以更快地达到更好的生成性能，在无条件数据集 CelebA-HQ-256 上达到了 SoTA 的 FID，在条件数据集 ImageNet-256 上达到了 SoTA 的 sFID 以及具有竞争力的 FID，大幅超过了 ADM、LDM、DiT 等模型。当不使用无分类器指导（CFG）时，Relay Diffusion 也显示出强大的性能优势。
研究团队表示，本次研究提出的级联模型有助于创建更先进的文本到图像模型。
未来，他们将继续把 Relay Diffusion 中的相关技术应用到通用领域的文生图模型中，从而推动该领域进一步的研究。
#清华##人工智能##学术头条快讯##AI绘画##大模型#
在火热的“AI 图像生成”领域，任意不同分辨率的无缝衔接扩散模型，出现了。
近日，来自清华大学和智谱 AI 的研究团队联合提出了一个新型级联模型——Relay Diffusion（RDM）。据介绍，运用该模型，扩散过程可以在任何新的分辨率或模型下无缝进行，而无需从纯噪声重新开始生成。
相关研究论文以“Relay Diffusion: Unifying diffusion process across resolutions for image synthesis”为题已发表在预印本网站 arXiv 上，相关代码已发布在 GitHub 上。
近些年来，扩散模型（Diffusion）在图像合成方面取得了巨大的成功，显著提升了图片合成的质量。然而，扩散模型在合成高分辨率图片时仍面临较大挑战，一是低分辨率的噪声调度很难直接用于高分辨率，研究者们需要为高分辨的场景谨慎地调节噪声调度表，且仍难以获得良好的结果；二是高分辨的训练过程需要大量资源，计算成本较高。
目前，一种普遍采用的解决方案是 latent (stable) diffusion 提出的在隐空间内训练，再映射回像素空间，但这种方法不可避免地会受到底层伪影（low-level artifacts）的影响；另一种方案则是训练一系列不同分辨率的超分扩散模型构成级联，现有的级联方法是有效的，但它需要在每个阶段从噪音开始完整采样，效率较低，且效果严重依赖于条件增强等训练技巧。
为了更好地解决上述问题，研究团队提出的级联模型 Relay Diffusion 在具备原有级联方法优点的同时，借助模糊扩散过程（blurring diffusion）和块状噪音（block noise），可以在任意不同分辨率间无缝衔接，就像“接力赛”一样，极大地减少了训练和采样的成本。
据论文描述，通过离散余弦变换频谱分析发现，相同噪声强度在更高的分辨率下对应于频率空间的信噪比（SNR）在低频部分更高，这意味着自然图像的低频信息没有被很好地破坏掉。
为此，该研究提出了一种像素点间具有相关性的块状噪音——block noise，它在高分辨率下对应的 SNR 在低频部分和高斯噪音在低分辨率下的 SNR 相当。
以 64×64 和 256×256 为例，Relay Diffusion 的整体流程为：先通过标准扩散过程生成低分辨率图片，再将其上采样为每个 4×4 网格具有相同像素值的模糊高分辨率图片，之后对每个 4×4 的网格独立进行模糊扩散过程（blurring diffusion）。
这样使得前向过程的终态和上采样的模糊图片对齐，因此 Relay Diffusion 的第二阶段可以直接以模糊图片为起始点，而不是现有级联方法中的纯高斯噪音。
实验结果显示，相比传统的级联扩散模型，Relay Diffusion 在生成高分辨率图片时，省去了生成低频信息的部分，极大地节约了计算成本，同时更加简单，不需要以低分辨率图片为条件和各种条件增强技巧，而且不需要重新设计或调节噪声调度表。
另外，Relay Diffusion 在节省成本的同时，还可以更快地达到更好的生成性能，在无条件数据集 CelebA-HQ-256 上达到了 SoTA 的 FID，在条件数据集 ImageNet-256 上达到了 SoTA 的 sFID 以及具有竞争力的 FID，大幅超过了 ADM、LDM、DiT 等模型。当不使用无分类器指导（CFG）时，Relay Diffusion 也显示出强大的性能优势。
研究团队表示，本次研究提出的级联模型有助于创建更先进的文本到图像模型。
未来，他们将继续把 Relay Diffusion 中的相关技术应用到通用领域的文生图模型中，从而推动该领域进一步的研究。
#清华##人工智能##学术头条快讯##AI绘画##大模型#
【华为Mate X5开启预订，光刻机细分领涨华为概念股！机构：鸿蒙战略“8大行星”+“N个卫星”有望加速推进延伸】
近日，一批芯片、元器件等个股迎来强势表现。周五光刻机概念成为同花顺概念涨幅榜第一，收盘前同飞股份涨停，涨幅达20.01%，另外也有多股涨幅超过10%或录得一个涨停板。（见图一，来源：同花顺 数据截止周五14：00）#外交部回应美国调查华为最新手机芯片#
在芯片、元器件、光刻机等科技股迎来强势表现同时，行业利好政策也在密集推出。如《电子信息制造业2023-2024年稳增长行动方案》于近期发布，其中提及，2023年—2024年计算机、通信和其他电子设备制造业增加值平均增速5%左右，电子信息制造业规模以上企业营业收入突破24万亿元。
另外，刺激相关科技股强势上涨背后还有一个重磅驱动因素——即华为Mate60Pro、Mate X5的连续发布。#华为MateX5开售#
华为商城9月8日官宣，华为Mate X5开启预订，并且是出人意料的“未发先售”。此外具备折叠功能，以及时尚外观设计也成投资人及消费者的讨论热点。#华为王炸#
据悉此次华为Mate X5预售分为两个版本，不到十秒销售一空，官网显示“暂时缺货”，网友表示：抢不到根本抢不到。
8月29日，华为宣布新一代旗舰手机Mate60Pro正式上线。资料显示，Mate60Pro搭载国产麒麟芯片与全新的鸿蒙4.0系统，将成为全球首款支持卫星通话的大众智能手机。同时，Mate60Pro将接入盘古人工智能大模型。受此刺激，A股华为手机产业链相关公司随即迎来强势反弹，与此同时，受芯片国产替代进一步提速，A股芯片板块也整体受到提振迎来反弹。如9月6日，半导体板块整体上涨超过2%，8月29日~9月6日，整体涨幅则超过了10%。
据进一步观察，近期涨幅居前公司也多为华为产业链标的，如收出“6连板”的捷荣技术，其主营业务为消费电子精密结构件，据公司2017年披露的招股书显示，公司已与华为等主要客户之间形成了稳定的合作关系，对华为的销售占比从2014年度的23.01%上升到2016年度的39.52%。
再如收出“4连板”的华映科技，其主营业务为LCD显示面板、液晶模组（LCM），近日，针对投资人提出的公司面板产品是否用于华为Mate60Pro的问题，华映科技在互动平台回复表示，公司已加入华为供应商体系，不过，其同时表示，由于涉及商业机密，具体信息不便进行披露。
除了捷荣技术、华映科技等，另有不少华为产业链或相关概念股也迎来了不俗表现。如东方财富统计的近600只华为概念股，8月29日以来（截至9月6日），涨幅超过20%的个股有62只，涨幅超过30%的个股约有20只，如中富电路、智云股份、广信材料、同益股份、力源信息等涨幅居前（见表1）。
对于华为Mate60Pro以及相关产业链机会，部分机构持乐观观点。如9月6日，华西证券研报表示，随着鸿蒙4.0的发布与华为Mate60Pro销售市场持续火爆，鸿蒙作为国产操作系统呈现产业突围姿态。鸿蒙战略中，“8大行星”+“N个卫星”有望加速推进延伸，同时相关产业生态有望持续加速。
此外，哪些公司提前剧透已入局华为“朋友圈”？哪些华为产业链个股存在牛散介入？更多完整文章内容《“超级牛散”赵建平、夏重阳最新增仓这几只华为Mate60Pro概念股！这些公司剧透已进入华为“朋友圈”……》，可在证券市场周刊市场号进行围观。
近日，一批芯片、元器件等个股迎来强势表现。周五光刻机概念成为同花顺概念涨幅榜第一，收盘前同飞股份涨停，涨幅达20.01%，另外也有多股涨幅超过10%或录得一个涨停板。（见图一，来源：同花顺 数据截止周五14：00）#外交部回应美国调查华为最新手机芯片#
在芯片、元器件、光刻机等科技股迎来强势表现同时，行业利好政策也在密集推出。如《电子信息制造业2023-2024年稳增长行动方案》于近期发布，其中提及，2023年—2024年计算机、通信和其他电子设备制造业增加值平均增速5%左右，电子信息制造业规模以上企业营业收入突破24万亿元。
另外，刺激相关科技股强势上涨背后还有一个重磅驱动因素——即华为Mate60Pro、Mate X5的连续发布。#华为MateX5开售#
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据悉此次华为Mate X5预售分为两个版本，不到十秒销售一空，官网显示“暂时缺货”，网友表示：抢不到根本抢不到。
8月29日，华为宣布新一代旗舰手机Mate60Pro正式上线。资料显示，Mate60Pro搭载国产麒麟芯片与全新的鸿蒙4.0系统，将成为全球首款支持卫星通话的大众智能手机。同时，Mate60Pro将接入盘古人工智能大模型。受此刺激，A股华为手机产业链相关公司随即迎来强势反弹，与此同时，受芯片国产替代进一步提速，A股芯片板块也整体受到提振迎来反弹。如9月6日，半导体板块整体上涨超过2%，8月29日~9月6日，整体涨幅则超过了10%。
据进一步观察，近期涨幅居前公司也多为华为产业链标的，如收出“6连板”的捷荣技术，其主营业务为消费电子精密结构件，据公司2017年披露的招股书显示，公司已与华为等主要客户之间形成了稳定的合作关系，对华为的销售占比从2014年度的23.01%上升到2016年度的39.52%。
再如收出“4连板”的华映科技，其主营业务为LCD显示面板、液晶模组（LCM），近日，针对投资人提出的公司面板产品是否用于华为Mate60Pro的问题，华映科技在互动平台回复表示，公司已加入华为供应商体系，不过，其同时表示，由于涉及商业机密，具体信息不便进行披露。
除了捷荣技术、华映科技等，另有不少华为产业链或相关概念股也迎来了不俗表现。如东方财富统计的近600只华为概念股，8月29日以来（截至9月6日），涨幅超过20%的个股有62只，涨幅超过30%的个股约有20只，如中富电路、智云股份、广信材料、同益股份、力源信息等涨幅居前（见表1）。
对于华为Mate60Pro以及相关产业链机会，部分机构持乐观观点。如9月6日，华西证券研报表示，随着鸿蒙4.0的发布与华为Mate60Pro销售市场持续火爆，鸿蒙作为国产操作系统呈现产业突围姿态。鸿蒙战略中，“8大行星”+“N个卫星”有望加速推进延伸，同时相关产业生态有望持续加速。
此外，哪些公司提前剧透已入局华为“朋友圈”？哪些华为产业链个股存在牛散介入？更多完整文章内容《“超级牛散”赵建平、夏重阳最新增仓这几只华为Mate60Pro概念股！这些公司剧透已进入华为“朋友圈”……》，可在证券市场周刊市场号进行围观。
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