快手AI文生视频大模型体验：更偏商业端 “国产版Sora”来了？

摘要：中国版Sora来了？日前，快手推出视频生成大模型——可灵，支持文生视频、图生视频以及视频续写功能。可灵大模型基于Diffusion Transformer架构打造的文本视频语义理解能力，支持输出1080P30帧最长2分钟的视频，生成时长直接赶超Sora。 6月21日，可灵上线的视频续写功能中，支持对已生成的视频一键续写和连续多次续写，单次可让视频延续约5秒，最长可生成约3分钟视频。快手可灵的内测申请在快手的剪辑软件快影App的“AI创作”功能模块中，财联社记者申请通过后，进行了深入的体验。目前可灵的生成速度上表现尚可，财联社记者每次文生5s视频基本都能在2–3分钟之内完成。根据公开信息，快手、Sora之外，Luma AI发布了文生成图模型Dream Machine，并开启内测；Adobe的Firefly新增生成式扩展功能，生成音频和视频功能即将推出；美图构建AI短片工作流，开发了AI短片创作工具MOKI，预计将于今年7月31日上线。有研究机构指出，在当前AI大模型的输出内容不能完全保证正确性与精准度的背景下，对“幻觉”问题不敏感的文生文、文生图、文生视频、数字人等AIGC领域有望率先实现商业化落地。文生视频更自然，图生视频仍有进步空间为了展示可灵AI的能力，财联社记者从对于语言的识别精准程度、视频表现精度这两个层面对可灵大模型进行测试。其中在精度层面上，主要从两个层面上进行考虑，首先是光影效果的呈现，其次是物体关系（如人与人互动，人与物体互动）等。为了便于观看，财联社记者将视频转换成了动图，因此会对视频质量和帧数造成一定的影响，但基本能够展现可灵的视频生成能力。首先是对文字识别和处理层面上，财联社记者尝试详细描述了一个场景：“满头白发的中年女人，穿着深蓝色西服，向一台佳能相机展示白色瓶身绿色瓶盖的蓝月亮洗衣液，背景是沙滩与海洋的落日场景。”可灵基本按需复现了描述文字的需求，只是文字描述中的相机并未出现在视频画面中，以及可能是出于版权争议方面的考虑，洗手液的品牌被涂上了马赛克。接下来记者又尝试了更为简短的描述：“一只比熊犬穿着宇航服和高跟鞋在夜店跳舞。”虽然比熊犬身上的服装与真实的宇航服尚有差异，但这次的还原度要高不少。接下来，财联社记者又描述了两个场景，以测试可灵的光影展现效果，以及对于物体关系的还原的程度。以上的视频描述文本为：“在灯光复杂的深海隧道中，一辆银白色引擎盖加上黑色外观的迈巴赫，开着远光灯，以时速120公里每小时行驶过一摊积水，水花四溅到镜头上。”以上视频的描述文本为：“荒芜的死亡星球上，一群假面骑士通过光剑进行对战，并砍下了对方的头盔。”以上视频的描述文本为：“两个壮汉在水立方里互扇巴掌。”以上视频的描述文本为：“小猫送外卖，抽象风格，把披萨送到人手上。”以上视频的描述文本为：“小猫用前爪把头上的头盔脱下来，放入到电动车的前框里。”以上视频的描述文本为：“一个小女孩吃面条”。以上视频的描述文本为：“女性推着自行车，往后倒退，一片樱花花瓣落到她的头上。”目前图生视频的功能更多是让画面主体运动起来，通过准确的关键词做动作，但复杂的物体互动，呈现效果不佳。如小猫咪用前爪脱下头盔，AI并未正确识别图中猫咪的前爪，而是生成了另外的前爪，并且没有脱下头盔的动作，而是将生成的前爪搭在了前框里的头盔上。小女孩吃面条基本生成了“吃播”效果，五官与食物清晰。而女子推车倒退变成了骑车倒退，虽然动作方向正确，但花瓣只落到了镜头的前方，并未落到女子的头上。通过上述的测试，我们基本可以推断出以下几个结论：可灵对于光影关系，流体与人物的关系呈现大致上是没有问题的，在文生视频的准确度上与sora差别不大。比如，当灯光扫过车顶时，前挡风与引擎盖金属反光变化的差异；车辆驶过积水时溅起的水花等。可灵对于物体关系的处理仍存在改进的空间。比如决斗时光剑出现了“穿模”的情况。此外，可灵基本可以做到符合真实的运动规律。在测试中，车辆行驶、女生吃东西等基本符合现实规律与关键词输入要求。对于有关键词未被识别的问题，有观点认为，造成这种问题的原因在于，目前视频生成大模型基本是直接从视频数据中学习物理知识，但真实视频往往包含很多信息，因此大模型很难精准区分每个物理规律并学习。财联社记者了解到，快手大模型团队自研了3D VAE网络和全注意力机制（3D Attention），借助多模态技术更好地实现时空建模。快手视觉生成与互动中心负责人万鹏飞公开表示：“快手是一个拥有海量视频数据的平台，可实现全流程、自动化、高效率的支持模型的训练和评估。”他还补充道，快手拥有多维度视频标签体系，可精细化的筛选数据，或对数据的分布进行调整。商用可能性到底在哪？落地场景或更偏商业端据财联社记者了解，目前可灵内测申请人数已超14万人，有不少创作者都在其中。有视频内容创作者对财联社记者表示，使用AI工具生成的视频看上去很酷，但这类工具在普通人手中意义不大。AI生成视频的成本也不低，这一点从ChatGPT和Sora的开放程度就能看出来，ChatGPT可以开放给亿级用户，而Sora至今只有少数人试过。”不过，部分视频平台也不鼓励AI合成内容，这类视频分到的流量不多，有的甚至会被限流。目前，各大内容平台都有相关限制，AI生成内容均会标注 “作品疑似AI合成，请谨慎甄别”。该名内容创作者补充道，AI视频生成功能的真正意义在于简化了视频制作流程，既可以帮助成熟的内容创造者生成无版权纠纷的素材，加速内容创作，也可以帮助传统的图文创造者基于已有内容视频化，加速内容迁移。他认为，通过精准描述，内容创作者可以省下挑选合适素材的时间。本身职业内容创作者也会自己购买视频素材，或者开通相应的会员。现在唯一的问题只在于，收费是否合理。但从长远来看，无论可灵还是sora都不会将C端应用作为未来主要发展方向，根据场景应用落地的能力，才更具想象力。另一位影视行业的从业者告诉财联社记者，AIGC工具已经被应用在了影视行业了，比如《瞬息全宇宙》里面主角高速穿越多个宇宙的镜头，可以用AI技术快速生成出来，能够降低制作成本。“如果使用传统制作流程，哪怕只是为了制作一分钟的视频，也需要一个庞大的团队工作好几个月才能完成，涉及到脚本、建模和后期渲染等多个过程。”财联社记者了解到，有部分电影人在接受Luma发布的Dream Machine内测邀请后，使用该款AI工具制作了一些微电影以及预告影片。继生成短剧剧本之后，AI视频生成工具将有可能被用于直接生成短剧，而这一尝试也会让短剧赛道的链路更短。当下，可灵在B端的商用还未开启，但从此前AIGC技术应用来看，短视频切片、评论区互动、数字人主播等均是内容电商可以落地的场景。据悉，包括京东、快手、抖音在内的电商平台已经使用AI大模型辅助商家进行运营。比如京东免费数字人代播服务，能24小时不断进行直播；快手的“AI脚本生成+智能高光切片+全模态检索大模型”功能等等。快手方面提供的数据显示，AIGC技术的应用已经开始提升营销转化效率，通过盘古视频AIGC素材整体提升营销转化率33%。有业内人认为，未来文生视频工具也有可能被商家应用在产品功能、场景短视频展示上面。“相较于对每个产品进行实际拍摄，直接使用AI工具生成视频的时间成本和人力成本可能会更低。”对成本端的影响，也能从当前数字人主播应用效果得出一定结果。快手磁力引擎项目招商负责人、磁力学堂负责人王思洵分享了一组数据：“在尽量过滤掉干扰项的前提下，我们测试发现真人直播间和数字人直播间数据表现几乎一样。AIGC技术自动生成直播/短视频素材，使得企业的直播风险可控，运营效率也得到了提升。”天风证券分析师认为，生成式AI在视频创作和世界模型的大踏步进步将实现对视频/3D/游戏等下游应用场景的渗透。在短视频、创作工具、游戏等下游领域，可灵、Sora等AI原生产品有望融入工作流，增强用户体验、降低用户使用壁垒、进一步降低创作成本，并极大拓展创作者能力边界。该名证券分析师补充道：“与OpenAI其他产品不同，Sora代表的DiT架构路径复刻难度在算力充足的前提下相对较低，国内互联网头部大厂在生成式视频工具上的布局速度可能会持续超预期。” 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1435689.htm

马斯克被四名前Twitter高管起诉 指控其未支付遣散费

摘要：今年早些时候，共有四名前 Twitter 高管起诉马斯克，指控其未支付遣散费。陆陆续续，有更多员工站出来指责马斯克，在开除员工时做事“不地道”。根据本月加州地方法院提起的诉讼，马斯克在一次被 Twitter 前员工，首席会计官Robert Kaiden起诉。 Robert Kaiden声称，自己被拖欠了 375 万美元的遣散费。Kaiden在诉状中称，2022年10月，马斯克收购Twitter后，诬告他和其他高管行为不当，无故解雇他们，以避免支付数百万美元的遣散费。2022年11月2日，Kaiden收到一封信，通知他因“在履行职责时存在严重疏忽或故意不当行为”而被立即解雇。更过分的事，Kaiden也没有收到公司的最后一笔工资。起诉书称，马斯克“骗取”了Kaiden和其他高管总计 2 亿美元的遣散费。而负责监督Kaiden遣散费索赔的委员会是一个由马斯克其他公司的员工组成的“骗局”，他们此前在SpaceX的人力资源部门工作。此前起诉马斯克的员工分别是前Twitter 首席执行官Parag Agrawal和其他三名前高管，共要求赔偿 1.28 亿美元。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1435688.htm

小米副董事长林斌回应减持套现行动：用于慈善公益、科教项目

摘要：6月22日，小米公司副董事长林斌发微博回应了近期关于他的基金会减持小米股票套现的传闻。他表示：基金会的全部资产，只能用于慈善公益和教育科研相关的捐赠项目，不得用于任何个人享受。同时他还透露未来还会有更多公益捐赠。 林斌在2024年6月的连续三个交易日内减持了小米集团的股份。根据披露易网站的数据，林斌共套现约1.79亿港元，折合人民币约1.665亿元。减持行为引起了投资者的关注和讨论，部分投资者在社交平台上质疑林斌是否违背了之前的承诺。2020年9月15日，小米集团曾发布公告，林斌承诺自公告日起五年内，不会自行酌情出售其直接或间接实益拥有的小米集团股份。对于此次减持，小米集团回应称，林斌的减持套现是出于公益目的，特别是用于对中山大学的捐赠。据中山大学官方微博显示，林斌和刘向东夫妇在4月17日向中山大学捐赠了1亿元人民币现金。小米集团方面还提到，减持套现的金额与捐赠金额之间的差额是由于港币和人民币之间的汇率差异。相关文章:高管被指违背承诺减持套现1.6亿 小米回应：是做公益 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1435686.htm

参加华为开发者大会后 我感觉他们把系统玩明白了

摘要：就在今晚，我们亲爱的华子召开了华为开发者大会 HDC2024 ，开了一场足足三个多小时的史诗级大会，信息量可以说是相当之大。信息量之所以大，是因为华为这次公布了HarmonyOS NEXT 系统、 NEXT 原生应用和盘古大模型 5.0 等等干货，从消费者到开发者再到商用端，几乎都覆盖到了。 也正是在这场大会上，之前跟大家预告过的 HarmonyOS NEXT 正式和大家见面了。托尼也是从杭州出发，前往大名鼎鼎的松山湖畔来参加这场为期数天的开发者大会（ 不是来打捞芯片的 ）。废话不多说，咱们直接进入这次的正题——HarmonyOS NEXT 。>/ HarmonyOS NEXT简单来讲， HarmonyOS NEXT 采用了华为自研的全新系统架构，这次真的要跟Android说再见了。而这也就意味着，之前说过的鸿蒙原生应用，现在成为了现实。看看这一屏幕的小伙伴就能知道，大家常用的京东、淘宝、美团和微博等等，肯定都开发了鸿蒙原生应用。统一的鸿蒙生态这一点，其实在现在的鸿蒙设备上就能感受到，但是这次鸿蒙更进一步，你在手机、折叠屏或者平板上面打开相同的应用时，体验是几乎一样的。以前做不到这种程度，是因为之前只是植入了鸿蒙互联框架，运行和流转的应用本身依旧是Android App 。但Android嘛，它一开始就没有给跨硬件的无缝流转留余地，所以体验可以说是稀烂……不过鸿蒙这次从设计之初就考虑到了这些问题，所以厂商们的鸿蒙原生应用体验必然是丝滑般顺畅，遥遥领先。这些应用一出生就有对应的 “ 平板版本 ” ，不需要在平板上用别扭的手机应用了。为了展示原生应用，华为现场还摇了不少人，比如 WPS 副总裁，他在现场就表示手机和平板 WPS 都已经适配了原生鸿蒙，而且像是账号统一、文档同步和多段协同编辑等等都已经完美适配了。而华为生态里的经典功能之一，跨设备协作，比如把手机里的图片甩到平板上面继续编辑，也都被 WPS 玩明白了。但在大会上，余总也表示 TOP 5000 款应用中，已经有 1500 多款上架成为了鸿蒙原生应用。虽说已经能满足 99.9% 的用户使用时长，但还是会有边边角角照顾不到，所以华为也想了个办法，为开发者们准备了“ 样板间 ” 。简单来讲，样板间就是为你提供好了各种不同类型应用的模板，比如新闻、金融和政务等等，直接照着来就行。比如人民网就用上了新闻样板间，其中有 80% 的代码都是复用的，甚至还能加入新功能，这开发速度一上去，应用的交付效率可不就起来了吗？余承东说， HarmonyOS NEXT 在第四个季度就要商用了，也就是顺利的话可能 Mate70 首发就能用到。留给开发者们的时间不多了，加油干吧！>/ Harmony Intelligence华子啊，你还是保守了……隔壁果果都直接叫 Apple Intelligence 了，托尼一开始以为你们也直接叫 Huawei Intelligence 呢……但有一说一，确实是 Harmony Intelligence 更好听。说回正事儿，我认为 Harmony Intelligence 是这次纯血鸿蒙能明显区别于现在Android的部分。咱也知道，国内原生版Google AI 指定用不上，所以以后国产Android手机拥有系统层级的 AI 就挺难的。那么这个鸿蒙原生智能都可以做些什么呢？最基础的， AI 图像生成，可以基于照片生成不同风格的画面，还可以一键设置到华为全家桶上面，各种设备的自适应其实也有 AI 的功劳。但真正格局打开的，还是华子对特殊人群的关心，比如 AI 声音修复。有些特殊人群的发音比较模糊，而 AI 就可以修复声音，让声音变得更加清晰。如果你对声音修复没概念，可以去回忆一下《 流浪地球 2 》李雪健老师的声音，其实他的声音是后期修复的。还有对于视力障碍人群，小艺现在可以把看到的画面读出来，现场举了个例子，根据语音问题来判断冰箱里的食材新不新鲜。别说视障人群了，这个功能我也想拥有……总之，华子对无障碍方面的探索确实领先，这波格局打开了。说到小艺，就像前两天果子的 Siri 得到史诗级升级，小艺也同样如此，直接跟底部导航条合二为一，托尼感觉类似一个无处不在的超级助手。小艺的用法很无脑，比如你想创建日程，直接把信息拖拽到底部导航条就完事儿，小艺会自动识别内容。更无脑的方法，就是当你收到一张表格图片的时候，你只要直接把图片甩给小艺，它就会自动转换成表格……差友们，这才叫真正的智能助手啊，你一句话都不用说，它就知道你要干啥……小艺现在也支持多模态融合，比如你收到一条消息，上面有一个地址，你不用导航手动搜索地址，直接问小艺 “ 去这里要多久 ” 就可以，根本不用说出地址。该说不说，要是实装的 HarmonyOS NEXT 真能有这样的效果，那托尼可太期待了。除此之外， HarmonyOS 对隐私的管理也更加严格了。比如直接禁止开放应用列表和通话记录等 9 种不合理权限，从源头上降低隐私泄露风险。对于这种行为，我只能说干得漂亮。除了这些， HarmonyOS NEXT 还有各种大大小小的新功能，华子确实是把这步给迈出去了。要是你没看够，等我们明天在现场体验完 HarmonyOS NEXT ，立马写个文章与大家见面，差友们别急嗷。另外， Mate60 、 Mate X5 和 MatePad Pro 13.2 三款机型今天就支持开发者和先锋用户更新 Beta 版本。而更多机型的更新，将会和秋季的 Mate70 系列共同到来。>/ 盘古大模型 5.0说完了 HarmonyOS NEXT ，这个盘古大模型对于普通用户来讲就比较陌生了。其实去年它刚亮相的时候差评也给大家介绍过，它就是华为自己的大模型，人们可以在它的基础上二次开发面向行业的应用。我们前面提到的 HarmonyOS Next 上的小艺，就是用了盘古大模型的能力。可它实在太低调了，蛰伏一年时间，盘古已经从 3.0 进化到了 5.0 。升级后的 5.0 更牛逼了，给大家举一些发布会上演示的例子吧。第一个例子，可以用大模型生成不同天气和角度的视频来训练自动驾驶……大家都知道训练自动驾驶需要海量的数据，各种 Conner Case （ 极端案例 ）必须见过才知道怎么应对，所以这个应用可算是戳中了智驾开发者的心～你也可以通过大模型来帮助自己设计汽车，现场还直接展示了大模型生成的 3D 打印模型。虽然很方便，但是怎么说呢，就是这个 B 柱的位置感觉不是很方便上车的样子……但这不重要，重点是盘古大模型可以很快生成 3D 汽车模型，而且支持导出并二次编辑。嘛，能改就是好同志。年初 OpenAI 和 Figure 合作的机器人不断刷屏，现在搭载盘古大模型的国产机器人“ 夸父” 也来了。有一说一，敢现场让机器人演示对话、拿取物品和互动还是挺自信的。夸父取水. gif虽然感觉这个机器人的反应稍微有点慢，不过在开发者大会上就能有这样程度的展示，也已经很不错了，托尼也很期待这位机器人大哥之后的反应可以更迅速。另一个很实用的功能，则是通过盘古大模型 5.0 实现 AI 同声传译，现场也直接演示了一下，老外讲英语大概四五秒之后，同声传译就开始了。有一说一，这个语气、流畅度和精准度真挺不错的，如果优化一下速度，那跟老外交流就再也不是问题了。如果到这里，你还认为这些应用这些都是学别人，有模仿嫌疑，那接下来可是实打实的原创了。华为分别请北京铁道所、宝钢和深圳市气象台等各种行业人士上台，就为了告诉大家盘古大模型可以提高故障识别准确率、降本增效、提升预报准确度。怎么说呢，深圳市气象台预测上个月的 “ 龙舟水 ” 天气时，比欧洲中期天气预报中心的预报还要准……最离谱的，是盘古大模型居然可以 “ 寻医问药 ” ，通过语言和药物分子大模型来优化药剂。难道这就是传说中的赛博老中医吗……现场还举了些别的例子，托尼就不一一展开了，我觉得未来也许大家会在潜移默化中有越来越多它的影子。>/ 终这次的开发者大会信息量还是相当大的，不仅有咱们用户关心的 HarmonyOS NEXT ，还有面向企业的盘古大模型和云服务。说回大会的开头，余总说华为被制裁的几个月后， HarmonyOS 在 2019 年 8 月 9 号正式发布了。而从首次发布到今天，已经经过了 1778 天，余总说这是 HarmonyOS 的 “ 轻舟已过万重山 ” 。虽然距离我们普通人用上 HarmonyOS NEXT 还有一段时间，但最后这几个月，也是这个国产操作系统最关键的冲刺阶段。还有多少伙伴加入这生态共建的队伍中，将直接影响人们对它的接受程度。托尼也相当期待， HarmonyOS NEXT 再过几年逐渐普及之后，我们的生活又会发生怎样的改变。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1435687.htm

特斯拉史上最大规模裁员超预期？媒体称今年已裁超14% 7月可能继续

摘要：6月21日周五，有媒体查看了特斯拉“全员”电子邮件列表上的人数发现，截至6月17日，特斯拉今年已裁减了超过14%的员工。这一数据是媒体计算得出的，事情起源于6月17日，马斯克当天给“全体员工”发送了一封电子邮件表示： “在接下来的几周内，特斯拉将进行全面审查，为表现出色的员工提供股票期权。任何为公司做出杰出贡献的员工也将获得期权奖励。”此前有媒体报道，过去特斯拉一度暂停了基于绩效的股权奖励计划，后又打算重新启动。而根据特斯拉公布的财报，2023年12月底包括临时工在内的全球员工总数为140473人。经过一波大裁员后，现“全员”邮件列表显示大约有121000名员工（列表包括临时工）。因此媒体可以算出，自2023年底以来，特斯拉的总员工数减少了14%以上。目前特斯拉公司尚未回应这一消息。特斯拉7月份会继续裁员？今年4月，媒体称马斯克通过“全员”邮件通知员工，全球裁员超10%、约14000名员工，裁员比例历史最高，当下降本增效极为重要。这标志着特斯拉自2017年裁员2%以来的第五次大规模裁员。4月还有媒体称，马斯克的目标是裁减20%的员工，他本人甚至表示这个数字可能会更大。在此次大裁员中，包括主导特斯拉电池技术的高管Drew Baglino在内的两名高管已离职。投资者对特斯拉未来的接班计划表示担忧，特斯拉股价周一隔夜跌幅超过5.5%。实际上，马斯克有几次裁员裁过头了。例如，特斯拉解散了其超级充电团队，该团队的数百名员工和团队领导Rebecca Tinucci均被“一刀切”。据LinkedIn上的帖子显示，特斯拉后来又重新雇佣了该团队中的部分被裁员工。裁员迹象早有苗头，在四月份的第一季度财报电话会议上，马斯克曾提到：“自2019年开始的“长期繁荣”后，特斯拉的效率已经降低到了25%到30%。我们已经做了一些调整，但现在是时候重新组织公司，为下一阶段的增长做好准备了。”这次大规模裁员正值特斯拉销售下滑之际。特斯拉面临新能源汽车行业销量增速放缓、电动车型阵容老化、在中国的激烈竞争加剧等不利因素，以及最近一项调查显示，部分由于马斯克的“古怪行为”和“政治言论”，特斯拉品牌形象受损。整个汽车行业经历两年的快速扩张后今年有所放缓，多少车企为1%的市占率卷出天际，而且行业增速下滑对特斯拉的冲击更大，因为，其Model Y车型在2023年是全球销量最高的车型。面对重重压力，即便是行业“领头羊”特斯拉也被迫降价促销，但效果不佳。特斯拉第一季度财报数据显示，公司营收同比下降了9%，为自2012年以来最大的跌幅。一位不愿透露姓名的特斯拉员工向媒体透露，一些工厂工人担心如果第二季度的业绩不佳，7月份可能会有更多的裁员。面对行业不景气，股价下滑，马斯克试图扳回一局。他已经向投资者承诺，公司很快会发布他的第四个“总体规划”，并且特斯拉将在8月8日公布一款“专用的自动驾驶出租车”的设计。预计特斯拉将在7月第一周发布第二季度的生产和交付报告。特斯拉股价在周五涨0.79%，收于181.71美元。截止周五收盘，今年该股票已下跌约26.3%，而同期纳指则上涨了18%。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1435685.htm

Nvidia CEO黄仁勋暗示DLSS 4的可能性

摘要：很多人都在猜测 DLSS 的未来。英伟达将推出哪些新功能？现在我们或许已经对它有了一个大致的了解。在某个问答环节，英伟达公司首席执行官黄仁勋分享了他对 DLSS 未来的看法。黄仁勋暗示，未来版本的 DLSS（可能是 DLSS 4）将能够生成材质纹理和对象。 “我们已经将人工智能用于神经图形，我们可以根据少量输入像素生成像素（即 DLSS 2）。我们还能在帧与帧之间生成帧--不是插值，而是生成（即 DLSS 3）。未来，我们甚至可以生成材质纹理和对象，生成的对象刚开始可能质量较低，我们可以让它们看起来更好。”NVIDIA 已经展示了这两项新功能之一。在 Siggraph 2023 上，公司展示了他们的神经纹理压缩 (NTC) 解决方案。这种AI驱动的压缩可以减少纹理尺寸，同时保持高品质。 NVIDIA 表示，这种新格式比旧的 AVIF 和 JPEG XL 格式更好。DSOGaming给出的猜测是NVIDIA 可能会对 NTC 进行改进，从而提高纹理质量。这似乎是 DLSS 的下一步。然后，在 DLSS 4 或 DLSS 5 中，他们可以让 NTC 改进甚至创建低质量对象的高质量版本。也可以将其想象成一种新的图形改进方法，使物体看起来光滑、圆润、没有任何粗糙的多边形边缘。英伟达将于今年年底发布下一代 GPU。因此，英伟达是否会在推出下一代 GPU 的同时放出 DLSS 4 将会是一个有趣的话题。如果会，DLSS 4 是否需要新的 RTX50 系列 GPU？还是会兼容旧版 RTX 显卡？ 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1435684.htm