
CNET科技资讯网 11月28日 北京消息(文/齐丰润): “直播”已经成为了2016年最受关注的词汇之一,如今基本上大大小小的活动、会议我们都能明显的发现主播们的身影,而且随之而发展起来的网红经济,也成为了当下极受关注的表现形式。
据不完全统计,目前直播平台的总数已超过300家,截至2016年6月,网络直播用户规模达到3.25亿,占网民总体的45.8%,华创证券预计到2020年中国的直播市场规模将达到1060亿。
在直播内容方面,目前仍然是以泛娱乐、秀场以及游戏直播为主,而体育的UGC直播就显得比较冷清了,因此乐视也在其中看到了巨大的待发掘潜力。2016年8月,乐视体育在里约奥运报道中大量采用UGC直播方式,迈出了布局直播生态的第一步。
生态的第一步首先是平台,而这也是乐视体育发力直播的三大核心之一。作为直播的入口,乐视体育推出了Liveman APP,它可以实现“微整形”的直播效果;并且除手机外,还可以实现多种设备的同时接入,让直播呈现多机位的画中画效果。此外,Liveman App还可以实现刷脸即可登陆的功能。
除了平台之外,乐视体育进军直播生态的另外两大核心就是硬件,时尚直播相机Liveman Memo1(简称M1)以及专业直播相机Liveman Catcher1(简称C1)。
M1采用180度可旋转镜头设计,配备140度超大广角镜头,可实现480p/30fps流畅直播,具备图像180°翻转智能感应,可使用手机远程控制。同时,M1采用了安霸A7LS75图像处理器,搭载索尼Exmor R CMOS传感器,“三防”设计也可应对不同使用场景。
而作为一款专业级的运动相机,C1是迄今为止全球最轻最小的4K运动直播相机,重量仅为67克。C1采用全隐藏式镜头,可实现镜头防损,镜头采用双非球面玻璃镜头,光圈f/2.7,140度高清超大广角。C1还配备了1.8寸一体式彩色触屏,采用安霸A12S75图像处理器,搭载1200万像素的索尼Exmor R CMOS传感器,可支持4K/30fps、1080p/100fps的视频拍摄、720p/30fps的?清直播。
此外,C1还可实现8?全景解决?案,即以8个C1运动相机为基础,搭建出专业全景摄像解决方案,可实现全景拍照、录像和直播。作为运动直播神器,C1可扩充的配件部分更多,可满足专业玩家的不同场景需求。
对于此次推出的直播体系,乐视体育也更注重其可玩性,因此推出了包括Liveman S1自拍杆、Liveman G1手持增稳云台、Liveman F1直播无人机和Liveman L1移动路由器四款高端配件。
Liveman S1内置三档LED补光, 1100mAh的超大电池可随时为手机、相机充电;Liveman G1,可与无人机云台实现替代组合使用,针对运动场景拍摄,提供增稳效果;无人机Liveman F1采用模块化设计可搭载相机,开辟空中直播场景,Liveman F1支持手机、遥控器双重控制,可实现一键起降、跟踪拍摄、语音控制等智能化控制,低电返航、失控返航的功能提升了产品安全性。移动路由器Liveman L1最多支持5个设备同时接入,卡扣式设计可同时适配无人机,实现直播不掉线。
除了一系列的产品所构建体系之外,Liveman相机还将对业内所有直播平台开放,Liveman APP也将向所有硬件产品开放,同时所有通过Liveman相机拍摄的直播视频都会同步到乐视云之中,并推流至乐视的39家视频合作平台之上,为用户打造出真正开放的直播生态。
据介绍,目前Liveman APP现已在苹果和安卓正式上线,Liveman系列智能产品将于11月30日开始陆续在乐视商城和京东商城发售。M1售价799元,C1标准装(1个主机+6个配件)售价1499元,C1 Kit超值大礼包(1个主机+18款配件+2块电池+1个手提箱)售价 2999元。Liveman系列配件的定价分别为:自拍杆S1售价249元、 云台G1售价1699元、无人机 F1售价3499元、移动路由器L1售价 499元。
好文章,需要你的鼓励
GeoVerse融合几何潜在扩散模型与Wan2.2视频生成先验,并引入全局空间记忆机制,实现了跨视角一致、生成质量高且推理速度快的新视角合成,在多个数据集上大幅超越现有方法GLD。
本文解读TT-VidT,一种通过分离外观锚点与动作令牌、结合Diff Compression训练目标的视频自监督方法。在24种架构目标组合的受控实验中,仅TT3D与Diff Compression搭配才能进入强动作敏感区,且计算量比同类方法降低近一半。
Q&A Q1:Imprint Reader是什么? A:Imprint Reader是上海人工智能实验室团队开发的模型,通过SMaRT训练方法学会读取另一个模型冻结的权重更新,把参数层面的变化翻译成自然语言描述,判断这次更新到底注入了什么知识或诱导了什么行为习惯。 Q2:MetaEdit能做什么? A:MetaEdit能把Reader对目标行为的梯度信号迁移到原始模型上,不需要任何目标任务的训练数据,只用一句行为描述就能定向调整模型参数,已经在安全性拒绝率调节、数学推理风格转变和工具调用能力提升上验证过效果。 Q3:Imprint Reader读权重更新的准确率高吗? A:目前还不高,知识类目标的Pass@100只有2%,行为类目标是16%,说明自由生成描述的可靠性有限,但相比原始模型完全答不出来的0%基线,已经证明了权重更新的自然语言读取是可行的。
统一多模态模型能看也能画,理论上该会自我修正。本论文提出UMM-Reflection,用整条轨迹的强化学习联合训练诊断和修图能力,GenEval提升12分,且迁移到多个未训练基准,揭示RL提升的是选择可靠性而非新能力。