HLS 和 RTSP 的优势
【10月更文挑战第25天】HLS和RTSP各自的优势使其在不同的应用场景中发挥着重要作用。HLS适用于需要广泛兼容性、自适应码率和简单部署的场景，如在线视频点播、直播等；而RTSP则更适合对实时性、精确播放控制和互操作性要求较高的专业级实时流媒体应用。了解它们的优势有助于根据具体的项目需求选择最合适的流媒体传输协议。
全面升级的“新清影”，给AI生成视频带来了哪些新玩法？
智谱清言App近日上线了“新清影”，并开源了最新的图生视频模型CogVideoX v1.5。相比之前的版本，“新清影”在视频分辨率、生成速度、多通道生成能力和模型性能等方面均有显著提升，支持生成10秒、4K、60帧的超高清视频。此外，即将上线的音效功能将进一步提升视频的逼真度和实用性，标志着AI视频创作进入“有声时代”。这些改进使得内容创作变得更加高效和便捷，为创作者提供了更多可能性。
浮动布局
【10月更文挑战第27天】浮动布局在实现多列布局和图文混排等方面具有一定的优势，但也存在高度塌陷和定位控制等缺点。通过合理地选择清除浮动的方式，可以有效地解决浮动布局带来的问题，确保页面布局的稳定和正确显示。
svg和canvas的区别
【10月更文挑战第24天】SVG和Canvas各有优缺点，在实际应用中需要根据具体的需求和场景来选择合适的技术来实现图形绘制和交互效果。
【YOLOv11改进 - 注意力机制】MLCA(Mixed local channel attention):混合局部通道注意力
【YOLOv11改进 - 注意力机制】MLCA(Mixed local channel attention):混合局部通道注意力本项目提出了一种轻量级的 Mixed Local Channel Attention (MLCA) 模块，结合通道信息和空间信息，提升网络表达效果。基于此模块，开发了 MobileNet-Attention-YOLO (MAY) 算法，在 Pascal VOC 和 SMID 数据集上表现优异，mAP 分别提高了 1.0% 和 1.5%。MLCA 通过局部池化、一维卷积和信息融合，有效捕获局部和全局信息。项目代码和详细配置可在 GitHub 和 CSDN 获取。
文生图大模型
DALL·E 是由 OpenAI 开发的基于深度学习的图像生成模型，能够根据文本描述生成原创图像。从 2021 年初的 DALL·E 到 2022 年的 DALL·E 2，再到最新的 DALL·E 3，其功能不断升级，包括生成、扩展、修改图像及生成变体图像。DALL·E 3 在提示优化、清晰度和多风格支持方面进行了增强，广泛应用于定制图像生成、虚拟设定、产品设计和广告营销等领域。
什么是超分辨率？浅谈一下基于深度学习的图像超分辨率技术
超分辨率技术旨在提升图像或视频的清晰度，通过增加单位长度内的采样点数量来提高空间分辨率。基于深度学习的方法，如SRCNN、VDSR、SRResNet等，通过卷积神经网络和残差学习等技术，显著提升了图像重建的质量。此外，基于参考图像的超分辨率技术通过利用高分辨率参考图像，进一步提高了重建图像的真实感和细节。