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阿里开源分层图像编辑模型 Qwen-Image-Layered

阿里巴巴旗下人工智能部门 Qwen 开源了一款革命性的图像编辑模型 —— Qwen-Image-Layered。 该模型能够直接将静态照片分解为多个具有透明背景的独立 RGBA 图层,让 AI 图像编辑具备了类似 Photoshop 的结构化操作能力。 根据介绍,传统的 AI 图片编辑往往是对整张图进行重绘,难以实现对特定元素的精准控制。Qwen-Image-Layered 则可以将图像智能分割成3层或8层。用户可以像操作设计稿一样,独立对某个图层进行缩放、重新定位、更换颜色或删除,而完全不会干扰到图像的其他部分。 例如,用户可以轻松实现更换背景、替换人物、修改文字,甚至将某个物体放大后移动到另一个位置,整个过程如同在操作已分层的 PSD 文件。 且这种分层过程是可重复的。用户可以根据实际需要,将已经拆分出的单个图层进一步细分为更多子图层,从而实现极高精细度的图像修改。 Qwen 团队表示,这一技术在标准图像与结构化、可编辑表示之间架起了一座桥梁,极大降低了复杂图像处理的门槛。

你说的 CUDA 到底是哪个 CUDA?一文理清那些让人混淆的术语和版本号

编者按: 你是否曾经在配置 CUDA 环境时被"driver version mismatch"或"no kernel image for device"这类错误困扰,却难以厘清"CUDA 版本"、"驱动版本"、"计算能力"之间的复杂关系?为何 nvidia-smi、nvcc 和 PyTorch 报告的"CUDA 版本"常常不一致? 我们今天为大家带来的文章,作者的观点是:CUDA 生态系统的混乱根源在于术语与组件的多重含义,只有通过一套严谨的本体论(ontology)厘清各组件的定义、层级关系与版本语义,才能从根本上理解并解决兼容性问题。 本文从术语辨析入手,逐一澄清"CUDA"、"driver"、"kernel"等关键概念的多重含义,进而剖析 CUDA 软件栈的分层架构 ------ 从应用层的 Runtime API(libcudart),到底层的 Driver API(libcuda)与内核驱动(nvidia.ko),最终抵达 GPU 硬件。文章重点阐述了版本语义的多维性(计算能力、驱动版本、Toolkit 版本、Runtime/Driver API 版本)及其兼容性约束,并通...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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