AMD变阵Zen3+架构先于Zen4登场

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上周,在一份泄露的AMD APU处理器路线图中,“Zen3+”意外现身。由于AMD官方指南中并未出现其身影,遂引发了一阵讨论。

不过,在VCZ的最新报道中,Zen3+再次出现。

接下来,我们来看看这个硬核AI是如何做到的?

一位油管博主用AI【P】出了多个版本的马斯克,重点是效果惊人。比如,这个中年光头版。

在最新的时代特训中,许多昔日里被人们忽视的英雄又一次得到了能力上的提升,再一次成为了活跃在战场之中的战争机器。亚历山大技能穿甲弹冷却时间从45秒缩短为24秒。艳后每个等级的血量上限增加20%,技能陷阱的冷却时间从50秒缩短为40秒。凯旋大帝每个等级的炮击支援每发炮弹伤害增加100。乔治总统每级攻击力增加20%。

他们采用了两个评估数据集FFHQ和LSUN Car。前者是1024×1024高分辨率人脸图像数据集,由70000张图像组成,这些图像在种族、年龄和配件方面都是不同的。LSUN-Car是一个512×384分辨率的汽车图像数据集,由16185幅图像组成,这些图像在汽车姿态、颜色和类型方面有很大的差别。

那么Zen3+和Zen4有何区别呢?

这个AI是来自Adobe Research和阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)的一项最新研发成果—StyleFlow算法。

按照爆料说法, 基于Zen3+的锐龙CPU代号“Warhol(沃霍尔)”,将于明年登场 。它有两种可能,一种是延续锐龙5000处理器的命名法,二是改用锐龙6000。

在定量比较上也同样如此。下图展示了StyleFlow与其他方法在人脸分类器(Geitgey 2020)评估下得出的SOTA结果。StyleFlow在灯光、姿势、表情等属性上基本达到了最高值。

上周的爆料中,Zen3+ APU产品2022年见,将用于Rembrandt(伦勃朗)家族,6nm工艺,Navi 2显示单元,既有低电压15瓦,也有标准电压45瓦的产品。

z表示先验分布变量,w表示StyleGAN的中间权重向量。

还有长发飘飘的马斯克。不得不说,女版马斯克也散发着一股女强人的气质。

接下来,研究人员使用StyleGAN生成的人脸和汽车的潜在空间对StyleFlow进行了评估,并展示了对各类属性进行细粒度分离编辑的结果。

值得一提的是,StyleFlow不仅可以用于人像处理,也可以修改汽车等其他图像属性。

可以注意到采样的质量非常高,未编辑的属性在很大程度上保持不变,它验证了网络能够学习底层的语义表示,并进一步用于对图像进行语义编辑。

CNF(连续归一流)功能块可以作为神经网络块来实现。其中,以属性向量at为条件的学习函数,既可以可用于正向推理,也可以用于反向推理。

以下为StyleFlow实现两种任务的完整框架:

首先是制造工艺,Zen3+延续7nm或者升级到改良版6nm,但Zen4则是真正的5nm。

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基于以上原理,研究人员通过使用StyleFlow对给定图像进行了属性条件采样。论文中展示了固定目标姿势下戴眼镜女性的图像(上);面部有毛发的50岁男性图像(中);固定姿势下5岁男孩的微笑图像(下)三类属性的抽样结果。

另外,需要注意的是,反向推理和正向推理是由ODE解算器通过计算时间变量上的CNF函数来解决的。

它非常更擅长在合成图像或真实图像的基础上重新编辑面部属性。除了上述马斯克的面部毛发、年龄、性别处理外,它还可以改变拍照角度、光照、人物表情等等。

比如这款【特斯拉】图像可以一秒切换车身颜色。

在定性比较上,StyleFlow对人像角度、光照、表情、性别和年龄的处理,与现有Image2StyleGAN 、 InterfaceGAN 、 GANSpace 方法相比均表现出了一定的优越性。

关于所谓的“Zen3+”,显然还需要更多资料佐证,我们会保持关注以证明或者证伪。

时代特训、科技飞跃现已完毕,兵种全体进阶,快来一起体验吧!

在太空前夜版本中,除了英雄,兵种得到了全体加强以外,还有这两种一直都没有被人看好的战术得到了加强,成为了新版本中较为强势的存在。齐射战术每个等级伤害增加20%,急救战术每个等级治疗量增加部队血量上限的1%。

其中,属性条件采样,是对具有目标属性的高质量真实图像进行采样;属性控制编辑,是指编辑给定图像,并使其具有目标属性,同时最好地保留源图像的特性。

第三点,Zen3+并不会支持DDR5内存,Zen4可以,基于Zen4的锐龙CPU代号“Raphael(拉斐尔)”。

研究人员在论文中称,GANs(如StyleGAN)在保证高质量输出的条件下,使用(语义)属性控制生成过程的选项有限。同时,由于GAN潜在空间的纠缠性质,沿着一个属性执行编辑很容易导致沿着其他属性的改变。

恐怕连马斯克本人见了都会相信吧?

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提到Style系列不免让人想到StyleGAN,经常关注雷锋网(公众号:雷锋网)的小伙伴可能会了解,StyleGAN是GAN的变种,它通过生成器和鉴别器的相互battle,也可以达到令人惊叹的面部合成效果。

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最近,一则马斯克的恶搞视频在YouTube上火了。

以下是在循环编辑一致性方面,StyleFlow的编辑方法在不同排列下基本保持一致(各个属性中使用了平均误差)。

从源图像开始,通过使用反向推理和一系列CNF(Continuous Normalizing Flow)功能模块的正向推理来支持属性条件编辑。

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