gg修改器无法修改游戏_GG修改器如何修改游戏

作者：佚名来源：网友分享日期：2024-04-20 20:16:11

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但即便只看处理器本身，这个排名其实依然是不变的，且麒麟810的确是比本家的980还要强悍。这里尤为值得一提的是，AI Benchmark主要针对的是Android的NNAPI，而非SoC制造商自家的SDK工具和API（比如海思的HiAI API，高通的SNPE SDK）。

而NNAPI是需要华为、高通这样的SoC制造商底层驱动给予支持的，如果说它们未能支持NNAPI，则计算任务就会转给CPU，那么效率就会低下很多了。比如高通855的张量加速器模块，在Android Q之前就没有支持NNAPI。所以AI基准测试实际也有待进一步完善，或者说手机AI专核目前的发展程度还比较初级，未来正要迎来一波爆发。

这么强的AI性能，是噱头吗？

有这么强悍的NPU，又能用来做什么呢？前面提到GPU玩儿《崩坏3》满帧是个例子。NPU实际上还可以帮助CPU和存储更快地通讯、预测GPU负载过高及时调整、追踪手机运行帧率、流畅度和触控输入的实时变化，来进一步提升手机的使用体验。还有一些则是华为在本次发布会上提到的各种细枝末节，包含了：

– AI提升4800万像素的解析力

– AI视频拍摄防抖

– AI视频与照片HDR

– AI让身材秒变大长腿

– AI电影留色

– AI智慧视频剪辑

– AI语音助手小艺

– AI美音

尤其是最后一项“AI美音”，实际就是用KTV软件唱个歌，手机智能修音，优化唱歌节奏和音准，就算你唱歌很差也能拯救。现场演示时，所有观众都自发赞叹和鼓掌，可见这还是个刚需。就前面这些列出的AI应用，不难发现目前AI的应用还集中在在视觉AI，比如拍照、拍视频。

歌声不动听？AI能自动后期！（此处有欢呼声）

它们听起来好像都不够高大上。但putational photography领域的应用原本就是悄无声息的。举个简单的例子，谷歌针对拍照、拍视频一直都在进行机器学习研究。比如针对视频拍摄的防抖，除了利用陀螺仪、光学防抖传感器来获取视频拍摄时的动态源数据，随后对动态画面进行剪切，当场景本身很复杂包含大量深度层级的时候，视觉的AI分析就能极大地减少处理痕迹。现在拍视频越来越稳，实际就有AI的功劳。这应该和华为的AI视频拍摄防抖比较类似。

何刚在发布会上特别对比了华为nova 5拍照的细节胜于竞品。他说同样是4800万像素的图像传感器，且型号一致，但AI能给出更多的细节。我们猜测nova 5的这颗图像传感器应该是来自索尼的IMX586——这也是很多手机在用的一颗CIS。而细节更多，本质上更像是“AI拍月亮”的延续，或者结合了ISP做多张堆栈。另外还有拍摄视频时，仅有画面主体人物保留色彩，周围都是黑白的；在夜晚自拍时，即便逆光，通过识别拍摄主体、剥离拍摄主体，结合多张堆栈实现高动态HDR…这些都是典型的深度学习应用场景了。

主播们的福音：秒变大长腿，毫无PS痕迹

借用AI，实现前置摄像头的夜间HDR

AI其实是在悄无声息间解决一些体验痛点

一直以来不都是隐于生活，并令其成为生活习惯的组成部分，才是最好的科技吗？这是现如今AI在悄无声息改变生活方式的一种表达，就是让手机使用的体验变得更好，在悄无声息间变得更好。而AI实际的发展领域可能还非常多，GPU Turbo之类只是冰山一角。例如谷歌前两年畅想的，将深度学习应用于软件、系统的不同层级，比如放到编译器层级，实现高级语言编译的最优化，让程序运行更流畅，让上层和底层硬件的默契更好；甚至应用到华为的方舟编译器，更进一步提升runtime的效率。

这是华为AI布局的前瞻，实际也是现如今麒麟手机SoC走在前列的核心，和华为手机差异化竞争的关键所在。包括拍照好，现如今都需要NPU的参与。如此舍得在3000元这个价位的手机产品（nova 5/2799元；nova 5 pro/2999元起）中放进如此算力的NPU，也表明将AI专核、edge AI普及到智能手机中，华为跨的步子最大，亦将是推动华为手机销量的主要组成部分。

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