欧宝体育,欧宝体育app,欧宝娱乐,欧宝体育官网,足球投注平台,电竞下注,注册送彩金,欧宝足球下注,欧宝篮球盘口,欧宝电竞投注,体育投注平台是一款模拟经营策略游戏，该版本玩家可以直接通过安卓模拟器在电脑上安装体验。该游戏采用唯美的水墨画风，将中国风元素融入游戏场景，为玩家带来极致的视觉享受，让您沉浸其中，感受P6F3X2M7T9QJ8L1B4WZR之美。在游戏中，玩家将扮演一位祖师，开宗立派，培养一众有趣的弟子，帮助他们渡劫成仙。每位弟子都拥有独特的命格和属性，个性迥异，让您体验到千奇百怪的修仙生活。
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每一次网购衣服，都是对自我认知的一次刷新。这不是最近 618 大促吗，再次印证了那句“老话”——看买家秀以为是东方不败，到手一穿像衰神二代。
更别提尺码合不合适了。谁知道我鼓起多大勇气给客服报上身高体重，可每每都得不到准确建议，“亲，还得偏大一丢丢哦。”算了算了，再多买件XL的吧......
最烦的是退货。换个角度想想，店家也心累啊。七天无理由退货政策，让许多买家钻空子，把淘宝店当试衣间，拍完照就退货。反而是我们这些永远网购不到合适衣服的人，生怕被店家拉黑。
AI 这不是越来越能耐了吗，我之前在 GitHub 玩过几个“AI 换装”工具。上传一张自己的照片和黄裙子图片，静待几秒，满怀欣喜地得到了一张“黄色大菠萝”......
不过最近我在 Google I/O 上看到，Google 针对电商购物，推出了一个“Try On（试穿）”AI 功能。
衣服版型就像菜谱，身材就像食材。模特图好看，线条顺滑，垂感在线，那是因为按着菜谱买对了食材。
可是普通人高矮胖瘦，身材各异，是直角肩还是溜肩，胸背宽还是窄、腰线高不高，这些身体细节都会影响衣服穿出来的效果。
How To Geek 的记者在 Try On 后，吓了一跳，他说“我上传的图片是穿长裤，结果试穿短裤，居然把我的小腿露出来了。我发誓，和我自己小腿一模一样，说实话，让我有点儿怕。”
“这是我第一次觉得 AI 试衣服不是个噱头。”来自科技博主 @MKBHD。
它生成的实际效果不同于之前“换装贴图”的工具，原因很简单，P 图是现有图层之间的堆叠，而 Try On 是从头生成一张全新图层。
首先，依赖高精度分割模型建立一个准确的“人像轮廓模型”，其多尺度语义分割技术（multi-scale semantic segmentation）来识别发丝、耳朵、手指间隙、腿部走向、服装遮挡区......所以哪怕你披头散发，戴着耳环、手持手机，AI 都会测算出边界，保留在后续生成里。
Try On 对比其他类似工具生成的模拟图除了真实，还有一点，是立体的。不仅能看到正面，还能看到侧面、微微转身的角度。
AI 还得分析人的肩宽、胸围、腰围、体态、站姿，照片光线射入角度……做人像建模（body modeling），这部分基于 Google 自研的 Vision AI 模型和 pose estimation 模型。
这就是为什么没露小腿，AI 也能根据对身材的建模，算出来“小腿应该长啥样”。
同时，模型接收服饰图片中的信息，比如布料是什么质感、衣服有多少层、版型修身还是oversize......
我们知道知识图谱是传统谷歌搜索的“大脑”，存储着用来回答用户查询的所有信息。购物图谱（Shopping Graph）是其中关于购物意图和产品信息提供的一个分支。
基于 Shopping Graph 中海量数据库，训练模型识别在各种体型、肤色和姿势下的穿着效果，从而提高了模型的泛化能力。
但试妆到这一步还是略为“粗糙”，好似你在服装店，拿起衣服站在镜子前比划。穿上到底合不合身呢？
Google 用了图像对齐和 pose-aware warping 网络，让服装与人体姿势对齐。比如你插兜、弯腰、举手，AI 就可以让衣服在这些动作下自然变形，比如膝盖处鼓起一点，衣角飘起来，举手肩膀处有褶皱。
一些“难点区域”会着重处理，交叉注意力机制会判断披肩长发和衣服如何自然衔接，“头发和领子谁在前”。
再比如，底图中人身着深色内搭，想试穿一件半透明防晒服，“动态分层贴图”技术会自动调整衣服的视觉层级，确保防晒服图层在视觉上正确地覆盖在衬衫图层之上，保证光影、纹理、透明度都协调。
目前它最擅长的是贴身、版型明确的上装，比如 T 恤、衬衫、针织衫，底图中人物也最好是正面站直、手别乱动、光线别太飘。这时候 AI 才能安心建模，不出纰漏。
版型过于松垮复杂，衣服叠穿好几件，那 AI 就容易抓瞎。以及还不支持帽子、眼镜、鞋子这些配饰，这不难理解，这些配饰的遮挡处理起来复杂。
动态试衣也还不支持——还没法像《模拟人生》试衣间里似的，转个圈，走两步，试个坐姿效果。
比如，你在试穿一件古巴领衬衫时，它会给你搭配一条细细的金色项链、一双白色球鞋加一块皮质腕表。这不一套“热带 OOTD”就有了。
再往前看，静态的试衣还能发展成动态的，带上头显进入虚拟试衣间，直接颠覆网购体验。
要不说，这也是对商家的利好。退货率，本来就是服装电商最头疼的问题，一件衣服从出库到回仓，来回折腾物流、包装、人力成本，还影响商品周转效率。
Google 还演示了一个场景。看起来 AI 对电商的重塑，绝不会只有试衣服这么简单。
现在，我们在电商购物时还是得在搜索框里输入“羊绒地毯”或是“客厅简约风地毯”等关键词。
但在未来，你可以写“我有一个浅灰色的沙发，想买一个搭配的地毯，能让房间看起来更明亮。我有四个小孩，我们喜欢一起在沙发附近玩乐，但家里有猫，不想让猫把地毯抓花。”这类非常具体的需求，AI 就可以在成千上万个商品里找到最符合你需求的那几个。
推荐算法的逻辑是“猜你想要”，而 AI 最终目的，是精确筛选，帮人节省时间，提升效率。
有人给美国副总统 J·D·万斯穿女装，让“红脖子“变”女装大佬”。还有人拿未成年人照片去换上暴露的服装。
也就是说，不需经过本人同意，就可以拿着我的照片，给我“套上”一件不想穿的衣服。在穿衣自由的时代，穿衣反而不“自”由了。想想这还挺可怕的......
除了培养弟子和建设仙门外，游戏还包含了炼丹、炼器、仙田等多种修仙玩法，让玩家体验到修仙的方方面面。
玩家可以自由摆放修仙宗门的建筑，打造属于自己的修仙家园，创造仙门人的理想世界。
游戏的画面精致细腻，每一个场景都充满了古典美感，让玩家仿佛身临其境，感受到修仙之美。
游戏内置丰富的社交系统，玩家可以与其他玩家组成联盟，共同对抗强敌，体验多人合作的乐趣，增加了游戏的可玩性和趣味性。
2、画面精美，场景设计唯美，让玩家沉浸其中，感受到了修仙世界的奇幻美感。
3、挂机系统的设置贴心实用，解放了玩家的双手，让玩家更轻松地享受游戏乐趣。
4、弟子个性化塑造突出，每个弟子都有自己独特的故事和特点，增加了游戏的趣味性和可玩性。
1.1调整问鼎苍穹席位赛的防守阵容设置规则，现在任何时候都可以调整防守阵容
1.2优化天道树领悟道果时道果数量不足的获取提示，现在会自动打开道果宝箱，方便祖师快捷获取
1.3优化新增仙法问道投资活动的购买提示，现在休赛期购买投资时，如果无法拿满奖励则会有二次确认提示
