此配装模拟器能自由的选择身上的任意装备进行模拟,属性在右边也能看的非常清楚,有
在上方还可以再一次进行选择你有必要进行配装的职业,任意搭配自己的装备来获取属性面板的数值,查看是不是满足你的要求。
World of Warcraft: Wrath of the Lich King)是《魔兽世界》继《燃烧的远征》后第二部资料片,新增了大量游戏内容,如巫妖王所在的诺森德大陆、新的英雄职业。2007年8月3日在BlizzCon2007首日发布。2008年11月13日正式推出,首日即销售280万份,成为当时史上销售最快(24小时内)的PC游戏,并打破上一款资料片燃烧的远征所创下的首日240万份之记录。随着太阳之井获得净化,一股可疑的宁静席卷全世界。如同计划好的一般,亡灵的天灾军团对艾泽拉斯的城镇发动大规模的攻击,并使战火蔓延至东部王国。在需对抗全面武力的巨大压力下,大酋长萨尔任命霸主加尔鲁什·地狱咆哮率领远征军征讨诺森德。同时,失踪的人类国王瓦里安‧乌瑞恩终于重返暴风城重掌大权。他任命伯瓦尔‧弗塔根率领同等精锐的联盟部队,前往铲除巫妖王以及任何胆敢阻挡他们前进的部落势力。
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社区已重新在网易大神上线氪报道称,暴雪已与国内多家游戏厂商洽谈“国服回归”事宜,并最终选择与网易重新合作。这一消息迅速在游戏圈引起热议,但网易和暴雪方面均未作出回应。但有趣的是,该用户昨晚转发了关于网易、暴雪“复合”的消息,并被许多评论者认为是网易的官方账号。
【新智元导读】Runway突然发布了重要的公告,宣称要开发通用世界模型,解决AI视频最大难题,未来要用AI模拟世界。最近AI视频赛道的Pika1.0大火,两位华人创始人团队半年做出的产品几乎碾压了Runway接近两年的发展成果。甚至认为这是实现AGI的唯一途径:LLM和其他神经网络系统能很容易地描述一把椅子,但世界模特将能够「体验椅子」。
据国内新闻媒体报道称,过去一段时间,暴雪与国内多家游戏厂商洽谈了国服回归”事宜,最终选择与网易重新牵手合作。随后这引发了网友的广泛关注,报道中提到,在合作确定后,网易和暴雪要重新搭建国服运营团队,并测试服务器和相关系统,因此玩家们期待的游戏重新上线,可能要等待半年或更长时间。从上述回应来看,暴雪似乎也没有否认双方解除,同样的网易也是迟迟没有回应,整体感觉双方重新合体还是有戏的,大家期待吗?
家用吸尘器是个有着一百多年历史的小家电品类,品牌多得令人目不暇接,有的表面朴实无华实际清洁效果却很好;有的看起来时尚炫酷功能繁多,但在最终清洁效果上却很难令用户完全满意,因此家用吸尘器的选择过程也让用户颇为闹心。家用吸尘器什么牌子好?家用吸尘器品牌众多,但总有一些品牌清洁效果更好,每一位消费的人都期待能将这样的品牌收入囊中,以上吸尘
我很少冲动购物,但在来到了风大且干燥的北方后却突然特别强烈的想买一台吸尘器,然后在一个购物节看到红白配色的斐纳TOMEFON后更是被是深深种草,就没有比对没有看过其他任何吸尘器就直接下单了。吸尘器哪种品牌好?既然是冲动购买的品牌,那肯定要在到手认真评测一番才放心咯。【开箱】我买斐纳TOMEFON的时候其实也看了它的行业历史,这是一个有着四十多年历史
以上内容来自《Storyteller》,玩法格外的简单,就是玩家通过组合不同的场景和人物在限定的分镜中对给定的主题进行演绎,鼓励玩家脑洞大开,切题即为通关。试玩了一阵《Storyteller》,最大的感受是游戏剧情节奏相当紧凑,玩法也和我们过往看到的互动小说中常见的“N选1”相去甚远,却还挺受海外玩家欢迎。对于到今天依然在有出海从业者“打听”的恋爱互动小说,从外在
FlowVid 是一个光流引导的视频合成模型,通过利用光流的空间和时间信息,实现视频帧之间的时序一致性。它可以与现有的图像合成模型无缝配合,实现多种修改操作,包括风格化、对象交换和局部编辑等。FlowVid 生成速度快,4 秒、30FPS、512×512 分辨率的视频只需 1.5 分钟,比 CoDeF、Rerender 和 TokenFlow 分别快 3.1 倍、7.2 倍和 10.5 倍。用户评估中,FlowVid 的质量得分为 45.7%,明显优于 CoDeF(3.5%)、Rerender(10.2%)和 TokenFlow(40.4%)。
AnyText,一种基于扩散的多语言视觉文本生成和编辑模型,专注于在图像中渲染准确且连贯的文本。它能够准确的通过给定的图像和文本输入,生成自然且逼真的合成图像。AnyText 的优势包括:1. 支持多语言输入和输出,满足全球用户的需求;2. 渲染的文本准确且连贯,使合成图像更加线. 提供丰富的编辑功能,用户都能够根据需求对生成的图像做修改和优化。AnyText 的定价信息请访问官方网站获取。
TinyLlama:项目旨在在3万亿令牌上预训练一个1.1B Llama模型。通过一些适当的优化,我们大家可以在“仅”90天内使用16个A100-40G GPU完成。训练已于2023-09-01开始。
TinyLlama项目旨在在3万亿令牌上预训练一个1.1B Llama模型。通过一些适当的优化,我们大家可以在“仅”90天内使用16个A100-40G GPU完成。训练已于2023-09-01开始。我们采用了与Llama 2完全相同的架构和分词器。这在某种程度上预示着TinyLlama可以在许多建立在Llama基础上的开源项目中使用。此外,TinyLlama只有1.1B个参数,紧凑性使其能够很好的满足许多对计算和内存占用有限的应用需求。
LLaVA-3b:是一种基于Dolphin 2.6 Phi进行微调的模型,使用SigLIP 400M的视觉塔以LLaVA方式来进行微调。模型具有多个图像标记、使用视觉编码器的最新层输出等特点。
LLaVA-3b是一种基于Dolphin 2.6 Phi进行微调的模型,使用SigLIP 400M的视觉塔以LLaVA方式来进行微调。模型具有多个图像标记、使用视觉编码器的最新层输出等特点。此模型基于Phi-2,受微软研究许可证约束,禁止商业使用。感谢ML Collective提供的计算资源积分。
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