Представленная на днях функция 4o Image Generation генерации качественных изображений вызвала огромный интерес у пользователей. Ажиотаж даже вынудил OpenAI «временно» ограничить частоту отправки запросов на генерацию изображений, сообщил в соцсети X гендиректор компании Сэм Альтман (Sam Altman). «Очень забавно наблюдать, как людям нравятся изображения в ChatGPT, но наши графические процессоры плавятся», — отметил он в своём сообщении.

Источник изображения: OpenAI

Альтман не уточнил, какой предел скорости был установлен, лишь выразив надежду, что это ограничение не понадобится надолго, поскольку OpenAI пытается повысить эффективность обработки огромного числа запросов.

Высочайший спрос уже заставил компанию отсрочить запуск обновлённого генератора изображений на базе GPT-4o для бесплатных пользователей ChatGPT — Альтман ранее пообещал, что бесплатные пользователи «скоро» смогут генерировать с его помощью до трёх изображений в день. Но, по-видимому, этого оказалось недостаточно, чтобы как-то снизить нагрузку на инфраструктуру OpenAI.

Улучшенный инструмент генерации изображений использует мультимодальную большую языковую модель GPT-4o. Получающиеся с его помощью изображения выглядят качественно, более реалистично и лучше соответствуют запросам. Также имеются успехи в преодолении прошлых проблем, например, с отображением текста. В интервью ресурсу The Verge представитель компании назвал улучшение генерации как «шаговое изменение» по сравнению с предыдущими моделями. Тем не менее возникшие проблемы служат напоминанием о том, сколько технической мощности и энергии требуется для реализации функции генерации изображений в ChatGPT, отметил The Verge.

Компания OpenAI вынуждена перенести сроки предоставления доступа к встроенному генератору изображений в ChatGPT для пользователей бесплатной версии. Сэм Альтман (Sam Altman) в своём сообщении признал, что новый инструмент 4o Image Generation оказался популярнее, чем ожидалось, поэтому развёртывание для бесплатного использования будет отложено на некоторое время, сообщает The Verge.

Источник изображения: OpenAI

Новый ИИ-генератор изображений был интегрирован в ChatGPT буквально на днях. С его помощью можно создавать картинки непосредственно в приложении, используя новейшую модель рассуждений GPT-4o. Функция так понравилась пользователям, что они уже вовсю стали делиться в социальных сетях изображениями, в частности, стилизованными под работы студии Ghibli, — тренд, к которому присоединился даже сам Альтман.

По словам разработчиков, 4o Image Generation отличается улучшенным рендерингом текста и использует для генерации изображений так называемый авторегрессионный подход, когда изображение создаётся последовательно, слева направо и сверху вниз, а не одномоментно целиком, что позволяет создавать картинки без каких-либо ошибок или искажений в тексте, чего раньше добиться в других генераторах не удавалось.

В настоящее время доступ к функции имеют только подписчики платных тарифов ChatGPT Plus, Pro и Team. Когда именно пользователи бесплатной версии смогут опробовать новый ИИ-генератор, пока не совсем ясно из-за неожиданно высокого спроса на эту функцию.

OpenAI встроила функцию генерации точных изображений непоcредственно в ChatGPT. Новая функция, именуемая 4o Image Generation, опирается на мультимодальную большую языковую модель GPT-4o. Она понимает контекст, сложные инструкции, взаимодействия объектов и даже генерирует текстовые надписи без артефактов. Доступ для всех откроют сегодня.

Источник изображений: OpenAI

ChatGPT и прежде умел генерировать изображения с помощью нейросети Dall-E 3. Однако обновлённая функция работает куда лучше и точнее. Представитель OpenAI Тайя Кристиансон (Taya Christianson) уточнила, что лимиты для бесплатных пользователей останутся такими же, как у DALL-E, то есть три изображения в день. Доступ к DALL-E по-прежнему возможен через пользовательский интерфейс ChatGPT.

Как отметил глава исследований Габриэль Го (Gabriel Goh), использование GPT-4o позволяет ИИ работать с любыми типами данных — текстом, изображениями, аудио и видео. Кроме того, Sora получила ключевое улучшение, заключающееся в корректном соотношении атрибутов и объектов (binding). Го объяснил, что большинство ИИ путаются при обработке 5–8 элементов. Например, ИИ может получить запрос нарисовать синюю звезду и красный треугольник, но создать красную звезду и нечто отличное от треугольника. 4o Image Generation справляется с 15–20 объектами без ошибок.

Пользователи также заметят улучшение в отрисовке текста, что позволяет генерировать на изображениях читаемый текст без опечаток. В существующих инструментах для генерации изображений текст часто искажался и достижение качественного рендеринга в этом смысле было серьёзной проблемой, так как даже небольшие ошибки в заголовках или текстовых элементах могут сделать всё изображение полностью непригодным.

Генерация по запросу «Cделай очень красочную ризографию о том, как приготовить матча» (make a very colorful risograph on how to make matcha)

Система также использует теперь нестандартный метод генерации. Изображения создаются последовательно, слева направо и сверху вниз, а не целиком, как это происходит в DALL-E. По мнению Го, это объясняет превосходство 4o Image Generation в работе с текстом и сложными сценами.

OpenAI продемонстрировала возможности 4o Image Generation на научных диаграммах, например, эксперимент Ньютона с призмой, комиксах и постерах. Также были показаны практические применения в создании изображений с прозрачным фоном для стикеров, меню ресторанов и логотипов. 4o Image Generation со всеми заданиями справилась успешно, не допустив в тексте никаких ошибок.

Также 4o Image Generation способен редактировать загруженные пользователем изображения по простым запросам, добавляя на них элементы или наоборот убирая.

Пример добавление элементов на фотографию с помощью GPT-4o

Однако новая система генерирует изображения дольше, чем предыдущие, но OpenAI считает это оправданным компромиссом. «Хотя у нас определённо есть возможности для улучшения времени отклика, качество этих изображений, возможности, знание о мире действительно компенсируют дополнительные секунды ожидания», — сказали в компании.

Отвечая на вопросы о мерах безопасности, упоминая скандальные дипфейки Тейлор Свифт (Taylor Swift), созданные с помощью модели Microsoft, способность Grok от xAI изобразить Камалу Харрис (Kamala Harris) с оружием и удаление водяных знаков в Google Gemini, команда OpenAI подчеркнула наличие надёжных механизмов защиты от злоупотреблений.

Директор по дизайну OpenAI Шеннон Джагер (Jackie Shannon) заявила, что инструмент предотвращает удаление водяных знаков, блокирует генерацию дипфейков, связанных с телом человека и отказывает в запросах на создание материалов с различным родом насилия над детьми (CSAM). Кроме того, Шеннон пояснила, что все сгенерированные изображения будут включать стандартные метаданные C2PA, чтобы отметить изображение как созданное OpenAI.

Некоторые новейшие «экспериментальные» функции модели Gemini 2.0 Flash от Google вызывают нешуточные опасения у многих пользователей. В частности, модель показала «очень качественные» результаты при удалении водяных знаков с изображений.

Источник изображений: Google

Gemini 2.0 Flash умеет не только генерировать изображения по текстовому запросу, но и редактировать их в соответствии с указаниями пользователя — примеры опубликованы на Reddit. На днях обнаружилось, что модель с высокой точностью может удалять водяные знаки. Это поведение радикально отличается от модели GPT-4o от OpenAI, которая запросы на удаление водяных знаков отклоняет.

Ранее уже существовали такие инструменты, как Watermark Remover.io, который умеет удалять водяные знаки со стоковых фотографий, а исследовательская группа Google создала в 2017 году подобный алгоритм, чтобы подчеркнуть необходимость более надёжной защиты авторских прав на изображения.

Gemini 2.0 Flash, похоже, лучше всех проявила себя при удалении сложных водяных знаков, такие как штампы Getty Images, и смогла качественно восстановить изображение. Конечно, после удаления водяного знака модель добавляет метку SynthID, фактически заменяя знак авторского права на «отредактировано с помощью ИИ». Но метки ИИ довольно легко удаляются при помощи другого ИИ, что ранее было продемонстрировано инструментом стирания объектов от Samsung.

По сообщениям пользователей, облегчённая Gemini 2.0 Flash также умеет добавлять узнаваемые изображения реальных людей на фотографии, чего не позволяет полная модель Gemini.

На данный момент описанные возможности доступны только разработчикам через AI Studio — общедоступный бот Gemini отказывается убирать защитные знаки, как показано на скриншоте выше. Google не ответила на запросы о наличии защиты от возможных злоупотреблений после выхода модели в открытый доступ.

Главный архитектор игровых приставок PlayStation 5 и PlayStation 5 Pro Марк Черни (Mark Cerny) в интервью игровому изданию EuroGamer заявил, что в будущем фирменная технология масштабирования PSSR (PlayStation Super Resolution) для PS5 Pro будет похожа на технологию масштабирования AMD FSR 4 для ПК.

Источник изображения: VideoCardz

На прошлой неделе компания AMD сообщила, что разработанная с использованием машинного обучения технология масштабирования FSR 4 создавалась при активной помощи со стороны компании Sony. В частности, при создании FSR 4 компания AMD применяла ИИ-модели, разработанные совместно с Sony Interactive Entertainment. Обе компании в прошлом году представили совместную разработку под кодовым названием «Аметист». Цель проекта — улучшение игрового процесса и графики с помощью искусственного интеллекта. Наработки проекта «Аметист» легли в основу FSR 4. В том же году Sony представила PlayStation 5 Pro. В основе приставки используется гибридная архитектура AMD RDNA: вычислительный блок процессора PS5 Pro собран на архитектуре RDNA 2, для трассировки лучей используется RDNA 4, а для возможностей машинного обучения применяется некая кастомная архитектура RDNA.

О последнем компоненте пока известно не так много. Однако в будущем он будет использоваться для технологии масштабирования, аналогичной FSR 4 на PS5 Pro. По словам Марка Черни, эта технология масштабирования не будет полностью идентична FSR 4 для ПК — она будет адаптирована под определённые сценарии.

«Наша цель состоит в том, чтобы создать что-то, похожее на апскейлер FSR 4 для PS5 Pro в играх, которые выйдут в 2026 году. Это будет следующая ступень эволюции PSSR. По сути, технология должна принимать те же входные данные и выдавать аналогичные выходные данные, что и FSR 4. Реализация этой идеи довольно амбициозна и требует много времени, поэтому мы пока не демонстрировали эту технологию», — заявил Черни.

Он добавил, что «FSR4-подобную» технологию масштабирования необходимо будет адаптировать для работы на консоли, например, под определённую частоту кадров, что не так критично для ПК. По словам Черни, использование специализированного аппаратного ускорения ИИ в PS5 Pro обеспечит вычислительную мощность 300 8-битных TOPS без учёта разреженности. По его мнению, этого достаточно для нового алгоритма масштабирования. Сопоставимый уровень производительности демонстрируют видеокарты на архитектуре RDNA 4 (серия Radeon RX 9070).

«FSR 4 и следующая эволюция PSSR станут основой для нашего будущего. Мы ожидаем, что со временем у AMD и Sony появятся собственные реализации каждого из алгоритмов, разработанных в ходе нашего сотрудничества. Они могут немного отличаться друг от друга, поскольку технические требования к разработке игр для консолей и ПК в целом различаются. Например, как я уже упоминал в техническом видео о PS5 Pro в декабре, стабильные 60 кадров в секунду критически важны в мире консолей, тогда как в ПК-среде к этому относятся менее строго», — рассказал Черни.

Черни также отметил, что в настоящее время компания сосредоточена не столько на интеграции технологии, аналогичной FSR 4, в PS5 Pro, сколько на расширении поддержки PSSR, чтобы её использовало как можно больше игр.

По слухам, Google представит смартфон Pixel 9a уже 19 марта — меньше чем через две недели. Сегодня инсайдеры опубликовали маркетинговые материалы и изображения будущего устройства. На фотографиях представлен Pixel 9a во всех четырёх цветах с обновлённым дизайном и заподлицо расположенными двойными камерами на задней панели.

Источник изображений: gsmarena.com

На изображении представлен Pixel 9A в четырёх официальных цветах — Obsidian (чёрный), Porcelain (белый), Peony (розовый) и Iris (фиолетовый).

Следующее изображение намекает на защиту смартфона как минимум от капель дождя.

Подчёркнута интеграция Google Gemini с такими приложениями, как «Карты», «Календарь» и YouTube.

Также показана функция защиты от кражи, которая теперь стала неотъемлемой частью Android начиная с десятой версии.

Ожидается, что Pixel 9a будет оснащён чипсетом Tensor G4, 6,3-дюймовым OLED-дисплеем с разрешением FHD+ и частотой обновления 120 Гц. Аккумулятор смартфона ёмкостью 5100 мА·ч будет поддерживать проводную зарядку мощностью 23 Вт и 7,5-ваттную беспроводную зарядку.

На задней панели Pixel 9a будет размещена 48-мегапиксельная основная камера c датчиком 1/2" и 13-мегапиксельная широкоугольная камера.

Pixel 9a будет работать под управлением Android 15 «из коробки». По слухам, Pixel 9a будет стоить $499 за версию с 8 Гбайт ОЗУ и 128-гигабайтным накопителем. Версия с тем же объёмом ОЗУ и накопителем на 256 Гбайт обойдётся в $599.

В прошлом году Sony представила проект «Аметист» — совместную работу области ИИ, в рамках которой Sony PlayStation и AMD объединили ресурсы для улучшения игрового процесса и графики с использованием искусственного интеллекта. Сейчас AMD подтвердила, что в составе её технологии масштабирования FSR 4, использующей машинное обучение, применяются ИИ-модели, разработанные совместно с Sony Interactive Entertainment. Иными словами, FSR 4 является результатом коллаборации PlayStation и AMD.

Источник изображения: Overclock3d

«Мы рады сотрудничать с PlayStation над проектом «Аметист»! FSR 4 выглядит фантастически! Очень рады совместной разработке с Sony Interactive Entertainment моделей, используемых для масштабирования FSR 4. Это лишь начало. Следите за новостями!» — сообщила AMD Radeon на своей странице в соцсети X.

Из этого заявления можно сделать вывод, что PlayStation и AMD продолжат сотрудничество над созданием более передовых ИИ-инструментов и технологий. Разработка FSR 4 оказалась для компании большим успехом, что подтверждается первыми обзорами видеокарт серии Radeon RX 9070, эксклюзивно поддерживающих данную технологию.

Если взглянуть на список игр с поддержкой FSR 4, то можно отметить в нём присутствие практических всех игр Sony PlayStation, портированных на ПК. Сюда входят такие игры, как The Last of Us Part I, God of War: Ragnarok, Horizon Zero Dawn и Horizon Forbidden West, Ratchet and Clank Rift Apart и другие. И всё это благодаря тому, что Sony при переносе этих игр на ПК наделила их поддержкой технологии FSR 3.1, а также API, которые позволяют быстро реализовать поддержку новой версии апскейлера FSR 4.

Пока непонятно, как разработка FSR 4 может повлиять на платформу PlayStation в будущем. У Sony есть собственный апскейлер PSSR (PlayStation Spectral Super Resolution) для игровой консоли PlayStation 5 Pro. Возможно в рамках дальнейшего сотрудничества с AMD компания сможет улучшить PSSR, что в свою очередь приведёт к повышению качества изображения будущих игр для PS5 Pro. Также возможно, что PSSR и FSR 4 со временем станут более похожими.

Microsoft заявила об обнаружении американских и зарубежных хакеров, которые обходили ограничения генеративных инструментов на базе искусственного интеллекта, включая службы OpenAI в облаке Azure, для создания вредоносного контента, в том числе интимных изображений знаменитостей и другого контента сексуального характера. По данным компании, в этой деятельности участвовали хакеры из США, Ирана, Великобритании, Гонконга и Вьетнама.

Источник изображения: Mika Baumeister / Unsplash

В сообщении сказано, что злоумышленники извлекали логины пользователей сервисов генеративного ИИ из открытых источников и использовали их для собственных целей. После получения доступа к ИИ-сервису хакеры обходили установленные разработчиками ограничения и продавали доступ к ИИ-сервисам вместе с инструкциями по созданию вредоносного контента.

Microsoft предполагает, что все идентифицированные хакеры являются членами глобальной киберпреступной сети, которую в компании именуют Storm-2139. Двое из них территориально находятся во Флориде и Иллинойсе, но компания не раскрывает личностей, чтобы не навредить уголовному расследованию. Софтверный гигант заявил, что ведёт подготовку соответствующих запросов в правоохранительные органы США и ряда других стран.

Эти меры Microsoft принимает на фоне растущей популярности генеративных нейросетей и опасения людей по поводу того, что ИИ может использоваться для создания фейковых изображений общественных деятелей и простых граждан. Такие компании, как Microsoft и OpenAI, запрещают генерацию подобного контента и соответствующим образом ограничивают свои ИИ-сервисы. Однако хакеры всё равно пытаются обойти эти ограничения, что зачастую им успешно удаётся сделать.

«Мы очень серьёзно относимся к неправомерному использованию искусственного интеллекта и признаём серьёзные и долгосрочные последствия злоупотребления изображениями для потенциальных жертв. Microsoft по-прежнему стремится защитить пользователей, внедряя надёжные меры ИИ-безопасности на платформах и защищая сервисы от незаконного и вредоносного контента», — заявил Стивен Масада (Steven Masada), помощник главного юрисконсульта подразделения Microsoft по борьбе с киберпреступлениями.

Это заявление последовало за декабрьским иском Microsoft, который компания подала в Восточном округе Вирджинии против 10 неизвестных в попытке собрать больше информации о хакерской группировке и пресечь её деятельность. Решение суда позволило Microsoft взять под контроль один из основных веб-сайтов хакеров. Это и обнародование ряда судебных документов в прошлом месяце посеяло панику в рядах злоумышленников, что могло установить личности некоторых участников группировки.

Данные берутся из публикации Photoshop не нужен: быстрое редактирование изображений в режиме онлайн

С выпуском видеокарт GeForce RTX 50-й серии компания Nvidia также выпустила новую технологию Smooth Motion. Она представляет собой аналог технологии AMD Fluid Motion Frames — генератора кадров, реализованного на программного уровне. Технология создаёт один дополнительный кадр между двумя кадрами, отрисованными видеокартой, повышая тем самым плавность игрового процесса.

Источник изображения: VideoCardz

Технология Smooth Motion генерирует и масштабирует весь кадр целиком, что означает, что такие элементы, как игровой пользовательский интерфейс, текстовые подсказки или карта местности, также будут сгенерированы. Некоторые игровые элементы могут выглядеть не очень хорошо, поскольку при их генерации, в отличие от технологий DLSS Frame Generation (FG) или DLSS Multi Frame Generation (MFG), Smooth Motion не задействует векторы движения.

Nvidia Smooth Motion обеспечивает качество изображения и задержку хуже, чем DLSS Frame Generation. Но, с другой стороны, геймерам не нужно ждать, пока разработчики игр интегрируют поддержку данной технологии, поскольку Nvidia Smooth Motion работает на уровне драйвера, а значит поддерживается всеми современными играми.

Источник изображения: Nvidia

Технология Nvidia Smooth Motion стала частью последней версии графического драйвера Nvidia Game Ready, а также приложения Nvidia App. Она официально поддерживается только видеокартами GeForce RTX 50-й серии, однако это лишь временная эксклюзивность. Согласно сообщению Nvidia, поддержка Smooth Motion в перспективе появится и на видеокартах GeForce RTX 40-й серии.

«Nvidia Smooth Motion является новой технологией, работающей на уровне драйвера, поэтому требует времени для проверок и валидаций на уровне множества аппаратных продуктов. Поддержка технологии видеокартами GeForce RTX 40-й серии появится в рамках будущих обновлений», — говорит маркетинговый отдел Nvidia.

Геймеры смогут включить Smooth Motion в настройках драйвера или в игровых профилях.

«Да, качество изображения и задержка ввода могут быть не такими хорошими, как у FG или MFG, но есть множество сценариев, где она [технология Smooth Motion] будет отлично работать», — добавляет евангелист GeForce Джейкоб Фримен (Jacob Freeman) на своей странице в соцсети X.

Примечательно, что Nvidia официально не анонсировала Smooth Motion для видеокарт RTX 50-й серии. Компания просто добавила её в последнюю версию драйвера GeForce Game Ready. Геймерам также следует знать, что технология работает исключительно с играми, основанными на DirectX 11 и DirectX 12.

Компания Intel отчиталась, что её фирменная технология масштабирования изображения XeSS для повышения частоты кадров в играх теперь поддерживается более чем 150 играми.

Источник изображения: Intel

Intel стала первой компанией, выпустившей новое поколение игровых видеокарт. Её графический ускоритель Arc B580 с рекомендованной стоимостью $250 быстро завоевал популярность среди игроков за свою доступную цену, наличие 12 Гбайт памяти и отличную производительность в играх в разрешении FHD. Позже компания выпустила младшую модель Arc B570. Intel продолжает оптимизировать драйверы и программное обеспечение Arc, а также работает над расширением поддержки фирменной технологии масштабирования изображения XeSS.

В декабре компания анонсировала XeSS 2, в составе которой появились технологии генерации кадров и снижения задержки. Экосистема игр с поддержкой XeSS продолжает расширяться. Недавно Intel сообщила, что поддержку XeSS уже получили более 150 различных игр. Производитель не уточнил, сколько именно из них поддерживает XeSS 2.

С полным списком игр, поддерживающих технологию масштабирования Intel XeSS, можно ознакомиться по этой ссылке. В настоящий момент в списке значатся 159 игровых тайтлов.

Компания Vision Research представила новую камеру для скоростной съёмки — Phantom T2110 с датчиком на 1 Мп. Максимальная скорость съёмки достигает 483 300 кадров в секунду, хотя для этого придётся пожертвовать разрешением. Однако даже в таком режиме восемь секунд записи расходуют всю бортовую память камеры в максимальной комплектации — 256 Гбайт.

Источник изображения: Vision Research

Камеры получила 12-битный датчик изображения типа backside-illuminated (BSI) — с электроникой, расположенной позади фотодиодов (светочувствительных пикселей). Это позволяет без помех собирать падающий свет и крайне востребовано для съёмок в условиях слабой освещённости. Обычно такие датчики используются в устройствах для съёмки быстротечных научных экспериментов.

При полном разрешении 1 Мп (1280 × 800 точек) камера Phantom T2110 записывает видео со скоростью 21 000 кадров в секунду. Максимальная скорость записи — 483 300 кадров в секунду — возможна при снижении разрешения до 640 × 64 пикселей. Общая пропускная способность датчика составляет 21 Гп/с, и для увеличения скорости записи разрешением приходится жертвовать.

Камера (датчик) может снимать в монохромном и цветном режимах, а также в ультрафиолетовом свете. Квантовая эффективность датчика — способность преобразовывать фотоны в электроны — зависит от режима работы сенсора и варьируется от 84,3 % в монохромном режиме до 77 % в цветном. Однако при выборе режима максимального разрешения эффективность цветового сенсора повышается до 83 %. В современных смартфонах значение QE обычно превышает 90 %.

Камера поставляется в вариантах с оперативной памятью 32, 64, 128 и 256 Гбайт, с возможностью разбивки на 63 раздела. В качестве энергонезависимого хранилища используется накопитель CineMag V. При оснащении 256 Гбайт встроенной памяти камера T2110 может записывать до восьми секунд видео с максимальной частотой кадров. Поддерживаются также SSD объёмом до 8 Тбайт.

Камера Phantom T2110 поставляется в стандартной комплектации с байонетом Nikon F, поддерживающим объективы Nikon F и G. Через дополнительное крепление она также совместима с объективами Canon EF, PL, C и M42. Камера записывает видео в форматах Cine RAW, Cine Compressed, Apple ProRes, H.264 MP4 и других. Также доступны фотоснимки в форматах JPEG, TIFF, RAW, DNG и специализированных графических форматах.

Как это обычно бывает с уникальными камерами (и скоростные камеры Phantom не исключение), информация о цене недоступна.

В интервью Digital Foundry Брайан Катандзаро (Bryan Catanzaro), вице-президент по исследованиям в области прикладного глубокого обучения в Nvidia сообщил, что не исключает возможности в будущем внедрения функции генерации кадров силами ИИ для повышения FPS, ставшей частью технологии DLSS, в старые видеокарты Nvidia GeForce.

Источник изображений: Digital Foundry / Nvidia

С момента своего дебюта в 2018 году технология масштабирования с глубоким обучением (DLSS) от Nvidia эволюционировала уже до четвёртой версии. Её последняя итерация перешла на ИИ-модель типа трансформер, что позволило реализовать ряд новых функций, включая мультикадровую генерацию (Multi Frame Generation, MFG). Последняя позволяет создавать до трёх дополнительных кадров на каждый традиционно отрисованный кадр для повышения FPS.

Nvidia смогла реализовать некоторые новые технологии, включая реконструкцию лучей (DLSS Ray Reconstruction), супер-разрешение (Super Resolution) и технологию сглаживания, опирающуюся на искусственный интеллект (Deep Learning Anti-Aliasing, DLAA) на всех видеокартах GeForce RTX, начиная с 20-й серии. Однако генератор кадров (Frame Generation) первого поколения, изначально представленный как эксклюзивная функция видеокарт GeForce RTX 40-й серии, не поддерживается моделями GeForce RTX 30-й и RTX 20-й серий. Новый мультикадровый генератор так и вовсе изначально заявлен только для новейших GeForce RTX 5000.

В разговоре с журналистами Брайан Катандзаро отметил, что не исключает появления функции генерации кадров у старых моделей видеокарт Nvidia.

«Я думаю, что ключевым здесь является вопрос проектирования и оптимизации, а также конечного пользовательского опыта. Мы запускаем этот генератор кадров, лучший генератор кадров, коим является технология Multi Frame Generation, с видеокартами 50-й серии. А в будущем посмотрим, сможем ли что-то выжать для старого поколения оборудования», — прокомментировал представитель Nvidia.

На фоне заявления Катандзаро можно предположить, что первая версия генератора кадров может в перспективе появиться на видеокартах GeForce RTX 30-й серии. Однако маловероятно, что она появится у моделей GeForce RTX 20-й серии. При этом, скорее всего, мультикадровый генератор кадров останется эксклюзивом видеокарт RTX 50-й серии, поскольку для его работы требуется значительно больше вычислительной мощности, заточенной под ИИ, которую у этих карт обеспечивают новые тензорные ядра.

Один из ведущих разработчиков Nvidia также поделился некоторой информацией о разработке DLSS.

«Когда мы создавали Nvidia DLSS 3 Frame Generation, нам было абсолютно необходимо аппаратное ускорение для вычислений Optical Flow. Но у нас не было достаточного количества тензорных ядер и не было достаточно хорошего алгоритма Optical Flow. Мы не создавали алгоритм Optical Flow для работы в реальном времени на тензорных ядрах, который мог бы вписаться в наш запас вычислительной мощности. У нас был аппаратный ускоритель Optical Flow, который Nvidia создавала годами как эволюцию нашей технологии видеокодирования. Он также был частью нашей технологии ускорения работы компьютерного зрения для беспилотных автомобилей. Казалось бы, для нас имело смысл использовать его и для Nvidia DLSS 3 Frame Generation. Но сложность в любой аппаратной реализации алгоритма типа Optical Flow заключается в том, что его действительно трудно улучшить. Он такой, какой он есть, и те сбои, которые возникли из-за этого аппаратного Optical Flow, мы не могли исправить с помощью более умной нейронной сети, пока не решили просто заменить его и перейти на решение, полностью основанное на ИИ. Именно это мы и сделали для Frame Generation в DLSS 4».

Samsung, как и Apple, если верить неофициальной информации, готовится выпустить телефон в радикально тонком корпусе. Эти сведения подтвердили известный инсайдер OnLeaks и ресурс Smartprix — они опубликовали изображения смартфона, который назвали Samsung Galaxy S25 Slim.

Источник изображений: smartprix.com

У устройства плоские экран, задняя панель и боковые грани; на задней крышке размещены три камеры — всё это напоминает и прошлогодний Galaxy S24, и Galaxy S25, изображения которого стали достоянием общественности на минувшей неделе. Разница в габаритах: толщина Samsung Galaxy S25 Slim обещает составить 6,4 мм, то есть он будет на 1,2 мм тоньше, чем Galaxy S24. Толщина возглавляющего новую флагманскую линейку Galaxy S25 Ultra, по сведениям OnLeaks и Smartprix, будет 8,2 мм, то есть модель с приставкой «Slim» в названии окажется тоньше почти на 2 мм.

Набор камер Samsung Galaxy S25 Slim будет включать в себя основную 200-мегапиксельную, 50-мегапиксельную широкоугольную и 50-мегапиксельную с телеобъективом и 3,5-кратным оптическим зумом. Телеобъектив получит особую конструкцию ALoP (All Lenses on Prism) — она предполагает размещение линз перед призмой, а не за ней, чтобы сохранить тонкий корпус смартфона и не жертвовать оптическим зумом.

Смартфон также будет работать на чипе Qualcomm Snapdragon 8 Elite с 12 Гбайт оперативной памяти; устройство, как ожидается, будет анонсировано на мероприятии Galaxy Unpacked 22 января, но в продажу оно поступит лишь в мае 2025 года. Анонс тонкого Apple iPhone 17 Air ожидается лишь осенью.

В первой половине 2025 года Intel выделит инновационного производителя систем машинного зрения RealSense в независимую компанию, после чего она войдёт в инвестиционный портфель Intel Capital. Новая компания продолжит разрабатывать решения для компьютерного зрения на базе ИИ и представлять текущее портфолио Intel RealSense, включая камеры глубины RealSense, решения для аутентификации лиц, автономные мобильные роботизированные решения и приборы физиотерапии.

Источник изображений: Intel RealSense

Intel утверждает, что выделение RealSense не является результатом недавних финансовых трудностей компании: «Мы верим в ценность RealSense и уверены в её успехе как самостоятельной компании. Это решение соответствует нашей текущей трансформации и поможет нам в дальнейшем соответствовать нашей стратегической цели — сосредоточиться на наших основных видах деятельности».

Новая компания продолжит разрабатывать решения для компьютерного зрения на базе ИИ и представлять текущее портфолио Intel RealSense, включая камеры глубины RealSense, решения для аутентификации лиц, автономные мобильные роботизированные решения и приборы для физиотерапии. Также RealSense планирует расширить свою дорожную карту, добавив инновации в области стереозрения, робототехники, биометрического программного обеспечения и оборудования ИИ.

RealSense всегда была небольшой частью бизнеса Intel. Безусловно, благодаря работе в экосистеме технологического гиганта, компания гарантировала себе финансовую стабильность, возможность серьёзной научной деятельности и доступ к обширным ресурсам Intel, в том числе к масштабной сети отраслевых партнёров.

Intel начала производить решения для компьютерного зрения в рамках своего подразделения Perceptual Computing в 2013 году. В 2014 году это подразделение было переименовано в Intel RealSense. Камеры машинного зрения Intel RealSense являются популярным выбором для разработчиков мобильных и промышленных роботов. К примеру, четвероногий робот ANYmal от ANYbotics оснащён шестью модулями Intel RealSense D435, которые работают вместе, создавая карту высот, помогающую роботу перемещаться по участку и преодолевать препятствия, включая подъем по лестнице.

Это далеко не первый случай резкого изменения политики Intel. Ранее, в августе 2021 года, Intel уже объявляла о закрытии RealSense, однако затем сменила курс, решив сохранить RealSense, но с сокращённым составом. В 2022 году Intel избавилась от компании-разработчика автономных транспортных средств Mobileye, которую приобрела в 2017 году за $15,3 млрд.

«Intel инкубирует передовые, прорывные технологии и бизнесы для проверки потребностей клиентов и принятия рынком. На определённом уровне масштаба для этих бизнесов имеет смысл работать за пределами Intel, с гибкостью, чтобы работать так, как требует рынок, и возможностью инвестировать в ключевые области роста. Это позволяет отделению быстрее принимать решения, иметь большую гибкость решений для клиентов и оставаться гибким на конкурентных рынках» , — заявил представитель Intel.

С выделением RealSense в отдельную компанию история этого подразделения принимает ещё один неожиданный поворот. Конечно, RealSense освобождается от приоритетов реструктуризации Intel, но независимость, безусловно, принесёт новые проблемы.