黑光夜视自动触发 vivo X50系列暗夜拍摄更惊艳

  作为vivo新一代专业影像旗舰,vivo X50 系列实现了硬件与软件的全面升级,其行业首创的超感光微云台主摄更是博得海内外诸多媒体的一致好评。 6 月 9 日,vivo官微发布一则vivo影像实验室暗拍视频,生动展示了vivo X50 Pro的真实暗拍效果,吸引了网友的广泛关注。

  基于强大的超感光微云台技术,vivo X50 Pro在防抖效果出色的同时,由于微云台防抖的安全快门时间更长,其暗光场景的曝光能力也得到了质的飞跃,充分保证了夜景环境下的拍摄表现,大幅度提升暗光场景下的成片率。根据视频画面,即便在较暗环境下,vivo X50 Pro也保持了出色的画质。更值得一提的是,在完全漆黑的极暗环境中,vivo X50 Pro依然呈现了清晰的成像,并出色捕捉到人物的表演神态,整体效果十分惊艳。

  据了解,vivo X50 系列对色彩滤光片和传感器整体做了调整与优化,采用定制IMX598 传感器,辅以f/1. 6 大光圈,配合微云台提升防抖能力,综合感光性能提升高达39%,使得画面暗部细节信息更丰富,即便是在光线较暗的条件下,同样能够保证清晰的画质表现。

  此外,在洞穴、海岛等极暗环境下,vivo X50 系列的夜景模式会自动触发极夜算法。充分发挥微云台的防抖性能,延长曝光时间,配合全新AI降噪算法,使vivo X50 系列可以在极暗条件下拍摄出亮度更高、影调更佳、噪点更少的暗夜照片。

  同时,基于全新RAW域AI降噪算法,vivo X50 系列能够抓取更少的帧数获得更纯净的画面,配合RAW域VIF进一步缩短拍摄时间,拍摄体验得到显性提升。还能通过分割算法将人物、天空、建筑、植物等元素做单独处理,提升照片的整体观感。

  当使用三脚架拍摄夜景时,vivo X50 系列会自动检测并触发脚架算法,大幅延长曝光时间,保证夜景风光照片出色的成像品质。

  在夜景环境中,vivo X50 系列也提供了极为震撼的人像拍摄体验,其针对前景暗、背景亮的夜景环境下人脸曝光不足,或背景高光溢出的问题,通过算法对人脸进行针对性优化,轻松拍出清晰逆光人像。此外,vivo X50 系列的50mm专业人像镜头还可以通过算法,实现面部区域的精细化调整,保留皮肤真实质感,在复杂光源下仍能拍出好看的肤色,从而帮助用户拍出影像级质感的人像大片。

  而vivo X50 系列搭载的创新星空拍摄模式,则能够通过天空分割对齐技术,合理地将星空与地景分割处理,利用对齐算法将多帧星空画面对齐,解决长曝光期间地球自转带来的星星位移。通过星空模式,即便是摄影小白也可以获得专业影像器材般的星空拍摄效果。

  目前,vivo X50 已正式开售,售价 3498 元起,用户可以在vivo官网、vivo京东自营官方旗舰店、京东vivo官方旗舰店、天猫vivo官方旗舰店、vivo手机苏宁自营旗舰店、天猫苏宁易购官方旗舰店、拼多多、分期乐、唯品会、招商银行掌上生活、平安口袋银行APP、vivo体验店专卖店、vivo终端各大门店等线上线下渠道参与购买。 6 月 12 日,vivo X50 Pro也将正式开售。敬请关注。

版权保护相对论:中国太慢,美国太贪

声明:本文来自于微信公众号 子弹财经(ID:wwwhygc),作者:年纪轻轻干这个,授权站长之家转载发布。

事实上,大陆地区大量PUGC和UGC内容同样处于版权灰色地带,如果严格执行,将有多少内容被波及,牵扯多少商业利益将是天文数字。因此,未雨绸缪或许会成为各大平台发力的重点方向,而崭新的版权溯源和分成机制将是这项工作的核心。

2007 年,风头正劲的YouTube遇到了一个大麻烦,它被告了。告它的是传媒巨头维亚康姆集团,索赔金额 15 亿美元。当年,YouTube的全年营收还不到 1 亿美元。

维亚康姆集团控告的理由很充分,YouTube上大量的短视频内容存在盗版问题——主播在玩的游戏,剪辑所用到的背景乐,背景中出现的电视画面。最后,还是由谷歌爸爸出面,这事才得以摆平。

谷歌的解决方案是建立一套全新的Content ID系统,智能识别版权内容,并与版权方分享广告收入。 2017 年,版权所有者从YouTube获得了超过 30 亿美金的分成收入。

今天,中国直播和短视频行业走到了一个同样的关口:要不要正版化,如何正版化,成为了困扰短视频和直播行业的一根芒刺。

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 版权保护的美国往事

版权是什么?

世界上第一部版权法是英国的《1710 年版权法》(即《安妮女王法令》),定义为“一部通过赋予印刷书籍拷贝的作者或购买者一定期限权利,以鼓励学习的法案”。

这意味着版权本身是一个多方利益博弈的产物:一方面,版权法保护了原创者的利益,通过商业化来激励原创行为;另一方面,商业化也给文化传播带来了阻碍,长此以往只有最富裕的人才能欣赏到最新的文化产品,不利于人类知识分享和传播。

因此,随着版权立法的迭代,版权被明确区分为商业阶段和公有领域两部分。商业阶段需要给予版权所有者一些费用才能阅读/观看,而公有领域的版权则被视为全人类共同的智慧结晶,不再需要额外付费。比如《西游记》,人人都能改编。在中国,版权进入公有领域的时间为作者去世后 50 年。

然而,随着资本欲望的扩张,以迪士尼为代表的美国文化公司们希望尽可能延长版权的商业期限。比如美国的《 1998 年版权期限延长法案》,也被民间称为《米老鼠条款》,它把版权进入公有领域的时间延长至了 95 年,从而侵占了公有领域的空间。

这种行为本身便是对版权立法初衷的背叛。比如美国《 1909 年版权法》就曾明确指出“版权并非主要为了作者的利益,而是为了大众的利益。”

事实上,迪士尼在文化产品生产过程中大量汲取了公有领域的养分,无论是改编自经典儿童文学的《三只小猪》、《白雪公主与七个小矮人》,还是其影片中大量采用的《春之歌》、《威廉退尔序曲》等古典音乐。过度延长版权时间将会对文化再创作链条产生深远影响。

需要正视的是,美国依旧是版权保护最为完善的国家之一。美国对于版权保护的重视促成了自身文化产业的繁荣,但随着迪士尼们在版权领域的进取,过度保护反倒成为文化创新的一种阻碍。

这多少具有讽刺意味。

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 中国市场

 泛娱乐融创期的软肋

与美国市场恰恰相反,中国市场面临严峻的版权保护不足问题。

这主要是由于中国尚处于融创期的市场阶段所决定的。根据易观 4 月发布的《 2020 中国新型泛娱乐视频行业专题分析》显示,新型泛娱乐视频行业进入融创期,各类直播平台与短视频平台在内容、功能、用户等多个维度已经融合,短视频平台开辟了游戏、秀场直播等内容,直播平台同样接入了短视频的流量入口。竞争格局呈现出典型的赛道融合现象。

这种融创现象带来了产业红利。比如随着泛娱乐视频行业的发展,社交属性和强互动属性取代了原先的工具性,拓展了更多商业可能性。以B站为例,大家都认可它是一个视频内容社区,而非单纯的视频平台。

根据报告显示,在新型泛娱乐视频平台的用户中,有97.9%的用户会且可能会使用新型泛娱乐视频平台进行陌生人社交,有98.5%的用户会且可能会使用新型泛娱乐视频平台进行熟人社交。这说明用户对新型泛娱乐视频平台的社交功能的认同。此外,也有超过七成的用户表示会且可能会使用新型泛娱乐视频平台来代替自己其他的社交产品。

同时,进入融创期后,基于内容生产者和消费者界限破壁的演化趋势,新型泛娱乐视频平台已经更多地依靠用户自制内容以及互动内容,贴近用户端需求获客和变现。未来,随着平台之间内容、功能等多维度的不断融合,行业竞争维度仍会增多,以新型泛娱乐视频平台为基础的竞争或将会延展到其他行业的竞争。

利好是一回事,版权保护又是另外一回事。融创现象给版权保护增加了难度——原先内容平台只要审核单一内容,现在赛道融合了,PGC、PUGC、UGC内容并存,审核难度大大加剧;而行业红利所带来的数据增长,也使得版权风险被有意无意地忽略了。不论是长视频代表优爱腾,还是短视频领域的抖音快手,都在过去几年间迎来了会员或用户数的高速增长。

版权也可能会成为制约行业前进的巨大风险项。 2018 年台湾地区短视频博主谷阿莫就被告了,他主打“几分钟看完一部电影”的类型视频,这种视频目前在各大短视频平台依旧是常见的热门类型。台北“地检署”的起诉理由是,经调查认为谷阿莫的确是未经过授权使用电影片段重制,涉嫌违反“著作权法”,因此依法起诉。

事实上,大陆地区大量PUGC和UGC内容同样处于版权灰色地带,如果严格执行,将有多少内容被波及,牵扯多少商业利益将是天文数字。因此,未雨绸缪或许会成为各大平台发力的重点方向,而崭新的版权溯源和分成机制将是这项工作的核心。

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 中国版权保护进行时

版权保护,立法先行。 4 月 26 日,第二十个世界知识产权日,“网络游戏知识产权司法保护研讨会”召开。三十余位来自司法审判领域、学术机构、产业的发言嘉宾及百余位参会嘉宾在线参与了此次活动。

会议认为,我国目前游戏行业各领域业态之间交互增强,以游戏短视频和直播为代表的“新型泛娱乐视频市场”大融合趋势日益明显,且市场竞争也将随之越发激烈,亟需通过规则的明确对游戏著作权人加以保护。

重庆市高级人民法院副院长孙海龙法官从“仰望星空”和“脚踏实地”两个方面就研讨会进行了总结。孙院长特别强调,司法者需要牢记著作权法的立法宗旨“鼓励作品的创作与传播,促进社会主义文化和科学事业的发展繁荣”,网络游戏知识产权保护要有利于我国游戏产业的发展壮大;要贯彻利益平衡思想,将网络游戏产业链条上的多方主体利益都纳入考量范围之内。

那么怎么保护呢?

从法律到执行依旧横着一条鸿沟。在这点上,谷歌为YouTube打造的Content ID系统或许是一个很好的借鉴。版权所有者可以向YouTube上传自己的音频或视频文件,Content ID数据库根据这些文件来创建内容识别的“指纹”,并扫描平台现有内容进行匹配识别。

如果发现有翻拍或模仿的内容,平台会给版权所有者三个选择:1)禁播这些内容;2)分享这些内容取得的广告收入;3)查看这些内容的观看数据分析。

基于Content ID系统,YouTube开始有能力化解版权方与YouTuber们之间的矛盾,将盗版问题转化为利益分成问题。版权所有者可以通过与YouTube们合作获得广告收益,到 2017 年,YouTube上98%的版权问题都通过Content ID得到解决,当年版权所有者从YouTube获得的收入分成超过 30 亿美金,其中音乐行业从YouTube获得的收入分成超过 18 亿美金。

Content ID模式不仅保护了版权所有者的合法权益,也让up主和主播们规避了相关法律风险,堪称双赢。

Content ID的案例告诉我们,对于有价值的商业路线而言,版权保护从来不是发展的制约,而是步入正轨的推动剂。

而站在企业发展角度,甩掉盗版包袱的YouTube也在之后的十余年间迎来了高速增长。根据今年 2 月谷歌首次公开的数据显示, 2019 年YouTube平台总营收 150 亿美元,约占谷歌全部收入的10%;有分析师预估,若从Google剥离出来,YouTube的估值可能在 3000 亿美元。

对于中国市场来说,版权保护立法和行之有效的类Content ID系统,都将是未来应该补足的短板。这种基础设施的完善,有望将新型泛娱乐产业推向新的高峰。

参考资料:

《“网络游戏知识产权司法保护研讨会”召开》

《我国法律争取到的文化福利,请视频网站不要拱手让出》,马小褂

《谷阿莫被起诉,“X分钟带你看完电影”到底侵不侵权?》,壹娱观察

《YouTube获千亿估值,收购它的Google做对了什么?(一)》,漂浮的兔子洞

《 2020 中国新型泛娱乐视频行业专题分析 | 新形势、新挑战、新机遇》,易观分析

支付宝安全实验室获Kaggle视觉挑战赛冠军,领跑「细粒度图像分类」技术

近日,计算机视觉A类顶级会议CVPR 2020 开幕在即, 由Kaggle承办的FGVC(Fine-Grained Visual Categorization,细粒度图像分类)全球挑战赛结果揭晓,支付宝天筭安全实验室夺冠,超越全球1316支顶尖计算机视觉团队。Kaggle是全球最大机器学习平台。

Kaggle 2020-FGVC挑战赛官方排名

作为人工智能核心能力,计算机视觉对细粒度图像分类技术要求越来越高。只有让机器「看得」更细更准,机器的判断才能有所突破。细粒度图像分类针对的是更微观的物体类别,比如,不仅要识别出它是一只鸟,还要判断具体属于哪一类鸟,识别出车要判断它的款式等。

细粒度图像分类是计算机视觉领域极具挑战的方向。今年,围绕该方向Kaggle共发起六项任务,支付宝参加其中的患病植物图像分类。比赛考察AI视觉识别技术对苹果树叶子图片进行不同种类的疾病区分能力,在训练集 1821 张图像和测试集 1821 张图像中,完成高精确度的判别。

模型不仅可以准确的分类,还能通过热力图的方式较为准确地定位到患病区域

世界上有约37万种植物,不同植物的病因完全不同,但多数植物的病态外观和特征却非常相似。另一方面,采集拍摄中存在姿态、视角、光照、遮挡、背景干扰等影响因素,使分类更加具有难度。

支付宝天筭安全实验室使用的原创模型,是基于数据增强、知识蒸馏方法,实现在大量信息干扰下进行物体具像化特征识别,使细粒度识别精度大幅提升。支付宝是比赛中唯一使用知识蒸馏这种深度学习方法的团队,在最终测试中,支付宝分数达 0.98445,排名第一。

例如,生了病的两片树叶,同样出现了破损孔洞,在传统模型训练下,AI最多可以识别出它们都是苹果树的树叶,很难确定两个孔洞之间的区别,进而给出推断树叶究竟得的是哪两种疾病。而支付宝的AI模型通过明确识别关键是孔洞大小、数量、位置,以及周边是否有斑点,最终快速给出树叶由于化学药品滥用造成损伤的判断。

缺乏标准信息数据导致难以判别的核心痛点,在医疗、金融、客服等领域大量存在,意味着这项技术拥有广阔的应用空间。在支付宝交易纠纷、资金盗用、医疗保险报销等场景中,AI团队已经开始使用该技术方法,快速识别并进行更准确的风险预测,保障用户需求在安全环境中被满足。

人工智能是蚂蚁集团核心技术引擎之一,研究领域涵盖NLP、计算机视觉、智能风控、智能营销等,并在大规模分布式机器学习、深度图学习、多方安全与隐私计算、博弈与对抗智能、多智能体、强化学习等方向取得突破。蚂蚁集团首席科学家漆远带领的全球化AI团队,相继在国际人工智能顶级会议NeurIPS、ICML 、AAAI等,发表近 60 篇高质量论文成果,申报了超 200 个专利。

可信云安全认证 金山云应急物资管理系统2.0全新上线,支持捐赠物跟踪

在新冠肺炎疫情的防控阻击战中,科技抗疫开始崭露头角,并逐渐发挥了越来越重要的作用。为解决抗疫过程中所面临的应急物资汇总难度大、分配审批不及时的问题,金山云团队开发的“应急物资管理系统”,在上线不到一个月的时间内,已服务 30 个省市自治区在内的 18000 多家机构,广受用户好评。

随着用户需求的不断增长,同时为了解决捐赠物品缺少透明信息支撑等问题,近日金山云自主研发的应急物资管理系统2. 0 版本正式上线。全面升级后的2. 0 版本系统不仅在功能上进行了深度优化,应用场景实现全新升级,提供了涵盖应急物资调配、捐赠物品跟踪和生活必需品产销存监测等场景的云服务支持。

(系统采用微信及网页双入口,关注金山云HIS微信公众号)

全线升级 捐赠物品可跟踪

(应急物资管理系统2. 0 支持三大使用场景)

在应急物资调配场景中,系统可及时掌握一线医疗机构/隔离点的物资消耗及存量情况,并及时合理的配发,通过互联网技术手段全方位为物资的需求收集和调配提供保障;

在捐赠物品跟踪场景中,系统提供的捐赠物品跟踪功能可以帮助公益组织对捐赠物品进行全程跟踪和监控,同时能让捐赠者及时了解捐赠物品的使用去向;

在生活必需品产销存监测场景中,由于疫情期间政府部门需要及时掌握粮、油、肉、蛋、菜等生活必需品的生产、销售及库存情况,以便及时应对供应不足问题,保障居民百姓生活的基本需求。系统提供对生活必需品的生产、销售、库存等数据采集监测功能并支持分级分类上报监测。

可信云安全认证 倍受用户好评

除了使用场景更加丰富以外,在安全方面,应急物资管理系统依托于金山云公有云,云基础设施符合等保三级标准。且应急物资管理系统系统已通过云计算开源产业联盟可信云企业级SaaS评估认证,能够为用户数据提供全方位的安全保障。

(可信云认证 证书)

金山云为疫情防控提供更多维度的技术支持和服务保障,因此受到了用户的广泛认可。例如,针对湖北某市应急物资管理统计压力大、物资审批响不应时等需求,金山云交付的应急物资管理系统,快速地满足了当地市卫健委当下的物资管理需求,使之前人工汇总耗时4- 5 个小时的工作量分钟级完成,并实现了应急物资的高效管理和科学分配。

山东省平度市卫健委联合金山云快速上线的应急物资管理系统,通过在线申请审批、自动统计等,实现应急物资的有序高效管理。目前整个平度市 90 余个医疗单位均接入系统当中,实现了区域性物资的统筹管理及规划。

云理财嘉年华大咖齐聚 钟伟:中国不会步日本房地产后尘

2020 年 4 月 19 日,大唐财富云理财嘉年华盛大开幕, 40 余位中国顶尖经济学家及各领域投资专家,历时 22 天,通过 16 场专题节目为投资者指点经济大势,聚焦投资市场!

4 月 20 日,大唐财富云理财嘉年华邀请到了著名经济学家、中国金融 40 人论坛创始成员、北京师范大学金融研究中心主任钟伟教授,钟伟教授就地产投资的未来趋势,给出了自己的论断。

中国步日本房地产后尘?

很多人说中国是不是会步日本的后尘,因为日本曾经发生过房地产泡沫是吧?那隐含的背景是什么?日本很不幸,真的日本很不幸吗?日本很幸运。到目前为止,日本的人均寿命在全球跟瑞士一样是排在前列的,如果中国到最后能达到日本那么高的人均GDP,那么高的人均寿命,那么高的社会的经济的发达程度的话,对中国来讲,这不是一个不好受的事情,而是一个很难达到的水平。

中国会进入到经济长期负增长、人口负增长吗?你在未来的 5 到 10 年,肯定是看不到这种情形的。日本的这种情况不是中国难以复制,在全球都找不到第二个例子。这么说的人你不仅低估了日本,而且误解了日本。

房子多or少,数据说话

中国的家庭的情况日益的小型化,比如说以前 2000 年以前,一户家庭大约有3. 2 到3. 3 个人,就是父母可能还带着一个大孩子,现在的一个家庭其实三个人不到,两个人多一点,那就是一对父母都不一定生育一个孩子,有可能都没有孩子,所以家庭是在小型化的。同时,套户比大概是在1.07,就是一户家庭大约拥有1. 07 套房子,那就户户有房了,你还买房干什么?房屋肯定是供应过剩了,按照套户比来这么理解。这种理解,从数据上来讲首先1. 07 套,即便它是一个真实的数据,跟西方国家来比的话,也并没有到达一个应该到达的高度。

西方国家现在套户比应该是1. 15 到1. 2 之间吧,那么为什么套户比会高于1?就是一户家庭平均起来会超过一套房呢?

如果说一个家庭拥有1. 2 套房,拥有的多出来的那个0. 2 套房是有用途的。一部分房子处于维修状态,因为房子并不是时刻都适合居住的,房屋是需要维护的,一部分房子处于出租状态,如果没有人拥有多套房,那出租屋从哪儿来?出租屋那就都是政府给的了,但其实政府是给不了那么多出租屋的,还是需要具有多套住宅的人,把它的住宅租出去。所以套户比超过 1 的原因就是有一部分房源是用来出租的。

我们买了房之后是始终在换房的,比如说西方大概住房的更新率大概在4%到5%之间,也就是一百户人家,有 4 到 5 户人家他们在换房的,换房的时候实际上我要卖了旧房去换新房,我卖了这儿的房换那儿的房,诸如此类的。所以因为有这个维护的需求,有换房的需求,有出租的需求什么的,套户比其实都是比 1 要高的,我们应该放心地理解1. 07 套的户均,并不意味着房屋就够了。

房地产政策解读:

这么长时间以来,中国政府对房地产基本上采取一个相对抑制的政策,早年的时候是抑制需求,后来抑制供给,目前在卖房你也很困难,买房你也很困难,有五种限制、七种限制或更多的限制诸如此类。所以你很少看到一个市场同时抑制供给和需求,而且给出了非常苛刻的诸多的购房约束的条件。

疫情之下,中国的房地产的变化有几点是需要关注的,第一点就是我们需要理解,“房住不炒”是一个长期的策略,暂时很难改的,也不会有显著的放松,所以从顶层的政策来讲,要显著放松不可能,从下层和基层来讲,有一些政策的微调趋于温暖是有可能的。

“房住不炒”是 在 2016 年底中央经济工作会议确定的措施,在 2017 年 3 月份开始实施至今,时间已经比较长了,这也是坚持了稳定,坚持得比较长的一个措施,三年多了。这是一个“房住不炒”的政策我们需要理解,不会因为疫情、不会因为以后的刺激经济而有根本的变化,对这个不要抱过高的奢望。