用ai自動生成視頻選擇顯卡_ai生成視頻顯卡推薦
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智譜 AI 開源 CogVideoX 視頻生成模型:單張 4090 顯卡即可推理IT之家8 月6 日消息，智譜AI 今日宣布，將與“清影”同源的視頻生成模型——CogVideoX 開源。據介紹，CogVideoX 開源模型包含多個不同尺寸大小的模型，目前將開源CogVideoX-2B,它在FP-16 精度下的推理需18GB 顯存，微調則需要40GB 顯存，這意味著單張4090 顯卡即可進行推后面會介紹。
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智譜 AI 開源 CogVideoX-5B 視頻生成模型,RTX 3060 顯卡可運行IT之家8 月28 日消息，智譜AI 開源了CogVideoX-5B 視頻生成模型，相比此前開源的CogVideoX-2B,官方稱其視頻生成質量更高，視覺效果更好。官方表示大幅度優(yōu)化了模型的推理性能，推理門檻大幅降低，可以在GTX 1080Ti 等早期顯卡運行CogVideoX-2B ,在RTX 3060 等桌面端“甜品等會說。
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英偉達為 RTX 50 推出驅動級 AI 幀生成,未來將擴展至 40 系顯卡/ 5080 顯卡支持一項名為Smooth Motion 的驅動級AI 幀生成新功能，可令游戲畫面更加絲滑。英偉達稱Smooth Motion 使用了“全新”AI 模型好了吧！ 中選擇兼容的DirectX 11 或DirectX 12 游戲。向下滾動右側的選項列表，找到“驅動設置”(Driver Settings),然后打開Smooth Motion。IT之家好了吧！
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UL Solutions 推出 AI 文本生成基準測試,支持 N、A、I 三家顯卡通過使用多種不同參數規(guī)模的大語言AI 模型綜合判斷AI 加速器硬件的文本生成能力。Procyon AI 文本生成基準測試目前支持通過DirectML 通用API 調用本地的英偉達、AMD、英特爾GPU,也可通過英特爾的OpenVINO 調用其自家GPU(IT之家注：獨立和集成顯卡均支持，但對顯存/ 內好了吧！
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AMD FSR 4.0來了!RDNA4顯卡首次AI幀生成 終于追上NVIDIARDNA4顯卡預計會在CES 2025上官方宣布，一季度內正式發(fā)布，主要升級有兩大方面，包括更快的光線追蹤性能、新的AI功能，但遺憾的是沒有旗艦型號。回顧歷史，FSR 1.0發(fā)布于2021年，僅支持空間縮放，次年的FSR 2.0升級為時間縮放，2024年的FSR 3.0又加入了幀生成作為可選項，但因為后面會介紹。
BW2025倒計時!七彩虹精彩亮點全曝光:RTX 50顯卡免費送快科技7月9日消息，今年的2025 Bilibili World將于7月11日至7月13日在國家會展中心(上海)舉行，七彩虹將攜手NVIDIA亮相3H館3A25展臺。展區(qū)設置了iGame GeForce RTX 50 系列游戲體驗和RTX AI PC互動體驗區(qū)，玩家可現場參與AI玩偶生成、競速挑戰(zhàn)贏顯卡、集章兌限定周邊等八大小發(fā)貓。
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英偉達 RTX 40 系列顯卡 DLSS 3 將迎更新,幀生成性能提升超 10%IT之家1 月15 日消息，英偉達員工Jacob Freeman 透露，GeForce RTX 40 系列顯卡用戶將受益于全新的AI 幀生成模型。該技術的最新版本將被應用于NVIDIA DLSS 3 生態(tài)系統(tǒng)，以確保與所有GeForce RTX 40 顯卡的兼容性。需要注意的是，此次更新的AI 幀生成模型與DLSS 4 中的多幀好了吧！
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技嘉RTX 5080超級雕顯卡評測:外掛風扇強化散熱 四風扇烤機僅60度尤其是全新的DLSS 4技術讓AI生成幀三倍填充，極大底提升了游戲畫面的流暢度，必將指引未來游戲畫面進化方向。相比一卡難求的RTX 5090 D,RTX 5080是更適合高端游戲玩家的選擇，各大品牌自然也在RTX 5080這個型號上集中發(fā)力，推出各具特色的非公版RTX 5080顯卡供用戶選擇，一還有呢？
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從信仰到失望!玩家痛批NVIDIA忘本、貪婪:高呼下張卡換AMD快科技5月26日消息，隨著生成式AI浪潮席卷全球，NVIDIA將重心全面轉向AI市場，消費級顯卡產品逐漸失去關注。近日有網友在論壇發(fā)帖指出，回說完了。 但幸好還有AMD可以選擇，他透露自己下一張顯卡會選擇AMD并開玩笑地喊出“AMD YES”，以此作為對NVIDIA的一種反擊。這篇帖子一經發(fā)說完了。
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利基DRAM供需或臨再平衡,兆易創(chuàng)新總經理何衛(wèi)給出價格回升預期21世紀經濟報道記者鄧浩上海報道生成式AI爆發(fā)下拉動數據中心、圖形顯卡等需求旺盛，海外大廠轉向HBM及服務器DRAM等高端產品，利基D還有呢？ 而TV、電子游戲機等消費電子終端產品面臨消費者的價格壓力，會采用較為便宜但功能符合需求的材料，因此，在DRAM的選擇上不會傾向使用最還有呢？
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