《教你使CMYK變成CMY而圖片色相不變》文章已經(jīng)歸檔，站長之家不再展示相關內容，下文是站長之家的自動化寫作機器人，通過算法提取的文章重點內容。這只AI還很年輕，歡迎聯(lián)系我們幫它成長：
3.把黑色通道計算到青色通道，復制一個新通道Aplha1...
5.選擇Aplha1，ctrl+a全選ctrl+x剪切，選擇青色通道ctrl+v粘貼...
6.把Aplha1、2、3刪除，選擇黑色通道用白色填充...
7.選擇CMYK通道，圖象---調整---亮度對比度...
8.把亮度和對比度都調高，參數(shù)看圖片和需要而定，我這里是15和15...
9.大功告成，大家看是不是很簡單？對于做軟包裝的印刷尤其可以降低印刷成本，軟包裝的版費也貴...
......
本文由站長之家用戶“中國教程網(wǎng)”投稿，本平臺僅提供信息索引服務。由于內容發(fā)布時間超過平臺更新維護時間，為了保證文章信息的及時性，內容觀點的準確性，平臺將不提供完整的內容展現(xiàn)，本頁面內容僅為平臺搜索索引使用。需閱讀完整內容的用戶，請聯(lián)系作者獲取原文。
（舉報）
折騰了一年多時間的微軟收購動視暴雪終于落下了帷幕，當?shù)貢r間9月22日，英國競爭和市場管理局方面宣布，動視暴雪向育碧出售云游戲版權解決了此前的擔憂，并為這一交易獲得批準打開了大門。目前CMA雖然還對新協(xié)議存在有限的擔憂，但微軟方面也提出了臨時補救措施，大概率能夠解決這些問題。只不過現(xiàn)在距離2027年只有不到4年時間，留給微軟和動視暴雪的時間可能已經(jīng)不多了。
AIScoreMySite是一款創(chuàng)新的工具，旨在幫助用戶了解他們的網(wǎng)站在AI驅動的搜索引擎上的排名和可發(fā)現(xiàn)性，并提供相應的改進建議。在今天的數(shù)字化時代，網(wǎng)站的排名對于吸引流量和潛在客戶至關重要。隨著AI在搜索領域的廣泛應用，利用SiteSpeakAI提升網(wǎng)站SEO將變得尤為關鍵。
蘋果于昨天發(fā)布了iOS17系統(tǒng)更新，其中包括對長截圖圖片保存功能的改進。在過去的iOS16版本中，長截圖的保存格式為PDF文件。同比下降幅度明顯，相比iPhone14系列首年銷量保持了相當大的差距。
【新智元導讀】AI無法打敗AI，不是沒有道理。上千萬人圍觀的嬰兒死亡照片，AI檢測工具竟無法給出一致答案。在AI模型加速迭代當下，想要有「火眼金睛」太難了。
近日OpenAI宣布推出新版ChatGPT，增加了兩項新功能：語音輸入和圖像輸入。據(jù)OpenAI稱，新功能將在未來兩周內向ChatGPTPlus訂閱用戶推出，其他人也將很快”能夠使用這些功能。語音功能將在iOS和Android平臺推出，圖像功能將覆蓋所有平臺。
原榮耀中國區(qū)CMO兼電商部部長關海濤已經(jīng)離職，并將于下周入職極氪汽車，依舊擔任CMO職位。經(jīng)查詢關海濤個人微博得知，其微博簡介為“前榮耀中國區(qū)CMO、中國區(qū)副總裁”，沒有加V認證。值得注意的是，當前手機領域人士“跨界”進入新能源汽車行業(yè)似乎已經(jīng)形成了一股新潮流，比如最近原iQOO產品經(jīng)理宋紫薇就被曝出加入理想汽車。
9月22日，度小滿宣布“軒轅70B”金融大模型開源，所有用戶均可自由下載和試用，并公布了“軒轅70B”在C-Eval、CMMLU兩大知名大語言模型評測基準的成績。在C-Eval榜單上，XuanYuan-70B的總成績達到71.9分；在CMMLU榜單中，以71.05分的高分位居榜首，在兩大榜單上的所有開源模型中排名居首，也是國內首個同時在兩大榜單排名居首的金融大模型。本次發(fā)布的新版大模型相較于上一個版本能力全面提升：在增量預訓練和指令微調階段，加入了度小滿業(yè)務場景中的海量金融數(shù)據(jù)，對金融問題回復更專業(yè)，金融知識理解能力提升明顯；同時在預訓練階段，"軒轅70B”的模型上下文長度擴充到8k，能夠處理更長的金融報告、研究和分析。
AIComicFactory是一個免費開源的AI漫畫生成器，使用LLMSDXL開發(fā)。它能夠根據(jù)用戶提供的提示詞生成漫畫，并支持無損放大、保存和打印。這種靈活性使更多人能夠嘗試并享受漫畫創(chuàng)作。
英國監(jiān)管機構CMA現(xiàn)已批準微軟收購動視暴雪，CMA認為動視暴雪將現(xiàn)有游戲與新游戲的云流媒體版權轉讓給育碧這一決定為這項交易掃清了障礙。在今年4月的時候CMA以微軟的這一收購舉措將造成壟斷、妨礙未來云游戲市場的發(fā)展。我們很高興將與微軟開啟下一篇章，并將為你和我們的玩家創(chuàng)造的無限可能性。
來自谷歌、CMU的研究發(fā)現(xiàn)，語言模型在圖像、視頻生成領域的性能一直不如擴散模型，主要原因是缺乏有效的視覺表示。通過引入一種名為MAGVIT-v2的視頻tokenizer，采用無查找量化和增強功能的設計，研究者成功改進了圖像和視頻生成的質量，超越了現(xiàn)有技術。通過這一研究，我們可以看到語言模型在視覺生成領域的潛力，以及如何通過創(chuàng)新的設計和改進來實現(xiàn)更好的性能。
