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一、怎样把微信公众号的图片保存到相册
方法一：返回，重新打开这个界面，左下角有一个键盘一样的东西，点击后就可以切换回来了。
方法二：取消关注，重新关注回来，再打开这个页面试试。
微信公众平台，简称公众号。曾命名为“官号平台”、“媒体平台”、微信公众号，最终定位为“公众平台”，无疑让我们看到一个微信对后续更大的期望。
扩展资料：
利用公众账号平台进行自媒体活动，简单来说就是进行一对多的媒体性行为活动，如商家通过申请公众微信服务号通过二次开发展示商家微官网、微会员、微推送、微支付、微活动、微报名、微分享、微名片等，已经形成了一种主流的线上线下微信互动营销方式。
参考资料：
百度百科-微信公众平台
二、怎样将微信公众号里的图片保存到手机?
可以使用第三方工具或浏览器插件将微信公众号文章中的图片批量保存到电脑。
微信公众号文章中的图片往往是嵌入在文章中的，无法直接通过复制粘贴的方式保存到电脑。但是，我们可以使用一些第三方工具或浏览器插件来帮助我们实现这个目标。
一种常用的方法是使用浏览器插件，例如“图片助手”等。这些插件可以在我们浏览微信公众号文章时，自动检测并列出文章中所有的图片。然后，我们可以选择需要保存的图片，并批量下载到电脑中。使用这种方法需要注意的是，有些微信公众号可能会对图片进行加密或使用其他技术手段防止下载，这种情况下插件可能无法正常工作。
另一种方法是使用专门的第三方工具，例如“微信公众号图片下载器”等。这些工具通常需要我们先将微信公众号文章的链接复制到工具中，然后工具会自动爬取文章中的所有图片，并提供下载选项。这种方法相对来说比较稳定，但需要注意的是，使用第三方工具下载图片可能存在法律风险，因此需要谨慎使用。
一张照片生成3D头像！苹果新模型击败StyleGAN2，表情光线都能调
北京克雷西发自凹非寺
量子位|公众号QbitAI
随便一张照片，就可生成3D头像。而且光线真实，任意角度可调。
这是苹果的最新黑科技生成框架FaceLit。
正如其名，FaceLit的特色就是可以将人脸“点亮”。
“自带光环”的FaceLit在易用性上也不输同类，甚至更胜一筹——
进行3D建模时，需要的照片素材无需专门选择角度，数量上也只需一张。
甚至对表情、发型、眼镜等元素进行调节时，也不需要额外素材。
而传统的头像合成工具或者需要多张图片才能工作，或者对照片角度有刁钻的要求。
正是凭借这一创新，FaceLit获得了3.5的FID评分，较同类产品直接高出了25%。
改进式EG3D合成人像，光线信息单独处理
下面就来看一下FaceLit具体是如何实现头像合成的。
总的来说，苹果采用了将人物本体与光线分别处理再进行叠加的策略。
早期的三维人像合成工具在转换过程中可能产生形变。
而爆火的NeRF通过将场景拆分成具体因素，提高了3D图像合成效果，改善了这一问题。
但苹果团队认为，在可控性方面，NeRF仍存有不足之处。
于是，在EG3D框架的基础上，苹果创造了FaceLit的合成模型。
EG3D通过三平面解码器，赋予了二维卷积神经网络生成渲染3D模型所需深度参数的能力。
苹果团队对标准的EG3D训练方式进行了扩展，并将之转化成了FaceLit框架。
△FaceLit与传统EG3D渲染流程对比图
标准的ED3G使用相机位置p参数作为基本输入参数。
在建立GAN2操作时，苹果在EG3D的基础上加入了光照参数l。
苹果选择了经过球形谐波方式简化后的Phong反射模型作为处理光源的物理基础。
光照参数l就是在这一基础之上独立处理得到的。
在自然界中，反射包括镜面反射和漫反射两种形式。
△不同镜面反射率条件下的效果对比
因此，苹果在ED3G模型中加入了镜面反射解码器和漫反射解码器。
它们替代了可以直接得到颜色c、密度σ数据的三平面解码器。
△反射解码器流程示意图
通过对GAN2产生的数据进行再次解码，可以得到镜面反射率ks和漫反射率kd。
然后再通过两种反射着色器得到颜色c，密度σ则由漫反射解码器计算得出。
最终，FaceLit以与三平面解码器相同的参数（c，w，σ）渲染图像，并进行分辨率优化。
有的放矢设计训练策略，数据无需人工标注
生成框架已有，那就来到训练阶段，其特点在于训练过程中无需人工标注。
方法论层面，在训练时，团队使用了FFHQ、MetFaces和CelebA-HQ数据集。
对于不同的数据集，苹果使用了不同的训练方式。
FFHQ包含了7万余条人脸数据，其训练分为两个阶段：先在较低的分辨率下训练，再提高分辨率再次进行。
对于包含2万数据量的CelebA-HQ，训练不需要分阶段进行。
而对于更小的MetFAces，则只需要通过ADA扩容的方式，使用预训练的FFHQ进行优化调整即可。
定性地看，训练结果在机位、光源和反射高光等方面都有出色的表现，图中的细节也有所增强。
△FaceLit生成的头像（左侧四列）唇齿部位的细节进行了明显重构
定量结果同样表明，FaceLit在FID、KID等指标上均优于包括标准EG3D在内的传统生成方式。
在使用FFHQ作为训练集的条件下，各生成方式的表现如下表，不难看出FaceLit拥有最低的FID和KID值。
而相比于英伟达的StyleGAN2，FaceLit的表现依旧出色：
光线准确度方面，FaceLit在使用三种不同训练数据集的情况下，与人工设定的标准值平均均方误差均低于0.01。
消息发出后，便有网友认为“这是对更重磅产品的预热”。
更有网友直接推测，FaceLit的出现标示着人工智能将进军AR和VR领域，苹果的混合现实将最终实现商用……
也有网友认为，FaceLit不会商用，否则苹果才不会以论文的形式发表。
针对FaceLit本身，也有网友表示，除了LLM，其他都是浮云，他们（苹果）如果不开发LLM，就没有未来。
但这位网友同时也说，苹果可能已经在做（LLM）了。
相应的，也有网友称人们“低估了苹果在AI领域的深度”。
所以各位网友对苹果在AI领域还有什么样的期待呢？
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2303.15437GitHub地址：https://github.com/apple/ml-facelit参考链接：https://twitter.com/AlphaSignalAI/status/1648361623004774400—完—
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