佬友们，求教有没有什么稳定的虚拟卡渠道，我gemini需要过年龄认证，结果面部识别没通过，然后绑卡Fiat24的卡它也不行，想把地区改成美区，只能再绑一张卡了，求教~~ 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
提示词：采用伦勃朗光影布光，仅一束强光打亮半张脸，面部 其余区域处于深邃阴影中;整体暗调风格，光影对比强烈;人物身后添加横向动态模糊拖影，营造疾速行进的速度感;纯黑色背景，电影级质感，8K分辦率，细节丰富;左下角排版白色简约字体文字: NATIONAL FLAG GUARD FOR OUR GLORY ; MPEt 比例3:2、写实原生 摄影 穿上西装 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
亚马逊旗下智能门铃品牌 Ring 近日在美国再次卷入隐私诉讼，起因是其搭载的人脸识别功能“Familiar Faces（熟悉面孔）”被指在未获当事人同意的情况下收集并处理面部生物识别信息。一名来自弗吉尼亚州的居民 Charles Sigwalt 已向西雅图联邦法院提起诉讼，将矛头直指这一功能涉嫌侵犯隐私权。 据介绍，“熟悉面孔”是 Ring 通过人工智能技术实现的人脸识别功能，用户可在系统捕捉到人脸后，在 Ring 应用中为该人脸建立档案并标注姓名，从而使门铃或摄像头在识别到特定访客时推送更为个性化的通知，而不是简单的“门前有人”提示。该功能在搭配 2K 或 4K 高分辨率摄像头、识别距离约 2.7 至 4 米范围内效果最佳，但光线不足、佩戴口罩或设备安装角度不佳等因素都会影响识别准确度。 Sigwalt 在诉状中称，除了房主及其亲友外，数以百万计的普通民众——包括快递员、邻居、邮差以及路过行人——在毫不知情的情况下，被 Ring 设备“扫脸”并录入系统，其面部识别信息在未获得任何形式授权的前提下遭到收集和处理，涉嫌侵犯生物识别隐私权。 对于外界关切的隐私问题，Ring 一方面强调相关面部数据在存储过程中处于加密状态；另一方面则表示，对于系统识别但未被用户“命名”的未知人脸，如果 30 天内未再次被识别，将自动删除；而对已被用户标记的熟悉面孔档案，如在 180 天内未再出现，也会被系统清除。此外，在伊利诺伊州、得克萨斯州、波特兰以及魁北克等生物识别隐私法规更为严格的地区，“熟悉面孔”功能目前处于禁用状态。 值得注意的是，围绕 Ring 的争议并不局限于对人的追踪。报道指出，Ring 摄像头同样能够捕捉动物“生物特征”。在 2026 年第 60 届超级碗期间，Ring 为推广其名为“Search Party”的人工智能功能播放了一则广告，打出“做你社区的英雄”宣传语：当用户在应用内上报宠物走失时，系统会扫描周边摄像头网络，帮助追踪特定犬只的活动轨迹。这则广告当时就引发了相当大的舆论批评，外界担忧 AI 扫描网络监控视频的能力可能进一步放大隐私风险。 实际上，Ring 在隐私与安全方面的麻烦由来已久。早在 2019 年，该公司就因多起黑客入侵事件而面临集体诉讼。当时有不法分子成功攻破 Ring 摄像头系统，并通过其双向语音功能骚扰用户家庭成员，包含辱骂、种族歧视言论，甚至直接与家中儿童对话，部分事件中还伴有索要比特币赎金等恶意行为，引发广泛恐慌。 此后约四年，美国联邦贸易委员会（FTC）又将 Ring 告上法庭，指控其未能有效限制内部员工与承包商对用户影像数据的访问权限，使得相关人员可以在缺乏正当理由或充分监管的情况下浏览用户的私人视频画面，甚至被曝出有人借此偷窥女性卧室、浴室等高度私密空间。该案进一步加剧了外界对 Ring 数据治理与内部合规机制的质疑。 查看评论
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IT之家 5 月 19 日消息，很多场所都安装了监控摄像头，迪士尼乐园也不例外。但如今，迪士尼正因在主题乐园内使用面部识别技术，面临一起集体诉讼。 诉讼指出，迪士尼未充分告知游客其正在收集生物识别信息。这导致绝大多数入园游客，包括儿童在内，都不知情自己的生物特征数据正在被采集。 不少人并不了解，迪士尼已在迪士尼乐园与加州冒险乐园的入口处启用面部识别系统。迪士尼官方对此举作出辩解，称该技术能够简化游客入园、二次入园流程，同时防范票务欺诈行为。 而此次集体诉讼的核心争议点在于，迪士尼并未对此作出清晰公示。园区虽设有四处可避开面部识别核验的入园通道，但仅用带斜线的人形简易图标作为标识，诉讼方认为这种提示根本算不上有效告知。 代理律师布莱克・亚格曼表示：“这类敏感的面部识别技术，理应让游客签署书面同意书、自主明确选择是否接受，隐私权保障的责任不该由受害方来承担。”迪士尼此前曾回应称，面部识别系统采集到的相关数据，会在 30 天内全部删除。 目前原告方要求，向所有受影响人群索赔至少 500 万美元（IT之家注：现汇率约合 3406.3 万元人民币）赔偿，这场诉讼最终能否胜诉尚且未知。
IT之家 5 月 15 日消息，2026 年 5 月 12 日，美国陆军在科罗拉多州卡森堡举行的“常春藤集丛”（Ivy Mass）演习中测试了“下一代指挥与控制”（NGC2）技术，以确保部队、直升机与战场单位在未来高强度战争中的连接。 在此次演习中，美军第 4 步兵师（昵称“常春藤师”）的士兵使用了一个数字指挥网络，让 AH-64 阿帕奇直升机与地面部队及后勤单位在对抗性作战场景下实现数据互联。 ▲ 图片来源：美国战争部 / 国防部 据介绍，NGC2 系统旨在用更快速、支持云计算的软件取代旧式指挥网络，实现战场数据在各单位之间的近实时传输。随着现代战争日益受到无人机、网络攻击、电子战和远程导弹打击的影响，陆军高层一直在推动这些升级，例如俄乌冲突就证明固定的指挥所和大型基地会迅速地成为敌方目标。 其演习模拟了一个通信网络面临电子干扰和远程攻击威胁的战场环境。各单位不再从大型集中地点行动，而是通过分布在区域内更小、更具机动性的位置进行作战。第 4 战斗航空旅的阿帕奇直升机在演习中发挥了重要作用。这些直升机从前沿区域的临时武装和加油点出发，这些临时站点使机组人员能够快速补给油弹，同时减少被敌方锁定的风险。 AH-64E 阿帕奇守护者直升机还展示了攻击直升机如何在更广泛的数字作战网络内运行。在行动中，该直升机与地面部队、无人机、炮兵部队和指挥团队交换了目标瞄准与侦察数据。这种连接使得战场信息在单位之间更快流动。无人机或侦察队收集的数据几乎可以立即传达到阿帕奇机组人员，帮助飞行员更快识别和打击目标。 陆军希望缩短从发现威胁到做出响应的时间。在未来的作战场景中，指挥官可能需要在遭受网络攻击、信号干扰或无人机监视的情况下进行操作。NGC2 旨在即使部分通信网络瘫痪时也能维持协调。陆军不再严重依赖集中式总部，而是转向能够在压力下继续运作的小型指挥结构。 此次演习还支持了陆军向多域作战的更广泛推进。该战略将地面战斗、航空、网络战、电子战和天基系统整合到一个统一作战框架中。NGC2 预计将成为连接这些能力的数字骨干，将士兵、作战车辆、直升机、无人机、传感器和指挥部整合到共享的战场画面中。陆军官员还在探索人工智能辅助工具，帮助指挥官在作战中更快处理大量作战数据。
大家好，我是 Omoggle (omoggle.site) 的开发者 。 最近国外有个叫 Omoggle 的“颜值对战”随机视频网站很火，带火了 Looksmaxxing （颜值提升）和 PSL Score （面部评分）的圈子。 我看了一圈市面上的颜值打分工具，发现都有一个通病： 光给你打个分（甚至有时候打分还很低），让人产生容貌焦虑，但从来不告诉你“怎么变好看”。 作为程序员，我觉得这不合理，AI 应该能做得更多。于是我花时间撸了这个工具： Omoggle Glow-Up 。 👉 体验地址： https://omoggle.site 💡 核心亮点：不仅是打分，更是“改造路线图” 用户上传一张自拍后，系统在 15 秒内会做两件事： 多维打分： 接入 Gemini 2.5 Flash ，多模态评估面部的对称性、下颌线、皮肤、眼角倾斜度等，给出一个客观的 PSL 分数。 生成 8 种改造方案： 这是核心功能。我接入了 AI 绘图模型（ nano banana ）， 采用控制变量法 ，针对你的照片生成 8 种不同的“变帅/变美”渲染图。 比如：换 3 种适合你脸型的 发型 比如：加上不同修剪风格的 胡须 （看看你适不适合留胡子） 比如：调整 光线 （模拟摄影棚打光，让你知道光线多重要） 比如：清理 皮肤 瑕疵、甚至调整面部 微表情 你最终拿到的是一个直观的 Before/After 对比图卡片，你可以清楚地看到：“如果我换这个发型，我的分数能提高多少”。 🛠️ 技术实现与隐私保护 在开发过程中，重点优化了以下几点： 速度： 打分大概 2 秒，8 张渲染图是并发处理的，基本控制在 15~25 秒内出全套结果。 真实感： 刻意限制了 AI 绘图的自由度，追求的是“真实的你换了个发型”，而不是“加了重度美颜滤镜的卡通人”。 隐私优先（ Zero-storage ）： 知道大家对上传正脸照有顾虑，所以后端设置为处理完毕后 秒删照片 ，绝不留存训练数据。 💬 期待 V 友的反馈 目前产品刚上线（首次扫描是免费的），网站针对移动端和桌面端（甚至 OBS 推流比例）都做了适配。 想请 V 站的大佬们帮忙体验一下，并吐槽几个问题： Gemini 2.5 的评分体感如何？ （大家觉得给的分数客观吗？还是太严苛了？） AI 渲染的 8 种改造效果自然吗？ 有没有出现“换头”级别的离谱变形？ UI/UX 方面有没有需要改进的地方？ 欢迎大家在评论区贴出你的改造前后对比图（如果不介意爆照的话 😂），或者提出任何技术和产品上的建议，我都在线解答！
我现在有台电脑显示屏下面部分被压坏了好像是 有没有佬能帮帮忙我在找有没有什么方案 可以把下面那部分截取掉 只用上半部分 调整分辨率方案没用 上下都会缩 nv面板核显面板都没有什么办法 有没有佬出出招 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 17 日消息，小佩发布了智能宠物饮水机 ULTRA（可视版），将于 4 月 22 日开始预售， 售价 799 元 。 这款产品搭载 140° 超广角摄像头 ，宠物喝水全程看得见，支持远程操控、语音互动等；支持 AI 识别多宠面部 ，猫脸 / 狗脸均可识别；支持记录饮水时长、次数，可生成每日、每周、每月报告，出现异常会及时提醒。 这款产品采用 独立双水箱设计 ，物理隔绝纯净水与污水；支持用 App 开启自动化设置，自动完成饮水盘等排水、冲洗和补水。 IT之家附这款产品的详细规格如下： 京东 小佩 宠物 智能饮水机 ULTRA 可视版 799 元 直达链接
IT之家 4 月 12 日消息，特斯拉面向座舱的车内摄像头迎来一项全新功能，为车辆安全再添一道保障。 随着 2026.8.6 版本软件更新的推送，特斯拉悄然拓展了车内摄像头的功能。特斯拉黑客 greentheonly 透露，该软件版本的代码显示，摄像头现已可检测驾驶员年龄。 这款安装在后视镜正上方的摄像头，如今能通过面部分析估算驾驶员年龄。尽管该功能暂不对用户开放，却是特斯拉持续优化驾驶员监测系统的最新举措，既服务于日常行车安全，也为未来的无人驾驶出租车运营做铺垫。 出于隐私保护，座舱摄像头的图像数据全程在车辆本地处理，仅在车主授权、且发生安全关键事件时，才会向特斯拉共享相关数据。 年龄估算功能大概率通过计算机视觉识别面部特征实现，原理与现有的注意力监测算法类似。其潜在应用包括： 禁止未成年驾驶员启用 FSD 功能或挂入行驶挡位，充当二级安全锁。 该功能还与无人驾驶出租车布局息息相关：即将推出的 Cybercab 需具备完善的乘员验证能力，避免儿童在无成人监护下单独叫车或乘车。 在民用车型上，这一功能可实现 FSD 的个性化适配，例如为老年驾驶员提供更保守的加速与制动策略，或直接禁止未成年人未经授权使用车辆。 据IT之家了解，除年龄检测外，座舱摄像头还支撑着特斯拉完善的驾驶员监测系统，该系统早在数年前推出，并持续迭代优化。其最初因检测驾驶员分心状态备受关注，在 Autopilot 或 FSD 启用时，摄像头会实时追踪驾驶员的视线、头部姿态及方向盘操作。若驾驶员视线偏离路面过久，或未将手置于方向盘上，系统会逐级发出视觉与声音警报，直至终止辅助驾驶功能。此举大幅减少了功能滥用情况，助力特斯拉满足更严格的“手动接管”监管要求。 该摄像头还能监测驾驶员疲劳状态。当车辆以约 65 公里 / 小时以上的速度手动驾驶至少 10 分钟后，驾驶员疲劳预警功能便会启动，通过分析打哈欠、眨眼频率等面部特征，结合车道偏移、转向异常等驾驶行为判断疲劳程度。 一旦检测到驾驶员疲劳，中控屏会弹出清晰提示并发出警报，提醒驾驶员靠边停车休息，甚至建议启用 FSD。特斯拉明确表示，该功能仅提升主动安全性能，不通过面部识别进行身份验证。
三星电子公司周二表示，将通过在其运营中全面整合人工智能（AI），从根本上变革其工作流程和企业文化。此举旨在帮助这家科技巨头在人工智能时代占据领先地位，并抓住新的增长机遇。（新浪财经）