澳门游戏APP下载靠一张AI图卖出上千件？这届网友被国风毛衣裙骗惨了国风毛衣裙的“受害者”还在持续增加。卖家秀是新中式设计，毛衣质感柔软又飘逸，模特仿佛是仙气飘飘的大小姐，结果买家秀却成了大小姐的粗使丫头，颜色、版型、材质等都跟图片效果差太多。最近话题“国风毛衣裙的第一批受害者”登上了各大平台热搜，微博线万，抖音
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AI智能扩图在抖音平台掀起了一阵热潮，一位名为@占美丽的博主通过发布使用AI智能扩图生成的照片走红。在这些照片中，AI智能不仅将原有照片进行放大添加了月亮和具有魔幻意境的路灯，引起了近40万次的点赞和5万多次的转发。未来随着技术的不断发展和改进，这些问题有望得到解决，使AI智能扩图在更广泛的应用场景中发挥其优势。
春节即将来临，抖音上的知名博主“插秧人”以其独特的创意和AI技术，成功打造了一组富有中式春晚氛围的图像。这些由AI生成的图像看似正常，然澳门游戏APP下载，在博主发布一系列指令后，图像逐渐经历了十多次的改动，最终使得春晚场景登上太空，呈现出全宇宙共迎龙年新春的奇幻画面。这一现象凸显了在技术的不足之处，人们也能够发现创意的无限可能性，从引发更广泛的兴趣和参与。
最近打开小红书，发现被各种涂鸦包围了……小红书@柔随手画的几笔涂鸦，交给AI，然后就变成了服装设计图。小红书@明玥几时有想要在裙子上加玫瑰花，只要画几个红色的圆圈，AI就懂了:小红书@拿辣条辣死你如果你是有点绘画功底的专业人士，精心设计了这样一件优雅的紫色旗袍，那么AI也能帮你生成模特上身图，背景都配好了。美图秀秀的AI涂鸦生图，原图小红书@菱歌泛�
在即将到来的除夕之际，“除夕三件套”成为近期热门话题，引起了网友的回忆杀。这一传统组合包括观看春晚、享受团圆饭和放烟花，不仅是中国传统庆祝方式，也是春节期间人们不可或缺的重要活动。愿这个除夕，“除夕三件套”再次唤起我们对家庭、传统和温馨的美好回忆。
AI魔改OpenAI内斗大戏……这晋江味儿要冲出屏幕了!△来自知乎@Midreal小助手且剧情还不那么离谱，AI自由发挥下很多点都符合逻辑。不光是生成小说，它还能把插图的活包揽了。让AI帮忙赚稿费指日可待啊。
大型语言模型在人工智能社区引起了轰动，归功于其出色的能力和性能。这些模型在几乎所有基于AI子领域的行业中展现出了非凡的应用，包括自然语言处理、自然语言生成和计算机视觉。4.该方法结合了交叉视图注意力模块和3D感知噪声生成技术，提供了3D视图的长程一致性。
咱中国人爱算命这事，是刻在骨子里的执念。出门前要看看黄历、办公室要讲风水、就连谈恋爱换工作也要算算领导和对象的星座和八字合不合适。
11月27日，B站UP主“女孩为何穿短裙”突破传统，投稿一则使用AI合成语音制作的鬼畜视频，标志着AI视频制作正式进入B站鬼畜区。视频播放量截至目前已达167.3万，获得14.5万的点赞和2.8万个投币。这也为未来AI在视频创作领域开拓更广阔的可能性提供了令人期待的展望。
12月15日，一位名为“Lucas的AI探索屋”的网友发起了一个有趣的挑战，探讨如果麦当劳在1020年甚至一万年前存在会是什么样子。他使用ChatGPT来“画一个麦当劳”，并逐渐修改年份，展示了不同年代的麦当劳店铺的形象。今年3月，可口可乐也发起了“CreatRealMagic”比赛，鼓励用户通过AI文生成图来创作有创意的作品，展示了品牌与消费者之间的新型互动方式。
一位姑娘小陈在杭州余杭秀出了自家改造的新羽绒被，惊艳众人。她巧妙地利用已经落灰的七八件旧羽绒服，成功省下了数千元。这一创意改造在当下备受欢迎，许多人纷纷寻找这样的店面，为自己的旧物品注入新活力。
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D3GA是一个基于高斯点云的可驱动3D模型。它可以从多视角的视频中学习生成逼线D高斯点云技术实时渲染,通过关节角度和关键点来驱动模型形变。与其他方法相比,在相同的训练和测试数据下,D3GA可以生成更高质量的结果。它适用于需要实时渲染和控制3D的应用。
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FlowVid 是一个光流引导的视频合成模型，通过利用光流的空间和时间信息，实现视频帧之间的时序一致性。它可以与现有的图像合成模型无缝配合，实现多种修改操作，包括风格化、对象交换和局部编辑等。FlowVid 生成速度快，4 秒、30FPS、512×512 分辨率的视频只需 1.5 分钟，比 CoDeF、Rerender 和 TokenFlow 分别快 3.1 倍、7.2 倍和 10.5 倍。用户评估中，FlowVid 的质量得分为 45.7%，明显优于 CoDeF（3.5%）、Rerender（10.2%）和 TokenFlow（40.4%）。
AnyText，一种基于扩散的多语言视觉文本生成和编辑模型，专注于在图像中渲染准确且连贯的文本。它可以根据给定的图像和文本输入，生成自然且逼真的合成图像。AnyText 的优势包括：1. 支持多语言输入和输出，满足全球用户的需求；2. 渲染的文本准确且连贯，使合成图像更加线. 提供丰富的编辑功能，用户可以根据需求对生成的图像进行修改和优化。AnyText 的定价信息请访问官方网站获取。
TinyLlama项目旨在在3万亿令牌上预训练一个1.1B Llama模型。通过一些适当的优化，我们可以在“仅”90天内使用16个A100-40G GPU完成。训练已于2023-09-01开始。我们采用了与Llama 2完全相同的架构和分词器。这意味着TinyLlama可以在许多建立在Llama基础上的开源项目中使用。此外，TinyLlama只有1.1B个参数，紧凑性使其能够满足许多对计算和内存占用有限的应用需求。
LLaVA-3b是一种基于Dolphin 2.6 Phi进行微调的模型，使用SigLIP 400M的视觉塔以LLaVA方式进行微调。模型具有多个图像标记、使用视觉编码器的最新层输出等特点。此模型基于Phi-2，受微软研究许可证约束，禁止商业使用。感谢ML Collective提供的计算资源积分。
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Human101是一个快速从单视图重建的框架。它能够在100秒内训练3D高斯模型,并以60FPS以上渲染1024分辨率的图像,而无需预先存储每帧的高斯属性。Human101管道如下:首先,从单视图视频中提取2D姿态。然后,利用姿态驱动3D模拟器生成匹配的3D骨架动画。最后,基于动画构建时间相关的3D高斯模型,进行实时渲染。