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图像生成最新视觉报道_图像生成豆包(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

图像生成

2023年最受欢迎的五大AI工具 2023年，人工智能领域迎来了突破性进展，尤其是大型语言模型（LLM）和文本到图像生成器，吸引了技术专家和投资者的广泛关注。与互联网和智能手机等其他新兴技术类似，人工智能技术在早期阶段就已展现出极高的使用潜力。 𐟔堲023年最受欢迎的人工智能工具非OpenAI的ChatGPT莫属。自2022年9月至2023年8月，ChatGPT占据了行业网络访问量的60%以上，网站访问量高达146亿次。 𐟒젧𔧩š其后的是Character.AI，这是一款聊天机器人，不同于传统的LLM，它提供了一系列可以自由交谈的角色集合，从电视节目和视频游戏中的流行角色到约会教练，再到互动策略和基于文本的游戏。 𐟓 书写工具QuillBot也跻身前三，这三款工具合计占据了人工智能产品网站访问量的80%以上。 𐟎蠩↥…ˆ的人工智能图像生成器Midjourney是2023年第四大最受欢迎的人工智能工具，而开源社区Hugging Face则凭借其数百个独特的人工智能模型，包括法学硕士、图像生成器等，成为第五大热门工具。这些AI工具在2023年展现了巨大的潜力和广泛的应用前景，预示着人工智能领域未来的发展将更加迅速和多样化。

扩散模型：生成领域的新星最近，扩散模型在深度学习领域掀起了一阵热潮。从最初的图像生成，到现在已经广泛应用于自然语言处理、时间序列等多个领域，其效果在生成领域已经超越了GAN，成为了新的热门选择。我们团队也在业务中体验到了扩散模型带来的明显收益。扩散模型是一种生成模型，提供了一种自监督的数据建模方法。它的创新性不亚于GAN，无论是科研人员还是产业一线的机器学习从业者，都需要深入了解扩散模型。如果你更关注模型的应用，那么扩散模型的思路其实非常简单。它的核心思想是希望学习到一个“去噪器”。这个“去噪器”可以接受一个带有噪声的输入（比如马赛克图像），然后不断去噪，最终生成一个以假乱真的样本。这个过程在DDPM论文中被描述为前向过程：通过加噪音构建输入样本，然后训练去噪器去拟合加入的噪音。是不是非常直观？𐟤“ 如果你对理论更感兴趣，那么DDPM、Score based model、随机微分方程等多种建模方式需要你去认真研究。你会发现扩散模型用到的数学工具可能是当前大火模型中最多的（如SDE、Fisher divergence、Reparameterization等），因此它在理论上的创新性可能比GAN更强。总之，如果你在AI领域工作，那么扩散模型绝对值得你深入了解。

AI设计室内图，能有多真？这次我们通过MidJourney的图像生成功能，生成了一张室内设计图。整体来看，这幅图在色调、灯光、家具和氛围上都表现得相当出色，几乎可以媲美专业效果图。然而，当放大细节时，会发现一些小瑕疵，与实际效果图还是有一定差距。尽管如此，从MidJourney 1.0到5.2版本的迭代更新，我们有理由相信，未来AI将在设计领域成为不可或缺的工具。关键词：专业建筑摄影：杏色和铜色，金属饰面，混合材料，抛光混凝土地板，温暖的中性色，工业别致元素，爱迪生灯泡照明，现代雕塑，声明墙，圆滑的家具，超细节，8k -ar 3:2 -s 750 -v 5.1

【Luma AI发布新版视频生成模型Dream Machine】Luma AI 正通过全新的界面、移动应用程序以及先进的图像生成基础模型，大幅扩展其 Dream Machine AI 视频模型的功能。新推出的 Luma Photon 模型集个性化、高效性和创新性于一体，打破图像与视频创作的传统界限。升级版的 Dream Machine 已在网页端和 iOS 平台上推出，采用统一且直观的对话式界面，巧妙地将输入设备的简便性与功能的深度相结合，旨在简化创意工具的使用难度。用户可以通过自然语言描述自己的创意构思，或上传参考图像来引导平台生成内容。此外，平台新增的个性化选项，如多图像提示和单一图像角色引用，允许用户更加精确和细致地实现创意目标。

「iOS18.2将引入图像生成功能」这图片生成功能更像是图片融合，自由度不高啊[doge][doge] 还更新了视觉智能识别和文字调用GPT的功能。这些我在vivo X200 上早就体验过了[吹风车][吹风车]

Large-Scale Text-to-Image Model with Inpainting is a Zero-Shot Subject-Driven Image Generator网页链接本文提出了一种名为Diptych Prompting的新型零样本方法，用于在无需繁琐微调的情况下生成具有精确主体对齐的图像。该方法通过利用大规模文本到图像模型的二联画生成特性，将图像生成任务视为一种精确的主体对齐的修复任务。具体而言，Diptych Prompting通过在左侧面板放置参考图像，并在右侧面板上进行基于文本的修复，生成新的主体图像。此外，该方法通过移除参考图像的背景和增强面板间的注意力权重，提高了生成图像的细节质量，防止了不希望的内容泄露。实验结果表明，该方法在零样本图像生成方面优于现有技术，并得到了用户视觉上的青睐。此外，该方法不仅支持主体驱动的图像生成，还能应用于风格化图像生成和主体驱动的图像编辑，展现了在多种图像生成应用中的通用性。「大模型超话」「每日AI动态」「AI超话人工智能超话」

Recraft AI：图设新纪元图像生成和设计行业即将迎来一场革命性的变革。最近，Recraft V3在Hugging Face上的文本转图像排行榜上大放异彩，以72%的胜率领先其他模型，实力不容小觑。今天，我们亲眼见证了其生成结果，真是让人惊叹不已！网友们用各种创意提示词来测试Recraft V3，比如“拿着写有'我爱垃圾'的牌子的浣熊”，结果生成了一张栩栩如生的SVG图。更令人惊叹的是，它不仅能生成光栅图形，还能同时生成矢量图形，并且矢量图形可以导出为SVG格式。这意味着你可以在Pixelmator中打开并编辑这些图形，选择和修改单个路径和形状。一张图大约只需8美分（约0.5元人民币），性价比超高！尽管有些网友反映在某些细节控制上还不够精准，但我们期待更多人体验和反馈，共同推动Recraft AI的发展。我们也已经迫不及待地开始使用了[偷笑R] Recraft V3是由伦敦的一家生成式AI设计工具初创公司开发的，其核心优势包括：能够生成长文本图像，是目前唯一具备此能力的模型解剖学准确性高，如手指、肢体比例等提示词理解准确，能精确还原复杂场景具有高审美价值此外，Recraft V3还具备以下特色功能：支持矢量图和位图生成可以精确控制文本位置和大小提供自定义品牌风格功能包含完整的AI图像编辑工具套件（擦除、修复、放大等）在API服务方面，Recraft V3支持光栅和矢量格式，可以生成带文本的图像，支持自定义品牌风格，并提供矢量化、放大等高级功能。使用渠道也非常多样化，包括桌面应用（Canvas）、移动应用（iOS和Android）、API接口等。无论是免费用户还是付费用户都可以使用。总之，Recraft AI的崛起预示着图像生成和设计行业将迎来一场颠覆性的变革。我们期待更多创新和惊喜的到来！

「iOS18.2将引入图像生成功能」这不才更新的18.1嘛 18.2很快又要来了？

【别人的27岁！「97年生小伙已担任985高校博导」】中国农业大学网站一份学术报告信息显示：1997年生的张林峰，现已担任@上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师。2024年6月，张林峰刚在清华大学交叉信息院获得博士学位，读博期间，他曾在高水平学术会议、期刊上发表论文超过二十篇，被引用近两千 ...

「iOS18.2将引入图像生成功能」大家不用看了，国内用不了[doge][笑cry]，但是现在国内各家的Ai都很好用，不用羡慕别人[哈哈]

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