整理 | 禾木木 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 前有DALL.E文本生成图像,现有将文字变成 3D场景。 近日,苹果 AI 团队发布最新 AI 模型 GAUDI,它是基于 3D 场景的神经架构 NeRFs,可以根据文字生成 3D 室内场景。 最新 AI 系统 GAUDI 如果说 NeRFs 从不同角度逼真地渲染图像的能力可以用于生成 AI 呢? 苹果 AI 团队发布的 GAUDI 是一种能够生成沉浸式 3D 场景的神经架构,可以根据文字提示创建 3D 场景。 例如,输入“穿过走廊”或“上楼梯”,就可以看到执行这一动作的 3D 场景视频。 虽然现在 GAUDI 生成的 3D 场景视频质量还不是很高,但这也说明了 AI 在图像和视频技术这生成的另一种可能。
Stable Diffusion 已经发展到可以生成以假乱真图像的程度,无论是 AI 作画还是照片生成都已经可以生成得很精细,本文记录使用过程。 本文记录在 Windows 11 下安装、配置、运行 Stable-diffusion 的流程 过程中经常需要访问境外的网站,需要访问国外网站。 webui-user.bat 文件,我在过程中遇到很多问题,没有问题的同志可以跳过这一节 安装 CUDA 11.7 下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-11 CLIP 安装 CLIP 仓库链接 stable-diffusion-stability-ai 仓库地址: https://github.com/Stability-AI/stablediffusion 咒语 分享一组提示词做测试: 小姐姐: 参考资料 https://medium.com/@croath/低成本体验生成-ai-小姐姐照片-85ffa7c13cd7 https://zhuanlan.zhihu.com
$text = $_GET['text']; $img =imagecreate(500,80);//设置底图大小 imagecolorallocate($img,0xff,0xff,0xff);//生成底图 imagecolorallocate($img,0,0,0);//设置字体颜色 我写的黑色 imagettftext($img,$size,0,100,50,$black,$font,$text); //生成图片
php /* * @Author: Qicloud * @Title: 文字生成图片API * @Project: YUQ 清新旋律群大佬要的,随手记后面可以造轮子玩 * @QQ: 66547997 $text = $_GET['text']; $img =imagecreate(500,80);//设置底图大小 imagecolorallocate($img,0xff,0xff,0xff);//生成底图 imagecolorallocate($img,0,0,0);//设置字体颜色 我写的黑色 imagettftext($img,$size,0,100,50,$black,$font,$text); //生成图片
在众多 AI 图像生成工具中,谷歌实验室的 Whisk 以其独特的“以图生图”理念脱颖而出,为创意探索开辟了新的路径。它不仅仅是一个生成器,更像是一个能够理解和重塑视觉信息的智能伙伴。 通过调整输入的图片或添加少量文字提示,可以迅速生成不同的变体,方便进行视觉探索和创意迭代。 底层原理 Whisk 的独特能力源于谷歌先进 AI 模型的协同工作,Gemini 的视觉理解与 Imagen 3 的生成能力: Gemini AI 的视觉智能: 当用户上传图片时,Gemini AI 模型负责对这些图像进行深入的分析 大多数其他 AI 图像生成工具主要依赖精确的文字描述,而 Whisk 则允许用户以更直观的方式进行创作,尤其适合那些难以用语言准确表达的视觉想法。 Whisk 优点 弱化了对精确文字提示的依赖: 这降低了 AI 图像生成的门槛,使得更广泛的用户群体能够参与到创意过程中。
7月26日的智谱Open Day上,在大模型赛道上动作频频的智谱AI,正式推出视频生成模型CogVideoX,并放出了两个“大招”:一个是智谱清言打造的视频创作智能体清影,可使用文本或图片生成时长6秒、 由此引出了这样一个问题:目前视频生成类产品仍处于“可玩”的阶段,距离商用仍然有不小的鸿沟,智谱AI的进场将产生什么样的影响? 在同类产品要么不开放使用,要么还处于阿尔法版本的阶段,“清影”之所以成为人人可用的AI视频应用,离不开智谱AI在频生成大模型上的多年深耕。 时间回到2021年初,距离ChatGPT的走红还有近两年时间,诸如Transformer、GPT等名词只是在学术圈讨论时,智谱AI就推出了文生图模型CogView,可以将中文文字生成图像,在MS COCO 到了2022年,智谱AI在CogView2的基础上研发了视频生成模型CogVideo,可以输入文本生成逼真的视频内容。
文字生成图片综述 背景 根据文字生成图像,是近几年大模型领域和多模态比较热门的研究。 像 NovelAI 这类的二次元模型对于用户输入的描述词的专业程度要求较高,也由社区自发整理了大量的魔典(prompt).精确控制图像的生成也是AI绘画的一个发展方向,各种可以控制人物动作,位置的方法[ 文字生成图片 文字生成图片一个重要的前提条件是建立文字和图片的联系。CLIP首先通过对比学习的方式实现了文字图片联系。FLIP和A-CLIP对CLIP进行了改进。 参数量上5B的GLIDE的FID得分超过了12B的DALLE DLALL-E2 DALL·E2[11]的架构加入了CLIP[6],通过锁住CLIP的文本编码器和图像编码器可以建立文字和图像的联系,加入prior prompt prompt提示可以给文字生成图片提供语义信息。
前言 因为需要应急,到小米之家购买了这部8+256的小米11青春版,上一部手机是小米8青春版,骁龙660的配置放在前几年依旧能打,但放在21年似乎在一些高性能场景下显得拉胯吃力,但日用还是那么流畅(指6G ) 很多人可能会说,这部手机很拉胯,但是网上说的,与自己到手的实际体验并不是那么一致 (这部手机并不是优选,其实更想利用暑期打工的一些工资去买摄像能力更好的小米机型,参考小米11以及pro等) 到底值不值得购买 不过帧率却打了折扣,90的帧率直降62左右跳来跳去),但,在不充电的时候 打王者的状态是偏热(注意:别去游戏中心直接把GPU拉满,那烫得离谱,甚至还会被温控限制性能) 但是为什么在差不多价位中的k40与11 青春版中选择了11青春版呢 ①实体店k40无货,不能应急 ②小米11青春版轻薄,电池大,更好看(在现在的这个时候轻薄的手机并不多了) 谈谈系统? 小米的MIUI依旧是我继续选择小米手机的一个点,到底为什么呢 拿到小米11青春版的第一时间,我登录上了我的小米账号,只需要一个账号,我之前下载的应用,拍摄的照片,还有个人便签,以及亮度设置,还有WiFi
你好,我是郭震 一种名为DetectGPT的零样本机器生成文本检测方法,识别是否由GPT方法生成的论文或文章,检测准确率达95% 工具使用,比如输入文字,进入到检测工具DetectGPT,结果输出:是否 GPT生成 检测方法 通过分析语言模型的概率曲率来判断文本是否由特定模型生成。 识别并利用机器生成的文本样本 x ∼ pθ(·) (左侧)倾向于位于 log p(x) 的负曲率区域,这意味着附近的样本平均具有较低的模型对数概率。 总结 所以,看到这里的读者,大家写论文,一定不要纯靠GPT,后面查重中加入这项,检查出是用GPT生成的,可能就会有问题。提前了解好要求才行。
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77776831 前面用做Tesseract做文字识别的时候,一般网上教程称使用jTessBoxEditor 训练(最终我试验发现对于中文的图片文字识别而言训练基本没什么卵用) ---- 当然使用jTessBoxEditor训练新的文字还是可以的,当时我发现jTessBoxEditor训练基本的配置文件基本是文字以及文字的坐标于是我使用 python脚本生成了对应的训练图片以及配置文件。 生成的配置文件如下: ? ?
在线生成各种文字banner。 网站链接:点此直达 直接填写文字,然后选择字体,选择比较好看的复制即可! 预览图
工具类 import UIKit ///图片工具类 class ZJImageUtils{ static var textBgColor:[String:UIColor] = [:]; internal static func randomColor()-> UIColor{ var color = ["#E1B154","#D2945B", "#E57257","#38B1A2",
---- 新智元报道 来源:学术头条 作者:库珀 【新智元导读】近期爆火的 AI 聊天机器人 ChatGPT,以及文生图模型 Dall·E 2、Stable Diffusion 等,让生成式人工智能 (generative AI)成功出圈。 以下是 11 个关于生成式人工智能在未来将如何影响网络安全的预测。 1. 恶意使用人工智能 当涉及到我们可以利用人工智能的方式时,我们正处于一个拐点,这种范式转变影响着每一个人和每一件事。 随着生成式人工智能的不断发展,确保医疗系统安全的相关风险和机会也在不断增加,这强调了医疗行业在接受这种新技术时建立其网络防御和复原力的重要性。 11. 参考资料: https://venturebeat.com/security/pwc-highlights-11-chatgpt-and-generative-ai-security-trends-to-watch-in
生成文字 大部分工具只支持英文的库,中文的我还没发现。 推荐使用在线库:http://www.network-science.de/ascii/ 比如这样: ? banner: charset: UTF-8 生成图片 生成图片就是一个很强大的功能了。中文文字其实也可以通过截图的方式用图片来转成文字。 推荐生成图片库: http://www.degraeve.com/img2txt.php 生成后: ?
学习完Dify后Dify使用deepseek尝试使用下coze,发现流程和交互几乎一模一样,不过coze的插件更丰富些,特别是多媒体插件,就尝试用coze做了一个一键文生视频的工作流程,生成的视频如下 我们输入一个主题和描述,就能一键生成上面的视频,对于自媒体作者来说是不是很方便? 下面详细介绍下流程,首先定义两个参数,主题和图片提示词 然后接入大模型,我们选择豆包工具就行,接着填入系统提示词和用户提示词 下一步进行文本处理,将刚刚生成的一段话,按照句号拆分成一个个短句 接着我们加一个批处理 ,作为一个容器把刚刚扣出来的图放进去 接下来使用文生音频,把每一个句子生成对应的音频 获取音频时长 有了文字、图片、音频,我们接着根据音频时长,生成对应长度的一个个短视频 得到短视频后,我们还需要把短视频整合起来 ,合成一个长视频 最后加入一个结束,把生成的长视频url打印出来 这样,我们运行流水线,就能通过简单输入的提示词和主题,生成我们期望的短视频 至此一个完整的自媒体流水线完成啦。
最先进的图像生成工具,如IMAGEN和隐空间扩散模型 (LDMs)这样的方法已经展示了基于文本提示的2D跨模态生成模型的潜力,但目前还没有已知的文本引导的医学成像体积图像生成技术。 下图是一些文字生成肺部3D CT图像的结果: 02.摘要 这篇文章介绍了一种创新的方法,通过文本信息引导来产生高质量的3D肺CT图像。 我们首先根据文本合成低分辨率图像,作为后续完整体积数据生成器的基础。为了确保生成样本的解剖可能性,我们在CT图像中生成血管、气道和肺叶分割掩码来提供进一步的引导。 本研究关注两个主要目标:(1)基于文本提示和解剖部分创建图像的方法的开发,(2)基于解剖元素生成新图像的能力。图像生成的进步可以应用于增强许多下游任务。 实验对比如下: 04.解刨学结构条件生成 在本节中, MedSyn展示了条件生成的应用。在这项研究中,我们的目标是在解剖结构可用时生成数据,例如我们可以模拟肺叶、气道或血管的结构。
在AI生成图片领域,文字生成一直是技术难点之一。许多用户发现,AI生成的图片中的文字常常出现混乱、无法辨认的情况,这严重影响了AI生成图片的质量和实用性。 一、问题背景AI生成图片中的文字混乱问题在多个主流AI模型中都有体现。以国内的豆包、智谱AI等模型为例,用户在生成图片时,即使输入明确的文字描述,生成的图片中文字也可能出现乱码或奇怪符号。 这种现象不仅影响了用户体验,也暴露了当前AI生成技术在文字处理方面的不足。二、原因分析多模态生成的内在矛盾:视觉与语言模态之间的固有不一致性,导致模型在生成文字和图像时难以兼顾两者的一致性。 创新的算法设计创新的算法设计是提升AI生成图片中文本质量的另一个重要方向。例如,阿里推出的AnyText工具通过创新性的算法设计,解决了中文这种字形繁杂、字符数以万计的文字生成问题。 五、总结与展望AI生成图片中的文字混乱问题虽然在当前技术下仍较为普遍,但随着多模态融合技术的发展、高质量数据集的构建以及创新算法的不断涌现,这一问题有望得到进一步解决。
文字condition 视频 Attentive Semantic Video Generation using Captions Tensorflow implementation for the paper
前言 今天和大家分享一下在Windows系统电脑上本地快速部署一个文字生成音乐的AI创作服务MusicGPT,并结合cpolar内网穿透工具实现随时随地远程访问使用进行AI音乐的创作与体验。 MusicGPT这款开源AI音乐生成器可以本地运行最新的音乐生成AI模型,比如Meta 的 MusicGen 模型。 文字输入框左侧是生成时间选择功能,默认情况下,它会产生 10 秒的样本,最多可配置为 30 秒,且可以设定1秒到30秒内的任意时长。 经过测试,可以输入中文提示词与英文提示词进行文字生成音乐,但输入英文提示词的反馈相对更好一些。 如果不知道如何输入英文提示词,可以使用一些其他的大语言模型,去提问。 内网穿透工具下载安装 此时,我们已经成功在本地的Windows系统电脑中部署了 MusicGPT 文字生成音乐AI工具,但仅能在本地局域网中使用,如果想在异地远程使用本地部署的MusicGPT 服务生成音乐应该怎么办呢
机器之心报道 编辑:陈萍、小舟 AI会是未来的「造物者」吗? 近来,视觉合成任务备受关注。几天前英伟达的 GauGAN 刚刚上新了 2.0 版本,现在一个新视觉合成模型 Nüwa(女娲)也火了。 相比于 GauGAN,「女娲」的生成模式更加多样,不仅有文本涂鸦生成图像,还能从文本生成视频。 3DNA 不仅降低了计算复杂度,还提高了生成结果的视觉质量。与几个强大的基线相比,「女娲」在文本到图像生成、文本到视频生成、视频预测等方面都得到了 SOTA 结果。 我们将在NeurIPS官方支持下,于12月11日在上海博雅酒店举办线下NeurIPS MeetUp China,促进国内人工智能学术交流。 欢迎 AI 社区从业者们积极报名参与,同时我们也欢迎 NeurIPS 2021 论文作者们作为嘉宾参与论文分享与 Poster 展示。感兴趣的小伙伴点击「阅读原文」即可报名。