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生成式AI

回答

生成式 AI 是一种全新的信息获取方式,能够生成新的、未曾存在的内容,包括文本、图像、音频、视频等多模态。其核心机制可拆解为数据、映射和扩散三个简单的词汇。

首先是数据,包括从公共数据库获取图像存档、历史文献图片,或创建特定数据集以覆盖特定风格或元素,目的是获得足够基础以特征化物体、风格或概念。

其次是映射,在数据处理阶段,AI 使用如卷积神经网络的算法,识别和提取图片中的关键视觉特征,如颜色、形状、纹理等,并将信息进行蒸馏,抛弃干扰部分呈现特征。

最后是扩散,利用学习到的数据和视觉特征,AI 能够通过创造性扩散的过程,在现有数据基础上探索和创造新的视觉表达形式。

生成式 AI 的应用场景广泛,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。

其工作方式包括训练阶段和应用阶段。训练阶段通过从大量现有内容中学习生成基础模型,应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题,还可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题。

生成式 AI 正式称呼为 Gen AI/Generative AI,它是一种能够生成新内容的人工智能技术,如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,是 Generative AI 的应用结果。

ChatGPT 是一种依赖 GPT 系列模型运转的应用(服务),早期 OpenAI 推出的 ChatGPT 是一种模型,目前逐渐演变成可兼容多种 GPT 模型的聊天应用。

在 Google Cloud 中,有 Vertex AI 端到端机器学习开发平台,Generative AI Studio 工具允许开发人员快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,还有 Model Garden 平台可发现和交互基础及第三方开源模型,并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道。

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参考资料

生成式人工智能艺术形态想象 | 精简版

[title]生成式人工智能艺术形态想象|精简版生成式人工智能是一种全新的信息获取方式,而midjourney等工具所代表的是图形领域的信息获取通过背后的人工智能模型,可以根据用户提供的文本描述生成高度相关和创造性的图像。这种通过文本命令获得图像的方式叫做Prompting,是一种全新形态的人机交互。比如我输入:想象:安塞尔亚当斯的风光摄影,平遥,全景图,云隙光,丁达尔光,史诗的,明暗对照法就能获得以上图像。为什么能达成这样的能力。我们把复杂的计算机专业领域概念拆解成为三个简单的词汇。数据,映射和扩散。首先是数据,包括从公共数据库中获取世界上万事万物的图像存档、历史文献图片,或者创建特定的数据集以覆盖特定的风格或元素。最终,收集数据的目的是,获得足够的基础。用以特征化每一个世界上的物体、风格或概念。第二个部分是映射,在数据处理阶段,AI使用如卷积神经网络的算法,来识别和提取图片中的关键视觉特征,如颜色、形状、纹理等。这个过程涉及到从原始数据中学习到的特征的映射这些映射后的特征将用于生成新的艺术作品。核心本质是将信息进行蒸馏,抛弃干扰的部分将特征得以呈现。比如我们现在看到的这个苹果。最后一个概念是扩散(Diffusion)利用学习到的数据和视觉特征,AI能够通过创造性扩散的过程,不仅仅是复制或模仿已知的艺术风格,而是在现有数据的基础上,通过AI的内部处理机制,探索和创造新的视觉表达形式。归根结底,这样的核心机制,授予了创作者一只自己会动的笔。本雅明把摄影时代称作为机械复制时代,那也许我们这个时代就是人工智能执笔时代。不需要笔也能画画,拍电影。只需站在“画架”之前思考我们的观念,题材,实现路径。

十七问解读生成式人工智能

Gen AI/Generative AI是“生成式人工智能”正式称呼。Generative AI是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。而AIGC指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是Generative AI的应用结果。[heading1]问题四、ChatGPT是什么?[content]从OpenAI的官网中可以查询到,在2022年宣发时,OpenAI称ChatGPT是一种模型。但是同样是在官网中查询帮助页面,发现这里称ChatGPT是一种服务。而我们使用的ChatGPT目前是依赖GPT系列模型来运转的。不做任何怀疑论上的揣摩,从公开收集的资料中可以看出,早些年OpenAI推出了一个叫ChatGPT的模型,但目前我们所熟知的ChatGPT逐渐演变成了一种可以兼容多种GPT模型的聊天应用(服务)。

9. 生成式 AI Studio 简介

生成式人工智能是一种人工智能技术,它能够生成新的、未曾存在的内容。这些内容可以是多模态的,包括:文本:例如文章、报告、诗歌等图像:例如绘画、设计图、合成照片等音频:例如音乐、语音、环境声音等视频:例如电影剪辑、教程、仿真等[heading3]应用场景[content]Generative AI可以应用于广泛的场景,例如:文档摘要:将长篇文章或报告总结为简短、精准的摘要信息提取:从大量数据中识别并提取关键信息代码生成:根据用户的描述自动编写代码营销活动创建:生成广告文案、设计图像等虚拟协助:例如智能聊天机器人、虚拟客服等呼叫中心机器人:能够处理客户的电话请求[heading3]如何工作?[content]1.训练阶段:Generative AI通过从大量现有内容(文本、音频、视频等)中学习,进行训练。训练的结果是一个“基础模型”。2.应用阶段:基础模型可以用于生成内容并解决一般性问题。它还可以使用特定领域的新数据集进一步训练,以解决特定问题,这样就可以得到一个量身定制的新模型。[heading3]Google Cloud的工具[content]Vertex AI:这是Google Cloud上的端到端机器学习开发平台,旨在帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型。Generative AI Studio:这是一个工具,允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式AI模型,无需代码或代码量少。Model Garden:这是一个平台,可以让你发现Google的基础和第三方开源模型,并与之交互。它提供了一组MLOps工具,用于自动化机器学习管道。

其他人在问
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍,但是在开始前,我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分,以及如何将各个部分连接起来,以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议: 一、引言 介绍编写本书的目的和背景,引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能(AIGC) 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI(人工智能) 机器学习(包括监督学习、无监督学习、强化学习) 深度学习(神经网络、神经元) 生成式 AI(可生成文本、图片、音频、视频等内容形式) LLM(大语言模型) 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成(如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等) 2. 图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等) 3. 视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等) 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC(用户生成内容) 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC(专业生成内容) 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑(如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文) 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例,分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战(如数据隐私、伦理问题等) 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容,对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接,使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
生成式AI商业落地白皮书
以下是关于生成式 AI 商业落地的相关信息: 2024 年 7 月 29 日,《》由火山引擎、RollingAI 和 InfoQ 研究中心联合发布,为 CXO 提供 AI 转型战术指南。该白皮书分析了生成式 AI 在各行业的应用现状和挑战,并提供了企业 AI 转型的趋势展望和最佳实践。书中通过 240 个应用场景地图,展示了 AI 在消费零售、金融、汽车等行业的落地案例,探讨了 AI 基础设施构建、项目落地准备和快速补齐能力差距等关键问题,并提出了八步实施大模型接入的方法论。 其它相关报告: 《》 《》 《》 《》 《》 2024 年 8 月 17 日,最近上传的一些报告: 爱分析发布的《》聚焦于 AI Agent 开发管理平台市场,特别评估了火山引擎的 HiAgent 平台。报告指出,AI Agent 作为大模型应用的主流形态,正重塑科技和商业领域。 《》白皮书由 Denodo Technologies 发布,强调了生成式人工智能(Gen AI)在商业和财务价值实现中的潜力。书中指出,Gen AI 应用的可靠性依赖于数据质量,而数据管理是实施 AI 的关键挑战。 《》 《》 此外,关于游戏中的生成式 AI 革命:生成式 AI 是一种机器学习类别,计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容。目前,文本和图像是这项技术的最成熟应用,但几乎在每一个创意领域都有工作在进行,从动画、音效、音乐,甚至到创造具有完整性格的虚拟角色。AI 在游戏中并不是新鲜事,早期游戏中的虚拟敌人只是简单脚本程序,不能学习,能力取决于程序员。现在由于更快的微处理器和云技术,有了更多计算能力,可以构建大型神经网络,在高度复杂领域识别模式和表示。这篇博文分为两部分,第一部分包括对游戏领域生成式 AI 的观察和预测,第二部分是对该领域的市场地图,概述各个细分市场并确定每个市场的关键公司。
2024-10-23
除了生成式ai还有什么ai
以下是除生成式 AI 之外的一些常见的 AI 类型: 1. 监督学习型 AI:使用标记的数据进行训练,以预测未来的值。 2. 无监督学习型 AI:专注于在原始数据中发现模式。 3. 深度学习型 AI:使用人工神经网络处理复杂模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 强化学习型 AI:通过与环境的交互和奖励机制来学习最优策略。 在游戏领域,早期的游戏中的计算机控制对手是简单脚本程序,而现在由于更快的微处理器和云技术,能够构建大型神经网络,在高度复杂的领域中识别模式和表示。未来,多代理系统可能会成为建模推理和社会学习过程的主流方式。在生成式 AI 的下一个阶段,推理研发成果将渗透到应用层,特定领域中获取真实世界数据和构建特定认知架构仍是挑战。
2024-10-18
请搜索生成式对话crm软件
以下是关于生成式对话 CRM 软件的相关信息: 生成式 AI Studio 方面: 创建聊天提示:可与模型进行自由形式聊天,跟踪之前内容并根据上下文响应。返回语言页面,单击 + CREATE CHAT PROMPT 按钮创建新聊天提示,添加上下文到上下文字段,将相关文本复制到 Responses 下的聊天框,按 Enter 键或单击发送消息,模型会根据提供的额外上下文在约束范围内回答问题。 探索提示库:Prompt Gallery 可让您探索生成式 AI 模型在各种用例中的应用。在 Generative AI Studio 菜单中,单击 Language 可在 Get Started 页面上找到 Prompt Gallery,可从总结、分类、提取、写作和构思等用例中选择并探索。 课程字幕:介绍了生成式 AI Studio 中的一些模型参数,如调整温度(选择概率低、比较不寻常的词)、top K(从可能性最高的 K 个词中随机返回一个词)、top P(从 top P 个词中随机返回一个词的概率)等。 AIGC 在 CRM 中的应用: 个性化营销内容创作:根据客户数据生成个性化营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 客户服务对话系统:开发智能客服系统,通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等。 产品推荐引擎:生成产品描述、视觉展示等内容结合推荐算法为客户推荐产品,提升销售业绩。 CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告,包括多种形式,加快生产流程。 智能翻译和本地化:提供高质量多语种翻译及本地化服务,打造全球化营销内容。 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容,降低制作成本。 客户反馈分析:高效分析客户反馈文本和多媒体信息,挖掘需求和潜在痛点。 需要注意的是,AIGC 在应用过程中仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-10-15
生成式人工智能如何进行检验散文学习成果
生成式人工智能检验散文学习成果可以从以下几个方面进行: 1. 让语言模型(LLM)检查散文中的文本错误,并对长句进行总结。 2. 利用 LLM 进行语义分析,将散文中的信息传递给相关部门。 3. 对于散文的情感分析,可让模型将其进行正负判断,并展示结果。 此外,还需了解一些相关的知识: 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词包括: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习(有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归)、无监督学习(学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类)、强化学习(从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失)。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑方面,2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-13
生成式人工智能如何进行评价散文学习成果
评价生成式人工智能在散文学习成果方面,可以从以下几个方面考虑: 1. 监督学习构建餐厅评价鉴别系统的过程: 获得标签数据(可能需要 1 个月)。 寻找人工智能团队帮助,训练数据上的模型,让人工智能模型学习如何根据输入来输出正负评价(可能需要 3 个月)。 找到云服务来部署和运行模型(可能需要 3 个月)。 2. 生成式 AI 项目的生命周期: 建立人工智能的过程中,首先评估项目,建立系统/优化系统,内部测试,外部部署与监控。 当内部测试出现问题时,可能要检查系统内的提示词或者提升系统。当外部使用出现问题,需要检查内部评估环节,甚至检查系统内部。 建造人工智能软件是一个高度实验性的过程,需要不断实验操作,尝试,调整再尝试,再调整。 3. 相关技术概念: 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是基于有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习方式。 Transformer 模型完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 这些方面的知识和实践经验可以帮助您更全面地评价生成式人工智能在散文学习成果方面的表现。
2024-10-13
图生图最好用的AI
目前比较成熟好用的图生图 AI 产品主要有: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,能生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计,能将上传照片转换为芭比风格,效果很好。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等,可根据文本或参考图像生成有创意且质量不错的相似图像输出,但仍存在一些局限,如偶尔性能不稳定、生成内容不当等。 在实际应用中,比如将真人转二次元,我们可以将图片再次放入以图生图中,通过 DeepBooru 反推关键词,并使用新的大模型“AbyssOrangeMix2”和 LORA“blindbox”进行重新生成,能得到 2.5D 的人物风格。不过目前的图可能有细节瑕疵,需要不断调整参数,后期借助 PS 修补。 如果您需要使用图生图功能,又觉得主流工具如 midjourney(MJ)付费成本高,stable diffusion(SD)硬件门槛不低,还有像这样的免费在线 SD 工具网站可供选择。
2024-10-24
我是说影视方面的AI工具
以下是一些关于影视方面的 AI 工具的信息: 对于 AI 短片创作,除了常见的 GPT4、Claude、Kimi、智谱清言、文心一言等工具,更关键的是确定要创作的故事类型和来源。故事来源可以是原创(如自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等),也可以是改编(如经典 IP、名著、新闻、二创等)。 剧本写作方面,编剧有一定门槛,不能单纯依赖剧作理论和模板,应多实践、总结经验,并与他人讨论改进。对于短片创作,可从自身或朋友经历改编入手,或对触动自己的短篇故事进行改编。 在使用 Pika、Pixverse、Runway、SVD 四大 AI 视频工具制作短片时,需注意 AI 视频通常需要大量抽卡获取合适画面,此次决定每家视频每张图片只抽一次卡。以下是不同类型影片的示例: 科幻片:如太空舰队交战、宇航员头盔特写等场景。 战争片:如士兵在战壕准备迎击、查看地图等场景。 奇幻片:如奇幻生物追逐、小精灵特写等场景。 纪录片:如壮丽山脉的远景、野花的特写等场景。 美食片:如厨师切割食材、蛋糕的特写等场景。
2024-10-24
最近有什么新的AI工具
以下是一些新的 AI 工具: 思维导图相关: GitMind:免费跨平台,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 ProcessOn:国内思维导图+AIGC 工具,能利用 AI 生成思维导图。 AmyMind:轻量级在线,无需注册登录,支持自动生成节点。 Xmind Copilot:基于 GPT,可一键拓展思路、生成文章大纲。 TreeMind:输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind:提供 AI 驱动的头脑风暴功能,提升生产力。 PPT 相关: Gamma:在线制作网站,输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体。 美图 AI PPT:通过输入文本描述生成专业设计,有丰富模板库和设计元素。 Mindshow:提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。 讯飞智文:利用科大讯飞技术优势,提供智能文本生成、语音输入等功能。 Excel 相关: Excel Labs:Excel 插件,新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能。 Microsoft 365 Copilot:整合多种办公软件,通过聊天形式完成任务。 Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能。 Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets,可生成文本、执行情感分析等。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-24
AI招聘工具
以下是关于 AI 招聘工具的相关信息: 写简历的 AI 产品: Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 Rezi:受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,能自动化创建可雇佣简历的各个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,可查看:https://www.waytoagi.com/category/79 。您可以根据自身需求选择适合的工具。 人工智能在招聘中的潜在风险与应对策略: AI 偏见:AI 训练依赖大量数据,若数据集存在对特定社会群体或性别的偏见,可能会在招聘中复制甚至加剧这些偏见。 数据隐私:AI 招聘系统收集大量个人数据,如被滥用可能侵犯候选人隐私。 算法偏见:数据集偏差可能导致 AI 系统偏差,例如对某些性别或群体的偏爱。 残疾申请人:雇主使用 AI 招聘工具时需为残疾申请人提供便利,确保不排除该群体。 种族和性别影响:AI 在招聘和晋升中存在无意歧视某些种族和性别群体的风险。 AI 招聘筛选工具的应用实例: 智联招聘 APP:帮助企业快速筛选简历,提高招聘效率。利用 AI 技术对求职者简历进行分析和筛选,根据企业招聘要求推荐符合条件的候选人。 希望以上信息对您有所帮助。
2024-10-24
画流程图的AI
以下是一些关于使用 AI 画流程图的信息: 如果您需要创建一个项目管理流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录: 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 此外,还有以下一些推荐的 AI 工具和平台可以帮助您轻松创建专业的示意图: 1. Lucidchart 简介:Lucidchart 是一个强大的在线图表制作工具,集成了 AI 功能,可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 功能:拖放界面,易于使用;支持团队协作和实时编辑;丰富的模板库和自动布局功能。 官网: 2. Microsoft Visio 简介:Microsoft Visio 是专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 功能:集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作;丰富的图表类型和模板;支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网: 3. 简介: 是一个免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。 功能:支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox);多种图形和模板,易于创建和分享图表;可与多种第三方工具集成。 官网: 需要注意的是,虽然 AI 可以帮助绘制流程图,但根据马斯克的成事五步法,第一步是质疑需求。画图的目的是加深理解,通过亲自动手画图来巩固印象。如果让 AI 画,可能会失去锻炼的机会。而且,现在的 AI 也可能画不出好看的流程图,画出来的东西也可能难以修改。
2024-10-24
扩图的ai工具
以下是一些常见的扩图 AI 工具: 视频放大: https://www.topazlabs.com/topazvideoai 【超级会员 V6】通过百度网盘分享的文件:Topaz 全家桶... 链接:https://pan.baidu.com/s/1bL4tGfl2nD6leugFh4jg9Q?pwd=16d1 提取码:16d1 复制这段内容打开「百度网盘 APP 即可获取」 Kraken.io:主要用于图像压缩,但也提供免费的图像放大功能,能保证图像细节清晰度。 图片放大: 本地工具放大:https://www.upscayl.org/download SD 放大:扩散模型可以增加更多细节 开源工作流: stability.ai 的 https://clipdrop.co/tools 画质增强 magnific 遥遥领先:https://magnific.ai/ Krea:https://www.krea.ai/apps/image/enhancer Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ 佐糖:https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 腾讯 ARC:https://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn 腾讯开源的模型,能恢复老照片: https://github.com/TencentARC/GFPGAN 在线测试地址:https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 美图老照片修复:https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 Imglarger:https://imglarger.com/ Let's Enhance:https://letsenhance.io/ Waifu2x: http://waifu2x.udp.jp/ 能够提供图片的放大和降噪功能,使用深度学习技术提高图像质量,保留细节和纹理,简单易用且效果好。 Bigjpg:http://bigjpg.com/,是强大的图像分辨率增强工具,使用神经网络算法加大图像尺寸,提高图像质量,处理速度快。 Topaz Gigapixel AI:https://www.topazlabs.com/gigapixelai discord:https://discord.gg/m5wPDgkaWP GIGAGAN:https://mingukkang.github.io/GigaGAN/ Topaz Photo AI:https://www.topazlabs.com/ 此外,Deep Art Effects 是一款强大的艺术效果编辑器,通过 AI 技术能够将图像放大并赋予艺术效果,支持多种滤镜和风格,让图像更独特。RealESRGAN 是基于 RealESRGAN 的图像超分辨率增强模型,具有可选的人脸修复和可调节的放大倍数,能将低分辨率图像转换为高分辨率图像,使用深度学习模型训练,恢复更多细节和清晰度,可通过 API 在 Replicate 上运行,但用几次要收费。
2024-10-24