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当前最好的开源目标检测

回答

目前较好的开源目标检测算法包括:

  • 基于深度学习的目标检测算法,如 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD 等。
  • 基于传统计算机视觉技术的目标检测算法,如 HOG、SIFT、SURF 等。

YOLOv8 是一款出色的目标检测跟踪模型,具有快速准确的多对象识别和定位能力,支持实例分割、人体姿态估计等,多平台兼容,是一站式视觉识别解决方案。其详细介绍可参考:https://docs.ultralytics.com/models/ ,GitHub 地址为:https://github.com/ultralytics/ultralytics

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参考资料

问:图像融合和目标检测是什么

[title]问:图像融合和目标检测是什么Q:图像融合和目标检测是什么?大致的原理是什么?有哪些相关的算法?图像融合是将两个或多个图像合成为一个新的图像,以获得比原始图像更全面和丰富的信息。它可以通过不同的技术实现,如像素级融合、特征级融合和决策级融合。图像融合在实际应用中有多种用途,包括提高图像质量、增加图像信息量、遥感图像处理以及计算机视觉和机器人技术中的应用。目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务,其目标是在图像或视频中准确地识别和定位特定对象。随着多模态数据的广泛应用,如图像、文本、语音等,将不同模态的信息进行融合可以进一步提高目标检测的性能和鲁棒性。因此,图像融合和目标检测都是计算机视觉领域中重要的技术,它们在多个领域都有广泛的应用前景和研究价值。图像融合和目标检测的大致原理分别是将多个不同的图像合并成一个新的图像以获得更准确、更全面的信息和在图像中找到特定的目标并对其进行定位和识别。图像融合的相关算法有:小波变换、基于金字塔变换的多分辨率融合、基于区域的图像融合、基于特征的图像融合等。目标检测的相关算法有:基于深度学习的目标检测算法(如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等)、基于传统计算机视觉技术的目标检测算法(如HOG、SIFT、SURF等)。欢迎关注我们的公众号,或加入飞书群:

XiaoHu.AI日报

[title]XiaoHu.AI日报[heading2]2月21日🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1760191358298710370?s=205⃣️🎯 YOLOv8目标检测跟踪模型:快速准确的多对象识别和定位。支持实例分割、人体姿态估计等。多平台兼容,一站式视觉识别解决方案。🔗详细介绍:https://docs.ultralytics.com/models/🔗 GitHub:https://github.com/ultralytics/ultralytics🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1760149057249636570?s=206⃣️🎥 Sora工作原理解析:结合扩散模型和Transformer架构。采用空间时间补丁和时空立方体。利用知识图谱组合视频,显示巨大潜力。🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1760139842783248609?s=207⃣️🚀 OpenAI技术人员的一天...🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1760130189932265553?s=20

XiaoHu.AI日报

[title]XiaoHu.AI日报[heading2]2月21日🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1760191358298710370?s=205⃣️🎯 YOLOv8目标检测跟踪模型:快速准确的多对象识别和定位。支持实例分割、人体姿态估计等。多平台兼容,一站式视觉识别解决方案。🔗详细介绍:https://docs.ultralytics.com/models/🔗 GitHub:https://github.com/ultralytics/ultralytics🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1760149057249636570?s=206⃣️🎥 Sora工作原理解析:结合扩散模型和Transformer架构。采用空间时间补丁和时空立方体。利用知识图谱组合视频,显示巨大潜力。🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1760139842783248609?s=207⃣️🚀 OpenAI技术人员的一天...🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1760130189932265553?s=20

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强化学习+开源代码
以下是关于强化学习的开源代码入门指南: 1. 基础知识准备: 若概率论和线性代数基础薄弱,可利用周末约一天时间学习相关课程,若不关注公式可忽略。 若机器学习基础为零,先看吴恩达课程,再以李宏毅课程作补充,若仅为入门强化学习,看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可,此课程约需 25 小时。 2. 动手实践: 跟随《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》学习并写代码,入门看前五章,约 10 小时。 观看 B 站王树森的深度学习课程前几节学习强化学习基础知识点,约 5 小时。 3. 项目实践: 参考《动手学强化学习》(已开源 https://hrl.boyuai.com/),看到 DQN 部分,约十几小时。 模型构建:DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数,选用简单的两层网络结构。 缓存区:需要一个缓存区来存放从环境中采样的数据。 训练函数:批量从缓存区获取数据,使用 DQN 算法进行训练。 主循环函数:在每个 episode 中,选择一个动作(使用 εgreedy 策略),执行该动作,并将结果存储在 replay buffer 中。训练完使用保存好的 model.pth 参数即可实际使用。 4. Qlearning 算法: 比如在状态 s1 上,根据 Q 值表选择行动,如发现向下行动 Q 值最大则向下走。获取 Q(s1,下)乘上衰减值 gamma(如 0.9)并加上到达下一个状态的奖励 R,作为“Q 现实”,之前根据 Q 表得到的是“Q 估计”。通过公式更新 Q(s1,下)的值,公式为:。 算法流程:初始化 Q,for 序列 e = 1 > E do: 用 ε Greedy 策略根据 Q 选择当前状态 s 下的动作 a,得到环境反馈的 r,s‘,得到初始状态 s,for 时间步 t = 1> T do: ,End for,End for。启动程序训练 100 次后可较好进行游戏。
2024-11-21
强化学习+开源代码
以下是关于强化学习的开源代码入门指南: 1. 基础知识准备: 若概率论和线性代数基础薄弱,可在周末约一天时间学习相关课程,若不关注公式可忽略。 若机器学习基础薄弱,先看吴恩达课程,再以李宏毅课程作补充,若仅为入门强化学习,看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可,此视频课程约需 25 小时。 2. 动手实践: 跟随《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》动手学习概念并写代码,入门看前五章,约 10 小时。 观看 B 站王树森的深度学习课程前几节学习强化学习基础知识点,约 5 小时。 3. 项目实践: 参考《动手学强化学习》(已开源 https://hrl.boyuai.com/),看到 DQN 部分,约十几小时。 模型构建:DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数,选用简单的两层网络结构。 数据缓存:需要一个缓存区来存放从环境中采样的数据。 训练函数:批量从缓存区获取数据,使用 DQN 算法进行训练。 主循环函数:在每个 episode 中,选择一个动作(使用 εgreedy 策略),执行该动作,并将结果存储在 replay buffer 中。训练完使用保存好的 model.pth 参数即可实际使用。 4. Qlearning 算法流程: 初始化 Q。 for 序列 e = 1 > E do: 用 ε Greedy 策略根据 Q 选择当前状态 s 下的动作 a,得到环境反馈的 r,s‘,得到初始状态 s。 for 时间步 t = 1> T do: End for。 End for。 例如,在当前智能体处于 s1 状态时,会在表中找最大 Q 值对应的行动。获取 Q(s1,下)乘上衰减值 gamma(如 0.9)并加上到达下一个状态时的奖励 R,作为现实中 Q(s1,下)的值(即“Q 现实”),之前根据 Q 表得到的 Q(s1,下)是“Q 估计”。有了“Q 现实”和“Q 估计”,可按公式更新 Q(s1,下)的值。公式中,α是学习率,γ是对未来 reward 的衰减值。启动程序训练 100 次后可较好地进行游戏。
2024-11-21
开源的数字人工具
以下是一些开源的数字人工具: 1. HeyGen:这是一个 AI 驱动的平台,能创建逼真的数字人脸和角色,使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 2. Synthesia:AI 视频制作平台,允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步,支持多种语言,可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID:提供 AI 拟真人视频产品服务和开发,上传人像照片和输入内容,平台的 AI 语音机器人能自动转换成语音并合成逼真的说话视频。 此外,还有一些相关的开源算法代码仓库: 1. ASR 语音识别: openai 的 whisper:https://github.com/openai/whisper wenet:https://github.com/wenete2e/wenet speech_recognition(语音识别的接口集合):https://github.com/Uberi/speech_recognition 2. AI Agent: 大模型部分包括 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等。 Agent 部分可使用 LangChain 的模块自定义,包含了 Agent 实现的几个组件:https://www.langchain.com/ 3. TTS: 微软的 edgetts:https://github.com/rany2/edgetts,只能使用预设人物声音,目前接口免费。 VITS:https://github.com/jaywalnut310/vits,还有很多分支版本。 sovitssvc:https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc,专注于唱歌。 请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用时,请确保遵守相关使用条款和隐私政策,并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 。上周 HeyGen 工具创始人的演示视频刷屏,效果很好。LKS 也有相关的数字人介绍视频:https://www.bilibili.com/video/BV1vm4y1x7nm/?share_source=copy_web&vd_source=6c09aa7f53b69992e1cd572bbd2dbf94 。斯坦福 AI 小镇上周正式开源,相关论文链接:https://arxiv.org/abs/2304.03442 。
2024-11-19
如何学习开源机器人,要求是ROS操作系统,如何购置相应的机器人
学习开源机器人并基于 ROS 操作系统购置相应机器人,您可以从以下几个方面入手: 1. 控制系统:负责处理传感器数据、规划路径和执行任务,并与其他子系统协作。通常由嵌入式计算设备或工业计算机组成,通过运行控制算法(如 PID 控制、深度学习模型等)决定机器人运动和操作。 2. 伺服驱动系统:负责驱动机器人关节和执行机构,实现精确运动控制。一般包括伺服电机、伺服驱动器和指令机构。伺服电机作为执行机构实现运动,伺服驱动器作为功率电源控制电机运动,指令机构发出脉冲或速度信号配合工作。能进行速度与转矩控制,以及精确、快速、稳定的位置控制,其结构通常包括电流环、速度环和位置环三个闭环控制。 3. 交互设备:常见的有麦克风、遥控器等,尤其是带屏遥控器,集成了显示屏和控制功能,允许用户直接在遥控器上查看实时图像和进行各种操作。 4. 软件中间件:机器人操作系统中间件负责硬件抽象、设备驱动、库函数、可视化、消息传递和软件包管理等。最常用的元操作系统是 ROS(Robot Operating System),它并非真正的操作系统,而是运行在 Ubuntu 上的软件框架。ROS 将机器人软件功能封装为节点,支持节点间分布式、点对点通信,并由主节点(master)管理调度网络中各节点通信过程。不同节点可使用不同编程语言,可分布式运行在不同主机,这种设计使机器人各模块能松耦合协同工作,便于模块化修改和升级,提高系统容错能力。 在购置相应机器人时,您需要考虑机器人的功能需求、性能指标、价格预算等因素,选择适合您学习和研究的型号。
2024-11-19
目前有哪些开源绘画模型
目前常见的开源绘画模型有: Stable Diffusion:生态最完整,能够加载的框架有 ComfyUI 框架、SD.Next 框架、Stable Diffusion WebUI 框架、diffusers 框架。 MidJourney:模型风格包罗万象,操作简洁,极富美感和艺术感。 Dall·E3(ChatGPT):具有惊人的语义理解能力,可像甲方一样连续修改。 Fooocus:优化程度高,操作简便,类似本地化 mj。 ComfyUI:门槛高,定制化强。 HunYuanDiT:国内第一个开源绘图模型。 SDXL:开源时间为 2023.7。 SD3:开源时间为 2024.6。 KOLORS:开源时间为 2024.7,目前生图质量最高,有相关的教学视频,如“Kolors 中文生图绘画模型开源,快手接连放出高质量开源项目,是否会成为中国的 StabilityAI”等。 Flux:开源时间为 2024.8。
2024-11-07
有哪些开源或者免费的数字人工具
以下是一些开源或者免费的数字人工具: 1. HeyGen:AI 驱动的平台,能创建逼真的数字人脸和角色,使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等。 2. Synthesia:AI 视频制作平台,允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步,支持多种语言,可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID:提供 AI 拟真人视频产品服务和开发,上传人像照片和输入内容,平台的 AI 语音机器人能自动转换成语音并合成逼真的说话视频。 更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 此外,还有一些相关的开源代码仓库: ASR 语音识别: openai 的 whisper: https://github.com/openai/whisper wenet: https://github.com/wenete2e/wenet speech_recognition:https://github.com/Uberi/speech_recognition AI Agent: 大模型:ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等。 Agent 部分:可使用 LangChain 的模块自定义,https://www.langchain.com/ TTS: 微软的 edgetts:https://github.com/rany2/edgetts,只能使用预设人物声音,目前接口免费。 VITS:https://github.com/jaywalnut310/vits,还有很多分支版本。 sovitssvc: https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc,专注于唱歌。 请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用时,请确保遵守相关使用条款和隐私政策,并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。
2024-11-07
开源音频质量检测模型有哪些?
以下为一些开源音频质量检测模型: 此外,还有: VALLEX:一个开源的多语言文本到语音合成与语音克隆模型。它支持多种语言(英语、中文和日语)和零样本语音克隆,具有语音情感控制和口音控制等高级功能。 智谱·AI 自 2019 年成立以来推出并开源的多款模型,具体可参考。但请注意,Token 数代表了模型支持的总 Token 数量,包括了输入+输出的所有 token,且一个 token 约等于 1.8 个汉字。
2024-10-16
音频质量检测方面SOTA模型有?
Gemini 模型在音频质量检测方面达到了 SOTA 水平。该模型是天生多模态的,在文本、图像、音频和视频上进行联合训练,在广泛的音频基准测试中表现出色。
2024-10-16
请阐述对比学习在图像分类和检测中的应用
在计算机视觉中,对比学习在图像分类和检测中有重要应用。 图像分类方面:图像分类是根据图像中的语义信息对不同类别的图像进行区分。对比学习通过让模型学习区分相似和不同的图像样本,从而更好地捕捉图像中的语义特征,提高分类的准确性。 目标检测方面:目标检测需要找出图像或视频中的目标物体,并检测出其位置和大小。对比学习可以帮助模型学习到更具判别性的特征表示,从而更准确地定位和识别目标物体。在多类别目标检测中,对比学习有助于区分不同类别的物体,提高检测的精度和效率。 总之,对比学习为图像分类和检测任务提供了有效的特征学习方法,有助于提升计算机视觉系统的性能。
2024-10-15
目标检测领域最新sota模型
以下是目标检测领域的一些最新模型: YOLOv8 目标检测跟踪模型:快速准确的多对象识别和定位,支持实例分割、人体姿态估计等,多平台兼容,是一站式视觉识别解决方案。详细介绍:https://docs.ultralytics.com/models/ ,GitHub:https://github.com/ultralytics/ultralytics 。 OpenAI 在 2024 年 2 月发布的 Sora 模型,是一个文本到视频的生成式 AI 模型,能够根据文本提示生成现实或想象场景的视频,在目标检测方面也有一定的应用和潜力。
2024-10-10
我计划检测一张图片中的玉米。我使用python怎么实现这个目的。
要使用 Python 检测一张图片中的玉米,您可以考虑使用一些图像处理和机器学习的库,比如 OpenCV 和 TensorFlow 等。 使用 OpenCV 可以进行图像的读取、预处理和特征提取。首先读取图片,然后可能需要进行一些图像增强、滤波等操作来改善图像质量,以便后续的检测。 如果使用 TensorFlow 等深度学习框架,可以构建一个卷积神经网络(CNN)模型来进行玉米的检测。您需要准备包含玉米和非玉米的大量图片数据集,并对数据进行标注,然后训练模型。 但具体的实现会比较复杂,需要您具备一定的图像处理和机器学习知识。
2024-09-18
请介绍聚类分析、异常检测算法
聚类分析是一种将数据集中相似的数据点分组在一起的方法。当数据集中的簇不是明显的球形或高斯分布时,KNN 算法也可用于聚类任务。 异常检测算法用于识别数据集中偏离常态的异常数据点。KNN 算法由于可以识别与大多数邻居不同的点,常用于异常检测。此外,大语言模型(LLM)在识别模式和趋势方面表现出色,也适用于异常检测任务,能够基于一个或多个列值来识别异常数据点。
2024-08-23
中国国产最好用的免费视频AI是哪个呢
以下是一些中国国产好用的免费视频 AI 工具: Hidreamai(国内,有免费额度):https://hidreamai.com//AiVideo 。支持文生视频、图生视频,提示词使用中文、英文都可以,文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制,支持多尺寸,可以生成 5s 和 15s 的视频。 ETNA(国内):https://etna.7volcanoes.com/ 。是一款由七火山科技开发的文生视频 AI 模型,能根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒,画质可达 4K,最高 38402160,画面细腻逼真,帧率 60fps。 Dreamina(国内内测,有免费额度):https://jimeng.jianying.com/aitool/video/generate 。支持文生视频、图生视频、视频生视频,支持图生视频首尾帧功能,提示词使用中文、英文都可以。 可灵(免费):https://klingai.kuaishou.com/ 。支持文生视频、图生视频,支持图生视频首尾帧功能,提示词可使用中文。 此外,还有一些其他的相关工具: Leiapix:https://www.leiapix.com/ ,免费,可把一张照片转动态。 Krea:https://www.krea.ai/ ,12 月 13 日免费公测。 luma: ,30 次免费。 hailuoai:https://hailuoai.video/ ,新账号 3 天免费,过后每天 100 分,语义理解能力强。 Opusclip:https://www.opus.pro/ ,可利用长视频剪成短视频。 Raskai:https://zh.rask.ai/ ,短视频素材可直接翻译至多语种。 invideoAI:https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ,输入想法生成脚本和分镜描述,生成视频后可人工二编合成长视频。 descript:https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com 。 veed.io:https://www.veed.io/ ,有一次免费体验,可自动翻译自动字幕。 clipchamp:https://app.clipchamp.com/ ,免费,高级功能付费。 typeframes:https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn ,有免费额度。
2024-11-22
请介绍图片搜索最好用的AI工具
以下为您介绍一些在图片搜索相关方面表现出色的 AI 工具: 图片去水印工具: 1. AVAide Watermark Remover:在线工具,支持多种图片格式,操作简单,可去除水印、文本、对象等。 2. Vmake:可上传最多 10 张图片,自动检测并移除水印,适合快速处理。 3. AI 改图神器:能一键去除图片中的多余物体、人物或水印,支持粘贴或上传手机图像。 图生图产品: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,为设计师提供灵感。 2. Retrato:将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择。 3. Stable Diffusion Reimagine: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:将上传照片转换为芭比风格。 图片生成 3D 建模工具: 1. Tripo AI:在线 3D 建模平台,能利用文本或图像快速生成高质量 3D 模型。 2. Meshy:支持文本、图片生成 3D 及 AI 材质生成。 3. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,Realtime Sketch to 3D 可通过手绘草图实时设计 3D 形象。 4. Sudo AI:通过文本和图像生成 3D 模型,适用于游戏领域。 5. VoxCraft:免费工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型,提供多种功能。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。这些工具各有特点,您可以根据具体需求选择最适合您的工具。
2024-11-21
目前最好的公文写作软件是哪个
目前在公文写作方面,以下是一些相关的软件和工具: 1. Kimi 推出的“公文笔杆子”,是公文材料写作的必备工具,能有效提高写作效率。 2. 秘塔写作猫(https://xiezuocat.com/):是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,还能智能分析文章属性并打分。 3. 笔灵 AI 写作(https://ibiling.cn/):是智能写作助手,在心得体会、公文写作等方面表现出色,支持一键改写/续写/扩写,能锤炼打磨文字。 4. 腾讯 Effidit 写作(https://effidit.qq.com/):由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手,能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。但需注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-19
你认为目前最好用的大模型有哪些?
目前最好用的大模型包括: 1. OpenAI 的 GPT4:是最先进和广泛使用的大型语言模型之一,在多种任务上表现卓越,如文本生成、理解、翻译及各种专业和创意写作任务,能通过大量数据学习理解和生成人类语言,处理复杂问题和理解上下文能力出色。 2. Anthropic 公司的 Claude 3。 3. 谷歌的 Gemini。 4. 百度的文心一言。 5. 阿里巴巴的通义大模型。 大型模型主要分为两类: 1. 大型语言模型:专注于处理和生成文本信息。 2. 大型多模态模型:能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 大型多模态模型与大型语言模型的不同点: 1. 处理的信息类型不同:大型语言模型专注于文本,大型多模态模型能处理多种类型信息。 2. 应用场景不同:大型语言模型主要用于自然语言处理任务,大型多模态模型应用领域更广泛。 3. 数据需求不同:大型语言模型依赖大量文本数据训练,大型多模态模型需要多种类型数据训练。 此外,如果想了解国内的大模型效果,可以参考第三方基准评测报告: 。需注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-19
最好用的AI工具有哪些
以下是一些好用的 AI 工具: AI 新闻写作工具: Copy.ai:功能强大,提供丰富的新闻写作模板和功能,可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容,提高写作效率。 Writesonic:专注写作,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能,智能算法能生成高质量新闻内容,适合新闻写作和编辑人员。 Jasper AI:主打博客和营销文案,也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 访问量较大的 AI 工具: ChatGPT:在 2022 年 9 月至 2023 年 8 月期间拥有 146 亿次访问量,在美国使用率最高,其次是印度和巴西,大多数受众通过移动设备访问,性别分布偏向男性用户。 Character AI QuillBot Midjourney Hugging Face Google Bard NovelAI CapCut JanitorAI Civitai 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载建筑大模型,软件 UI 和设计成果颜值在线。 Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索,能根据输入需求自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,提供全新设计模式,可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 需要注意的是,每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。同时,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-19
写短视频爆款文案最好的AI工具有哪些
以下是一些写短视频爆款文案较好的 AI 工具: 1. GPT4、Claude、Kimi、智谱清言、文心一言等,可帮助构思故事。 2. Pika、Pixverse、Runway、SVD 等四大 AI 视频工具,可用于视频创作。 3. 利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能寻找合适的素材,如图片、视频或图表来丰富文章内容,提升吸引力和专业度。图片来源主要在 twitter 和官方网站。若遇到英文内容,可借助谷歌浏览器一键翻译功能或其他浏览器插件。 在创作短视频文案时,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,虽然编剧有一定门槛,但短片创作篇幅小、情节和角色相对简单,可从自身或朋友经历改编入手,多跟他人讨论故事以修改和进步。
2024-11-19
撰写内容概要:以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果,并进行汇总评述。(1)表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况;(2)将所收集的资料进行分类,按照几个分类方面逐一进行表述,表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等;(3)小组综合性的对所收集到的资料进行评述,描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。)
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述: 一、收集资料的情况 1. 来源情况:资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况:共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点:强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论:通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路:从标题、文章结构等方面进行规划。 方案:按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点:聚焦音乐中人声音高的自动调音检测,提出数据驱动的检测方法。 结论:所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路:包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案:创建新数据集,进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点:从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络,分析主流路径和模型核心原理。 结论:揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路:探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案:预测未来发展趋势,提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展,如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集,在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性,为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足,如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本,部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面,有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破,拓展更多的应用场景。
2024-11-15
GPT 当前AI 能力有哪些
GPT 作为一种基于生成式预训练变换器架构的人工智能模型,具有以下能力: 1. 自然语言处理能力:能够理解和生成接近人类水平的文本。 2. 复杂的数据处理、决策制定和问题解决能力。 3. 快速的语音交互反应,具有高度的交互性。 目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 为免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)、GPTs 商店和高级数据分析等插件。GPT4 若要使用更多功能,需要升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月,此外还有团队版和企业版,功能更多但费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 对于如何评估大模型,对普通人来说,主要从三个方面判断其是否能真正帮助到自己,即基础能力、职场能力、探索对话。基础能力包括语言(文本)生成和语言理解,例如常识类问题和分词类问题的处理。目前常见的大模型如 GPT4、GPT3.5、讯飞星火、百度一言在基础能力方面表现都不错。
2024-10-28
我想通过AI帮我找工作,首先我想要了解当前存在哪些行业?这些行业下面的各自有哪5家头部企业?
目前存在众多行业,以下为您列举部分常见行业及其头部企业(排名不分先后): 1. 互联网行业:阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、京东。 2. 金融行业:中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、中国银行、交通银行。 3. 制造业:华为、海尔、格力、美的、三一重工。 4. 医疗行业:恒瑞医药、迈瑞医疗、药明康德、复星医药、云南白药。 5. 能源行业:中国石油、中国石化、国家电网、中国海油、中国神华。 需要注意的是,行业的划分和头部企业的认定会随着市场变化而有所不同。您可以根据自身的专业和兴趣,进一步利用 AI 工具深入了解特定行业和企业的招聘信息。
2024-09-29
从AI当前的发展,以什么路径抵达AGI
当前从 AI 发展到 AGI 的路径主要包括以下方面: 1. 基于 Token 预测:OpenAI 首席科学家 Ilya 认为这种方法可能走得很远,甚至有可能一直突破到 AGI。尽管最终也许需要与其他想法结合,但为我们提供了一条可行的道路。从当前的语言模型到未来的 AGI,仍有一些问题有待解决,比如提高多步推理能力。 2. 融合 RL 与 LLM 思想:在某些领域的挑战突破上,其中的一条可行的路径也许是找到一个适合的模拟任务环境(这点非常重要,且需要有自反馈机制,如围棋)从白板状态开始训练、学习,而非借助人类专家先验,以达到人类或超过人类的状态。 3. 构建学习社区和开源的 AI 知识库:如“通往 AGI 之路「WaytoAGI」”,它是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。
2024-09-27
当前AIGC的使用率
目前关于 AIGC 的使用率情况如下: 自 2017 年以来,采用率增加了一倍多,尽管过去几年使用人工智能的组织比例在 50%至 60%之间趋于平稳。 主流 AI 平台占主导,ChatGPT 及其相关产品,包括 Bing AI、Bard、Claude 和 Microsoft Copilot,共占据了 66%的生成式 AI 使用量。 虽然大平台占据优势,但仍有 50 多个 AI 平台每月估计拥有超过 100 万用户,涵盖了建筑、语言学习、视频制作、社交等多个领域。 在特定领域,一些工具表现突出,如 Grammarly AI 在写作与编辑方面,Character.AI 在社交与角色扮演方面引领潮流。 在教育领域,像 Brainly 和 CourseHero 这样的教育 AI 工具表现出色,标志着向教育支持应用的转变。 在营销和编程领域,AI 的使用尤为普遍,像 Simplified AI、Copy.AI、Scalenut、Huggingface、Github Copilot 和 Replit 等工具广受欢迎。而人力资源和财务等行业的 AI 应用则相对较少。
2024-09-27
当前已经发布的使用GPT技术的游戏有哪些
以下是一些已发布的使用 GPT 技术的游戏: 1. 《逆水寒》手游:其中的智能 NPC 系统利用网易伏羲 AI 技术,实装了国内首个游戏 GPT。这是一种基于深度学习的自然语言生成模型,NPC 能与玩家自由对话,并基于对话内容给出有逻辑的行为反馈。 2. GPT 文字 RPG 游戏 V2.5 中文提示词版:创作者为 rsaga_com,大家可以基于这版提示词修改自己希望的游戏玩法,对 GPT3.5 进行了兼容,且不再需要 GPT 联网模式,GPT4.0 与 GPT3.5 能带来不同的游戏体验。
2024-09-24