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目前最前沿的ai服装模特app

Answer

目前较为前沿的 AI 服装模特相关的应用有:

  • Stitch Fix 是一家服装公司,已使用 AI 向客户推荐特定服装,并正在尝试使用 DALL-E 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。
  • InterAlia 可以帮助搭配服装。
  • 在小红书上,有通过 AI 制作服装如 AI 小绿裙实现变现的案例,新手可用 mewxai 或幻火来制作,熟练者可用 sd 或 mj 制作。

此外,还有用 AI 定制萌娃头像等相关应用。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

生成式人工智能如何改变创意工作

DALL-E 2和其他图像生成工具已经用于广告。例如,[亨氏](https://campaignsoftheworld.com/digital/heinz-a-i-ketchup/)使用番茄酱瓶的图像和与亨氏类似的标签来论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子。”当然,这仅仅意味着模型接受了相对大量的亨氏番茄酱瓶照片的训练。[雀巢](https://www.adsoftheworld.com/campaigns/it-s-so-pleasurable-to-take-the-time)使用维米尔(Vermeer)画作的人工智能增强版来帮助销售其酸奶品牌之一。[Stitch Fix](https://techcrunch.com/2022/08/09/businesses-including-stitch-fix-are-already-experimenting-with-dall-e-2/)是一家已经使用AI向客户推荐特定服装的服装公司,它正在尝试使用DALL-E 2,根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。[美泰](https://blogs.microsoft.com/ai/from-hot-wheels-to-handling-content-how-brands-are-using-microsoft-ai-to-be-more-productive-and-imaginative/)正在使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。

生成式 AI:下一个消费者平台

除了医疗保健领域,我们已经开始看到其他专门为协助特定任务而设计的AI驱动工具和教练的出现。例如,[InterAlia](https://interalia.vcflab.org/)可以帮助你搭配一套服装,[Prodigy AI](https://ai.prodi.gg/)可以为你提供职业建议,而[Poised](https://www.poised.com/)可以提升你的沟通能力。相信有一天,我们每个人都会拥有一个理解我们生活独特背景的个性化聊天机器人,并不是一件离奇的事情。当面临生活变化——比如离婚、上大学或生孩子——我们将能够以最有共鸣的方式得到建议。我们还可以寻求支持或指导,以实现我们试图达到的目标,无论是更多地锻炼还是改善我们的财务状况。

电商:小红书AI绘画变现

源地址:https://web.okjike.com/originalPost/64afa96138acc7bb5189b207作者:橘子汽水配柠檬水三个月赚了20w,小红书销量最高的三款AI绘画商品!Ai绘画火了好几个月了,目前变现的方式很多,那么很多人肯定好奇哪些账号比较赚钱?我这里就分享一下小红书最火的三种ai绘画类的商品。[heading2]用AI制作服装[content]代表案例——AI小绿裙。单价239卖了1160多份,加起来这几个月一共卖了27万了,可以说是单项ai绘画变现的天花板了。那么这种AI服装是怎么做出来的呢?答案很简单。如果你ai玩的比较6或者比较熟练呢,可以用sd或者mj来做。如果你是新手,可以用mewxai或者幻火来做。第一类上手有点难度,但是可控性非常强。第二种的没什么难度,像这个小绿裙就是用mewxai做的。[heading2]用AI定制萌娃的头像[content]这个单价19.9,卖了2675份,加起来有五万了。这种很多人不愿意做,或者觉得单子价格太低了。实际上我的ai绘画群里有好多前期都是靠着做的。执行力强的一个月2000-3000的都有。不靠其他的,就是定制头像。另外的话,还有自己做不完然后把单子转给别人做自己抽成的。当然,这种都只适合执行力强的。很多人看到这个价格就不愿意去做,嫌麻烦。

Others are asking
ai 绘图教程
以下是为您提供的 AI 绘图教程: 一、前言 如果您在工作中需要大量图片,又不想为图片付费或担心版权问题,AI 生图是高效的解决办法。人像、动物、自然风景或人造景观的图都能用 AI 完成。但主流工具如 midjourney(MJ)付费成本高,stable diffusion(SD)硬件门槛不低。不过,还有像这样的免费在线 SD 工具网站。本教程旨在解决入门玩家不会用的问题,让您在半个小时内就能自由上手创作绘图。 二、教程示例 1. 线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion 在学习 AI 绘画时,发现其可提高出图质量和效率。例如用 midjourney 生成线稿,PS 修正,再用 controlnet 控制,stable diffusion 上色,多套 AI 组合拳可快速生成惊艳的图。 线稿产出:mj 关键词:Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white backgroundniji 5style expressive PS 手动重绘错误的地方:有些图出来没有阴影容易飘,可以自己画一个出来。 2. SD 新手:视频教程 强烈推荐从 0 入门的 AI 绘画教程系列章节教学视频: 第一节课:AI 绘画原理与基础界面 第二节课:20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置,您的 AI 绘画“咒语”学明白了吗? 第三节课:打破次元壁!用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课:AI 绘画模型,“画风”自由切换 第五节课:提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课:LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课:定向修手修脸,手把手教您玩转局部重绘! 第八节课:提示词补全翻译反推,“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课:LoRA 从原理到实践 第十节课:零基础掌握 ControlNet! 三、注意事项 本教程适用于入门玩家,让读者看完就能自己作图玩或者应用到职场。如果半个小时不足以让您理解工具如何使用,问题在我,您可以通过评论区或加微信 designurlife1st(记得备注来意:ai 绘图交流)联系我。教程内容会持续更新,欢迎关注和催更。 如果您是大佬,愿意看的话,帮忙挑挑文章里面是否有错误或者不严谨的地方。如果我写得不清晰,可以评论区联系我。
2025-03-13
ai 绘图
以下是关于 AI 绘图的相关内容: 比赛与训练: 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛,需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora,提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。作图分三步,一是明确创作主题即锚点,根据 Lora 风格确定创作方向;二是确定主体,联想主体的角色设定;三是增加叙事感,让画面有一到两个及以上角色,制造反差和联想。 图片构成因素: 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 构图相关: 构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等,好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。构图分类包括景别(远景、全景、中景、近景、特写)和拍摄视角(俯视、平视、仰视,正面、侧面、背面)。构图要素有主体、陪体、前景、背景、点线面,合理运用可丰富画面。构图方式如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中,推荐中景及以上景别,全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 AI 绘图 Imagen 3: 功能点包括根据用户输入的 Prompt 生成图像、Prompt 智能拆解、提供自动联想功能。优势有无需排队、免费使用、交互人性化、语义理解较好、具有灵活性。 AI 绘图在游戏开发中的应用: 在独立游戏开发中,如《玩具帝国》,AI 绘画在解决大量科技树图标绘制问题时,起初存在风格不适合、缺乏叙事性、已有素材泛化性差等问题。经过不断尝试不同的训练方式,如 Embedding、CKPT、Lora 等,最终达到了较为理想的效果。为引导 AI 画出前景后景区分明显的画,还专门画了一组引导图,并对训练集中人物朝向太固定的问题做了镜像处理。
2025-03-13
哪里可以找到开源的ai agent
以下是一些可以找到开源 AI Agent 的途径和相关信息: AutoGPT 和 BabyAGI 是最早实现让 LLM 自己做自动化多步骤推理的开源智能代理,在去年 GPT4 刚发布时风靡全球科技圈。 智谱·AI 开源了一些包含 Agent 能力的模型,如 AgentLM7B、AgentLM13B、AgentLM70B 等,相关信息和代码链接可在相应的平台获取。 Andrej 的 LLM OS 中包含了相关模块。 OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 曾写过一篇博客《LLM Powered Autonomous Agents》介绍了 Agent 的设计框架。
2025-03-13
什么是AI Agent
AI Agent 是基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 它包括以下几个概念: 1. Chain:通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router:可以使用一些判定(甚至可以用 LLM 来判定),然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如:如果这是一个图片,则 a;否则 b。 3. Tool:Agent 上可以进行的一次工具调用。例如,对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索。 同时,AI Agent 还需要三个 Agent: 1. Responser Agent:主 agent,用于回复用户(伪多模态)。 2. Background Agent:背景 agent,用于推进角色当前状态(例如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体)。 3. Daily Agent:每日 agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈。 此外,心灵社会理论认为,智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策,每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务,如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元,而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性,应对复杂和多变的环境。同时,在《心灵社会》中,明斯基还详细描述了不同类型的 Agent 及其功能,如专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等。 AI Agent 是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体。它不仅拥有实体形态,更蕴含着丰富的概念形态,同时它还具备了许多人类特有的属性。因为这些学科大多以人为研究对象,致力于探索人类内在的本质。
2025-03-13
在开会时实现AI识别语音成文档
目前在开会时实现 AI 识别语音成文档的技术已经较为成熟。常见的实现方式有使用专门的语音识别软件或服务,例如科大讯飞、百度语音等。这些工具通常可以实时将会议中的语音转换为文字,并生成相应的文档。在使用时,需要确保有良好的录音设备以获取清晰的语音输入,同时要注意对识别结果进行适当的校对和修正,以提高文档的准确性。
2025-03-13
我正在找工作,需要写简历和准备面试,什么AI软件可以对我现在的情况起到辅助作用呢?
以下是一些可以在您找工作写简历和准备面试时提供辅助的 AI 软件: 1. 写简历方面: Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,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,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,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,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 2. 面试准备方面: Applicant AI:人工智能面试系统,通过 AI 视频聊天快速筛选求职者,匹配招聘标准,自动推送合适候选人至下一阶段,减少人工干预,可安排面试流程,提高招聘效率。 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障,能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型,自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 InterviewAI:在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。 需要注意的是,使用这些产品时,要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。
2025-03-13
推荐一些好用的文字转APP产品原型设计工具
以下为您推荐一些好用的文字转 APP 产品原型设计工具: 1. 即时设计:https://js.design/ 这是一款可在线使用的“专业 UI 设计工具”,为设计师提供更加本土化的功能和服务,相较于其他传统设计工具,更注重云端文件管理、团队协作,并将设计工具与更多平台整合,一站搞定全流程工作。 2. V0.dev:https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面,它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix:https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具,可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站,提供广泛的模板和设计供您选择,以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app,能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora:https://www.dora.run/ 使用 Dora AI,可以通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画,生成强大网站。支持文字转网站,生成式 3D 互动,高级 AI 动画。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。您可以在版块里找到更多推荐的网站。
2025-03-12
不能用APP思维、传统数字平台思维去做大模型创业和人工智能创业,二者在底层逻辑和商业模式等方面完全不同
大模型创业和人工智能创业与 APP 思维、传统数字平台思维在底层逻辑和商业模式等方面存在显著差异。大模型和人工智能创业更注重数据的深度处理、算法的优化创新以及对复杂问题的解决能力。相比之下,APP 思维通常侧重于用户界面和功能的设计,以满足特定的用户需求;传统数字平台思维则更多关注平台的搭建和用户流量的获取与运营。在大模型和人工智能领域,技术的突破和创新是关键,需要投入大量资源进行研发,并且要面对更高的技术门槛和不确定性。而 APP 和传统数字平台的创业相对更侧重于市场推广和用户体验的优化。总之,不能简单地用 APP 思维和传统数字平台思维来指导大模型和人工智能创业。
2025-03-07
有没有自动在邮件app或者网页上,自动生成回复内容的 工具
以下是一些与自动在邮件 app 或网页上生成回复内容的工具相关的信息: 1. GPTs 可以与 Zapier 结合实现相关功能。例如,假设您是项目经理,可从长篇工作邮件中提取关键信息和摘要;若您是客服代表或独立开发者,能根据邮件内容自动分类(如投诉、感谢信等)并生成相对合适的回复内容,再发送给对应的发件人。具体操作步骤请移步文档: 2. Apple Intelligence 里面各种智能应用的提示词已被曝光,其中包括帮您回复邮件中问题的 Smart Reply 功能的提示词。但关于此功能的更多详细信息暂未明确。
2025-03-07
使用豆包即梦和通义app绘制海报封面都是出现文字不对的情况,有哪些改进的或者是更好的解决方案
以下是针对使用豆包即梦和通义 app 绘制海报封面出现文字不对情况的改进和解决方案: 使用豆包即梦: 1. 为其他城市定制艺术字海报:可以使用豆包来生成个性化设计。豆包会根据城市特色和地标调整提示词,创造符合城市风格的艺术作品。 打开豆包网站 https://www.doubao.com/chat 。 输入对应内容获得城市的 AI 绘画提示词。 2. 优化海报细节: 利用即梦中的消除笔工具修正细节错误。例如,若生成图片中有元素不协调或小细节(如文字笔画、图案)错误,可用消除笔去除不需要的部分。 多抽卡获取更理想设计。AI 绘画核心在于多抽卡,若首次生成效果不佳,可多次尝试或调整提示词细节抽卡,直至找到满意设计。 希望这些方案能帮助您解决问题,创作出满意的海报封面。
2025-03-07
如何用AI做一款app
以下是用 AI 做一款 app 的一些建议和方法: 1. 从基础小任务开始: 让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 对于特定需求,如学习写 chrome 插件,让 AI 选择适合小白上手的技术栈生成示范项目,包含典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。 若使用 o1mini,可在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本,运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”(Windows 机器则是 create.cmd),以一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,包含影响技术方案选择的细节,方便后续开发时参考。 3. 提升应用效果的技巧: 对于界面样式,不用非得用语言描述,可从设计平台找喜欢的设计稿上传图片让模型参考,如国内的站酷、海外的 Dribbble 和 Layers。重点描述静态图片无法表现的部分。 要求 AI 引用在线图片填充页面需要图片的部分,如 unsplash 等开源图片网站。 要求 AI 在生成页面时引用在线的图标库,如 Font Awesome 或 Material Icons 等,以替代 emoji 图标,使页面更简洁整齐。 此外,Eric Quan 表示使用 Trae 进行开发,贡献度接近 100%,能极大提高开发效率,尤其是前端代码开发,0 到部署所需时间从原来的 1 周到现在的 10 小时,1 个月的 MVP 能做到原来需要半年才敢想的 App。在产品使用中,Chat 模式更可控,Builder 模式也可在必要时使用。
2025-03-06
如何用AI辅助做一款App
以下是用 AI 辅助做一款 App 的相关指导: 1. 在网站上增加一个 AI 助手: 创建大模型问答应用: 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用。在对话框,选择智能体应用并创建。 在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认。您也可以选择输入一些 Prompt,比如设置一些人设以引导大模型更好的应对客户咨询。 在页面右侧可以提问验证模型效果。不过您会发现,目前它还无法准确回答你们公司的商品信息。点击右上角的发布,我们将在后面的步骤中去解决这一问题。 获取调用 API 所需的凭证: 在我的应用>应用列表中可以查看所有百炼应用 ID。保存应用 ID 到本地用于后续配置。 在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面。在页面右侧,点击创建我的 APIKEY,在弹出窗口中创建一个新 APIKEY。保存 APIKEY 到本地用于后续配置。 2. 用 AI 写出漂亮炫酷的应用的技巧: 不用非得用语言来描述想要的界面样式,可以去一些设计平台找喜欢的设计稿将图片上传让模型参考。国内推荐站酷、海外推荐 Dribbble 和 Layers。在跟 Claude 说的时候重点描述静态图片无法表现的部分。 可以要求 Claude 生成界面时引用在线的图片来填充到页面需要图片的部分,推荐 unsplash 这个开源图片网站。 要求 Claude 在生成页面的时候引用在线的图标库,比如 Font Awesome 或 Material Icons 这些开源图标库。 常用的前端样式代码是用 CSS 写的,但 CSS 本身的一些样式没太考虑美观度要求。 3. AI 时代创业的相关经验: Eric Quan 作为 AI IDE 的深度用户,发现 AI 会钻牛角尖,追问会给出离谱答复,还会不懂装懂给出错误知识。 解决模型幻觉问题的技巧:新建一个窗口;告诉 AI 忘掉之前所有内容,重新聊或新建会话窗口重新提问;告诉 AI 退一步,重新审视整个结构,设想从零开始如何设计;当 Claude 边猜边修改问题时,告诉它不确定就看日志并粘贴给它。一般借助这三个技巧引导 AI。或许真正的程序员把 Trae 当作辅助工具,但对 Eric Quan 来说,他是 AI 的辅助,只需告诉 Trae 想要什么,由它们来实现。
2025-03-06
请推荐一款,可以快速生成电商服装模特的ai工具
以下为您推荐几款可快速生成电商服装模特的 AI 工具: 1. Stable Diffusion:如果您要开淘宝网店,可借助它初步制作展示商品。比如卖绿色淑女裙,先真人穿衣服拍照,处理好照片,选好 realisitic 真人照片风格的底模,再根据不同平台换头,通过图生图下的局部重绘选项卡涂抹替换部分,并设置好 prompts&parameters。 2. ComfyUI:这个工作流适用于电商服饰行业的换装、虚拟试穿等场景。首先生成适合服装的模特,可抽卡抽到满意的模特,加入 Redux 模型,强度不用太高,让提示词生效。然后进行高精度的换装,先预处理拼出 mask,再重绘 mask 区域。 3. 达摩院:支持虚拟换装、姿态编辑,您可以直接在 https://damovision.com/?spm=5176.29779342.d_appmarket.6.62e929a4w3xGCR 进行测试。
2025-02-02
Midjourney+sd可以生成服装模特视频么
Midjourney 和 SD 可以用于生成服装模特视频。以下是一些常见的方法: 1. 方法 1【MJ 出图 + AI 视频软件】:使用 Midjourney 垫图➕描述出图,再去视频工具中转成视频。下载项里的深度图,打开 Midjourney 官网(https://www.midjourney.com/)上传深度图。局部重绘有难度,最终方式可以是分开画,比如先画个被关着的红衣服女孩,再画个二战德国士兵的背影,再合成后交给 MJ。 2. 方法 3【SD 出图 + AI 视频软件】:在 SD 的 controlnet 中上传原图,选择深度,文生图生成图片,再把生成好的图放在 AI 视频工具中进行视频生成。 同时,您还可以参考以下视频工具建议: 。另外,使用 Dreamina 图片生成功能(https://dreamina.jianying.com/aitool/image/generate)上传深度图,选择适应画布比例并填写描述,也可以实现深度图出图和出视频。
2025-01-06
ai生成服装模特视频
以下是一些与生成服装模特视频相关的 AI 技术和应用: 1. ViViD 视频虚拟试穿技术:由阿里巴巴开发,可以替换视频中人物的衣服,生成真实自然的视频,支持多种服装类型,在视觉质量、时间一致性和细节保留方面表现优异。相关链接:https://x.com/imxiaohu/status/1796019244678906340 2. 生成式人工智能在营销中的应用:Stitch Fix 是一家服装公司,已使用 AI 向客户推荐特定服装,并正在尝试使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 此外,还有一些其他相关的 AI 技术,如: 1. 山寨版阿里 Animate Anyone 开源:利用图像和视频中的人物姿势来合成动画,Novita AI 开源并提供 API 支持,提供照片和视频即可自动生成动画。相关链接:GitHub:https://github.com/novitalabs/AnimateAnyone ;API:https://novita.ai/playgroundanimateanyone ;https://x.com/imxiaohu/status/1796191458052944072 2. 音频生成方面,有 Udio130 音乐生成模型,能生成 2 分钟的音频,提升曲目连贯性和结构,新增高级控制功能。相关链接:详细:https://xiaohu.ai/p/8738 ;https://x.com/imxiaohu/status/1795999902830629249 3. 代码生成方面,有 Mistral AI 推出的 Codestral 代码生成模型,支持 80 多种编程语言,包括 Python、Java、C 等,能自动完成代码、编写测试,并能填补未完成的代码部分,拥有 32k 上下文窗口,在多项基准测试中表现出色。相关链接:详细:https://mistral.ai/news/codestral/ ;https://x.com/imxiaohu/status/1795987350713192937 4. 音乐演示方面,有 Suno 音乐演示,新视频展示从任何声音创作歌曲。相关链接:https://x.com/imxiaohu/status/1795976717905043467
2025-01-06
ai生成服装模特图的工具
以下是一些可以生成服装模特图的工具: 1. DALLE 2:已被用于广告,如亨氏、雀巢、Stitch Fix 等公司的相关应用。Stitch Fix 正在尝试使用它根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 2. 可以使用万能固定句式来生成服装模特图,如“「主题」+「风格」+「材质」+「元素」+「玄学佐料」”,并通过具体的示例和咒语关键词来实现,如“Chinese dress”。 3. TryOffDiff:能够逆向打造服装图片,将衣服从照片中“摘取”生成标准化服装图,保留图案、褶皱、徽标等精细细节,适用于商品目录制作及电商平台服装展示需求。详细介绍:
2025-01-06
服装模特拍摄,不同姿势。用什么ai
以下是为您提供的一些可能适用于服装模特拍摄不同姿势的 AI 相关信息: Ready Player Me 服装设计创新:使用 Stable Diffusion 和 ControlNet 生成服装纹理,能根据文本描述自动创建样式,如“蒸汽朋克”风格,适用于 3D 模型,包含真实细节和质感,支持多种风格,快速试验设计理念,训练数据集包含约 1000 个 Ready Player Me 资产。 在 AI 原画设计中,如引导 Nijijourney 5 生成多样化二次元角色设计风格时,可以通过不同的科幻奇幻题材风格,如赛博朋克、蒸汽朋克等作为关键词生成角色设计。还可以尝试不同的服装设计品牌和风格,如山本耀司(Yamamoto Yohji)、川久保玲(Rei Kawakubo),为角色创作提供更广泛的可能性。 RADicalMotionAI 面部捕捉技术:能同时捕捉视频中的身体动作和面部表情,适用于单一视频并转化为动画数据,支持实时发送到 Blender、Unity、Unreal Engine,动画数据可导出为 FBX 格式。
2024-08-25
现在ai最前沿的发展趋势是什么
AI 技术的发展历程和前沿趋势如下: 发展历程: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前前沿技术点: 1. 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:包括视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习:如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 在学习路径方面: 偏向技术研究方向: 1. 具备数学基础,如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习,如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 熟悉自然语言处理,如语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 了解计算机视觉,如图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 跟进前沿领域,如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 进行科研实践,包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 1. 掌握编程基础,如 Python、C++等。 2. 熟悉机器学习基础,如监督学习、无监督学习等。 3. 熟练使用深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。 5. 做好数据处理,包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 进行模型部署,如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践,如项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 此外,去年生成式 AI 从不引人注意走到了 AI 50 强榜单的前列。今年,随着企业用户和消费者的 AI 生产力大幅提高,其成为前沿和中心。尽管 2023 年美国的大部分 AI 风投流向了基础设施领域,应用公司仍在 AI 50 强榜单中占据主导地位。如今,许多公司正将 AI 融入其工作流程,以此来快速达成 KPI。不远的将来,我们有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计。
2025-03-08
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么,包括游戏开发过程中的成本降低、效率提升,包括游戏内容生成,包括游戏后期运营推广。介绍技术点的技术逻辑以及技术细节。
目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面: 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命: 降低开发成本:借助人工智能的内容创作工具,如生成新的游戏内容(地图、角色和场景)、驱动游戏中的非玩家角色(NPC)、改进游戏的图像和声音效果等,能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期:例如通过程序化内容生成,包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等,从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验:AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验,甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成: 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司,基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%,降低 20%80%的成本。 文生图:通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图,适配度高。 图生图:原画师或美术可以使用,用一个线稿或原画,在原画基础上加一些 Prompt 和参数,就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染:用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染,例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营: 智能 NPC 互动:保持长期记忆,保持人物个性和对话表现形式,同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营:如海外的 Discord,国内的 Fanbook,让更多玩家在游戏之外,在社群里面很好地互动,基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下: 1. AIGC 技术:基于大语言模型和扩散模型,通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练,能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成:利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析,从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面:通过构建智能模型,对玩家的行为和需求进行分析和预测,从而提供个性化的服务和互动。
2024-12-22
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么,包括游戏开发过程中的成本降低、效率提升,包括游戏内容生成,包括游戏后期运营推广。
目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点主要包括以下几个方面: 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界:电子游戏作为人工智能算法的测试场,为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所。但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战。 2. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命: 借助人工智能的内容创作工具,降低开发成本、缩短制作周期、提升游戏质量和完成度,带来新体验,创造新游戏类型和交互方式。 应用于电子游戏开发的多个方面,如生成新的游戏内容(地图、角色和场景)、驱动游戏中的非玩家角色(NPC)、改进游戏的图像和声音效果等。 3. 为通用人工智能的孵化提供帮助:经过多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体。 4. 借助人工智能完成大型游戏的制作:如《微软模拟飞行》通过与 blackshark.ai 合作,利用人工智能从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界,且模型可随时间改进。 5. 生成式人工智能模型在游戏资产中的应用:出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型,包括 3D 模型、角色动画、对话和音乐等。 6. 降低游戏制作的内容成本:整合生成式 AI 可大幅降低制作游戏的时间和成本,例如为一张图片生成概念图的时间从 3 周下降到 1 小时。
2024-12-22
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么
目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点包括以下方面: 1. 生成式 AI:这是一种机器学习类别,计算机能根据用户提示生成新内容,在文本和图像方面应用较为成熟,甚至可用于创造具有完整性格的虚拟角色。 2. 智能对手的进化:早期游戏中的虚拟对手只是简单脚本程序,如今借助更快的微处理器和云技术,可构建大型神经网络,实现更复杂的模式识别和表示,使对手具备学习能力。 3. 未来发展方向: 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界,虽然在特定游戏环境中成果显著,但推广到现实世界仍面临诸多挑战。 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命,如生成新的游戏内容、驱动非玩家角色、改进图像和声音效果等。 为通用人工智能的孵化提供帮助,经复杂游戏训练后的人工智能体有望在通用人工智能领域发挥作用。 此外,狭义的游戏人工智能研究致力于创造类人水平的智能体在多种游戏中战胜人类玩家,广义的还包括探索用于设计和开发游戏的人工智能技术,如游戏图像生成、关卡生成等。随着深度学习技术的发展,人工智能不仅用于“玩游戏”,还用于游戏的设计、开发和测试等多个方面。
2024-12-22
AI领域最前沿技术的最核心的论文
以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容: 1. 《Attention is All You Need》:这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构,彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据,并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿(Geoffrey E. Hinton)的相关论文: 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”(1958 年)。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”(1974 年)。 “Kinetic Proofreading:1974 年)。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”(1982 年)(被称为 Hopfield 网络)。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”(1985 年)。 在这篇文章中,作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表,称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时,还介绍了 AI 技术的发展历程,如 2015 年 AI 系统的局限性,以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。
2024-12-19
ai绘画的最前沿技术以及效果
AI 绘画的最前沿技术及效果包括以下方面: 技术融合:将艺术与先进的机器学习、深度学习等技术完美结合,如利用卷积神经网络等算法模拟人类创作过程。 打破局限:不再局限于传统手工绘画技巧,通过编程、算法和数据分析等开拓全新创作领域,为艺术家提供灵感,为缺乏绘画技巧的人提供创作机会,使艺术更具民主化和包容性。 效果提升:能够生成更加复杂、逼真和富有创意的图像,涵盖各种风格和题材,从写实到抽象,从风景到人物。 应用广泛:在广告设计、游戏开发、影视制作、建筑设计等领域发挥作用,可快速生成创意概念图、创建场景和角色形象、辅助特效场景和概念设计、帮助构想建筑外观和内部布局等。 色彩与情感表达:着色画通过色彩的丰富性、情感表达、细节和纹理的突出以及创意发挥,增加作品的表现力和独特性。 关键词结构思路:包括基础描述、风格指定、色彩要求和细节强调等方面。 进阶玩法:如使用 MJ 的 Retexture 功能或即梦参考功能,通过写提示词或垫图功能给着色画上色。
2024-12-03