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一张图 生成三维

Answer

以下是关于一张图生成三维的相关信息:

  • 李飞飞团队发布了空间智能的首个预览版本,通过单张图片生成完整 3D 世界,还能与之交互。您可以访问以下网站进行试玩和了解更多信息:https://www.worldlabs.ai/blog 。相关媒体报道包括量子位的《李飞飞空间智能首秀:AI 靠单图生成 3D 世界,可探索,遵循基本物理几何规则》(https://mp.weixin.qq.com/s/iU_XQdF-r8AnnXr2dwI89w )、机器之心的《刚刚,李飞飞创业首个项目引围观:单图生成交互 3D 场景,空间智能来了》(https://mp.weixin.qq.com/s/hWikSypCZXzxa9LQJq4Frg )、有新的《速递|李飞飞 World Labs 推出首个 AI 系统——生成从图片到可交互的 3D 场》(https://mp.weixin.qq.com/s/bE7boUUumTSgIK39VC1x_A )。
  • Tripo AI 提供了图生 3D 模型的功能,仅需 1 步。点击输入框右侧的图标,上传图片即可生成 3D 模型。一次只会生成一个基础模型,支持Retry 重生成和 Refine 精修。
  • 李飞飞团队的 3D 世界生成能自然地与其他 AI 工具组合,形成新的创意工作流程。例如,创作者可以先使用文本到图像模型生成图像,再用其生成 3D 世界。不同模型有各自风格,世界可继承这些风格。一些创作者已提前尝试这种 3D 原生生成 AI 工作流程带来的可能性,如 Eric Solorio 展示了模型如何填补其创意工作流程中的空白,Brittani Natali 使用将 World Labs 技术与其他工具相结合的工作流程设计摄像机路径。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

李飞飞团队:一张图生成3D可交互场景

https://x.com/drfeifei/status/1863618536318345688李飞飞的World Labs发布了他们空间智能的首个预览版本,上线了一个浏览器可访问的AI 3D demo可以试玩。通过单张图片生成完整3D世界,而且还能与之交互就像是让你“走进”一张图片,探索其生成的三维场景https://www.worldlabs.ai/blog(下面文章是一些截图,大家可以到👈的网站交互体验)https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf9jHsaDq1IwM_FADQP0Gbd82tbW4CBOI5YfUAdPfqrFrWEeA/viewform李飞飞的AI 3D waitlist,先填为敬感谢@阿头第一时间提供情报。李飞飞还给他点了赞媒体报道:[heading3]量子位:李飞飞空间智能首秀:AI靠单图生成3D世界,可探索,遵循基本物理几何规则[content]https://mp.weixin.qq.com/s/iU_XQdF-r8AnnXr2dwI89w[heading3]机器之心:刚刚,李飞飞创业首个项目引围观:单图生成交互3D场景,空间智能来了[content]https://mp.weixin.qq.com/s/hWikSypCZXzxa9LQJq4Frg[heading3]有新:速递|李飞飞World Labs推出首个AI系统——生成从图片到可交互的3D场[content]https://mp.weixin.qq.com/s/bE7boUUumTSgIK39VC1x_A

Tripo AI入门手册:AI 3D创作,从未如此简单

顾名思义就是用一段文字生成3D模型,仅需1步[Tripo文生教程.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Qe0YbxHvNoGjQKxIUHkcHuHBnXc?allow_redirect=1)在「Create」界面底部的输入框中,可以输入自己的提示词(此处不支持中文哦)。不会写提示词的伙伴也不用担心,点击输入框左侧的</>按钮可以随机生成提示词并自动填入输出入框中。提示词填写好以后,点击右侧的「Create」来生成3D模型。每次会生成4个基础模型,如果不满意,可以点击最下方白色的「Retry」按钮,重新生成4个基础模型。如果有满意的模型,只需要点击单个模型下方黄色的「Refine」,就可以精修此模型了。在「My Models」中可以看到精修进度,一般5 min左右就可以完成。[heading1]四、图生3D模型[content]顾名思义就是用一张图片生成3D模型,仅需1步[Tripo图生教程.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/IBmxbag9Ho8zARxvcRWcKxRKnif?allow_redirect=1)点击输入框右侧的图标,可以上传图片来生成3D模型。图生3D一次只会生成一个基础模型,同样支持Retry重生成和Refine精修。至于效果嘛,自己体验吧。

李飞飞团队:一张图生成3D可交互场景

3D世界生成自然地与其他AI工具组合在一起。这使得创作者可以使用他们已知的工具来实现新的体验。例如,我们可以通过首先使用文本到图像模型生成图像来从文本创建世界。不同的模型有自己的风格,我们的世界可以继承这些风格。在这里,我们使用不同的文本到图像模型生成同一场景的四个变体,([4])全部使用相同的提示:我们已经让一些创作者提前了解了我们的技术,开始尝试3D原生生成AI工作流程带来的可能性。[Eric Solorio](https://x.com/8bit_e)展示了我们的模型如何填补他的创意工作流程中的空白,使场景中的角色轻松上演并指导精确的摄像机移动:[video1.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/B5CCbPguHoR7xzxBSZXc6ubBn5d?allow_redirect=1)[Brittani Natali](https://x.com/brittaninatali)使用将World Labs技术与Midjourney、Runway、Suno、ElevenLabs、Blender和CapCut等工具相结合的工作流程,在我们生成的世界中精心设计了摄像机路径,以在三部短片中唤起不同的情绪:[video2.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/C9Yab4jRnoZE3Ux0H75cnSApnse?allow_redirect=1)

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我想找一个关于建筑三维模型渲染的ai网站
以下为一些关于建筑三维模型渲染的 AI 网站: 1. 3dfy.ai:这是一家专注于将稀疏数据转化为逼真三维世界的公司。其领导团队由计算成像领域资深专家组成,拥有近四十年综合专业知识。适用于数字内容创作者、艺术家、游戏开发者、动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业以及建筑和工程领域等。 2. HDAidMaster:云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 3. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索。 4. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范。 5. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现数据汇总与管理。 但需注意,每个工具都有其特定应用场景和功能,建议您根据自身具体需求选择合适的工具。
2024-12-24
ai将二维线稿生成三维图像
以下是关于将二维线稿生成三维图像的相关知识: 关键词和主题描述: 为生成想要的图像,可将图片内容分为二维插画和三维立体两种形式。 主题描述时,可描述场景、故事、元素、物体或人物细节等。比如一个动物园,里面有老虎、狮子等;一个女孩在森林里搭帐篷,要注意对场景中的人物进行独立描述,拆分元素,避免一长串文字,否则 AI 可能识别不到。 设计风格: 设计师较难直接表达设计风格,可找风格类关键词参考或垫图/喂图,让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。 研究某些材质如玻璃、透明塑料等的关键词时,会发现其中门道很多,需针对某一种风格单独进行“咒语测试”。 生成三维图像的相关公司和技术: 往创建 3D 模型方向发展的初创公司包括 Kaedim、Mirage 和 Hypothetic 等,大公司如 Nvidia 的 Get3D 和 Autodesk 的 ClipForge 也在关注。 Kaedim 公司总部在伦敦,主要通过 2D 图像生成 3 维模型。 像 BariumAI、Ponzu 和 ArmorLab 等公司在三维纹理生成领域努力。 线稿相关的 AI 应用: 可以用 Midjourney 生成线稿,PS 修正错误,再用 ControlNet 控制,Stable Diffusion 上色,多套 AI 组合提高出图质量和效率。
2024-11-02
建筑物及城市场景三维建模 国内免费
以下为您介绍国内免费的建筑物及城市场景三维建模工具: 1. Polycam: 简介:发布了免费的 3D 建模工具,为元宇宙数字空间的物体孪生采集生成提供了新可能。 应用场景:适用于 3D 场景。 特点:只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频,Polycam 自动处理并构建 3D 模型。生成后可编辑模型,支持 12 种以上格式导出到流行的 3D 软件,如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等。100 张图像的云处理建模时间约 1 2 分钟。还可以将无人机拍摄的图像转换为广阔的 3D 模型,与所有流行的无人机兼容。 官方网站: 2. Tripo AI: 注册/登录:点击下方网址可免费体验(国内可访问)。官网首页有一只炫酷的机械手,移动鼠标有小彩蛋。点击“Start for Free”开启旅程。登录/注册界面简洁,输入邮箱地址,获取验证码完成注册并自动登录,也可使用谷歌账户直接登录。登录后可看到用户名及拥有的点数,每月有 600 点数,用完可换账户。 界面介绍:界面简洁,上方是工具导航栏,中间是公共作品展示区,底部是生成模型的工作区域,包括输入框和创建按钮。有“Create”“My Models”“Favorite”等页面,“Create”是创作主战场,“My Models”是个人作品库,“Favorite”是私人收藏列表。 官方网站:未提及
2024-10-08
三维模型生成工具
以下为一些 AI 生成 3D 模型的工具介绍: 1. 3dfy.ai 概览:是一家专注于开发先进技术的公司,由计算成像领域资深专家组成,能将稀疏数据转化为逼真三维世界。 使用场景:数字 3D 互动体验流行度提升,但受 3D 内容可用性限制,其技术能利用稀疏数据自动创建高质量 3D 模型。 目标用户:数字内容创作者和艺术家、游戏开发者和动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业、建筑和工程领域。 应用案例:暂无详细介绍。 网址:https://3dfy.ai/ 2. xiaohu.ai 相关 3D 信息 MakeACharacter:一键生成 3D 数字人,可自定义面部特征,基于真实人类扫描数据,支持中英文提示,兼容多个行业应用。网址:https://x.com/xiaohuggg/status/1743986486780076279?s=20 Rodin Gen1:3D 原生生成模型,拥有 1.5B 参数,可实现 3Dto3D 生成,生成 3D 模型及物理基础渲染材质,支持 3D LoRA 技术。网址:https://x.com/xiaohuggg/status/1743638052097184102?s=20 Skybox AI 0.9 版本更新:可以从文本提示或草图生成 360 度 3D 世界,使用 NeRF 技术,增强图像空间深度和真实感,提供不同分辨率 3D 网格下载。网址:https://x.com/xiaohuggg/status/1739926702158225859?s=20 扫描物体生成 3D 模型:使用 APP 扫描物体,完成 3D 全貌捕获,创建 AR QR 码,展示物体于任何地点,苹果新品官网展示中应用此技术。网址:https://x.com/xiaohuggg/status/1739259052448944139?s=20 3. provisual.app 概览:3D 模型在线可视化平台,易于使用,无需特殊技能或软件,可节省时间和成本,具有在线协作、实时渲染、无限视角、材质和纹理编辑、高质量输出等功能。 使用场景:产品设计、营销、教育等。 目标客户:营销机构、创意机构、包装公司、在线商店、设计院的设计师、美术师等。 应用案例:暂无详细介绍。 网址:https://provisual.app/ 4. tripo3d.ai 概览:人工智能驱动的 3D 建模平台,可使用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可直接使用的 3D 模型。 案例和论文: 网址:https://www.tripo3d.ai/ 5. meshy 网址:https://www.meshy.ai/ 案例:秦海涛生成 文件:1161_1709633679.mp4
2024-10-08
数字媒体艺术专业,毕设做三维建筑浏览动画,灵感推荐
很抱歉,目前知识库中没有关于数字媒体艺术专业毕设做三维建筑浏览动画的灵感推荐相关内容。但您可以从以下几个方面获取灵感: 1. 研究不同风格的建筑,如现代主义、古典主义、后现代主义等,从中汲取设计元素和特点。 2. 观察自然景观,如山峦、水流、森林等,将自然元素融入建筑设计中。 3. 参考著名建筑师的作品,分析其创意和表现手法。 4. 从科幻电影、游戏中的虚拟建筑获取灵感,想象未来建筑的可能性。 5. 关注当下的城市发展和社会需求,思考如何通过建筑解决实际问题并展现创新理念。
2024-09-14
对于在电力设计院工作的人员有什么推荐的AI网站或工具吗,我想到的可能的场景包括写文档、编程、画设计图、三维模型渲染等,可不局限于这些场景
以下是为在电力设计院工作的人员推荐的一些 AI 网站和工具: 1. 对于画 CAD 图: CADtools 12:这是一个 Adobe Illustrator(AI)插件,为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 Autodesk Fusion 360:是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能帮助创建复杂的几何形状和优化设计。 nTopology:基于 AI 的设计软件,可帮助创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供了基于 AI 的生成设计工具,可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 2. 对于制作网站: 在选择工具时,需考虑目标和需求(如个人博客、商业网站、在线商店等)、预算、易用性、自定义选项以及支持和资源(如教程、社区论坛)等因素。 3. 对于审核规划平面图: HDAidMaster:云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索,能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 需要注意的是,这些工具通常需要一定的相关知识和技能才能有效使用。对于初学者,建议先学习基本技巧,然后尝试使用这些 AI 工具来提高效率。以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-09
我想做个生成知识点讲解视频的工具,是转成PPT加自动配音好,还是转成不同的网页然后生成每一页的口播稿更好?
在选择生成知识点讲解视频的工具时,转成 PPT 加自动配音和转成不同的网页然后生成每一页的口播稿各有其优缺点。 转成 PPT 加自动配音的优点在于 PPT 形式较为直观、规范,能够以图文并茂的方式展示知识点,自动配音可以节省录制音频的时间。缺点是可能在页面布局和动画效果上需要较多的调整,且自动配音的质量和语气可能不够自然。 转成不同的网页然后生成每一页的口播稿的优点是网页的设计更加灵活,可以融入更多的交互元素,口播稿能够更贴合讲解的需求。但缺点是网页的制作可能相对复杂,需要一定的技术知识,而且口播稿的生成质量可能参差不齐。 最终的选择取决于您的具体需求和技术能力。如果您更注重展示效果的规范性和简洁性,且对音频质量要求不是特别高,PPT 加自动配音可能是个不错的选择。如果您希望有更多的交互和灵活性,并且有能力处理网页制作和口播稿的优化,那么转成网页和生成口播稿可能更适合您。
2025-02-23
可以把视频生成动画吗?
可以把视频生成动画。目前有一些相关的技术和工具,例如: 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。 GitHub:https://github.com/novitalabs/AnimateAnyone API:https://novita.ai/playgroundanimateanyone https://x.com/imxiaohu/status/1796191458052944072 Sora 模型:能够根据图像和提示输入生成视频。 您可以通过上述链接获取更详细的信息和使用这些工具来实现将视频生成动画的需求。
2025-02-23
有文档生成类AI吗
以下是关于文档生成类 AI 的相关信息: 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术,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)。 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)。 在工作原理方面,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”。基础模型可以用于生成内容并解决一般性问题,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,从而得到一个量身定制的新模型。 Google Cloud 提供了一些相关工具,如 Vertex AI(端到端机器学习开发平台,帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型)、Generative AI Studio(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(可以让您发现 Google 的基础和第三方开源模型,并与之交互,提供一组 MLOps 工具,用于自动化机器学习管道)。 此外,AI 生成测试用例也是一项非常有价值的功能,有基于规则的测试生成(包括测试用例生成工具如 Randoop、Pex 等,模式识别工具如 Clang Static Analyzer、Infer 等)、基于机器学习的测试生成(包括深度学习模型如 DeepTest、DiffTest 等,强化学习工具如 RLTest、A3C 等)、基于自然语言处理(NLP)的测试生成(包括文档驱动测试生成工具如 Testim、Test.ai 等,自动化测试脚本生成工具如 Selenium IDE+NLP、Cucumber 等)等多种方法和工具。
2025-02-23
怎么撰写指令才能让deepseek生成自己想要的图片提示词
要让 DeepSeek 生成自己想要的图片提示词,您可以参考以下要点: 1. 明确角色:您是一个专注于为中国儿童创作简单易懂绘画描述的专家。 2. 遵循生成规则: 当输入主体和图片风格后,生成符合逻辑且简单易懂的描述词汇,不增加除主体和画面描述外的其他元素。 若关键词未明显说明是外国,则提到中国。 若关键词未明确是古代,则默认是现代场景和人物。 描述镜头,如近景、远景、特写、中景等。 涉及多个元素时,描述角色方位以营造空间感。 主体为单个人物时,体现人物全身特写。 描述人物的维度包括人物主体、服饰穿搭、发型发色、五官特点、皮肤特点、面部表情、肢体动作、年龄、镜头等。 描述场景的维度包括室内户外、大场景、白天黑夜、特定时段、环境光照、天空、光源方向等。 强调画面主体,其他不体现。若主体是物体则画面主体是物体,是人则主体是人,是风景则主体是风景描述。 3. 利用反推功能:对于图生图,除文本提词框外,还可通过图片框输入。有两种反推提示词的按钮,CLIP 可反推出完整含义的句子,DeepBooru 可反推出关键词组,但可能存在瑕疵,需要手动补充提示词信息。 4. 具体使用步骤: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白后正式开始对话。 此外,还可参考一些成功的案例和设计思路,如将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件,通过提示词文件让 DeepSeek 实现联网和深度思考功能,优化输出质量等。
2025-02-23
生成图片的AI
以下是关于生成图片的 AI 的相关信息: 全国首例 AI 生成图片著作权案例解读:Stable Diffusion 模型可根据文本指令生成与文本信息匹配的图片,其生成结果取决于使用者输入的提示词,非排列组合工作模式下难有完全相同的输出图片,类似于画笔,使用者的设计决定最终成果。案例中法官承认依靠使用者输出设计生成的图片属美术作品,受著作权保护,鼓励创作,为艺术创作提供支持与新思路,节省创作成本。法律适用包括《中华人民共和国著作权法》第三条及《中华人民共和国著作权法实施条例》第四条。 文生图工具:是利用人工智能技术通过分析输入文本描述生成图片的工具。受欢迎的工具包括 DALL·E(OpenAI 推出,可生成逼真图片)、StableDiffusion(开源,能生成高质量图片,支持多种模型和算法)、MidJourney(因高质量生成效果和友好界面在创意设计人群中流行)。在 WaytoAGI 网站可查看更多文生图工具。 AIGC 法律风险研究报告中的图像生成类:图像生成离不开深度学习算法,如生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)、Stable Diffusion 等,可用于数据增强、创造艺术、生成产品图像等。具有代表性的海外项目包括 Stable Diffusion(Stability AI)、DALLE 3(Open AI)、StyleGAN 2(NVIDIA)、DCGAN(Deep Convolutional GAN)。
2025-02-23
快速生成小红书风格的图片推荐用什么软件
以下是一些可以快速生成小红书风格图片的软件和相关步骤: 1. DeepSeek+扣子: 生成单词:输入单词主题、图片风格、单词数量等,选择 deepseekr1 模型生成单词数组。 生成视频 1: 循环:包括将数组变量打散为单个变量、进入生图工作流、裁剪(将图片 url 转图片)、将图片放到背景上。 制作固定元素:如背景图和结尾图,可使用百度图片或即梦生成,并用 ps 或美图秀秀调整尺寸并添加元素。 2. 提示词: 角色:作为专业的单词生成助手,围绕主题挖掘相关英语单词,提供精准实用的单词、中文、美式音标内容。 技能:输出关联英语单词,并以数组形式呈现。 限制:仅围绕用户输入主题输出相关内容,以符合要求的数组形式呈现。
2025-02-22
我是少儿编程老师,现在我需要知道编程每个语言之间的区别,并绘制出一张思维导图给我详细介绍
很抱歉,目前没有关于编程各语言区别的详细内容来为您绘制思维导图。但一般来说,不同的编程语言在语法、应用场景、性能特点等方面存在差异。例如,Python 语法简洁,常用于数据科学和人工智能;Java 应用广泛,在企业级开发中表现出色;C++ 性能高效,常用于系统编程和游戏开发等。您可以通过在线编程学习网站、相关书籍以及技术论坛获取更详细准确的信息来绘制思维导图。
2025-02-19
哪一款AI 可以实现参考一张柱状图,使用我提供的数据,生成同样的柱状图
以下两款 AI 可以实现参考一张柱状图,使用您提供的数据生成同样的柱状图: 1. PandasAI:这是让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具,在 GitHub 已收获 5.4k+星。它并非 Pandas 的替代品,而是将 Pandas 转换为“聊天机器人”,用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题,它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型,OpenAI API key 需自备。例如,输入“pandas_ai.run”,即可生成相关柱状图。链接:https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel:这是一款自动进行数据清理并可视化执行过程的数据分析工具,能帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接:https://datasquirrel.ai/
2025-02-18
图生图 / img2img:上传一张图片,然后系统会在这个图片的基础上生成一张新图片,修改一些提示词(Prompt)来改变新图片的效果 , 给我推荐这类大模型
以下为您推荐可用于图生图(img2img)的大模型: 1. Stable Diffusion(SD)模型:由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发,参数量约 1B,可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。在图生图任务中,SD 模型会根据输入的文本提示,对输入图片进行重绘以更符合文本描述。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码成机器能理解的数学信息,用于控制图像生成。 2. Adobe Firefly image 2 模型:上周发布了 Beta 测试版本,增加了众多功能,模型质量提升。默认图片分辨率为 20482048,对图片的控制能力增强,具有更高质量的图像和插图生成、自定义选项和改进的动态范围。支持生成匹配(img2img),应用预先选择的图像集中的风格或上传自己的风格参考图像以创建相似图像,还有照片设置、提示建议、提示链接共享、反向提示词等功能。
2025-02-12
AI领域,传统机器学习,nlp,深度学习,大语言模型,rag,agent,请生成一张让普通人能看懂的AI领域概念图
以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释: 人工智能(AI):一种目标,让机器展现智慧。 生成式人工智能(GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 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:一种更厉害的手段,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度),神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型(LLM):是一类具有大量参数的“深度学习”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。 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content):利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 ChatGPT:一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 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(SelfAttention)来处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-11
以知识图谱的形式生成一张涉及大模型概念的知识图谱
以下是一张涉及大模型概念的知识图谱: 大模型 Embedding 技术 句子和文档嵌入 Doc2Vec:扩展了 Word2Vec,能够为整个文档生成统一的向量表示。 Average Word Embeddings:将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示。 Transformers Sentence Embeddings:如 BERT 的标记对应的向量,或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 实体/概念嵌入 Knowledge Graph Embeddings:如 TransE、DistMult、ComplEx 等,用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 其他类型 图像 Embeddings:使用卷积神经网络(CNN)进行图像特征提取,得到的特征向量即为图像嵌入。 音频 Embeddings:在语音识别和声纹识别中,将声音信号转化为有意义的向量表示。 用户/物品 Embeddings:在推荐系统中,将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐。 图 Embeddings:用于学习图结构的表示学习方法,将图中的节点和边映射到低维向量空间中。通过学习图嵌入,可以将复杂的图结构转化为向量表示,以捕捉节点之间的结构和关联关系。这些方法可以通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现。图嵌入在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域中广泛应用,用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 关键技术标准 机器学习标准:规范机器学习的训练数据、数据预处理、模型表达和格式、模型效果评价等,包括自监督学习、无监督学习、半监督学习、深度学习和强化学习等标准。 知识图谱标准:规范知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用,包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。 大模型标准:规范大模型训练、推理、部署等环节的技术要求,包括大模型通用技术要求、评测指标与方法、服务能力成熟度评估、生成内容评价等标准。 自然语言处理标准:规范自然语言处理中语言信息提取、文本处理、语义处理等方面的技术要求和评测方法,包括语法分析、语义理解、语义表达、机器翻译、自动摘要、自动问答和语言大模型等标准。 智能语音标准:规范前端处理、语音处理、语音接口和数据资源等技术要求和评测方法,包括深度合成的鉴伪方法、全双工交互、通用语音大模型等标准。 计算机视觉标准:规范图像获取、图像/视频处理、图像内容分析、三维计算机视觉、计算摄影学和跨媒体融合等技术要求和评价方法,包括功能、性能和可维护性等标准。 生物特征识别标准:规范生物特征样本处理、生物特征数据协议、设备或系统等技术要求,包括生物特征数据交换格式、接口协议等标准。 国内大模型 通用模型:如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言。 垂直模型:专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 大模型的体验 以‘为什么我爸妈结婚的时候没有邀请我参加婚礼’和‘今天我坐在凳子上’为例,体验了 Kimi、通义千问、豆包等大模型的回答和续写能力,发现回复有差异,且大模型基于统计模型预测生成内容。 大语言模型的工作原理 包括训练数据、算力、模型参数,在训练数据一致情况下,模型参数越大能力越强,参数用 b 链形容大小。 Transformer 架构:Transformer 是大语言模型训练架构,17 年出现用于翻译,具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联,其工作原理是单词预测,通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容,模型调教中有控制输出的 temperature。 大模型幻觉:大模型通过训练数据猜测下一个输出结果,可能因错误数据导致给出错误答案,优质数据集对其很重要。 Prompt 的分类和法则 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt。 写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等,核心是与模型好好沟通。 Fine tuning 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG 概念:未对 RAG 的具体内容进行详细阐述,仅提出了这个概念。
2025-02-11
我想用自己训练的卡通形象lora生成一张元宵节放孔明灯的海报,应该怎么制作
以下是用自己训练的卡通形象 lora 生成元宵节放孔明灯海报的制作方法: 1. 关键词: 模型:dreamshaper_8 正关键词:,white,white_background,CGposterrender bsw <lora:电商新年海报 2024_v1.0:0.4>,gold,<lora:新年红包封面_v1.0:0.6>,new year,<lora:gcbottle:0.3> 中文的关键词:(杰作,高分辨率,高品质,高分辨率)中国建筑,红色主题,剪纸,中国结,纸灯笼,中国图案,金色,中国元素,红色背景 2. ControlNet 设置: 预处理器:depth_leres 模型:control_v11f1p_sd15_depth 权重:0.75 预处理器:softedge_pidinet 模型:control_v11p_sd15_softedge 权重:0.3 3. lora 资源: https://www.liblib.ai/modelinfo/bddf824e232f4124991c05a26027504d https://www.liblib.ai/modelinfo/983703dd48134e43983b84abfcb44308 第三个东方瓷器 lora 已经下架(请至 AGI 之路百度云下载) 链接:https://pan.baidu.com/s/10hYM8i2y2Li9OlT2oD1qOQ 密码:asub 您可以参考以上步骤进行制作,同时您还可以访问以下链接获取更多相关信息: 作者小红书:https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5cfd0e600000000016029764?wechatWid=803c253b00ed4224d3a2adcd80b46ed7&wechatOrigin=menu 通往 AGI 之路小红书教程:http://xhslink.com/OOeHsy AI 春晚阶段性纪实:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MI0UwhfXJiRH9ak4dwxcwqPVnIh
2025-02-08