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用照片讲述CES的来世今生
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柏林照片分享社区EyeEm在去年被西班牙公司Freepik收购后,正在采取一项引发争议的举措-将用户上传的照片用于训练人工智能模型。EyeEm最近通过电子邮件通知用户,它正在其条款和条件中添加一项新条款,授予其"训练、开发和改进软件、算法和机器学习模型"的权利。开放社交网络Pixelfed已明确表示,它永远不会使用用户图像来训练AI模型,并以此吸引EyeEm的用户。
ControlNet作者新作,玩儿得人直呼过瘾,刚开源就揽星1.2k。用于操纵图像照明效果的IC-Light,全称lmposingConsistentLight。看下面这张图,从左到右依次是输入、模型输出、重新照明、分割的阴影图像和合并的法线贴图。
本周苹果为iPhone推送了iOS17.5更新。更新后部分用户反映,几年前就已经删掉的照片离奇复活,出现在他们的手机图库里。目前苹果方面尚未对此作出回应,这个Bug让用户对苹果隐私数据保护感到担忧,因为用户认为,已经被彻底删掉的照片,没有理由再重新出现。
苹果正在测试一个增强版的“照片”应用程序,该程序将利用生成式人工智能技术来编辑图片。在macOS15的预发布版本中,这一新功能被称为“CleanUp”,即AI图片擦除功能。这不仅将增强苹果设备在图像处理方面的能力,也可能对现有的图像编辑软件市场产生影响。
千呼万唤始出来!阿里对口型项目EMO终于开启内测了。它能够将一张简单的照片转化为唱歌视频,为用户提供了一种全新的数字人出镜体验。EMO在250小时的人物讲话视频上训练,不仅匹配了音频中具体发音与人像口型发现了音频中的语气特征与人物表情的关联性,将音频中的情绪色彩反映到人物微表情上。
AI只需随意一张照片,就能知道你在哪里是可以精确到经纬度的那种!例如下面这张随便到不能再随便的自拍,你能猜到小姐姐在哪里吗?这事交给现在的AI来处理,它只需要“看”一眼,就能把照片里的“底裤都给扒出来”:再如下面这张照片,AI根据湖的特征、树木和背景中的山脉,就匹配到了玛丽湖,同样是给出了精准的坐标:恐怖如斯,恐怖如斯。毕竟现在每张照片的背后就�
微软亚洲研究院近期推出了一款革命性的人工智能工具VASA-1,这一工具的推出引起了业界和公众的广泛关注。VASA-1的独特之处在于,它能够将静态图像或绘画与音频文件结合,生成具有动态面部表情和头部动作的面孔。但令人惊讶的是,这一工具不仅适用于真实面孔的训练可以应用于艺术照片,如《蒙娜丽莎》等。
HaLo-NeRF是一款创新的系统,它结合了场景的神经表示和描述场景语义区域的文本,以实现对大型地标场景的深入理解和探索。该系统利用最新的视觉和语言模型,特别针对地标场景的语义理解进行了优化,将场景的视觉信息与描述性文本紧密相连。应用前景:HaLo-NeRF系统在数字化探索大型旅游景点方面具有巨大潜力,它为互联网图像集合的探索提供了一种新的语义理解方法。
9to5Mac援引Reddit论坛用户反馈,苹果最新推出的iOS17.5更新似乎触发了一个令人费解的“幽灵照片”现象。许多用户在升级到这一新版本后,惊奇地发现,数年前已彻底删除的照片竟神秘地重新出现在了他们的照片应用中。这仅仅是用户们的推测,真正的原因还需要等待苹果官方的进一步解释。
苹果于今日凌晨迅速发布了iOS17.5.1正式版更新,距离上一次更新发布仅相隔短短7天。此次快速迭代,旨在针对近期用户反馈的热点问题提供及时解决方案。若用户在此期间未进行恢复操作,这些照片和视频将被永久删除。
Farfalle是一个开源的AI驱动搜索引擎,它允许用户运行本地大型语言模型(LLMs)或使用云模型。它是基于Perplexity克隆的,可以与多种技术栈集成,如Next.js前端、FastAPI后端、Tavily搜索API等。它还提供了自定义设置的文档和演示视频,以帮助用户快速开始。
Multi AI Chat是一个集成了多个AI平台的聊天应用,由ChatGPT、Google Gemini、Claude AI、Mistral AI、Cohere AI和Dall-E 3等技术提供支持。它允许用户在一个应用中与多个AI进行交流,提供多样化的对话体验。
Edde.ai是一个利用人工智能技术来辅助学术写作的平台,提供实时建议、语法检查、风格改进、标题和大纲生成、研究助手、引用管理、主题指南和问题解答等功能,旨在简化学术研究和写作过程,提高学术写作的效率和质量。
这是一个开源项目,作者naklecha从零开始实现了Llama3模型,这是一个大型语言模型。项目提供了详细的代码实现,包括模型的各个组成部分,如注意力机制、前馈网络等。通过这个项目,开发者可以深入理解大型语言模型的工作原理,同时也可以在此基础上进行自己的实验和改进。
Iterate是一个旨在简化GPT提示管理的网站,它允许用户存储、测试和分享GPT提示,通过一键操作来验证提示的一致性和质量,确保获得可靠的结果。它支持版本控制,方便用户调整每个词和句子,而不会丢失进度。此外,它还支持团队协作,使得每个团队成员都能成为提示工程的专家。
AI 智能图像分割是一款基于 Figma 的插件,利用先进的 Segment Anything 模型 (SAM) 和 🤗 Transformers.js 技术,为设计师和艺术家提供了一个交互式和精确的图像分割工具。它通过点击交互的方式,简化了从图像中提取对象或区域的过程,极大提升了设计效率,释放了创造力。该插件免费使用且开源,允许用户自定义并为其开发做出贡献。
Jib是一款基于语音的人工智能助手,它快速且流畅,以至于几乎无法分辨它是一个机器人。它支持完全免提操作,非常适合在移动中、在车内或步行时使用。Jib能够处理中断,用户可以在其回应过程中随时打断它,而不会让它失去节奏。用户可以调整Jib的语速以适应自己的需求,并且可以自定义提示语,甚至为不同的提示语选择不同的声音。Jib目前处于公测阶段,用户可以免费使用。
LighTDiff是一种针对手术内窥镜图像在低光照条件下进行增强的深度学习模型。该模型利用T-Diffusion技术,能够有效提升图像的亮度和清晰度,对于提高手术安全性和效率具有重要意义。该技术已被MICCAI2024会议提前接受,并且代码已经开源,可供研究和实际应用。
Anyline是一个ControlNet线条预处理器,能够从大多数图像中准确提取对象边缘、图像细节和文本内容。它基于“Tiny and Efficient Model for the Edge Detection Generalization (TEED)”论文的创新努力,是当前最先进的视觉算法之一。Anyline与Mistoline ControlNet模型结合,形成完整的SDXL工作流程,最大化精确控制并发挥SDXL模型的生成能力。
Copilot+ PC是微软最新推出的AI驱动的高性能Windows PC,具备强大的新硅芯片,能实现每秒超过40万亿次操作,全天候电池续航,以及访问最先进的AI模型。它能够让用户在PC上执行前所未有的任务,如通过Recall功能快速查找和回忆PC上的内容,使用Cocreator在设备上几乎实时生成和完善AI图像,以及通过Live Captions跨越语言障碍,将40多种语言的音频翻译成英语。
MiniCPM-Llama3-V 2.5 是 OpenBMB 项目中最新发布的端侧多模态大模型,具备8B参数量,支持超过30种语言的多模态交互,并在多模态综合性能上超越了多个商用闭源模型。该模型通过模型量化、CPU、NPU、编译优化等技术实现了高效的终端设备部署,具有优秀的OCR能力、可信行为以及多语言支持等特点。
CogVLM2是由清华大学团队开发的第二代多模态预训练对话模型,它在多个基准测试中取得了显著的改进,支持8K内容长度和1344*1344的图像分辨率。CogVLM2系列模型提供了支持中文和英文的开源版本,能够与一些非开源模型相媲美的性能。
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