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用照片讲述CES的来世今生
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Ideogram的最近一次更新为用户带来了一系列显著的改进和新功能,旨在提升图像生成的质量和用户体验。以下是对这些更新内容的详细介绍:产品入口:https://top.aibase.com/tool/ideogram-ai1、增强的文字渲染和照片写实效果:文字渲染:Ideogram通过优化算法,减少了文字渲染过程中的错误率,提高了15%的准确度。随着人工智能技术的不断进步,Ideogram将继续引领图像生成领域的创新和发展�
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。
苹果公司在欧洲市场正面临新的监管挑战,其焦点集中在系统应用的卸载问题上。欧盟官员已明确表示,苹果公司尚未符合《数字市场法案》中关于允许用户轻松卸载包括照片在内的系统应用的要求。在应对监管挑战的同时,苹果公司还需要寻求新的商业模式和收入来源,以确保其在欧洲市场的竞争力和盈利能力。
面对日益增长的图片收藏,定位一张特定的照片常似大海捞针。Gnomi平台新增了以图搜图的功能,能精确快捷地帮您找出所需图片合集。如果您在使用中有任何建议或问题,随时欢迎与我们沟通交流,共同探索更好的解决方案。
快科技4月20日消息,人类在探索浩渺太空的过程中留下了很多精彩的瞬间,近日,有博主NASA爱好者”发布了一张宇航员太空行走的太空照片,并称其是迄今为止最恐怖的太空照片之一”。至于为何恐怖,是因为这是人类历史上首次无系绳太空行走,整个人悬浮在黝黑的太空中,背后就是蔚蓝的地球,他就像是一颗卫星,显得格外渺小,而且又很无助。据了解,最早在科学意义上提出太空行走设想的是俄罗斯科学家齐奥尔科夫斯基,在他撰写的《太空旅行》一书中,不仅提出了人在太空行走的可能性,而且还提出实现太空行走必须要给行走者提供航天服、气闸?
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。
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。
4月3日7点58分,我国台湾花莲县海域发生7.3级地震,此后余震持续不断,截止4月4日7点已发生4.0级及以上余震多达29次,最高达6.0级。就在此次强震发生前,网上出现了一张特殊的照片,显示天空出现异象”,不少人认为是地震云,属于地震前兆。过去10年,我国共发生了4次七级及以上地震,除了这一次有2024年1月23日新疆乌什7.1级地震、2021年5月22日青海玛多7.4级地震、2017年8月8日四川九寨沟7.0级地震。
之前仅限于Pixel设备和付费订阅者的人工智能驱动的照片编辑功能,现已免费向所有GooglePhotos用户开放。这些功能包括MagicEraser、PhotoUnblur、肖像光等,让用户能够更方便地编辑和优化照片。这也反映了科技公司在人工智能应用于日常生活场景方面的不断探索和创新。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM(大型语言模型)和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息,库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程,提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的,但不应被滥用。
databonsai是一个Python库,利用大型语言模型(LLMs)执行数据清洗任务。它提供了一系列工具,包括数据分类、转换和提取,以及对LLM输出的验证,支持批量处理以节省令牌,并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架,用于组织 RAG(Retrieval Augmented Generation)代码库,并提供一个前端界面,以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库,使得在本地测试变得容易,同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术,并提供了一个组织结构,使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的,并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型(LLM),在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型,并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力,是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件,旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块,覆盖12个视频理解任务,展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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