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传统的AI写论文工具往往存在一个问题,那就是生成的论文中AI生成内的比例过高,导致论文的原创性和学术价值受到质疑。我们非常荣幸地宣布,我们的AI写论文网站【论文智匠】已经完成了重大更新,增加了超低AIGC率生成通道,为广大学术研究者提供了更加高效、准确的论文写作支持。通过【论文智匠】的超低AIGC率生成通道,用户可以在短时间内生成高质量的论文草稿,从节省了大量的时间和精力。
同方知网数字出版技术股份有限公司申请了名为“一种AI生成文本的检测方法、装置、介质及设备”的专利。该专利通过多种特征分析,可以自动判断一篇文本是否为AI生成,从检测代写论文等学术不端行为。这项专利有助于知网进一步提升代写论文检测的效率与质量,维护学术诚信。
网易互娱AILab的一篇学术论文《GeneralImage-to-ImageTranslationwithOne-ShotImageGuidance》被国际计算机视觉顶级学术会议ICCV2023接收。该论文提出了一种名为VCT的图像编辑技术,可以通过一张参考图像将物体或风格转移到源图像上,同时保持源图像的整体结构不变。VCT相比以往的方案有几个优势:不需要大量的训练数据,生成质量和泛化性更好;利用图片进行参考引导,实现更准确的图片编辑;不需要额外的控制信息,直接从源图像和参考图像学习结构和语义信息来生成图像。
ICCV,即计算机视觉国际大会,是计算机视觉领域世界顶级的学术会议,在国际上享有盛誉并具有广泛的学术影响力。网易互娱AILab的一篇关于图像生成的学术论文被ICCV2023接收。实验室致力于计算机视觉、语音和自然语言处理,以及强化学习等技术在游戏场景下的的研究和应用,旨在通过AI技术助力互娱旗下热门游戏及产品的技术升级,目前技术已应用于网易互娱旗下多款热门游戏,如《梦幻西游》、《哈利波特:魔法觉醒》、《阴阳师》、《大话西游》等等。
有研究发现,GPT检测器对非母语作者有偏见,容易将其写作的样本错误地判定为AI生成的母语写作样本则基本能被准确地识别。简单地来说,就是如果是一个外国人原创写一篇文章,检测器基本可以准确判定出这是人写的。检测器的误判问题需要得到解决,以确保准确性和可靠性。
Collins+是一位自由撰稿人,他过去九年一直为美国的学生写作业赚钱。他在肯尼亚居住,为当地的「学术写作」行业提供服务,他的任务涉及到多个主题,如心理学、社会学和经济学等。AdrianNyanga+认为,越来越多的写手进入这个行业已经让这个市场变得更加竞争激烈,现在生成式人工智能工具如+ChatGPT+的出现,使得任务量更少,这让行业的情况更加恶化。
人工智能聊天工具ChatGPT备受关注。有学生用ChatGPT代写论文,引发网友热议。如果学校的目的是研究ChatGPT背后的技术是可以申请访问的。
AI聊天机器人 ChatGPT 爆火,除了让科技巨头们谷歌、Meta 等压力增大以外,该工具也让很多高校的教育工作者头疼,比如有学生利用ChatGPT完成了大学课程作业,生成了令人信服的论文。为了检测AI生成的文本,斯坦福大学的研究人员提出了一种名为“ DetectGPT ”新方法“利用大型语言模型 生成的文本的独特特征” ,检测机器编写的论文。DetectGPT 是一种很值得关注的方法,可以在许多领域产生重大影响,其进一步发展可能对许多领域有益。
凤凰网科技讯北京时间12月23日消息,据彭博社报道,ChatGPT改变了聊天机器人终成智能客服的宿命,它的一个创新之处在于,它不仅能展示类似人类的内容和概念可以展示人类工作的结构和设计。这就是为什么学生们在论文中使用ChatGPT作弊,以及为什么专家建议只在小说或娱乐中使用它。不过抛开缺陷看,这些进步都将是有意义的。
本论文基于交互式的图像生成,提出基于全景布局(Panoptic Layout)辅助图像生成的方法,即PLGAN(Panoptic Layout Generation)算法,提高了交互场景下生成图像的质量及其稳定性...语义图层在空间布局上逐像素对应生成的图像,可以很好的控制需要合成的图像,但其构建比较复杂,因此大多数多模态图像生成和交互场景采用实例图像布局(Instance Layout)......
据悉,微软近日为在Canary和Dev频道的用户推送了Edge浏览器的新版本,这一版本中加入了主要面向学生和研究人员的新功能引文(Citations)”。根据微软官方的说法,他们发现很多学生和研究人员在进行研究项目时会通过搜索引擎检索数据,文献和其他信息,并通过这些信息来完善自己的论文,但这样的情况下资料的引用格式就成为了一个大问题。在理想情况下,学生和研究人员可以在研究过程中验证资料的正确性并加以引用,但实际上数量庞
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快手公司推出了一款名为「可灵」的全新视频生成大模型,该模型采用了与Sora相似的技术路线,并结合了快手自研的多项技术创新。这款模型不仅能够生成长达2分钟、30fps、1080p分辨率的超长视频,支持多种宽高比能模拟物理世界的特性,精准建模复杂运动。对AI视频创作感兴趣的用户,可以在快影APP中体验「可灵」大模型的功能。
腾讯开源了混元DiT图像生成模型,对英语和中文都有着精细的理解能力。Hunyuan-DiT能够进行多轮多模态对话,根据对话上下文生成并细化图像。它通过结合Transformer结构、文本编码和位置编码,以及训练一个多模态大型语言型,实现了对中英文的细粒度理解,并在图像生成等任务中取得了显著的效果。
PixArt-sigma由华为诺亚方舟实验室联合多个研究机构共同开发的项目,是一个强大的文本到图像生成模型,通过弥散Transformer进行弱到强训练,旨在实现4K分辨率的图像生成。PixArt-sigma采用了弥散Transformer进行弱到强训练,从能够更好地生成高质量的4K分辨率图像。在应用方面,PixArt-Σ是一款强大的文本到图像生成工具,具有广泛的应用场景,可以满足艺术、设计、游戏开发、营销
随着国产公司推出的AI视频技术的崛起,短剧市场迎来了新的变革。七火山公司在国内率先复现了Sora的成果,并通过Etna模型等创新技术取得了重大突破。AI视频技术的兴起将颠覆整个短视频产业链,为用户带来全新的观影体验,也为产业链上下游企业带来了更多的商机和发展空间。
开发顶级的文生图模型需要大量资源,因此资源有限的个人研究者基本都不可能承担得起,这也成为了AIGC社区创新的一大阻碍。同时随着时间的推移,AIGC社区又能获得持续更新的、更高质量的数据集和更先进的算法。
剪映海外版CapCut推出了一项新的功能,即文字生成视频,它允许用户通过输入文字描述来自动转换成短视频。该功能旨在帮助各类用户提高视频制作的效率和便捷性。虽然视频模型可能并非来自字节跳动之前发布的版本,但这并不妨碍其作为一个有用的工具,为用户提供便利的视频制作体验。
CapCut文生视频是一款AI影片产生器,通过文字描述自动转换成优秀的短视频。视频创作者、商业用户等可以借助该工具大大提高视频制作效率。CapCut文生视频适用于以下人群:视频创作者快速获取视频素材商业用户制作产品介绍视频个人用户制作生活记录短视频CapCut文生视频的使用场景示例输入"跑步者在公园里晨跑"生成跑步镜头输入"程序员工作室"生成编程工作
StableVideo是一个基于AI的视频生成平台,用户可以通过文本或图像将概念转化为引人入胜的视频。以下是该平台的详细介绍:StableVideo工作原理基于AI技术:采用最先进的深度学习技术,高质量生成各类视频内容。想要体验「StableVideo」的强大功能,请访问AIbase网站查看更多介绍。
英伟达与特拉维夫大学的研究人员联手开发了一款名为ConsiStory的文生图模型,旨在解决目前文生图模型在生成内容一致性方面的挑战。ConsiStory采用了一种全新的方法,通过主体驱动自注意力和特征注入等核心模块,实现了图像主体的一致性,无需任何训练或调优。这些功能共同助力ConsiStory成为一款无需训练即可生成连贯图片的文生图模型,为AI图像生成领域带来了新的可能性
多数文生图模型皆使用的是随机采样模式,使得每次生成的图像效果皆不同,在生成连贯的图像方面非常差。想通过AI生成一套图像连环画,即便使用同类的提示词也很难实现。也就是说生成的图像可以相互关注、共享特征,这使得ConsiStory实现了0训练成本,避免了传统方法中需要针对每个主题进行训练的难题。
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AnimateLCM是一款基于深度学习的先进模型,专注于高保真动画视频的生成。与传统的一致性学习方法不同,AnimateLCM采用解耦的一致性学习策略,将图像生成先验知识和运动生成先验知识的萃取解耦,从提高了训练效率并增强了生成的视觉质量。为了体验AnimateLCM的强大功能,欢迎访问AnimateLCM官方网站。
2月2日,谷歌在官网对生成式AI产品进行了大更新,包括类ChatGPT聊天助手Bard可以通过文本提示生成图像;全新的文生音乐平台MusicFX;新的文生图像平台ImageFX;新的文本扩写平台TextFX;在谷歌地图中增加生成式AI功能,用文本提示快速查找路线、店铺等。值得一提的是,这5大功能目前都是免费使用。还能向谷歌提出一些旅游、拍摄的相关问题,例如,我想拍一组复古婚纱照,旧金山地区有哪些复古氛围非常浓厚的建筑和街道?目前,该功能在谷歌地图处于测试阶段,谷歌非常看好其应用场景和商业价值。
来自南洋理工大学、上海AI实验室等机构的研究人员共同推出了一款名为3DTopia的新款文生3D基础模型。这个模型可以在短短五分钟内生成出多样化、高精度的3D模型,让人仿佛置身于一个“魔法博物馆”之中。随着AI技术的不断发展,像3DTopia这样的模型将为我们带来更多创造的可能性。
Lumiere是一个文本到视频扩散模型,旨在合成展现真实、多样和连贯运动的视频,解决视频合成中的关键挑战。我们引入了一种空时U-Net架构,可以一次性生成整个视频的时间持续,通过模型的单次传递。AI技术实现了前所未有的视频创作效率。
文本到图像生成模型的需求不断增长,但高质量图像的生成往往面临资源密集型训练和慢推理的挑战,制约了其实时应用。本文介绍了PIXART-δ,这是PIXART-α框架的先进版本,无缝整合了LatentConsistencyModels和定制的ControlNet模块。这一模型站在最前沿,为实时应用开辟了新的可能性。