AI影像生成透過最新模型和技術獲得重大升級
Posted: Tue Dec 03, 2024 10:18 am
最新的人工智慧影像生成模型利用擴散和修剪等尖端技術，以前所未有的品質創造令人驚嘆、逼真的影像
美國伊利諾州芝加哥，2024 年 2 月 10 日 /- 得益於深度學習和新人工智慧模型的進步，人工智慧和電腦生成圖像的世界正在以驚人的速度不斷進步。一個重大變化是由 開發的名為「穩定擴散」的新系統。
它使用一種稱為卷積擴散模型的特殊人工智慧技術，從文字描述生成超現實且獨特的圖像。這個新系統比 DALL-E 等以前的影像產生器好得多，因為它在拍照時提供了更多的控制、穩定性和連貫性。
透過對許多圖像進行訓練 可以創建在全球和本地都有意義的 安哥拉商業電子郵件列表 詳細圖片。它可以根據文字描述產生複雜的圖像，這預示著一個令人興奮的未來，人工智慧可以成為藝術和設計的靈活、創造性的工具。產業中人工智慧專案的成長改變了數位世界運作的整體圖景。
舉個例子，穩定擴散可以讓藝術家將諸如“梵高風格的狐狸畫”之類的文字描述轉化為實際圖像，其結果確實令人興奮。這篇部落格文章將探討穩定擴散背後的技術創新如何改善人工智慧影像生成。
2024 年人工智慧在生成圖片方面的發展（現在快了 3 倍！）
在過去的十年裡，人工智慧在生成圖像方面已經取得了很大的進展。早年，人工智慧生成的圖片看起來非常基礎——通常只是顏色和形狀的模糊斑點。它們看起來並不現實。
然而，新的演算法使人工智慧能夠開始產生更清晰的圖像。 2014 年，一個重要的進步是生成對抗網路（GAN）。這涉及兩個神經網路——一個生成圖片，另一個判斷它們看起來有多真實。
反饋過程使得 GAN 產生了更漂亮的日常場景和物件影像。幾年後，Nvidia 研究人員使用巧妙的 3D 建模技術讓 AI 產生令人信服的室內房間佈局。到 2020 年，一些系統可以以逼真的精度編輯臉部照片。
2024 年，領先的人工智慧實驗室推出了 DALL-E 2 和穩定擴散等令人興奮的系統。這些利用巨大的數據集和先進的演算法來產生令人驚嘆的風景和肖像，看起來像真實的、複雜的藝術品——所有這些都來自用戶文字描述。
由於更多的訓練資料、更快的硬體以及更好的演算法生成和評估影像技術，進展速度不斷加快。用戶現在可以輕鬆自訂由AI量身定制的各種精美、富有想像的圖片。
人工智慧圖像生成的最新修改和用例
以下是我們在人工智慧生成圖像中目睹的一些最新發展。
DALL-E 2、Stable Diffusion 和 Imagen 等生成式 AI模型的快速進展可以根據文字提示創建逼真的圖像。
隨著人工智慧影像生成變得更容易、更難以檢測，人們對深度造假和錯誤訊息的擔憂由
未經許可使用的受版權保護的資料集訓練的人工智慧模型引起的強烈反對和法律問題
對人工智慧藝術的創意探索以及這些模型賦予數位媒體的新方向
圍繞的問題民主化圖像合成的倫理、歸因和社會影響
添加條件控制、引導和編輯的新興技術，以提高人工智慧圖像生成的品質和特異性
遊戲、數位時尚、產品設計、行銷和其他視覺密集型領域的應用人工智慧圖像生成器增強了各行業
人工智慧圖像生成背後運行的技術和演算法
令人驚嘆的技術和思想共同協作，推出了迄今為止最奇妙的人工智慧模型。想知道使用人工智慧生成圖像背後的演算法是什麼？下面我們就來總結一下。
生成對抗網路 (GAN) - 兩個神經網路競爭生成越來越逼真的影像。
變分自動編碼器 (VAE) - 學習影像的壓縮表示，然後從潛在空間中取樣以產生新影像。
擴散模型 - 透過學習如何逆轉重複迭代中添加的雜訊的影響來產生影像。 DALL-E 2 和穩定擴散等模型使用擴散。
Transformers - 使用注意力機制的專業神經網路可以更好地理解影像中的全局上下文。
卷積神經網路 (CNN) - 擷取分層影像特徵以分類和產生影像。
大型語言模型 - 像 GPT-3 這樣的模型在巨大的文字資料上進行訓練，提供語義理解來指導根據提示生成圖像。
對抗性訓練 - 使用對抗性輸入影像使模型更加穩健並產生更高品質的影像。
強化學習 - 使用訓練模型分配的獎勵/懲罰來強化更符合目標屬性的世代。
來自行業專家的關於發展人工智慧的事實，您應該了解！
看看未來的期望，AI影像生成對不同產業的影響，以及AI影像製作需要改進的領域。
未來人工智慧製作的圖像會是什麼樣子？
隨著技術的進步，AI 圖片的品質和真實感如何變得更好
更多用戶友好的應用程式如何讓人們更輕鬆地製作 AI 圖像
未來 AI 如何製作影片和 3D 圖像
人工智慧如何根據用戶的描述製作非常客製化的圖片
人工智慧圖片如何開始應用於媒體和醫藥等不同行業
人工智慧圖像如何改變不同行業
庫存照片 - 人工智慧圖片可以使真實照片便宜得多
行銷- 品牌可能會使用人工智慧廣告和社交媒體中的圖片
娛樂 - 電影和視頻遊戲可以使用人工智慧角色和場景
藝術 - 人工智慧工具意味著任何人都可以快速創作藝術，顛覆傳統藝術新聞
- 人工智慧圖片增加了假新聞和「深度造假」的風險
提高AI拍照能力 讓
AI圖片更感性、一致、邏輯化
讓AI能夠描繪更多類型的圖像和場景
開發需要更少數據和訓練的AI模型
讓AI圖片更有創意和原創
修復數據和演算法中導致的偏差有問題的圖像
添加更好的內容過濾和誤用檢測
人工智慧圖像生成的一些最佳工具！
這裡列出了一些您應該嘗試的用於 AI 圖像生成的很酷的工具。
美國伊利諾州芝加哥，2024 年 2 月 10 日 /- 得益於深度學習和新人工智慧模型的進步，人工智慧和電腦生成圖像的世界正在以驚人的速度不斷進步。一個重大變化是由 開發的名為「穩定擴散」的新系統。
它使用一種稱為卷積擴散模型的特殊人工智慧技術，從文字描述生成超現實且獨特的圖像。這個新系統比 DALL-E 等以前的影像產生器好得多，因為它在拍照時提供了更多的控制、穩定性和連貫性。
透過對許多圖像進行訓練 可以創建在全球和本地都有意義的 安哥拉商業電子郵件列表 詳細圖片。它可以根據文字描述產生複雜的圖像，這預示著一個令人興奮的未來，人工智慧可以成為藝術和設計的靈活、創造性的工具。產業中人工智慧專案的成長改變了數位世界運作的整體圖景。
舉個例子，穩定擴散可以讓藝術家將諸如“梵高風格的狐狸畫”之類的文字描述轉化為實際圖像，其結果確實令人興奮。這篇部落格文章將探討穩定擴散背後的技術創新如何改善人工智慧影像生成。
2024 年人工智慧在生成圖片方面的發展（現在快了 3 倍！）
在過去的十年裡，人工智慧在生成圖像方面已經取得了很大的進展。早年，人工智慧生成的圖片看起來非常基礎——通常只是顏色和形狀的模糊斑點。它們看起來並不現實。
然而，新的演算法使人工智慧能夠開始產生更清晰的圖像。 2014 年，一個重要的進步是生成對抗網路（GAN）。這涉及兩個神經網路——一個生成圖片，另一個判斷它們看起來有多真實。
反饋過程使得 GAN 產生了更漂亮的日常場景和物件影像。幾年後，Nvidia 研究人員使用巧妙的 3D 建模技術讓 AI 產生令人信服的室內房間佈局。到 2020 年，一些系統可以以逼真的精度編輯臉部照片。
2024 年，領先的人工智慧實驗室推出了 DALL-E 2 和穩定擴散等令人興奮的系統。這些利用巨大的數據集和先進的演算法來產生令人驚嘆的風景和肖像，看起來像真實的、複雜的藝術品——所有這些都來自用戶文字描述。
由於更多的訓練資料、更快的硬體以及更好的演算法生成和評估影像技術，進展速度不斷加快。用戶現在可以輕鬆自訂由AI量身定制的各種精美、富有想像的圖片。
人工智慧圖像生成的最新修改和用例
以下是我們在人工智慧生成圖像中目睹的一些最新發展。
DALL-E 2、Stable Diffusion 和 Imagen 等生成式 AI模型的快速進展可以根據文字提示創建逼真的圖像。
隨著人工智慧影像生成變得更容易、更難以檢測，人們對深度造假和錯誤訊息的擔憂由
未經許可使用的受版權保護的資料集訓練的人工智慧模型引起的強烈反對和法律問題
對人工智慧藝術的創意探索以及這些模型賦予數位媒體的新方向
圍繞的問題民主化圖像合成的倫理、歸因和社會影響
添加條件控制、引導和編輯的新興技術，以提高人工智慧圖像生成的品質和特異性
遊戲、數位時尚、產品設計、行銷和其他視覺密集型領域的應用人工智慧圖像生成器增強了各行業
人工智慧圖像生成背後運行的技術和演算法
令人驚嘆的技術和思想共同協作，推出了迄今為止最奇妙的人工智慧模型。想知道使用人工智慧生成圖像背後的演算法是什麼？下面我們就來總結一下。
生成對抗網路 (GAN) - 兩個神經網路競爭生成越來越逼真的影像。
變分自動編碼器 (VAE) - 學習影像的壓縮表示，然後從潛在空間中取樣以產生新影像。
擴散模型 - 透過學習如何逆轉重複迭代中添加的雜訊的影響來產生影像。 DALL-E 2 和穩定擴散等模型使用擴散。
Transformers - 使用注意力機制的專業神經網路可以更好地理解影像中的全局上下文。
卷積神經網路 (CNN) - 擷取分層影像特徵以分類和產生影像。
大型語言模型 - 像 GPT-3 這樣的模型在巨大的文字資料上進行訓練，提供語義理解來指導根據提示生成圖像。
對抗性訓練 - 使用對抗性輸入影像使模型更加穩健並產生更高品質的影像。
強化學習 - 使用訓練模型分配的獎勵/懲罰來強化更符合目標屬性的世代。
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庫存照片 - 人工智慧圖片可以使真實照片便宜得多
行銷- 品牌可能會使用人工智慧廣告和社交媒體中的圖片
娛樂 - 電影和視頻遊戲可以使用人工智慧角色和場景
藝術 - 人工智慧工具意味著任何人都可以快速創作藝術，顛覆傳統藝術新聞
- 人工智慧圖片增加了假新聞和「深度造假」的風險
提高AI拍照能力 讓
AI圖片更感性、一致、邏輯化
讓AI能夠描繪更多類型的圖像和場景
開發需要更少數據和訓練的AI模型
讓AI圖片更有創意和原創
修復數據和演算法中導致的偏差有問題的圖像
添加更好的內容過濾和誤用檢測
人工智慧圖像生成的一些最佳工具！
這裡列出了一些您應該嘗試的用於 AI 圖像生成的很酷的工具。