怎么才能实现ai图片生成？4个保姆级教程教你怎么用AI生成图片
幸运的是，随着科技的发展，我们可以通过AI技术，让自己化身成为独树一帜的毛毡角色。它拥有强大的文字转换图像能力，能够根据大家的文本描述，生成相应的图像，在图像的细节和质量上表现出色。如果能够用AI技术，将我们的个性和特点编织成柔软而形态各异的毛毡角色，那会是一种怎样奇妙的体验呢？无需具备专业的绘画技
昇腾AI第一天学习笔记
人无我有：算子有无的问题，遇到了不支持的算子人有我优：已经有算子，但是开发性能更好的。
用AI勘探地质：全波形反演技术 (FWI) 原理与AI方法的应用
该问题是典型的涉及偏微分方程求解的反问题，当前业界常用的方法是利用有限差分、有限元法求解声波、弹性波方程，利用伴随方法进行反演，最终得到代表地下地质分布的速度模型。此外，基于梯度的优化方法可能陷入局部最优解，因此对速度模型的初始估计需要较为准确，具体地，初始速度模型所对应的地震波场与实际地震波场的误
昇腾AI创新大赛集训营·杭州站
昇腾AI创新大赛集训营·杭州站
全网最细解读：何恺明新作再战AI生成，入职MIT后首次带队的首篇论文！打破自回归图像生成瓶颈！
文章的核心观点是，尽管自动回归模型在自然语言处理 中取得了巨大成功，但在图像生成领域，它们通常需要将连续的图像数据转换为离散的标记，这一过程 涉及到向量量化。特别是在ImageNet数据集上的256×256分 辨率图像生成任务中，模型能够以每秒不到0.3秒的速度生成图像，并且取得了非常低的Fréch
AI智能修复视频，垃圾画质也变高清 HD——牛小影
我们都知道用PS或者一些修复工具可以修复模糊的图片，但是很多人不知道的是视频也可以修复。比如常见的模糊、虚焦、画面中的多个色块、视频老旧等都视频问题可以得到有效修复。真的是一款视频修复神器。修复模糊视频的过程还是比较简单的，新手也能轻松修复出清晰的视频。右侧选择适合您的AI智能修复模型，然后单击“预
深度剖析AI机会，数字人智能对话系统：未来的人机交互新范式
Datawhale干货作者：邓恺俊，Datawhale成员随着人工智能时代的到来，大模型的技术日新月异，我们不仅仅满足于文字之间的交互，希望能够有更近一步的交流。既然现在文字已经能够很好的模拟人类了，那随之而来的，是不是我们能够通过模拟人类交流的方式来交互。在前段时间，OpenAI 更新了 GPT-
阿里AI-Spring Cloud Alibaba AI：快速搭建自己的通义千问
Spring Cloud Alibaba AI 目前基于 Spring AI 0.8.1 版本 API 完成通义系列大模型的接入。通义接入是基于阿里云 灵积模型服务，灵积模型服务建立在“模型即服务”（Model-as-a-Service，MaaS）的理念基础之上，围绕 AI 各领域模型，通过标准化的
GPT-4O-mini vs GPT-4O: 人工智能界的“小钢炮“与“大菠萝“
在人工智能领域，OpenAI 的 GPT 系列模型一直处于技术前沿。最近，OpenAI 发布了两个版本的模型：GPT-4o 和 GPT-4o Mini。这两个模型虽然都属于 GPT-4 系列，但在应用和性能上有一些显著的差异。本文将深入探讨这两个模型的不同之处。
ICLR2024 spotlight文章！革新AI文本生成：模型算术实现精细控制，降低文本毒性
模型算术是一种新颖的推理框架，用于组合和偏置大型语言模型（LLMs），而无需对模型进行（重新）训练或使用高度特定的数据集。这种方法允许在不直接提示的情况下更精确地控制生成的文本，比以前的受控文本生成（CTG）技术更为有效。通过模型算术，我们可以将先前的CTG技术表达为简单的公式，并自然地将它们扩展到
生成式 AI 的发展方向：Chat 还是 Agent？
生成式 AI，也称为生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）等，是一种通过学习大量数据来生成新内容的技术。近年来，生成式 AI 在对话系统（Chat）和自主代理（Agent）两个领域都取得了显著的进展。对话系统（Chat）：对话系统是生成式 AI 技术应用最为广泛的领域之一。从早期的简单问
生成式 AI 的发展方向，是 Chat 还是 Agent？
提示：介绍当前生成式AI在对话系统（Chat）和自主代理（Agent）两个领域的发展现状、主要技术和应用场景。生成式AI在自主代理（Agent）领域的发展是当前人工智能研究的一个热点。自主代理能够理解环境，做出决策，并执行任务，而生成式AI则赋予了这些代理生成新数据和响应的能力，使其更加灵活和智能。
ChatBI开源实现: 基于SuperSonic的AI+BI的产品设计
主角的精湛演技提升了作品的艺术高度，而工程化的精妙则稳固了作品的坚实基础。合理评估手中的筹码，保持积极的心态，在牌局明朗之际，我们仍将坚守在牌桌上，才有资格争取最后的胜利。企业级特性完善：安全(可扩展的4A、原生支持多层级细粒度的数据权限)、准确（基于语义模型-headerless bi理念的设计，
lua 游戏架构 之 游戏 AI （七）ai_dead
`ai_dead`类的目的是在AI实体死亡时，提供一套标准的行为和逻辑处理，确保游戏内死亡状态的表现和交互符合预期。
[嵌入式AI从0开始到入土]16_ffmpeg_ascend编译安装及性能测试
ffmpeg启用ascend硬件编解码器的步骤，实测4.4.1版本h265提升幅度高达2470%
Datawhale AI夏令营第二期机器学习Task2学习笔记
其中id为房屋id，dt为日标识，训练数据dt最小为11，不同id对应序列长度不同；type为房屋类型，通常而言不同类型的房屋整体消耗存在比较大的差异；target为实际电力消耗，也是我们的本次比赛的预测目标。
OrangePi Aipro Ai计算测试
Orange AIPro编解码测试
人工智能在数字病理切片虚拟染色以及染色标准化领域的研究进展｜顶刊速递·24-06-23
这篇文章介绍了一种用于数字病理学的端到端平台，该平台利用高光谱自荧光显微镜和基于深度学习的虚拟组织学染色技术。研究团队开发了一种定制的高光谱显微镜，用于无损成像未染色组织切片的自荧光。然后，他们训练了一个深度学习模型，使用自荧光生成虚拟的组织学染色，避免了化学染色过程的成本和变异性，并保留了组织样本
VSCODE离线使用AI大模型生成、纠错代码
我本地安装的是lamma3模型，所以我选择的llama3，如果本地有其他模型也可以选择其他的模型。打开VSCODE->点击左侧导航栏的”CODE GPT“->选择相应的模型。
【AI大模型】程序员AI的未来——Copilot还是Claude3.5 Sonnet？
从 7 大方面对比编码能力，这个工具比Copilot还强，90%的人都没用过！
