AIGC（人工智能生产内容）已经成为与PGC（专业生产内容）、UGC（用户生产内容）并驾齐驱的内容生产方式。由于AI的特性，AIGC在创意、个性化、生产效率等方面具有独特的优势，这些优势可以使得高质量的内容制作更简单，但也会帮助恶意份子更高效地炮制违法违规内容。数据万象从AIGC的输入、生产、存储全方面介入，发布了《AIGC存储内容安全解决方案》，帮助各开发者及时发现风险信息，降低业务安全风险。2022年，ChatGPT的推出，使AIGC这个名词进入了大众的视野。StableDiffusion、MidJourney等可以生成图片的AIGC直接引爆了AI作画领域。Gartner将生成性AI列为2
文档撰写是程序员的另一个最大痛点，许多程序员宁愿写更多的代码也不愿写一行文档。这可能是跟人脑的工作方式有关，写程序是利用左脑，注重逻辑思维，而写文档则是利用右脑，注重发散思维。这截然不同的思维方式是很多程序员不擅长写文档的一个原因。软件文档是过程管理的产物，是软件质量的另一种体现，是软件开发中不可缺少的部分。我们需要文档来记录软件相关信息、沟通开发人员与客户的需求、软件设计等内容。如果在互联网上搜索，或者直接询问ChatGPT通过一句话描述生成软件的需求规格说明，概要设计文档和详细设计文档，大多会得到模板化的回答，实际的用处不大。我们关注的重点是用户和程序员的真正关心的内容，对需求的描述进行分
首先还是先上效果图吧。这是一张用stablediffusion生成的照片，我们最好去选用这种相对正透视的照片（特别是像我这种透视功底本来就不咋地的半桶水美术）。通过该照片直接映射到场景立方体中（注意这里删掉了正对摄像机的面）简单建模赋予场景体积感，并实现基于摄像机视角的纹理映射，涉及到uv不准确或者效果不好的地方，如果追求效果更准确一些的话，需要手动去调整一下特定位置的uv。完成映射后的效果。距离近一些的话，把视角限定在房间方块中，显得flaws会更少。为了引入额外的ambient和光照，我们调整下材质。目前的材质是这样的：我们其实是直接采样图像的颜色信息，而没有经过真正意义上的光照模型。连接
最近这一轮AIGC热潮引发关注，有一篇重要的文章起到了推波助澜的作用，红杉资本两位合伙人与GPT-3（AI模型）联合撰写《GenerativeAI:ACreativeNewWorld》。在这篇文章中，将AI划分为了传统的“分析型AI”和“生成型AI”。前者常常用于内容推荐算法，分析已经存在的东西；后者则用于创造，生成新的东西。AI绘图、AI写代码以及上面介绍的AI实时生成游戏剧情，都是生存型AI的技术结果。这篇文章认为当下的市场阶段，平台层开始巩固，模型继续变得更好、更快、更便宜，以及模型的使用趋向于免费和开源，应用层的创造力爆发的时机已经成熟，正在孕育一款生成型AI的杀手级应用。该文章认为，
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖『光年之外诚邀产品经理加入』古典产品经理的复兴！光年之外创始人王慧文在社交平台发帖，公布联合创始人团队基本情况，并招募产品经理共创AGI时代，并给出了应聘建议：出身互联网产品经理或有AI背景，除常规简历外，建议准备对ChatGPT、大模型的技术理解或产品构想，展示在产品方面的履历和知识积累。(🌍即刻@王慧文)终于可以真正琢磨用户，而不是抠数据做AB加按钮了！暴风哭泣！🤖『MicrosoftLoop』AI云端协作工具，剑指Notion！🌍MicrosoftLoop是一款全新的协作应用程序，将强大灵活的画布与便携式组件相结合，可
AIGC（AI-GeneratedContent，AI生成内容）是指基于生成对抗网络（GAN）、大型预训练模型等人工智能技术的方法，通过对已有数据进行学习和模式识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。类似的概念还包括合成式媒体（Syntheticmedia），它主要指基于人工智能生成的文字、图像、音频等媒体内容。AIGC是AI大模型，特别是自然语言处理模型的一种重要应用；ChatGPT则是AIGC在聊天对话场景的一个具体应用。AIGC可以生成的内容很多，具体的种类和范围可能随着技术的发展而不断扩大。目前，一些常见的AIGC内容包括：文字：最基本的AIGC内容，可以与人类进行实时对话，生成不同
AIGC这个概念虽然出现了一段时间，但是直到AI绘画的出现，让很多人更直观的接触和体验到AI带来的魅力和惊喜，2022年也被一些人成为AI绘画的元年，可以找我们体验。我们对AI绘画进行了一些最新现状的梳理和未来发展空间的探讨。AI绘画的用户群体从年龄层面：AI绘画用户特点是年轻化，46%以上是大学生和研究生，18%是初中和高中生。AIGC的传播层面主要是依靠互联网，同时附带前沿的属性，所以吸引了有较强好奇心和探索新技术的年轻群体去踊跃尝试。图1AIGC新玩法从行业层面：线下行业占26%，美术和设计工作者占24.2%，互联网行业占24%。这个也比较好理解，线下行业比较期望接触一些新鲜和惊喜的技术
引言：AI低代码开发不仅是继面向过程，面向对象之后的一种新的抽象方式，也是继瀑布开发，敏捷开发之后的一种新的开发方法。 五十年前的软件危机 正是计算机技术的起步阶段，软件的基础设施正在建立，如操作系统，数据库，互联网底层协议等，软件正在从简单走向复杂。人们发现一旦软件开发失控，就如同陷入焦油坑，无论投入多大的人力物力都很难改变，与人月无关。软件开发成本和时间无限放大并且质量也难以保证。在1970年，WinstonRoyce提出了著名的“瀑布模型”，其核心思想是按工序将问题化简，将功能的实现与设计分开，便于分工协作，采用结构化的分析与设计方法把逻辑实现与物理实现分开。将软件生命周期划分为制定计划
文生图1.正反向Prompt使用文字Prompt，正向和反向词的添加来生成图片，通过对应参数调节和添加更多的Prompt来让AI更清晰的感知我们想要的场景图片、添加更多的Prompt之间使用英文,分隔。提示词使用英文，完全不需要语法这里有个通用的正反向咒语，在生成图片时可以使用的到，为了使我们生成的土图片更加的生动，人物场景更加的清晰，更符合我们描述的样子参考-正向 (masterpiece:1,2),bestquality,masterpiece,highres,original,extremelydetailedwallpaper,perfectlighting,(extremelydet
文章目录一、背景二、方法2.1模型结构2.2Pre-trainingObjectives2.3CapFilt三、效果3.1训练细节3.2CapFilt的效果3.3样本多样性是文本合成器的关键3.4参数共享和解耦3.5和SOTA的对比论文：BLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration代码：https://github.com/salesforce/BLIP线上体验：https://huggingface.co/spaces/Salesforce/BLI
