近期以来，GPT-4热度居高不下，国内首部AI深度参与的动画电影也有望诞生，这也使得传媒影视板块反复活跃表现，影视业内资深设计师也表示，AI技术可以应用在剧本创作、刻画人物画像，甚至实现AI换脸等，降低影视制作成本，进一步提升影视制作效率。随着谷歌、百度、Meta、微软等国内外企业先后推出自己的AI绘画模型或者平台，AIGC这一新型内容创作形式，获得了越来越多的关注。Science杂志发布了2022年度科学十大突破，AIGC就在其中。因此，当创意设计工作遇上生成式AI（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，简称AIGC），又称人工智能生成内容，又会产生怎
ChatGPT是继stablediffusion之后，又一个火出圈的人工智能算法。这火爆程度不仅仅是科研圈子，包括投资圈都为之震惊，大家惊呼人工智能可能真的要取代人类了。网上关于ChatGPT的分析文章已经非常多了，小猿经过高强度的网络冲浪，整理出了AIGC算法演变。生成模型：让AI也可以有灵魂AI发展多年，过去解决的多是模态识别的问题，比如最成功的案例就是图像识别了。采用CNN算法，把信息与图能够通过AI训练的方式给训练出来，教会了AI去识别某个模态，在教科书里，被称为判别式模型(DiscriminantModel)。抽象来看，就是训练一个巨大的神经网络（多层多参数）来实现输入和输出的映射关
5月9日消息，抖音今日发布关于人工智能生成内容的平台规范暨行业倡议，以及《抖音关于人工智能生成内容标识的水印与元数据规范》。其中提到，创作者、主播、用户、商家、广告主等平台生态参与者，在抖音应用生成式人工智能技术时，发布者应对人工智能生成内容进行显著标识，帮助其他用户区分虚拟与现实，特别是易混淆场景。此外，发布者需对人工智能生成内容产生的相应后果负责，无论内容是如何生成的；虚拟人需在平台进行注册，虚拟人技术使用者需实名认证。抖音还禁止用户利用生成式人工智能技术创作、发布侵权内容，包括但不限于肖像权、知识产权等。一经发现，平台将严格处罚。附倡议原文：人工智能技术的快速发展，为互联网行业带来了更
AIGC：利用多个AI技术前沿模型(GPT-3.5/GPT-4/Claude/ForefrontChat/HuggingChat)实现文本理解、生成文本类/图片类的结果对比并分析性能案例集合目录文本理解1、理解语境中的术语含义GPT-4的回答GPT-3.5的回答ForefrontChat(GPT-3.5)的回答Claude+的回答HuggingChat的回答2、请用一句话总结贝叶斯理论的核心思想生成图片类案例1、帮我生成一张数据科学的图片，充满数据元素且有点科幻性GPT-3.5的回答GPT-4的回答Claude的回答文本理解1、理解语境中的术语含义Everydatascientistisamo
一、前景1、AI和AIGC的关系人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。AIGC是继UGC、PGC之后新型利用AI技术自动生成内容的生产方式。2、AIGC的市场目前分类有哪些目前市场上AIGC一般可分为文本类、代码类、绘画类等等，那目前市场上有哪些公司在AIGC的绘画和文本和代码这些方向做得非常顶尖水平呢？当然有，那就是昆仑万维，让我们看下他们的AIGC能力怎么样。二、昆仑万维的AI作画简单体验电脑PC端体验地址：https://sky-paint.singularit
数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智 ·改变商业“python的dataframe中如何基于某一条件对列数据做筛选”，刚学习python不久的数据猿一名记者通过ChatGPT问到，不到1s的时间内，ChatGPT给予了非常详细、准确的解答，如下图所示。ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI研发的聊天机器人程序，它能够通过理解和学习人类语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，甚至能够完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码、论文等任务。ChatGPT应用场景展示，来源：数据猿制作自ChatGPT的问世以来，在全球科技圈、甚至全社会引发了持续的关注和“震荡”，不少人纷纷讨论人工
最近在网上发现了一款训练好了的StableDiffusion+友好的Webui，具有完全免费、离线运行、解压即用、超简单配置、全部汉化、效果惊人的StableDiffusionWebui项目，在此分享给大家。在此首先感谢：大佬原始的webui项目：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui和b站up主秋葉aaaki的分享：https://www.bilibili.com/video/BV17d4y1C73R/一、体验效果StableDiffusionWebui提供了文本生成图像，图像翻译图像，局部重绘，多种采样方法，Tag补全
最近在网上发现了一款训练好了的StableDiffusion+友好的Webui，具有完全免费、离线运行、解压即用、超简单配置、全部汉化、效果惊人的StableDiffusionWebui项目，在此分享给大家。在此首先感谢：大佬原始的webui项目：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui和b站up主秋葉aaaki的分享：https://www.bilibili.com/video/BV17d4y1C73R/一、体验效果StableDiffusionWebui提供了文本生成图像，图像翻译图像，局部重绘，多种采样方法，Tag补全
AddingConditionalControltoText-to-ImageDiffusionModels摘要ControlNet，控制预训练大型扩散模型，以支持额外的输入条件。ControlNet以端到端方式学习特定任务的条件输入，即使训练数据集很小(此外，训练ControlNet的速度与微调扩散模型一样快，而且该模型可以在个人设备上训练。或者，如果强大的计算集群可用，该模型可以扩展到大量(数百万到数十亿)的数据。论文表明，像StableDiffusion这样的大型扩散模型可以用ControlNet来增强，以支持像边缘map、分割map、关键点等条件输入。这将丰富大型扩散模型的控制方法，并
生成式AI分类模型按照输入输出的数据类型分类，目前主要包括9类。有趣的是，在这些已发布大模型的背后，只有六个组织（OpenAI,Google,DeepMind,Meta,runway,Nvidia）参与部署了这些最先进的模型。其主要原因是，为了能够估计这些模型的参数，必须拥有极其庞大的计算能力，以及在数据科学和数据工程方面高度熟练且经验丰富的团队。因此，也只有这些公司，在收购的初创公司和与学术界合作的帮助下，能够成功部署生成式人工智能模型。在大公司参与初创企业方面，可以看到微软向OpenAI投资了10亿美元，并帮助他们开发模型；同样，谷歌在2014年收购Deepmind。在大学方面，Visua
