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分享AI绘画、AI视频相关资源与技巧。同时也会分享图像处理与视频处理相关的资源与技巧。

🎯 名称 : Gamma - AI驱动的智能设计与报告生成平台

2025-02-21

🎯 名称 : Gamma - AI驱动的智能设计与报告生成平台

🎯 名称 : Gamma - AI驱动的智能设计与报告生成平台
🖼 功能 :

智能内容生成 : 根据输入的内容自动生成视觉化的报告和演示文稿,减少手动设计的时间。
AI图像推荐 : 基于内容自动推荐相关图片,支持通过调整提示词快速生成符合需求的视觉素材。
布局优化 : 提供多种预设模板,自动适配文本、图像和其他元素的排版,确保专业美观的设计效果。
内容优化工具 : 内置简化、缩短或扩展文本的功能,帮助用户优化语言表达,提升内容的清晰度和吸引力。
多格式导出 : 支持PDF、PNG等多种文件格式输出,兼容PowerPoint模板导入,满足不同场景的需求。
✨ 亮点 :

高效的工作流整合 : 可与深度研究工具(如Perplexity或OpenAI)无缝结合,从内容创作到视觉呈现一气呵成。
极简操作体验 : 无需设计经验即可快速上手,适合各类用户,包括企业人士、学生和教育工作者。
灵活的定制选项 : 支持个性化品牌元素添加(如Logo、配色方案),让报告更具专业性和辨识度。
无障碍访问 : 在中国等网络受限地区也能直接使用,无需VPN,极大提升了全球用户的可访问性。
免费试用友好 : 免费版本功能丰富,付费版本提供更多高级特性,同时提供200免费积分供新用户体验。
🚀 资源 :

官方注册链接(含200免费积分): https://gamma.app/signup?r=d69uendov57u6jl
示例报告:The AI Robot Market

💡 描述 :
Gamma是一款革命性的AI驱动设计平台,旨在帮助用户轻松创建高质量的视觉报告和演示文稿。通过智能化的内容分析和自动化设计功能,Gamma大幅降低了传统报告制作过程中的复杂性,使任何人都能以最少的时间和精力打造出专业的成果。无论是商业提案、学术展示还是市场分析,Gamma都能为用户提供强大的支持,真正实现“所想即所得”。

结合深度研究工具(如Perplexity或OpenAI)进行信息搜集和内容规划后,Gamma能够将这些数据转化为结构化、视觉化的报告,从而显著提升工作效率和沟通效果。对于希望在快节奏环境中保持竞争力的专业人士来说,Gamma无疑是不可或缺的生产力利器。

Message 1583

2025-02-20

Message 1583

Prompt ✏️: hand holding up an unbranded can of “agientry.com” sparkling water against the backdrop of a light blue sky, the bottle of glass surface.minimalist aesthetic.captured from above in a close-up

Model 🖼: flux pro

🎯 名称 : 谷歌新PaliGemma 2 Mix - 开源多模态视觉语言模型

2025-02-20

🎯 名称 : 谷歌新PaliGemma 2 Mix - 开源多模态视觉语言模型

🎯 名称 : 谷歌新PaliGemma 2 Mix - 开源多模态视觉语言模型

🖼 功能 :

多任务支持 : 能够处理图像描述、OCR(光学字符识别)、目标检测、分割、文档理解、开放视觉语言提示等多种任务。
灵活性 : 提供三种模型规模(3B、10B 和 28B 参数)和两种分辨率(224px 和 448px),满足不同硬件资源和性能需求。
框架兼容性 : 支持多种主流机器学习框架,包括 Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch、JAX 和 Gemma.cpp,便于开发者快速集成到现有项目中。
直接使用 : 模型经过预训练和微调,可直接用于常见任务,无需额外配置或复杂调整。
✨ 亮点 :

卓越的多任务能力 : 在单一模型中实现多种视觉语言任务,如生成高质量图像描述、提取文本信息、检测和分割图像中的对象等。
高效的计算性能 : 不同规模的模型为用户提供了灵活的选择,无论是轻量级应用还是高性能需求场景都能找到合适的解决方案。
高分辨率支持 : 支持高达 448px 的分辨率,确保在细节丰富的图像处理任务中表现优异。
广泛的适用性 : 可应用于多个领域,包括但不限于内容创作、文档分析、智能助手开发、科学研究等,助力多模态内容处理的技术创新。
🚀 资源 :

博文:Introducing PaliGemma 2 Mix
在线体验:Hugging Face Spaces
模型下载:Hugging Face Model Repository
官方文档:Inference with Keras

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Message 1580

2025-02-19

Message 1580

Prompt ✏️: Chinese style, red maple leaves floating on the water surface, mountains faintly visible in the mist, ancient Chinese pavilions and towers along the riverbank, a woman dressed in traditional Hanfu standing at the bow of a boat gazing at the peaks, red flowers drifting in the scene, styled like fantasy art, digital painting, cinematic, beautiful, high-definition.😷

Model 🖼: flux pro

Qwen2.5-Max

2025-02-19

Qwen2.5-Max
🎯 名称 : Step-Video-T2V - 开源文本到视频生成模型
🖼 功能 :

免费开源 : 提供开放的代码库和详细的训练脚本,便于研究与开发。
高效性 : 利用高压缩Video-VAE和优化的推理设置,显著降低硬件需求,提升生成效率。
时间一致性 : 通过3D全注意力机制和创新的Direct Preference Optimization (DPO),确保生成视频流畅自然且视觉一致。
多模态融合 : 结合文本、音频与视觉信息,支持双语输入(中文和英文),实现精准的内容对齐。
✨ 亮点 :

卓越的视频生成质量 : 在复杂场景建模中表现出色,生成的视频在细节和整体效果上均达到行业领先水平。
优化的计算效率 : 支持高达544x992分辨率和204帧的视频生成,同时提供Turbo版本以满足快速推理需求。
多损失优化 : 集成AdaLN-Single、QK-Norm和3D Rotary Positional Embedding等技术,确保高保真度与精确的时间一致性。
广泛适用性 : 可应用于娱乐、广告、教育、社交媒体等多个领域,推动多媒体内容创作的技术革新。
🚀 资源 :

博文:点击打开博文
代码 : GitHub Repository
模型 : HuggingFace Model
在线体验 : 跃问视频 Demo
💡 描述 :
Step-Video-T2V 是一款由StepFun AI开发的先进开源文本到视频生成模型,基于Diffusion Transformer架构构建。它通过引入高压缩Video-VAE、3D全注意力机制和Direct Preference Optimization (DPO)技术,解决了传统模型在时间一致性、生成质量和计算效率上的不足。作为一款高效且易用的工具,Step-Video-T2V不仅降低了高质量视频生成的技术门槛,还为开发者和研究人员提供了探索AI驱动多媒体内容创作的新途径。无论是用于专业内容制作、虚拟助手开发,还是学术研究,Step-Video-T2V都展现了巨大的潜力,成为文本到视频生成领域的重要里程碑。

🎯 名称: LatentSync - 开源唇形同步模型

2025-02-18

🎯 名称: LatentSync - 开源唇形同步模型

🎯 名称: LatentSync - 开源唇形同步模型
🖼 功能:
免费开源: 提供开放的代码库和详细的训练脚本,便于研究与开发。
高效性: 仅需6.5GB GPU内存即可完成推理,降低硬件门槛。
时间一致性: 通过创新的Temporal REPresentation Alignment (TREPA)技术,确保生成视频中的唇形运动流畅自然。
多模态融合: 结合音频与视觉信息,利用Whisper生成音频嵌入并通过U-Net架构实现精准对齐。

✨ 亮点:
卓越的唇形同步: 在复杂音频-视觉关联建模中表现出色,显著提升生成视频的真实感。
优化的计算效率: 相较于传统模型(如wav2lips),LatentSync在资源需求和性能上更具优势。
多损失优化: 集成TREPA、LPIPS和SyncNet损失函数,确保高保真度与精确的时间一致性。
广泛适用性: 支持从娱乐到虚拟助手等多个领域的应用,推动视频合成技术的发展。

🚀 资源:
博客文章:点击打开博文
在线体验: 免费HuggingFace Spaces
GitHub仓库: https://github.com/bytedance/LatentSync

💡 描述:
LatentSync 是一款由字节跳动开发的先进开源唇形同步模型,基于Stable Diffusion框架构建。它通过直接建模音频-视觉相关性并引入TREPA技术,解决了传统扩散模型在时间一致性上的不足。作为一款高效且易用的工具,LatentSync不仅降低了视频合成的技术门槛,还为开发者和研究人员提供了探索AI驱动多媒体内容创作的新途径。无论是用于动画制作、虚拟助手开发,还是学术研究,LatentSync都展现了巨大的潜力,成为合成视频领域的重要里程碑。

Message 1575

2025-02-17

Message 1575

Prompt ✏️: A beautiful girl dancing,dunhuang mural,female,fairy dancing,best shot of,photo realistic,digital painting,ultra-detaile,unreal engine, 8k

Model 🖼: flux pro

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