Draw Things
能在IOS 苹果设备运行的Stable diffusion

目前免费，对GPU要求比较高，生成速度比没有CUDA的慢，但是能跑起来，可以试试看。不建议用于真人模型，可以尝试二次元类型。存在NSFW，小朋友不要尝试。

支持苹果平板手机和Mac，和SD一样的套路，可以自定义加载对应的模型和Lora，至于怎么玩可以参考这个粤语教程。貌似还没有人介绍。可以了解下，汉化的比较便捷。

视频讲解
#stablediffusion #AI_Art

Drag Your GAN

软文：

来自谷歌的一组研究人员，与马克斯·普朗克信息学研究所和麻省理工学院CSAIL一起，最近发布了Drag GAN，这是一种用于直观的基于点的图像编辑的交互式方法。这种新方法利用预先训练的GAN来合成图像，这些图像不仅精确地遵循用户输入，而且保持在逼真图像的流形上。
满足用户需求的合成视觉内容通常需要对生成的对象的姿态、形状、表情和布局具有灵活而精确的可控性。现有的方法通过手动注释tag的训练数据或先前的3D模型来实现生成对抗网络（GANs）的可控性，但往往缺乏灵活性、精确性和普适性。在这项工作中，我们研究了一种功能强大但相对较少探索的GAN控制方式，即以用户交互的方式"拖动"图像中的任意点，精确地达到目标点， 我们提出了DragGAN，它包括两个主要组成部分：
1）基于特征的运动监督，驱使控制点向目标位置移动；
2）一种新的点跟踪方法，利用判别性GAN特征来持续定位控制点的位置。通过DragGAN，任何人都可以以精确控制像素位置的方式对图像进行变形，从而操纵动物、汽车、人物、风景等多种类别的姿态、形状、表情和布局。由于这些操作是在GAN的学习生成图像流形上执行的，它们往往可以产生逼真的输出，即使在挑战性场景下，如产生遮挡内容和变形形状，仍能保持对象的刚性。定性和定量的比较结果表明，DragGAN在图像操作和点跟踪任务中相对于先前的方法具有优势。我们还展示了通过GAN反演对真实图像进行操作的示例。

图像AI推展概率演化
有点猛 不过视频是被加速的。👍

超强液化涂抹工具
是不是秒杀PS默认组建😁
如果这个GAN可以类似link 这里的集成插件一样操作，那样修图就太有意思了喔。
Stable Diffusion和Dalle-2用来开拓找图
GANs就用来对精选图做二次生成开发
提高工作效率（最低成本下最高的效益投产比🤔）

以后修图可以不求人了😏🙈(坐等大佬)
https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/

关联reddit 抱抱脸 github
#AI_Art

【AI大更新】Adobe Photoshop Beta AI功能教程介绍

简易教程（Youtube）

人话：
不需要强制N卡，比Midijourney强更实用便宜，生成无版权可商业化图。最佳的老牌办公利器。虽然目前还是beta但不妨碍文生图。

首先这个是一个beta组件（插件）需要最新版基础上，安装联网功能的插件。
已经有破解版了，不过是beta版本，如果平面工作可以尝试下。也是文生图功能，强在不要钱，核显也能带的动。吃网络，本质上云端修图，可以强制ban按道理（目前beta预计不会，尝鲜）之前就酸过adobe没有AI产品拿不出一个像样的玩意，看来这个插件和对应Stablediffusion插件模式很相似，看来想法想到一块去了🌝.要是后面和 Pan大佬的DragGAN 一起整合。卧槽强强联合（还要啥美工师）
再看巫师教程感觉太简单了，简直就是小白修图。那么以后可以不求人了。

AI实现关键信息：
图像全局/局部AI填充
图像全局/局部AI替换&删除
关键词Tag做AI引导（文生图）

局限：
Tag非全面，更多注重实物体含义(非模糊化词汇)
Tag只支持英文
理论上可以BAN所有白嫖用户（严格的话）
生图只支持3张（更多不行）
部分网络环境不适合（需要通畅的外网）
不支持无限AI（和GPT一样有限制量）

破解版论坛都有发了吧Mac和Win都有，感兴趣可以看看


https://hostloc.com/thread-1177827-1-1.html
#AI_Art #Photoshop

谷歌bard支持中文😁

感觉和ChatGPT还差一段距离，不过比文心一言高。那些ChatGPT号贩子又要降价了🙊

不过还是有点傻🤪
https://bard.google.com/
#bard #AI

Anthropic 旗下的语言模型，支持中文。可能可以和GPT4打的有来有回。比Bard强。也就是claude2 预计快出来了。感兴趣可以申请下，反着不要钱（美区IP通过率高）

申请链接 (下滑底部的request access按钮)
#AI #Claude2 #Anthropic

用图片光影背景色一键给虚幻引擎换天插件
https://fxtwitter.com/80Level/status/1699301401971642614

PS:如果插入丁达尔光影预计会很卡吧😅
介绍

Hybrid-Net

机翻：
实时音源分离，生成歌词、和弦、节拍。
基于Transformer的混合多模态模型，各种Transformer模型针对音乐信息检索领域的不同问题，这些模型生成相应的相互影响的信息依赖关系。
一个人工智能驱动的多模式项目，专注于音乐，为任何歌曲生成和弦、节拍、歌词、旋律和标签。

AI关联的音乐创作，需要乐理素养
https://github.com/DoMusic/Hybrid-Net
https://lamucal.ai/
#AI

维苏威古卷

对已经碳化的古书进行字迹恢复，这些古书至今有1800年了，通过AI模型识别这些古书，并开源这些模型
详情：https://scrollprize.org/
模型：https://github.com/younader/Vesuvius-Grandprize-Winner
#古籍 #AI

多来点IDC爱看
https://youtu.be/hyrcL7cEct0

Awesome Chinese LLM

整理开源的中文大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等
https://github.com/HqWu-HITCS/Awesome-Chinese-LLM
#GitHub #AI #LLM

来自 GitHub 的AI工具目录 ——

以下是排名前 10 位的目录，这些目录按内部分类，包含数千种不同的人工智能产品，更容易找到适合您应用的神经网络。

1. https://github.com/ai-collection/ai-collection
https://github.com/ghimiresunil/Top-AI-Tools
3. https://github.com/mahseema/awesome-ai-tools
https://github.com/re50urces/Awesome-AI 5.
https://github.com/yousefebrahimi0/1000-AI-collection-tools 6.
6. https://github.com/cloudcommunity/AI-Tools
7. https://github.com/amusi/awesome-ai-awesomeness
8. https://github.com/hades217/awesome-ai
9. https://github.com/mehmetkahya0/AI-Catalog
10. https://github.com/owainlewis/awesome-artificial-intelligence


当然还有网站（以前说过）：
https://www.aixploria.com/en/
https://ailibri.com/en/productivity/
https://theresanaiforthat.com/

#AI #tools

阿三祖传
印度老哥大闹硅谷！靠假简历一次打5份工