Adobe Photoshop 引入了全新的 Firefly Image 3 图像 AI 模型,这一更新是在2024年4月23日宣布的。这个新模型是基于 Adobe Firefly Image 3 Foundation Model 开发的,旨在为创意专业人士和设计师提供更多的AI图像编辑功能和改进。
Firefly Image 3 模型不仅增加了生成式AI特性,还对Photoshop现有的所有功能进行了改进,使得生成的图像和输出看起来更加逼真、详细。
Firefly Image 3 模型通过提供更多的控制、改进图像生成以及使编辑过程更直观,大幅提升了图像编辑的深度与灵活性。这些新功能包括但不限于根据文本提示制作基于AI的图像,以及在Photoshop中引入的新的人工智能功能,如Reference Image等。
Adobe Firefly Image 3 模型的引入,标志着Adobe在AI图像生成领域的一个重要进步,它不仅增强了创意专业人士和设计师的工作效率和创造力,也为用户提供了更加丰富和强大的图像编辑工具。这些更新预计将在今年晚些时候通过Photoshop的beta桌面应用向公众开放。
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Whisk是由Google推出的一款AI图像生成工具,以其独特的“以图生图”功能,彻底颠覆了传统图像创作的模式,允许用户使用图像作为提示来生成新的图像,而不需要冗长的文本提示,用户可以提供多张图像来指定主题、场景和风格,Whisk能够将这些图像的风格混合在一起,生成具有新风格的照片。
功能特点 1. 以图生图:Whisk的核心功能在于其“以图生图”的能力。用户无需费心构思文字提示,只需通过上传图片,就能让工具自动理解并生成符合预期的图像。 2. 风格混合:Whisk的智能算法能够精准捕捉并混合不同图片的风格特征,无论是抽象的艺术风格,还是具体的场景元素,都能被巧妙地融入新的图像中。 3. 快速迭代:生成的图像并非一成不变,用户可以通过编辑文本提示或上传新的图片,轻松实现图像的迭代修改,进一步优化生成结果。
小伙伴们!今天要给大家介绍一款超级厉害的设计神器——匠紫AI!如果你还在为设计工作烦恼,或者想要轻松做出高颜值的设计作品,那这款工具绝对能让你眼前一亮!
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没错!就是这样一个网站被红杉资本投资了,然后在去年6月被Linktree收购 所以!今天的主角就是Bento.me!一个专门为创作者、网红和企业家而设计的网站。
Bento允许用户创建个人页面,优雅地展示所有内容和链接,这样你就可以在一个位置推广各种数字产品、社交媒体资料等。你是不是觉得很不可思议!这样也行?
所以我来给你说说,Bento.me 的一些主要特点: ① 可自定义布局:用户可以使用现有模板设计页面,或根据品牌美学进行自定义。 ② 内容管理:Bento可以极其简洁的让你添加并组织各种链接、图片和其他内容。 ③ 友好的界面:Bento 以其直观的拖放界面,使创建和更新页面变得简单。 ④ 永久免费:不花钱,可以直接访问使用。
我在配图中,也给大家展示一些用户的Bento页面。第1张是我自己创建,仅仅做个示范。
设计师新宠来啦!初创公司 Luma 全新发布 Dream Machine,能从文本/图像直接生成视频。感觉比 Sora 也差不了多少。
Dream Machine 120秒就能给你做出一个120帧的视频!这速度,想改点啥,马上就能再做一个新的,太高效了!而且镜头效果超自然,Dream Machine还超级懂镜头语言!它能模拟出各种电影级的摄像机运动,让你的视频看起来就像大片一样流畅、自然。
大家可以看看下面的演示视频,它还能理解人和物是怎么在现实中互动的,所以做出来的视频里,角色和场景都超级真实,一点都不会觉得假。
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体验地址:https://lumalabs.ai/dream-machine
卷起来了,前不久阿里云推出了首个“AI程序员”。能够一站式自主完成任务分解、代码编写、测试、问题修复和代码提交等整个过程,能够在分钟级时间内完成应用开发。 近日,字节跳动推出了一款名为豆包 MarsCode 的智能开发工具,面向国内开发者免费开放。
核心功能: 1、提供智能代码补全、Bug修复、单元测试生成等AI功能。 2、支持多种编程语言和主流IDE。
云端集成开发环境(Cloud IDE):豆包MarsCode包含AI原生的云端IDE,无需配置复杂环境,直接在浏览器中进行编程和调试。 支持语言:支持C、C++、C#、Go、JavaScript、Java、Node.js、Rust、TypeScript等多种编程语言。 开发模板:提供多种开发环境和模板,减少环境配置时间。 原生AI能力:具备代码自动补全与生成、问题修复、代码优化等功能。
主要特点: 1、开箱即用,简化环境配置。 2、云端IDE,随时随地开发。 3、弹性云端资源,不受本地资源限制。
主要功能: - 编程助手和Cloud IDE:提供代码编写提议、代码补全、Lint错误修复等。 - 项目问答功能:针对需求开发、Bug修复、开源项目学习等场景提供支持。
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Techcrunch整理了一份AI行业最常见到的技术词语词典,搞懂这些,或许能帮初学者们轻松迈入AI世界的大门。
- AGI 通用人工智能 通用人工智能(AGI)是一个有些模糊的概念,通常指在多数任务上比普通人更强大的AI。OpenAI将其定义为“在最具经济价值的工作上超越人类的高度自主系统”。谷歌DeepMind则认为AGI是“在大多数认知任务上至少与人类能力相当的AI”。
- Chain of Thought 思维链 思维链推理意味着让AI像人一样一步步思考,把一个大问题拆解成多个小步骤。虽然慢一点,但在逻辑推理或编程这种需要严谨思考的场景里,答案会更准确。现在的大语言模型经过优化,在处理复杂问题时,就是靠这种“思维链”来提高准确性。
- Deep learning 深度学习 AI能自我优化学习的关键技术。它模仿人脑神经元连接方式,搭建多层人工神经网络,使AI算法能够建立比简单机器学习系统更复杂的关联关系。 深度学习模型能自己识别数据里的重要特征,而无需人类预先定义,还能从错误中学习,不断改进。
- Diffusion 扩散模型 扩散技术是众多艺术、音乐和文本生成AI模型的核心。受物理学启发,先“故意”一步步往数据里加噪声,直到数据面目全非。然后,AI学习如何“逆向扩散”,把这些被破坏的数据还原回来,从而获得从噪声中“创造”出全新数据的能力。
- Distillation 知识蒸馏 一种“师父带徒弟”的学习方法。让一个大型(“老师”)AI模型处理问题,然后把它的答案用来训练一个更小、更高效的(“学生”)模型,让学生模型学会老师的行为。这样就能用更小的模型,实现接近大型模型的性能。
- Fine-tuning 微调 微调是指对已训练的AI模型进行进一步训练,通过输入新的专业化数据,优化其在特定任务或领域的性能表现,使其超越原始训练的重点范围。很多AI公司都在用这个技术,把大型语言模型“微调”成适合自己行业的产品,提升实用性。
- GAN 生成对抗网络 让AI能“以假乱真”的关键技术。它由两个互相竞争的神经网络组成:生成器负责创造数据,判别器负责鉴别真伪。就像一场“猫捉老鼠”的游戏,两者不断对抗,让AI能自动生成极其逼真的数据,无需人工干预。GAN适合用于生成图片或视频。
- Hallucination 幻觉 “幻觉”是AI行业对模型虚构内容的专业术语,特指AI生成错误信息的行为。这显然是影响AI质量的核心问题。
- Neural Network 神经网络 神经网络是指支撑深度学习的多层算法结构,是推动生成式AI工具全面爆发的技术基础。尽管这个概念由来已久,GPU的崛起也让这个概念迎来了爆发。GPU被证明非常适合训练具有更多层次的算法,使得基于神经网络的AI系统在语音识别、自动驾驶导航和药物研发等多个领域实现了远超以往的性能表现。
- Transfer Learning 迁移学习 把一个已经训练好的AI模型拿来当起点,开发一个针对不同但相关的任务的新模型。这样可以节省大量开发时间,尤其是在新任务数据量不多的时候非常有用。但要注意,模型可能还需要在新领域的数据上进行额外训练才能表现最佳。
- Weights 权重 权重是AI训练的核心要素,它决定了在训练系统所用数据中,不同特征(或输入变量)的重要程度,直接影响AI模型的最终输出。训练开始时权重是随机的,但随着学习的深入,它们会不断调整,让AI的预测越来越准。
这份词典由Techcrunch定期维护,有需要的朋友可以收藏:https://techcrunch.com/2025/05/25/from-llms-to-hallucinations-heres-a-simple-guide-to-common-ai-terms/
ps:转自量子位