PixelLab 是一款功能强大的工具，主要用于创建像素艺术动画和环境。以下是其主要功能和特点介绍：
动画功能 - 骨骼动画 ：通过基于骨骼的动画系统，用户可以完全控制角色的动作，非常适合制作复杂且自然的动画效果。 - 文本生成动画 ：用户可以通过描述想要的动作来生成动画，快速为角色创建行走、奔跑和攻击等动画。 - 动画迁移 ：可以从现有的动画中进行迁移和修改，节省从头创建新动画的时间和精力。
旋转功能 - 多方向视图 ：只需单击一下，即可创建角色和物体的完美精灵旋转，生成 4 或 8 个方向视图，非常适合等距和俯视游戏，适用于从简单到复杂设计的各种角色风格。 - 等距支持 ：支持等距视图，允许用户创建具有 3D 效果的 2D 像素艺术风格。
风格与编辑功能 - 风格一致生成 ：PixelLab 的模型可以根据参考图像进行调整，创建与游戏风格相匹配的角色和物品，保持视觉一致性。 - 真实情境感知修复 ：与其他模型不同，该工具在编辑时能够看到并理解原始图像，这意味着在更改服装、添加配饰或修改环境时可以实现完美的风格匹配。
环境功能 - 场景生成 ：用户可以通过文本描述生成详细的像素艺术场景和环境，非常适合创建氛围背景和游戏世界，能够生成高达 400x400 像素的场景。 - 游戏地图 ：可以为俯视和横版滚动游戏创建可平铺的资产，生成能够无缝拼接在一起的一致地图瓷砖。
PixelLab 为像素艺术创作提供了全面的解决方案，无论是动画制作、角色和物品设计，还是场景和环境构建，都能满足用户的需求，是游戏开发者和像素艺术家的有力工具。
《人工智能生成合成内容标识办法》适用范围 - 网络信息服务提供者：适用于符合相关规定的网络信息服务提供者开展的人工智能生成合成内容标识活动。
标识分类与要求 - 标识分类：分为显式标识和隐式标识。 - 显式标识：在生成合成内容或交互场景界面中以文字、声音、图形等方式呈现，用户可明显感知。 - 隐式标识：通过技术措施在生成合成内容文件数据中添加，用户不易明显感知。 - 添加显式标识的要求：根据不同类型的内容（文本、音频、图片、视频、虚拟场景等），在相应位置添加显著的提示标识。 - 添加隐式标识的要求：在生成合成内容的文件元数据中添加包含生成合成内容属性信息、服务提供者名称或编码、内容编号等制作要素信息的隐式标识，鼓励添加数字水印等形式的隐式标识。
我只是截取了一部分，感兴趣的朋友可以看看原文，大家也可以评论区说一说本次的人工智能生成合成内容标识办法会对行业带来哪些影响！
最新消息：OpenAI 宣布，GPT-4 API 现已对所有付费 API 客户开放！现在所有已经付款的 API 开发者都可以使用 GPT-4 API，该 API 允许使用高达8K tokens的上下文。
对于新的开发者，OpenAI 计划在本月底向他们开放访问权限，并根据计算资源的可用性逐步提高速率限制。
GPT-4 模型的发布将极大地提升基于 GPT 模型的产品性能。OpenAI目前已经向开发者们开放了GPT-3.5 Turbo、DALL·E和Whisper的APIs。而且OpenAI还在进行GPT-4和GPT-3.5 Turbo的微调功能的测试，并计划在今年晚些时候开放。
现在OpenAI还在开发新的模型，用于Chat Completions API，该API具有结构化界面和多轮对话能力，可以帮助开发者构建对话体验和完成广泛的任务，并降低了提示注入攻击的风险。
OpenAI 今天发布了全新的 AI 模型“GPT-4o mini”，是一款扩大聊天机器人应用范围的小型AI模型，它被标榜为功能强大且成本效益高的模型，并预留了未来整合图像、视频和音频处理能力的空间。
作为多模态技术推进的一部分，GPT-4o mini 即时起服务于ChatGPT的免费、Plus及Team用户，预计下周覆盖Enterprise用户。它是基于GPT-4o（5月发布，具备全面的多媒体处理能力和高速度）的精简版，优化了成本和响应速度，能处理长达128K tokens的上下文，特别提升了对非英文内容的支持，知识库更新至2023年10月。
在MMLU和MGSM基准测试中，GPT-4o mini表现出色，分别获得了82%和87.0%的分数，优于同类模型。目前，该模型已具备文本和图像处理功能，未来将扩展至视频和音频领域，大家觉得怎么样？
戳链接查看详情：GPT-4o mini
今年接触了太多 AI 工具了，AI 绘画的先不说，光是视频生成就已经让我震惊不已。今天刷到了一个 VideoPoet 作者的专访，分享的一些关于视频生成领域的观点非常有意思，其中关于视频生成领域的 “ChatGPT 时刻”的解读前瞻性十足，大家感兴趣的可以了解一下！
以下是引用： “ 视频生成的“ChatGPT 时刻”，我觉得大概是，哪怕模型生成的还是比较短的片段，比如 2-5s，但这个生成是可控的，人类也很难分辨是 AI 生成还是人类制作。从用户角度，只需要几美分的代价，就能获得一个可以被送到好莱坞专业 studio 的样片。如果类比的话，可以类比到图像领域 stable diffusion 1.x 或 2.x 版本，肯定还有再提升的空间，但已经到了能使用的程度，而且能激发很多应用。
我的预测是，到 2024 年底或 2025 年初，我们可能会到这个时刻。并且我认为，实现这个时刻肯定也需要 diffusion 参与，并且 diffusion 在未来一段时间，比如 1 到 2 年内，可能仍然是主流，扮演很重要的角色。这里说的 diffusion 已经包含了 transformer。
“ChatGPT 时刻”意味着模型到了一个相对稳定的阶段，但后面还会再改，只不过是在这个基础上做小的改动，可能一开始版本只能做到逼近好莱坞，有一些缺点，但可以商业化运用了，但要达到真正稳定需要更长时间。随后还可能仍会迭代升级。
现在市场上所有的视频生成都达不到这个标准，所以我认为视频生成的方法可能还需要进一步迭代，有可能要达到“ChatGPT 时刻”需要新的模型和方法，它不一定是全新的模型或者架构，可能是现在市场上的某个技术路线或者方案再往前走一步。”
大家还记得 Sora 是什么时候发布的吗？2 月份，当时 OpenAI 发布之后，一夜之间就把 AI 视频生成界搅得天翻地覆啊，但是现在一点消息都没有了，反倒是其他平台遍地开花，特别是这个月，简直太爆炸了~
昨天深夜，Runway 放出酝酿了半年的全新版本 Gen-3 Alpha，也让我们再次见证了这些巨头的底蕴。
Runway Gen-3 Alpha 特点如下： 高保真视频生成：能够生成接近真实世界质量的视频内容，具有高度的细节和清晰度。 精细动作控制：模型能够精确控制视频中对象的动作和过渡，实现复杂场景的流畅动画。 逼真人物生成：特别擅长生成具有自然动作、表情和情感的逼真人类角色。 多模态输入：支持文字转视频、图像转视频、文字转图像等多种创作方式。 先进工具：支持运动画笔、相机控制和导演模式等专业创作工具。 增强的安全措施：引入新的内部视觉审核系统和 C2PA 标准，确保内容的安全性和可靠性。 高质量训练：使用高描述性的、时间密集的字幕进行训练，使模型能够理解和生成具有丰富时间动态的视频。
现在还在内测中，后期可以体验的时候再给大家分享地址！
如果你是游戏开发者、影视动画制作人、建筑设计师或者产品设计师，那么 Poly 的 3D 材质纹理生成功能一定会让你眼前一亮。
它能够根据你的需求和输入的参数，自动生成各种风格的 3D 材质纹理，从细腻的木纹到坚硬的石纹，从柔软的织物纹到光滑的金属质感，应有尽有。而且，它还能模拟不同的光照效果，使生成的纹理更加真实和生动，仿佛触手可及。
- 材质生成 ：Poly 能够根据用户的需求和输入的参数，自动生成各种风格的 3D 材质纹理，如木纹、石纹、织物纹等，并且可以模拟不同的材质质感和光照效果，使生成的纹理更加真实和生动。 - 材质库与定制 ：提供数千种预设材质模板，支持参数化调整，如颜色、粗糙度、金属度等，用户还可以一键导出主流 3D 软件兼容格式，方便在不同场景中使用。 - 应用场景 ：广泛应用于游戏开发、影视动画、建筑可视化、产品设计等多个领域，能够帮助相关行业的工作者快速创建高质量的材质纹理，节省时间和成本，提高工作效率。
Poly 提供了数千种预设材质模板，你可以通过参数化调整，轻松改变材质的颜色、粗糙度、金属度等属性，直到达到你满意的效果。而且，它还支持一键导出主流 3D 软件兼容格式，让你可以无缝地将生成的材质纹理应用到你的项目中。这不仅大大节省了你寻找和制作材质纹理的时间和成本，还能让你的创意作品更加出彩，让你在激烈的市场竞争中脱颖而出。
