关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
创新不是壁垒，数据、分发、优质产品才是壁垒。
Emad: While this article fits with much of our thesis I think it has a misunderstanding of what moats actually are
It is v difficult to build a business with innovation as a moat, base requirement is too high
Data, distribution, great product are moats
https://www.semianalysis.com/p/google-we-have-no-moat-and-neither
Emad: While this article fits with much of our thesis I think it has a misunderstanding of what moats actually are
It is v difficult to build a business with innovation as a moat, base requirement is too high
Data, distribution, great product are moats
https://www.semianalysis.com/p/google-we-have-no-moat-and-neither
它使用 AI (ChatGPT-4) 每天阅读前 1000 条新闻，并根据事件的严重性、规模、潜力和来源可信度，按重要性从 0 到 10 对它们进行排名。
你可以选择一个适合自己的阈值，并订阅这个阈值内的 newsletter 。
听起来很合理对不对？… https://twitter.com/i/web/status/1655714234385457152
AI 短视频制造机 ，自动把长视频截取成短视频，自动加综艺字体，自动加Emoji，感觉以后国内的综艺剪辑完全可以 AI 化 https://www.opus.pro/
零零發: 从昨晚开始到现在，
国内互联网监管是想对GPT类的各项开发和研究进行彻底的封锁吗？想不通这个逻辑何在。
huggingface完全没有任何意识形态的问题，也不是一个讨论社区或者SNS社区，纯粹是个开发服务工具而已啊。
http://huggingface.co
RT 歸藏
手把手教你训练你自己的AI歌手，最重要的一步来了。如何训练歌手的模型。这一步主要由两部分组成数据处理和模型训练。
这个林俊杰是我自己训练的4800步的模型，对比一下上一篇教程里的孙燕姿模型有两万多步，数据的质量也很重要。
感谢各位的支持，下面是具体步骤🧶
手把手教你训练你自己的AI歌手，最重要的一步来了。如何训练歌手的模型。这一步主要由两部分组成数据处理和模型训练。
这个林俊杰是我自己训练的4800步的模型，对比一下上一篇教程里的孙燕姿模型有两万多步，数据的质量也很重要。
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昨晚和一位 OpenAi Candidate 的聊天，聊了 nerf, AI 3D, AI 动画, AI 服装模特… 是我近期信息量最大的对话了。给我最大震撼的是，我们发现 AI 动画这个事学术界感兴趣的方向和工业界需要的竟然完全不一样。
▶ 对于工业界来说，img2img 比 txt2img 重要，因为业内的工作流程一直是从草稿细化到成品；而 txt2img 由于可控性太低，相对于 img2img 来说真的太低效了。
制作电影/动画也是同理，讲故事的是视觉，分镜脚本是比剧本更重要的存在，一些 case 我们是直接跳过剧本直接写分镜脚本的（比如广告）。基础的工作流是：分镜脚本 -> 预演 -> 成片。
放到 AI 时代的视角来看，从电影分镜到成片，本质是一种 style transfer. 不是给视频套一个滤镜的那种 style transfer，是真的改变画面内容 structure 的 style transfer. 而这就是 Gen-1 在干的事情。
所以我们期待类似 Gen-1 的产品比期待 Gen-2 (txt2video) 要多很多，能预想到 txt2video 出来了以后融入实际工作流肯定会各种因为可控性太低而被各种诟病，但更完善更好的 Gen-1 可以很快地进入实际的工作生成中。
▶ 对于学术界来说，Gen-2 在技术含量上比 Gen-1 要有趣得多，带 structure 改变的 style transfer 是已经解决了很长一段时间的问题，Gen-1 的技术是没有秘密的。学术界的重心基本都铺在了 txt2video 上。
我：@#￥%…&* I dont really give a damn to txt2video _(:ι」∠)_
▶ 对于工业界来说，img2img 比 txt2img 重要，因为业内的工作流程一直是从草稿细化到成品；而 txt2img 由于可控性太低，相对于 img2img 来说真的太低效了。
制作电影/动画也是同理，讲故事的是视觉，分镜脚本是比剧本更重要的存在，一些 case 我们是直接跳过剧本直接写分镜脚本的（比如广告）。基础的工作流是：分镜脚本 -> 预演 -> 成片。
放到 AI 时代的视角来看，从电影分镜到成片，本质是一种 style transfer. 不是给视频套一个滤镜的那种 style transfer，是真的改变画面内容 structure 的 style transfer. 而这就是 Gen-1 在干的事情。
所以我们期待类似 Gen-1 的产品比期待 Gen-2 (txt2video) 要多很多，能预想到 txt2video 出来了以后融入实际工作流肯定会各种因为可控性太低而被各种诟病，但更完善更好的 Gen-1 可以很快地进入实际的工作生成中。
▶ 对于学术界来说，Gen-2 在技术含量上比 Gen-1 要有趣得多，带 structure 改变的 style transfer 是已经解决了很长一段时间的问题，Gen-1 的技术是没有秘密的。学术界的重心基本都铺在了 txt2video 上。
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听了一天AI孙燕姿，有点上头。
喜欢这首 【【AI 孙燕姿】《一场游戏一场梦》cover 王杰-哔哩哔哩】 https://b23.tv/nu2W4Qp
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