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
Emad关于Stable Diffusion 3的补充信息: #ai画图#

这项技术采用了一种新型的扩散变换器(Diffusion Transformer,类似于Sora),并结合了光流匹配(flow matching)及其他技术上的改进。

利用变换器(Transformer)的最新改进,这项技术不仅能够实现更广泛的应用范围,还能处理多种类型的输入数据(多模态输入)。

关于这项技术的更多技术细节,我们将很快对外公布。

来源:网页链接
老黄18年把DGX-1 AI 超级计算机捐给Open AI的照片,他也没能想到当时的一个超算,会让英伟达达到这个高度吧。

来源:马斯克推特
下一个全民级的内容平台需要满足两个特点(其实有更多,先不提了):

- 不能是纯被动、低参与、低沉浸的。

这类型的内容实质上在被动消费固定信息,在脑机接口这样的传输渠道成熟之前,视频形式在单位时间内传递信息的密度已经到了极限,对人眼和耳朵两个信息采集器官的利用效率到了极致

没有新的内容范式就不存在平台的机会,最终都是给抖音Tiktok扩大供给

- 不能像游戏一样强制性的高参与高投入。

消费成本太高会使得用户对内容消费体验的预期持续抬高,整个游戏工业界都在卷头部精品,这条路的长期趋势是往头号玩家那样终极单品内容的方向走,极致的OGC

目前基于LLM的产品探索,进度最靠前的大概还是C.AI,但这种需要用户自我创作自我驱动的体验形式跟大量游戏殊途同归

如果内容不成立,就是AI native的小众垂类游戏,内容若成立,最终会逐渐融入现存的各种游戏类型,技术被用于更好的诠释成熟的内容形态

这就是为什么我认为在探索AI to C的过程中,持续在“对话”类产品上投入资源是个错误。
妈的 给字节道歉,下午SDXL-Lightning的 Unet 模型我用的时候参数搞错了。#ai画图#

重新下了 CKPT 试了一下跟DreamShaper XL比差的不多,细节没有DreamShaper XL丰富,涂抹感比较重。

下面是具体的对比图片。
“所罗门王的光柱将所有人都烧成了耸立的岩柱,飘荡在硫磺与焰火的地狱里,只有一个活人在痛苦的挣扎。”-无尽债务#ai画图#
Stability AI 官方的 SVD 视频生成平台公测了,功能上就是 SVD 模型增加了镜头控制能力,视频是我用一些图片生成的。#ai视频#

每天会有 150 的免费额度可以生成 15 个视频,可以去体验一下。

平台帮助模型获取标记数据的设计比较有意思。类似的视频生成平台可以参考。

首先是在视频生成等待的过程中会出现一个弹窗,会展示两个社区的视频让用户评选哪个好。

另外是生成视频之后也会又一个评价的气泡,你可以点赞或者点踩。

这里体验:网页链接歸藏的AI工具箱的微博视频
剪映海外版CapCut推出了文字生成视频功能,每人每天可以免费生成五次。#ai视频#

支持中文提示词,目前生成的内容质量比较差,应该不是字节之前发布的自己的视频模型。

这里尝试:网页链接歸藏的AI工具箱的微博视频
昨天除了字节的 SDXL-Lightning之外,开源社区的DreamShaper XL也发布了Lightning模型。#ai##ai画图#

这个模型生成的图片质量非常高,提示词响应也不错,比字节的强很多。

也是只需要 4 步就能生成图片,推荐的采样器是DMP++ SED Karras,CFG 值为 2。

模型下载:网页链接
Back to Top