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机器之能报道编辑：Sia大模型替代编辑小助理，比萝卜快跑替代司机，靠谱得多。据说，自媒体使用特朗普遇刺照片作为配图，一张付费 2100 元！随便下一张图片给文章配图的日子，一去不复返咯。不过，创作者们的麻烦并未到此为止。写完一篇公众号文章，接下来的十几分钟最让人抓耳挠腮：标题铺位，黄金地段，寸土寸金。除了突出内容亮点，还要确保标题足够吸引人点开看，这可比写文章难多了！啥？酒香不怕巷子深？在红海的公…

机器之能报道编辑：杨文以大模型、AIGC为代表的人工智能浪潮已经在悄然改变着我们生活及工作方式，但绝大部分人依然不知道该如何使用。因此，我们推出了「AI在用」专栏，通过直观、有趣且简洁的人工智能使用案例，来具体介绍AI使用方法，并激发大家思考。   我们也欢迎读者投稿亲自实践的创新型用例。最近，AI 圈冒出来不少脑洞大开的小项目。比如，文风检测器。（察看详情请移步：AI 文风测试火了，林夕的词风竟…

很翔实的一篇教程。OpenAI 的 Sora、Stability AI 的 Stable Video Diffusion 以及许多其他已经发布或未来将出现的文本生成视频模型，是继大语言模型 (LLM) 之后 2024 年最流行的 AI 趋势之一。在这篇博客中，作者将展示如何将从头开始构建一个小规模的文本生成视频模型，涵盖了从理解理论概念、到编辑整个架构再到生成最终结果的所有内容。由于作者没有大算力…

编辑 | 绿罗想象一下，你有一位朋友对同一成绩给出了分歧的谜底，具体取决于你提问的方式。「秘鲁的首都是哪里？」会失掉一个谜底；「利马是秘鲁的首都吗？」 会失掉另一个。你大概会有点担心你朋友的智力，而且你几乎很难相信他们给出的任何谜底。这正是许多大型说话模型 (LLM) 正在发生的事，这些超强大的机器学习工具为 ChatGPT 和其他人工智能奇迹提供了动力。开放式的生成性成绩会产生一个谜底，而涉及必…

2014年，Goodfellow等人则提出生成对抗收集（Generative Adversarial Network, GAN），可以让我们完全依靠呆板进修来生成极为逼真的图片。GAN的横空出世使得整个人工智能行业都为之震动，计算机视觉和图象生成领域发生了巨变。本文将带大家了解GAN的工作原理，并介绍如何通过PyTorch简单上手GAN。

来自以色列特拉维夫大学的钻研者在生成图象方面又有了新的升级，所用法子在保留源图象身份的同时，在细节编写上实现了更精细的结果。