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AIGC如何运用在实际设计项目中？来看国外高手的案例！
编者按：AI生成在如今的设计项目当中到底要怎么使用？很多设计师都在想，也在尝试。这篇文章的作者是一名产品设计师，正好需要为手底下的一款概率游戏产品设计一个内置小游戏，提高转化率，由于时间紧迫，干脆借助 AI 生成辅助设计。下面是他探索的全过程：
2022年底，AI生成出现在聚光灯下，和很多人一样，我对它的革命性是保持怀疑的。但是当 ChatGPT 出现的时候，所有的怀疑和犹豫都消失了。在短短的几周之内，AI 生成所输出的结果彻底了所有人对于它的看法，我也开始探索人工智能到底如何在视觉设计上为我们提供帮助。
为什么我
山东大学团队提出基于异构图 Transformer 的单细胞生物网络推理
编辑 | 绿萝单细胞多组学 (scMulti-omics) 技术允许同时量化多种模态，以捕捉复杂分子机制和细胞异质性的复杂性。现有工具无法有效地推断出不同细胞类型中 active 生物网络以及这些网络对外部刺激的反应。在此，来自山东大学参与的多机构研究团队，开发了基于深度学习的单细胞数据多组学分析平台：DeepMAPS，用于从 scMulti-omics 进行生物网络推理。DeepMAPS 在异构图中对 scMulti-omics 进行建模，并使用多头图（multi-head graph）Transformer 以
AIGC领域新增6大神器！每个都能提高400%的设计效率！
大家好，这里是和你们聊设计的花生~
最近一款名为 ControlNet 的模型在 AI 绘画领域引起不小的轰动，它的边缘检测功能可以提取图像边缘轮廓，深度图引导功能可以复制空间信息，最神奇的是它的人体姿势骨架提取功能，上传一张图片 AI 后会识别其中人物的姿势，然后结合提示词生成一张姿势相同但内容不同的图像。这些功能让用户可以主动控制 AI 的绘画细节，甚至解决 AI 不会画手的问题。ControlNet 的边缘检测功能，图片来源： 的人体姿势骨架提取功能，图片来源： 通过分别渲染手部网格深度和开放姿势骨骼的方
图文实录｜澜舟科技合伙人李京梅：基于预训练模型的 AIGC 技术与应用实践
在 AIGC 领域，人类应该持续提升创造力，不要停止，不要因为有了 AI 就不去创造了，而 AI 也将通过提升整个产业效率的方式来帮助人类更好地创造价值。
「十亿像素」引领视觉智能技术变革，2022 GigaVision挑战赛圆满落幕
2012 年，深度学习在 ImageNet 图像挑战赛中取得了巨大的突破，被广泛认为是第三次人工智能革命的标志性事件。以此为开端，十多年间，从人脸识别、跟踪到动作识别，围绕各类视觉智能任务的技术都取得了显著的进展，人工智能理论与技术的大变革时代终于到来。
PPC Insights系列：洞见安全多方图联邦
知识图谱（Knowledge Graph）技术凭借其拓扑结构的信息关联关系和消息传递机制，能够对单体信息进行有益补充，因此正在被逐步应用于金融反欺诈、反洗钱和精准营销等场景。但是，因为现实社会中的数据孤岛问题，单一机构内的图数据往往只是一小部分，导致了更全面的关联关系和消息传递范式被阻断，这使得图数据的现实应用价值大打折扣。为此，洞见科技自主研发了“安全多方图联邦（Insight Federated Graph，InsightFG）”技术，并获得了国家发明专利。该技术从能力上涵盖了多方图数据的安全构建、安全查询、安
跑ChatGPT体量模型，从此只需一块GPU：加速百倍的方法来了
1750 亿参数，只需要一块 RTX 3090，ChatGPT 终于不再是大厂专属的游戏？
ICLR 2023 Oral | 漂移感知动态神经网络加持，时间域泛化新框架远超领域泛化&适应方法
在领域泛化 (Domain Generalization, DG) 任务中，当领域的分布随环境连续变化时，如何准确地捕捉该变化以及其对模型的影响是非常重要但也极富挑战的问题。为此，来自 Emory 大学的赵亮教授团队，提出了一种基于贝叶斯理论的时间域泛化框架 DRAIN，利用递归网络学习时间维度领域分布的漂移，同时通过动态神经网络以及图生成技术的结合最大化模型的表达能力，实现对未来未知领域上的模型泛化及预测。本工作已入选 ICLR 2023 Oral (Top 5% among accepted papers)。
腾讯平面设计实战！如何用AIGC提高200%的做图效率？
一、AI 绘图背景与趋势
随着互联网行业发展和技术的进步，设计师也有越来越丰富的手段来应对多种类型的产品需求；比如说 3D 渲染、各种自定义的插件已经成为设计师的工作日常，在不断的提高大家的工作效率；包括最近火热的 AI 绘图，也时常出现在设计师的讨论话题当中。
AI工具大盘点：AI 绘图模型令人叹为观止的画作
1. 模型的种类与画风
目前市面上，AI 绘图在商业设计领域，目前还鲜有人尝试。我们团队通过网上大量的资料和学习，针对 AI 的先有几个工具进行了研究和试验，看看高阶的 AI 模型能否满足我们的诉求。
由于
ChatGPT的前世今生：OpenAI的技术「执拗」与「豪赌」
本文全方位地介绍了 ChatGPT 的能力特征、发展历程以及 OpenAI 一路走来所坚守的技术路线，并对 ChatGPT 出现之后 NLP 领域的范式转换进行了展望，即 ChatGPT 开启「文本生成 + 指令」的范式。
智能EDA浪潮即将来袭，ChatGPT如何助力设计芯片
除了人机对话，ChatGPT 的代码生成能力或许能让它在 EDA 领域大显身手。
几何深度学习揭示微观运动的时空特征
编辑 | 白菜叶生命系统中动力学过程的表征为其机械解释和与生物功能的联系提供了重要线索。由于显微镜技术的最新进展，现在可以在生理条件下以多个时空尺度常规记录细胞、细胞器和单个分子的运动。然而，在拥挤和复杂的环境中发生的动态自动分析仍然落后于微观图像序列的获取。在这里，哥德堡大学的研究人员提出了一个基于几何深度学习的框架，可以在各种生物学相关场景中实现对动力学特性的准确估计。这种深度学习方法依赖于由基于注意力的组件增强的图形神经网络。通过使用几何先验处理对象特征，网络能够执行多项任务，从将坐标链接到轨迹到推断局部和全
首次原生支持苹果M1 Mac，Linux 6.2正式发布！
2 月 19 日，Linux 6.2 正式发布，Linux 内核发明人 Linus Torvalds 对这一版本的描述是：「也许它不像 6.1 那样是一个性感的 LTS（ Long Term Support）版本，但这些普通的内核也希望分到测试人员的一点点爱。」
恺望数据发布自动化数据产线，称「95%以上自动驾驶数据仍需人工标注」
GhatGPT的爆火带给了全世界一个热点问题：「人工智能真的能替代人力吗？」在目前仍依靠规模人力方式的数据标注领域，自动驾驶数据服务公司恺望数据给出了一个双面答案——「能，但还不完全能替代。」2月17日，一场聚集了自动驾驶圈内技术专家、汽车自动驾驶及智能网联领域投资人参加的闭门交流会在北京举行。会上恺望数据透露，基于「自动化产线 规模化人力」为核心的「恺望自动化数据产线」已经启用。据透露，该自动化数据产线以数字驱动方式打造自动驾驶数据生产的全流程系统，并充分考虑「人机交互」的适配场景，通过SaaS平台、算法、各板块
蚂蚁集团被独立研究机构列入《2023Q1亚太企业反欺诈市场格局》第一梯队
近日, 国际权威研究机构Forrester发布《 2023年第一季度亚太企业欺诈管理格局报告》（The Enterprise Fraud Management Landscape In Asia Pacific, Q1 2023），蚂蚁集团被列入第一梯队，即近一年收入规模超3000万美金的厂商。本次报告通过地理重点、行业重点和产品类型等维度概述了亚太地区24家反欺诈供应商的能力，并以收入规模为指标划分供应商梯队。《报告》认为，在亚太地区高度的数字化渗透率和经济逆风助推下，经受骗者授权的支付欺诈和政策滥用欺诈等新型欺
ChatGPT真的是「通才」吗？杨笛一等人给它来了个摸底考试
ChatGPT 真的是「通才」吗？单拎出哪项能力都能完胜其他模型吗？哪些任务是 ChatGPT 擅长的，哪些不是？为了系统地探索这些问题，南洋理工大学博士生 Chengwei Qin、斯坦福大学计算机科学助理教授杨笛一等人进行了大量实验。
看完ChatGPT的回答，AI大佬们不满了
ChatGPT 的技术上个星期被微软装上必应搜索，击败谷歌，创造新时代的时候似乎已经到来了。然而随着越来越多的人开始试用，一些问题也被摆上前台。
设计师与 ChatGPT 如何共处？我总结了3个角度！
最近挺多同学问过我关于 AI 的看法：ChatGPT 以及很多 AI 生成插画和图片的工具和软件，不仅为我们带来了惊喜，也让我们感受到了不少担忧。AI 在设计领域被广泛应用后，真的会取代很多岗位吗？作为设计师，我们又该如何应对呢？
chatGPT 使用教程：
AI绘画神器合集：
人工智能设计专题：
一、AI 如何辅助设计工作
以 ChatGPT 为例，它是由人工智能研究实验室 OpenAI 在 2022 年末发布的全新聊天机器人模型。作为体验设计师，你可以用它来做以下几个方面的工作：
1. 用于解释设计的专业知识