隨著AI生成內容的廣泛應用，大家是不是越來越難以區分AI和人類創作的內容？
5月8日，OpenAI在官網宣布，將推出面向其文生圖模型DALL·E 3 的內容識別器，以及一個媒體管理器，這個識別器可以幫助開發人員快速識別內容的真假。
而且，這次ChatGPT的內容也有所改進：OpenAI最近在ChatGPT生成的內容中加上了原始網站鏈接，以保護知識產權并增加內容的可信度。
以下是案例：達拉斯最適合午夜約會的5家餐廳。ChatGPT會在回答的每一條內容上加上餐廳的官網地址。
更多詳細的介紹戳這里：原文地址
好消息啊！4月27日，在2024中關村論壇-未來人工智能先鋒論壇上，清華大學聯合生數科技正式發布了，中國首個長時間、高一致性、高動態性視頻大模型——Vidu。
大家期待已久的國產大模型，這不就來了嗎？
Vidu采用了原創的Diffusion與Transformer融合架構U-ViT，能夠支持文本生成長達16秒、分辨率高達1080P的高清視頻內容。
Vidu不僅能夠模擬真實物理世界，還具備豐富想象力，具備多鏡頭生成、時空一致性高等技術特點。這也是繼Sora發布之后，全球率先取得重大突破的視頻大模型，性能全面對標國際頂尖水平，并加速功能迭代中。
現在已經開放試用了，還不趕緊來試一試？
試用地址：https://www.shengshu-ai.com/home?ref=maginative.com
4月25日晚，OpenAI聯合創始人兼首席執行官Sam Altman，在斯坦福大學的英偉達（NVIDIA）禮堂進行了公開演講，超過1000名學生排隊參加此次活動。
Altman說：“GPT-5將會比GPT-4更強大，GPT-6將會比GPT-5更智能，OpenAI的終極目標始終都沒有變就是實現——AGI（通用人工智能）。”
以下是本次演講的一些關鍵信息總結： 1. Sam Altman的演講：作為OpenAI的聯合創始人兼首席執行官，Sam Altman在斯坦福大學的NVIDIA禮堂進行了演講，吸引了超過1000名學生。 2. AI的未來發展：Altman認為，人類尚未達到AI的極限，并且OpenAI的目標是實現通用人工智能（AGI）。他提到GPT-5將比GPT-4更強大，而GPT-6將比GPT-5更智能。 3. 開源與閉源：Altman認為，為了實現AGI，需要大量的資金投入，因此開源可能不是最佳途徑。OpenAI從最初的開源策略轉變為閉源，以確保商業回報和持續創新。 4. 資金與投資：他提到，為了推動AGI的發展，無論每年需要多少資金，只要能為全人類和AI領域做出貢獻，他都不在乎。 5. OpenAI的核心能力：OpenAI的核心能力在于技術變革，能夠定義AI能力的下一個范式轉變。 6. Sora模型：OpenAI發布了文生視頻模型Sora，這可能會對影視、游戲開發、廣告營銷等行業產生重大影響。 7. 免費使用ChatGPT：OpenAI宣布無需注冊就能免費使用ChatGPT，這有助于那些沒有能力開發類似產品的國家或地區。 8. 英偉達與OpenAI的合作：英偉達創始人黃仁勛向OpenAI捐贈了先進的AI超級計算機，這表明了兩家公司之間的緊密合作關系。
4月24日，蘋果開源了大語言模型OpenELM。這與微軟剛開源的Phi-3 Mini類似，是一款專門針對手機等移動設備的模型。
以下是一些重點信息的摘要： 1. 開源OpenELM: 蘋果公司開源了一個名為OpenELM的大語言模型，這與微軟開源的Phi-3 Mini類似，是專為移動設備設計的模型。 2. 模型參數: OpenELM提供了四種不同參數規模的模型，分別是2.7億、4.5億、11億和30億參數。 3. 功能: 該模型能夠執行生成文本、代碼、翻譯、總結摘要等功能。 4. 預訓練數據: 盡管最小的模型只有2.7億參數，但蘋果使用了1.8萬億tokens的數據進行預訓練，這是其小參數下仍能表現出色的原因之一。 5. 深度神經網絡庫CoreNet: 蘋果同時開源了用于訓練OpenELM的深度神經網絡庫CoreNet，該庫在開源后不久就在GitHub上獲得了超過1100個星標。 6. 蘋果的開源策略: 蘋果通常在手機領域采取閉源策略，但此次開源可能是為了吸引用戶，未來可能會推出閉源產品實現商業化。 7. 技術貢獻: 蘋果不僅發布了模型權重和推理代碼，還發布了完整的訓練和評估框架，包括數據準備、模型訓練、微調和評估流程，以及多個預訓練檢查點和訓練日志。 8. OpenELM架構: OpenELM的架構，包括其技術創新點，如無編碼器的transformer架構、層級縮放策略、不使用全連接層中的可學習偏置參數等。 9. 訓練流程與數據集: 蘋果使用CoreNet作為訓練框架，Adam優化算法，以及動態分詞和數據過濾的方法。
開源地址：https://huggingface.co/collections/apple/openelm-instruct-models-6619ad295d7ae9f868b759ca?ref=maginative.com CoreNet地址：https://github.com/apple/corenet?ref=maginative.com 論文地址：https://arxiv.org/abs/2404.14619
Adobe Photoshop 引入了全新的 Firefly Image 3 圖像 AI 模型，這一更新是在2024年4月23日宣布的。這個新模型是基于 Adobe Firefly Image 3 Foundation Model 開發的，旨在為創意專業人士和設計師提供更多的AI圖像編輯功能和改進。
Firefly Image 3 模型不僅增加了生成式AI特性，還對Photoshop現有的所有功能進行了改進，使得生成的圖像和輸出看起來更加逼真、詳細。
Firefly Image 3 模型通過提供更多的控制、改進圖像生成以及使編輯過程更直觀，大幅提升了圖像編輯的深度與靈活性。這些新功能包括但不限于根據文本提示制作基于AI的圖像，以及在Photoshop中引入的新的人工智能功能，如Reference Image等。
Adobe Firefly Image 3 模型的引入，標志著Adobe在AI圖像生成領域的一個重要進步，它不僅增強了創意專業人士和設計師的工作效率和創造力，也為用戶提供了更加豐富和強大的圖像編輯工具。這些更新預計將在今年晚些時候通過Photoshop的beta桌面應用向公眾開放。
原文地址戳這里！
最近，Adobe 發布了視頻超分項目 VideoGigaGAN。從演示效果來看相當牛批，支持8倍視頻放大，可以適應不同風格的視頻。
詳細介紹： 該模型能夠生成既保持時間連貫性又具有高頻細節的視頻。VideoGigaGAN基于一個先進的大規模圖像放大模型GigaGAN進行設計和優化。 如果簡單地將GigaGAN擴展為視頻處理模型，并增加處理時間信息的模塊，會引起視頻中的嚴重閃爍問題。為解決這一問題，我們識別并改進了幾個關鍵技術點，顯著提升了視頻的時間穩定性。 通過在公開數據集上與其他先進的VSR模型對比，并展示8倍超分辨率的視頻效果，我們驗證了VideoGigaGAN的高效性。
項目地址：https://videogigagan.github.io/
Stability AI 開發者平臺 API 現已支持最新版本的 Stable Diffusion3（SD3）及其增強版本 Stable Diffusion3Turbo。
SD3模型的亮點在于其對字體和提示的遵循能力，這在人類偏好評估中得到了突出體現。為了實現這一目標，SD3采用了新的多模態擴散變換器（MMDiT）架構，該架構改進了對圖像和語言表示的權重分離處理，從而顯著增強了模型的文本理解和拼寫能力。這使得SD3在理解和執行用戶的文本提示時更為精準，生成的圖像更加符合用戶的預期。
Stability AI在不斷提升服務質量，盡管SD3模型已經通過API對外提供，但公司仍在持續對模型進行優化。Stability AI計劃在不久的將來開放模型權重，允許擁有Stability AI會員資格的用戶自行托管，這將增強用戶的自主性和靈活性。
Stability AI與Fireworks AI的合作確保了API平臺的高速和可靠性，公司承諾提供99.9%的服務可用性，這對于企業用戶來說尤為重要，因為他們在使用開發者平臺進行關鍵的生成型AI工作時，需要確保服務的穩定性和可靠性。
至于能不能和 Midjourney v6 相媲美或者超越 V6 ，大家不妨多體驗，試試看！
API文檔：https://top.aibase.com/tool/stable-diffusion-3-api 體驗地址：https://sdxlturbo.ai/stable-diffusion3
哎呀，昨晚 Meta 發布被稱為最強開源的 Llama 3 系列模型了，大晚上扔了個炸彈啊！說實話，這事兒也不算太意外，畢竟 Meta 總是喜歡搞點大動作。他們這次帶來的就是那個自稱“有史以來最牛”的開源大模型——Llama 3系列。 咱們設計師，又可以借助這個新模型好好發揮一番了！
一起看看這個 GPT-4 級模型，它能干得過 GPT-4 么？
Llama 3模型的特點 - 規模與性能：Meta開源了兩款不同規模的Llama 3模型，分別是8B和70B參數規模。Llama 3 8B在性能上與Llama 2 70B相當，而Llama 3 70B則在性能上媲美甚至超越了其他頂尖AI模型。 - 技術改進：Llama 3在預訓練和后訓練方面都有所改進，優化了模型的一致性和響應多樣性，降低了出錯率。 - 多模態與多語言：未來幾個月，Meta將推出具備多模態、多語言對話和更長上下文窗口的新模型，其中包括超過400B的模型，預計將與現有的頂尖模型競爭。
Llama 3的性能測試 - 基準測試：Llama 3在多個測試中得分超越了其他同類模型，顯示出其在推理、代碼生成和遵循指令等方面的突破性提升。 - 人類評估數據集：Meta開發了一套新的高質量人類評估數據集，用于準確研究模型性能。
開源與閉源的辯論 - 開源優勢：Meta堅定地支持開源路線，認為這有助于推動社區和公司雙方的創新。 - 未來展望：盡管Llama 3為開源模型贏得了一場勝利，但關于開源與閉源的辯論仍在繼續。未來，可能會有更高性能的模型出現，為這場辯論帶來新的轉折。
附上 Llama 3 體驗地址：https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct
近日，在量子位舉辦的中國AIGC產業峰會現場，一份行業參考正式出爐——《中國AIGC應用全景報告》。
1. 市場規模預測：預計2024年中國AIGC應用市場規模將達到200億人民幣，到2030年將達到萬億規模。 2. 投融資情況：去年，AIGC領域發生了至少5起代表性融資事件，其中智譜AI和月之暗面的Kimi智能助手分別獲得了巨額融資。 3. 商業模式：B端產品（面向企業的產品）80%實現營收，而C端產品（面向消費者的產品）近50%以免費為主。 4. AI應用類型：AI原生應用占比高于X+AI，即完全基于生成式AI技術打造的原生應用占比接近57%。 5. 技術趨勢：多模態技術（能識別和理解兩種及以上模態數據的產品）是大趨勢，目前占比近50%。 6. 產品落地：AIGC應用產品落地的首要因素是場景與技術的匹配，技術成熟度決定落地速度。 7. 投資資源：AIGC產業投資資源向頭部聚集，潛在資本重點看向應用層。 8. 地域分布：北京、上海、杭州、深圳是AIGC應用產品最多的地區。
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/-jvjxWxssQvfgToxfJbzvA 完整報告下載：jkhbjkhb.feishu.cn/wiki/W5D7wuDcbiPXDLkaRLQcAJpOn8f
各位設計師小伙伴，現在用Midjourney、DALL·E 3、Stable Diffusion 這些AI模型來生成圖片的時候，如果生成的圖片樣式并不完全符合你的設計需求，大家都是怎么處理的啊？
常規操作，你得用 PS、Adobe Lightroom這些軟件來調整。不過說實話，這樣挺費時的，也不太符合現在AI時代的高效率要求。
近日「AIGC開放社區」就為大家介紹一款最近公測的高效圖片無限重生樣式的免費試用AI平臺——Freepik。這個平臺現在是公測期，而且提供免費試用。
你只需要把圖片上傳到Freepik，選擇3D、繪畫、懷舊、卡通、超現實等樣式，就能在幾秒內快速實現。
對于我們這些設計師來說，Freepik簡直就是個神器，強烈推薦給大家試試！
Freepik免費試用地址：https://www.freepik.com/pikaso/reimagine
昨晚，Adobe在官網宣布，將OpenAI的Sora、Pika 、Runway等著名第三方文生視頻模型，集成在視頻剪輯軟件Premiere Pro中（簡稱“PR”）。這些集成的模型和功能將通過AI驅動的音頻編輯功能，使得音頻編輯變得更快、更輕松、更直觀。
這次更新是Adobe對PR的一次重大重構，旨在幫助用戶簡化創作流程，并提供多樣化的創作靈感。通過生成式AI的加持，PR將為專業視頻剪輯師和業余愛好者帶來更高效和便捷的創作體驗。
△鼠標右鍵，勾選“顯示控件”，可以打開聲音哦！
用Sora生成視頻素材 Adobe的創新之一是將Sora、Gen-2、Pika以及Firefly系列模型集成到PR中，這將幫助用戶快速為作品添加不同類型的視頻素材和動態效果。例如，用戶只需輸入文本提示“夜雨中的城市風景”，就能通過Sora生成相應的視頻素材，并將其應用在視頻項目中作為背景或增強主軌道視頻。預覽展示表明，用戶一次可以生成三個視頻供選擇。
快速替換、刪除視頻特定區域 Adobe自研的Firefly模型使得替換視頻素材中的特定區域變得輕松。過去，替換素材需要新增一條素材視頻軌道并調整圖層，而現在通過Firefly，用戶只需用鋼筆工具圈選區域并輸入提示文本，如“一大堆寶石”，即可選擇合適的素材進行替換。 此外，Firefly還提供了精準刪除或替換視頻中無用對象的功能。以往需要通過遮蓋、模糊處理等繁瑣方法移除的對象，如垃圾桶或電表箱，現在可以輕松點擊一下快速刪除或替換。
用生成式AI制作定格幀 傳統的視頻定格幀制作流程相對繁瑣，需要找到需要定格的視頻序列，確定并添加幀保持，然后調整定格幀的持續時間。現在，借助生成式AI功能，用戶只需拖動視頻的定格靜態幀，AI將自動生成補充內容，簡化了整個制作過程。 Adobe創意產品部高級副總裁Ashley Still表示，Adobe正在重新構想視頻創作流程的每一個步驟，為創作者提供更高效、便捷的功能。通過將生成式AI深度融合到PR的核心工作流程中，Adobe正在解決視頻編輯人員每天遇到的真正制作痛點，幫助他們節省時間并提升創意靈感。
這些更新和創新展示了Adobe對于AIGC領域的重視和投入，以及其致力于推動多媒體創作工具向前發展的決心。通過集成先進的AI技術，Adobe旨在為創作者提供更加強大和靈活的創作平臺，以激發更多的創意和可能性。
