?真棒-人工智能


内容

  • 聊天GPT - 聊天GPT 是由 OpenAI 开发并于 2022 年 3 月推出的人工智能聊天机器人。它建立在OpenAI的GPT-5.4和GPT-<>系列大型语言模型(LLM)之上,并使用监督和强化学习技术进行了微调(一种迁移学习方法)。
  • Copy.ai - 获得畅销的好副本。 是一个人工智能驱动的文案,为您的业务生成高质量的文案。免费开始,无需信用卡!营销简化!Copy.ai
  • 贾斯珀 - 贾斯珀是最好的 AI 作家和 AI 艺术生成器,拥有超过 3,000 条五星评论的团队。快速创建博客文章、营销文案和 AI 生成的图像。
  • 冲浪者 - 使用冲浪者进行研究、编写、优化和审计!创建产生实际结果的全面内容策略所需的一切就在这里。
  • 合成 - 在几分钟内从纯文本创建视频。合成是一个AI视频创作平台。成千上万的公司使用它来创建 120 种语言的视频,节省了高达 80% 的时间和预算。

开发 人员

  • GitHub Copilot - GitHub Copilot 使用 OpenAI Codex 直接从编辑器实时建议代码和整个函数。
  • GitHub Copilot X - 凭借聊天和终端界面、对拉取请求的支持以及早期采用 OpenAI 的 GPT-4,GitHub Copilot X 是我们对人工智能软件开发未来的愿景。集成到工作流程的每个部分。
  • Markprompt - 用于 Markdown、Markdoc 和 MDX 的开源 GPT-4 平台,内置分析

设计

  • AI 颜色 - 从文本提示生成调色板
  • PhotoRoom - 仅使用手机创建产品和肖像图片。删除背景,更改背景并展示产品。

图像

  • 中途 - 一个独立的研究实验室,探索新的思想媒介,扩大人类物种的想象力。
  • 达尔-E 2 - 达尔·E 2是一个人工智能系统,可以从自然语言的描述中创建逼真的图像和艺术。

音频

  • Murf AI - 20种语言的AI语音生成器。120+ 逼真的文本到语音语音,以创建完美的 AI 画外音。轻松从文本到语音即时切换。
  • 拉尔。AI - 使用 LALAL 快速准确地拆分人声和乐器音轨。.AI。上传任何音频文件并在几秒钟内接收高质量的提取曲目。
  • SOUNDRAW - 您的个人AI音乐生成器。
  • Brain.fm - 使用Brain.fm的功能性音乐来帮助您集中注意力放松和更好地睡眠,使用尖端的神经科学来获得结果。
  • 裂缝扩散 - 用于实时音乐生成的稳定扩散。
  • Pollinations.AI - 授粉是一个在人工智能的帮助下生成媒体的平台。在这里,您可以即时创建自定义的免版税音频、图像、3D 对象以及即将完全身临其境的 3D 环境。

视频

  • 跑道 - 探索超过 30+ 个 AI 驱动的创意工具,以前所未有的方式构思、生成和编辑内容。
  • Fliki - 在几分钟内使用 AI 驱动的语音创建文本到视频和文本到语音内容。立即开始,使用逼真的 AI 语音创建视频和画外音!

原文链接:https://www.cnblogs.com/zhizhengzhaoxi/p/17359350.html

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:?真棒-人工智能 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年4月27日
下一篇 2023年4月27日

相关文章

  • Keras TypeError: (‘Keyword argument not understood:’, ‘input’)

    TypeError: (‘Keyword argument not understood:’, ‘input’)  model = Model(input=[inputs], output=output) 报错信息TypeError: (‘Keyword argument not understood:’, ‘input’) 解决方法换成 model = M…

    Keras 2023年4月7日
    00
  • Windows10上使用Caffe的Python接口进行图像分类例程

    本文将会介绍Caffe的Python接口的使用方法。编辑Python可以使用很多种方法,我们采用的是IPython交互式编辑环境。   1 Python的安装 如果你的Windows电脑还没有安装Python,请先自行搜索Python的安装方法,例如 http://jupyter.org/install.html,推荐使用Anaconda软件包安装方式,这样…

    Caffe 2023年4月8日
    00
  • TensorFlow随机值函数:tf.random_uniform

    random_uniform( shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>随机张量 从均匀分布中输出随机值. 生成的值在该 [minva…

    tensorflow 2023年4月6日
    00
  • Pytorch快速入门及在线体验

    本文搭配了Pytorch在线环境,可以直接在线体验。 Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包,旨在服务两类场合: 1.替代numpy发挥GPU潜能 ;2. 一个提供了高度灵活性和效率的深度学习实验性平台。 1.Pytorch简介 Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Pyth…

    2023年4月8日
    00
  • [炼丹术]YOLOv5目标检测学习总结

    一、YOLOv5介绍 YOLOv5是一系列在 COCO 数据集上预训练的对象检测架构和模型,代表Ultralytics 对未来视觉 AI 方法的开源研究,结合了在数千小时的研究和开发中获得的经验教训和最佳实践。 下面是YOLOv5的具体表现: 我们可以看到上面图像中,除了灰色折线为EfficientDet模型,剩余的四种都是YOLOv5系列的不同网络模型。其…

    2023年4月7日
    00
  • TensorFlow实战Google深度学习框架2.0笔记–循环神经网络

    只抽取重点没有其它。循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。 RNN:recurrent neural network:循环神经网络 循环神经网络的主体结构A 的输入除了来自输入层xtx_txt​,还有一个循环的边来提供上一时刻的隐藏状态( hidden state) ht−1h_{t-1}ht−1​ 。在每一个时刻,循环神经网络的模块A 在读取了xtx…

    2023年4月8日
    00
  • RCNN–目标检测

    原博文:http://www.cnblogs.com/soulmate1023/p/5530600.html 文章简要介绍RCNN的框架,主要包含: 原图–》候选区域生成–》对每个候选区域利用深度学习网络进行特征提取–》特征送入每一类SVM分类器中判别–》回归器修正候选框位置 经典图: 下面对每一个步骤详细分析: 1.候选区域生成:  使用Selec…

    2023年4月5日
    00
  • caffe配置Makefile.config—-ubuntu16.04–重点是matlab的编译

      来源:  http://blog.csdn.net/daaikuaichuan/article/details/61414219   配置Makefile.config(参考:http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/51783857   )    折腾到这一步,离成功就不远了,接下来就是配置之前搁置的Ma…

    Caffe 2023年4月8日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部