今日AI阿里要推广AI电商产品“彩蛙” 北大团队推出Sora计划

小夏 科技 更新 2024-03-05

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人工智能应用

阿里巴巴正在打造一款名为“彩绘青蛙”的人工智能电子商务产品。

[AIBases简介:]。

该产品主要面向商家和人才,其主要功能是AI文案生成和AI图像生成。

AI文案主要实现单品植草、爆文改写、服装分享等。

AI原始图片将主要为**、天猫商家和艺人训练专属AI模型,并制作网红的相同产品图片。

北京大学团队对SORA项目发起了“Open SORA”AnimateDiff响应

[AIBases简介:]。

北京大学团队和兔子展启动了Replication SORA项目,名为Open SORA,框架已经建成。

Open Sora 计划使用一个由三部分组成的框架,包括视频 VQ-VAE、去噪扩散变压器和条件编码器。

目前,团队需要更多的数据和 GPU 进行训练,北大校友和 AnimateDiff 大神都做出了积极的回应。

项目地址:

Comfyui 透明层生成插件 LayerDiffusion 正式上线

[AIBases简介:]。

不仅可以直接生成透明元素,还可以在现有元素之上生成与环境融合的透明元素。

该插件主要包含两个节点,其中一个节点需要安装 comfyui-tooling-nodes 插件。

目前仅支持生成,图像质量可与真正的商业级透明素材相媲美。

项目地址:

comfyui-mana-nodes:一个有趣的 comfyui 插件,带有可自定义的字体动画

[AIBases简介:]。

支持高度自定义的字体动画。

用户可以自定义背景颜色、字体颜色等。

该插件支持使用本地字体文件,提供更多创意可能性。

项目地址:

D-ID 代理:1 ** + 语音克隆自定义数字克隆

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1 ** + 克隆您的声音 + 同步用户知识库,定制您的专属数字克隆。

数字人可以代您进行**对话,只有2秒的延迟,可以在**会议等场景中使用。

您可以通过注册帐户来体验它,每个用户都有 200 个免费访问机会。

经验地址:

浙江大学和Microsoft推出了一流的编辑框架Uniedit,无需训练即可支持多种编辑场景

[AIBases简介:]。

Uniedit在各种编辑场景中表现出色。

Uniedit的独特之处在于它支持动作编辑和各种外观编辑场景。

Uniedit 利用时间和空间注意力层来实现编辑动作和外观。

项目主页:

Dashtoon 是一款 AI 漫画生成应用程序,是制作推文的绝佳工具

[AIBases简介:]。

漫画可以一次性生成,为编辑和定制提供了充足的空间。

字符一致性成熟,具有较高的参考价值。

提高生产效率和质量,开辟新的可能性。

经验地址:

GitHub 又有一款 AI 工具 DUST3R:2 秒内 2 张图片和 3D 重建

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DUST3R 在单目多视角深度估计和相对姿态估计任务中表现出色。

作者的团队采用了一种新方法,可以在任何图像中进行3D重建,而无需相机校准或先验的视点姿势信息。

Dust3R 在多个任务中实现 SOTA 结果,展示了其强大功能和适用性。

项目入口:

什么值得购买AI购物助手“小价值”是在线提供全网购物推荐和建议

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自主研发的AI购物助手“小微”在“值得购买的”APP上线。

提供实时***和产品口碑评论,帮助用户做出明智的购物决策。

通过意向识别模型,推荐符合用户需求的优质产品,带来全新的购物体验。

AI 的新功能Meta AI 提出 MobileLLM:一种在移动设备上部署 LLM 的新方法

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LLM 在移动设备上面临挑战。

MobileLLM 通过深窄结构设计和参数优化来提高性能。

为在资源受限的环境中应用 LLM 开辟了新的可能性。

Google Chrome 为搜索栏添加了更多搜索功能

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Chrome 应用中与购物相关的搜索会显示更多商品和购物类别的缩略图。

即使网络连接较差,Chrome 也会提供具有“改进的设备端功能”的搜索建议。

搜索框显示基于以前的搜索记录的建议查询,为用户提供更智能、更个性化的搜索体验。

港大研发V-IRL平台:将真实世界地图融入虚拟环境,让AI智能体拥有完整的生命!

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港大与纽约大学的研究团队合作开发了V-IRL平台,将真实世界的地图和其他信息整合到虚拟环境中,为人工智能代理提供更真实的体验。

V-IRL平台模拟真实环境,使座席能够执行复杂的任务,并协作解决不同任务中的问题。

基于V-IRL,研究人员进行了位置识别、视觉问答和导航等测试,展示了人工智能在广泛应用中的潜力。

项目地址:

清华大学和哈尔滨工业大学提出onebit方法:大模型可以压缩到1bit,保持83%的性能

[AIBases简介:]。

清华大学与哈尔滨工业大学联合发布**,将尝试1bit量化,突破2bit限制;

新方法结合了 1 位层结构、基于 SVID 的参数初始化和量化感知训练。

1 位量化突破了 2 位的障碍,为在移动设备上高效运行大型模型开辟了新的可能性。

*地址:

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