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1. WeChat सार्वजनिक खाता अब AI चित्रण का समर्थन करता है: यह शैली और अनुपात को समायोजित करने का भी समर्थन करता है
WeChat सार्वजनिक खाते ने हाल ही में "AI चित्रण" नई सुविधा लॉन्च की है, जिसका उद्देश्य सामग्री निर्माताओं को अधिक प्रभावी ढंग से चित्रों का चयन और सम्मिलित करने में मदद करना है। उपयोगकर्ता संक्षिप्त पाठ विवरण के माध्यम से लेख की सामग्री के साथ मेल खाने वाले चित्र उत्पन्न कर सकते हैं, और इसके शैली और अनुपात को समायोजित कर सकते हैं। यह नवाचार न केवल रचनात्मकता की दक्षता को बढ़ाता है, बल्कि कॉपीराइट मुद्दों की चिंता को भी कम करता है, वर्तमान में यह सुविधा ग्रे्ड परीक्षण चरण में है।
【AiBase सारांश:】
🖌️ AI चित्रण फ़ीचर उपयोगकर्ताओं को संक्षिप्त विवरण के माध्यम से मेल खाने वाले चित्र उत्पन्न करने की अनुमति देता है, जिससे रचनात्मकता की दक्षता बढ़ती है।
📏 उपयोगकर्ता उत्पन्न चित्रों के शैली और अनुपात को समायोजित कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि अंतिम परिणाम संतोषजनक हो।
🔒 यह फ़ीचर लेख के कवर तक विस्तारित होता है, जिससे कॉपीराइट मुद्दों की चिंता कम होती है।
2. अली क्लाउड टोंग यी वान शियांग ने नया चित्र संपादन मॉडल ACE लॉन्च किया, एक-क्लिक चित्र संशोधन की सुविधा प्रदान की
अली क्लाउड टोंग यी वान शियांग टीम ने नया चित्र संपादन मॉडल ACE लॉन्च किया है, जिसका उद्देश्य सरल मौखिक निर्देशों के माध्यम से सुविधाजनक चित्र उत्पन्न करने और संपादित करने की सेवा प्रदान करना है। ACE कई एप्लिकेशन परिदृश्यों का समर्थन करता है और शक्तिशाली चित्र संपादन क्षमताएं प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता आसानी से पहचान पत्र की तस्वीरों का पृष्ठभूमि बदलने जैसे कार्य कर सकते हैं। इसका मुख्य नवाचार Long-context Condition Unit (LCU) मॉड्यूल है, जो उच्च गुणवत्ता संपादन परिणाम सुनिश्चित करता है।
【AiBase सारांश:】
✨ ACE मॉडल मौखिक निर्देशों के माध्यम से सुविधाजनक चित्र उत्पन्न और संपादित करने की सुविधा प्रदान करता है, जटिल संपादन प्रक्रिया को सरल बनाता है।
🎨 विभिन्न एप्लिकेशन परिदृश्यों का समर्थन करता है, जैसे कि स्टाइलाइज्ड फोटो, कहानी निर्माण और आंतरिक डिजाइन, उपयोगकर्ताओं की विविध आवश्यकताओं को पूरा करता है।
🔧 LCU मॉड्यूल सटीक संपादन परिणाम सुनिश्चित करता है, और वैश्विक डेवलपर्स को ओपन-सोर्स समर्थन प्रदान करता है, स्मार्ट इमेज प्रोसेसिंग तकनीक के विकास को बढ़ावा देता है।
विवरण लिंक:https://github.com/ali-vilab/ACE
3. केलिंग AI ने "AI试衣" फ़ीचर लॉन्च किया: 1.5 मॉडल में "प्रारंभिक और अंतिम फ्रेम" का नया समर्थन
केलिंग AI ने हाल ही में "AI试衣" फ़ीचर लॉन्च किया है, जिसके माध्यम से उपयोगकर्ता न्यूनतम दो तस्वीरें अपलोड करके आसानी से मॉडल द्वारा पहने गए कपड़ों का प्रभाव उत्पन्न कर सकते हैं। इसके अलावा, 1.5 मॉडल ने वीडियो निर्माण के क्षेत्र में सुधार किया है, जो वीडियो प्रारंभिक और अंतिम फ्रेम तकनीक का समर्थन करता है, जिससे रचनाकारों को वीडियो नियंत्रण में अधिक सूक्ष्मता प्राप्त होती है। केलिंग AI ने "प्रेरणा अकादमी" भी लॉन्च की है, जो मुफ्त पाठ्यक्रम प्रदान करती है।
【AiBase सारांश:】
👚 AI试衣 फ़ीचर उपयोगकर्ताओं को कपड़ों और मॉडल की तस्वीरें अपलोड करके试穿 प्रभाव उत्पन्न करने की अनुमति देता है, जो विभिन्न कपड़ों के परिवर्तन का समर्थन करता है।
🎥 नया प्रारंभिक और अंतिम फ्रेम तकनीक उपयोगकर्ताओं को दो तस्वीरें अपलोड करने की अनुमति देती है, वीडियो के प्रारंभ और अंत को सटीक रूप से नियंत्रित करती है, गतिशील संक्रमण को संभव बनाती है।
📚 केलिंग AI द्वारा लॉन्च की गई प्रेरणा अकादमी मुफ्त पाठ्यक्रम प्रदान करती है, जो नए उपयोगकर्ताओं को AI उपकरणों के उपयोग में तेजी से महारत हासिल करने में मदद करती है, तकनीकी प्रसार को बढ़ावा देती है।
4. क्या वर्चुअल होस्टिंग बहुत कठोर है? चाइनीज एकेडमी ऑफ साइंसेज ने Tencent के साथ मिलकर "AI बिक्री किंग" AnchorCrafter बनाया, क्रियाएँ और भावनाएँ स्वाभाविक और सही हैं
तकनीक की प्रगति के साथ, वर्चुअल होस्टिंग का प्रदर्शन भी निरंतर सुधार रहा है। चाइनीज एकेडमी ऑफ साइंसेज और Tencent के सहयोग से विकसित AnchorCrafter, वर्चुअल होस्टिंग बिक्री के एक नए युग का प्रतीक है। यह उपकरण स्वाभाविक और प्रवाहपूर्ण बिक्री वीडियो उत्पन्न कर सकता है, होस्ट की क्रियाएँ और भावनाएँ बहुत वास्तविक हैं, जो उपयोगकर्ता अनुभव को बहुत बढ़ाती हैं। AI तकनीक के माध्यम से, उपयोगकर्ताओं को केवल होस्ट की तस्वीर और उत्पाद की जानकारी प्रदान करनी होती है, जिससे उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो जल्दी से उत्पन्न हो जाते हैं।
【AiBase सारांश:】
🛍️ AnchorCrafter स्वाभाविक और प्रवाहपूर्ण बिक्री वीडियो उत्पन्न कर सकता है, दर्शकों के अनुभव को बढ़ाता है।
🤳 उपयोगकर्ताओं को केवल होस्ट की तस्वीर और उत्पाद की जानकारी प्रदान करनी होती है, जिससे वीडियो जल्दी से बनाए जाते हैं।
📈 प्रयोगात्मक परिणाम बताते हैं कि उत्पन्न वीडियो की गुणवत्ता और क्रियाओं की स्वाभाविकता उद्योग में शीर्ष स्तर पर है।
विवरण लिंक:https://cangcz.github.io/Anchor-Crafter/
5. Adobe ने AI ध्वनि प्रभाव उत्पन्न करने की प्रणाली MultiFoley पेश की
हाल ही में, Adobe ने मिशिगन विश्वविद्यालय के साथ मिलकर विकसित MultiFoley कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली को पेश किया, जो ध्वनि प्रभाव उत्पन्न करने की तकनीक में एक महत्वपूर्ण प्रगति को दर्शाता है। यह प्रणाली टेक्स्ट संकेत, संदर्भ ऑडियो या वीडियो उदाहरणों के माध्यम से उच्च गुणवत्ता के ध्वनि प्रभाव उत्पन्न कर सकती है, ऑडियो आउटपुट गुणवत्ता 48kHz तक पहुँचती है, और वीडियो के साथ समन्वय सटीकता 0.8 सेकंड तक होती है, जो पारंपरिक प्रणालियों की तुलना में उल्लेखनीय रूप से बेहतर है।
【AiBase सारांश:】
🔊 MultiFoley प्रणाली टेक्स्ट, ऑडियो और वीडियो इनपुट के माध्यम से ध्वनि प्रभाव उत्पन्न करती है, ध्वनि गुणवत्ता 48kHz तक पहुँचती है।
🎵 औसत समन्वय सटीकता 0.8 सेकंड है, जो पारंपरिक ध्वनि प्रभाव प्रणालियों की प्रदर्शन से उल्लेखनीय रूप से बेहतर है।
📊 उपयोगकर्ता अनुसंधान से पता चलता है कि 85.8% प्रतिभागियों का मानना है कि इसकी अर्थ संगति अन्य प्रणालियों की तुलना में बेहतर है।
6. MyTimeMachine: 50 तस्वीरें अपलोड करें और आप विभिन्न आयु के दिखावे का अनुमान लगा सकते हैं
MyTimeMachine एक नवोन्मेषी तकनीक है, जो उपयोगकर्ता द्वारा अपलोड की गई 50 सेल्फी तस्वीरों के माध्यम से व्यक्तिगत रूप से चेहरे की उम्र को परिवर्तित कर सकती है। यह प्रणाली वैश्विक वृद्धावस्था मॉडल को जोड़ती है, उच्च फिडेलिटी के उम्र परिवर्तन प्रभाव उत्पन्न करती है, जबकि उपयोगकर्ता की पहचान विशेषताओं को बनाए रखती है। यह तकनीक न केवल स्थिर चित्रों के लिए लागू होती है, बल्कि वीडियो प्रोसेसिंग में भी विस्तारित की जा सकती है, जिसका व्यापक उपयोग फिल्म प्रभाव और विज्ञापन उद्योग में होता है।
【AiBase सारांश:】
🌟 MyTimeMachine वैश्विक वृद्धावस्था मॉडल और उपयोगकर्ता की व्यक्तिगत सेल्फी को जोड़ती है, व्यक्तिगत उम्र परिवर्तन को संभव बनाती है।
📸 केवल 50 व्यक्तिगत तस्वीरों की आवश्यकता होती है ताकि अनुकूलक नेटवर्क को प्रशिक्षित किया जा सके, वास्तविक उम्र परिवर्तन प्रभाव उत्पन्न किया जा सके।
🎥 यह तकनीक न केवल स्थिर चित्रों के लिए, बल्कि वीडियो में भी विस्तारित की जा सकती है, उच्च गुणवत्ता और पहचान संरक्षण के साथ वृद्धावस्था प्रभाव उत्पन्न करती है।
विवरण लिंक:https://mytimemachine.github.io/
7. रिवर्स ऑपरेशन! TryOffDiff एक-क्लिक में मॉडल से कपड़े निकालता है और मानकीकृत वस्त्र चित्र में बदलता है
TryOffDiff एक AI तकनीक है जिसे जर्मनी के बिलेफेल्ड विश्वविद्यालय ने विकसित किया है, जिसका उद्देश्य ऑनलाइन खरीदारी में खरीदारों और विक्रेताओं के बीच बड़े अंतर को हल करना है। मजबूत फैलाव मॉडल के माध्यम से, TryOffDiff तस्वीरों से कपड़ों की विशेषताओं को निकालता है, उच्च परिभाषा के मानक उत्पाद प्रदर्शन चित्र उत्पन्न करता है, पृष्ठभूमि को हटा देता है, और परिणाम पेशेवर फोटोग्राफरों के समान होते हैं।
【AiBase सारांश:】
🧵 TryOffDiff AI तकनीक का उपयोग करके कपड़ों की विशेषताओं को निकालता है, उच्च परिभाषा उत्पाद प्रदर्शन चित्र उत्पन्न करता है।
📸 उत्पन्न चित्रों के विवरण स्पष्ट होते हैं, पृष्ठभूमि स्वचालित रूप से हटा दी जाती है, और परिणाम पेशेवर फोटोग्राफी के समान होते हैं।
🛒 यह तकनीक ई-कॉमर्स प्लेटफार्मों पर उत्पाद प्रदर्शन प्रभाव को बढ़ाने में मदद करती है, और वापसी दर को कम करती है।
विवरण लिंक:https://huggingface.co/spaces/rizavelioglu/tryoffdiff
8. GTX580 पुरानी ग्राफिक्स कार्ड भी GPT-4 को प्रशिक्षित कर सकते हैं, लागत अविश्वसनीय रूप से दस गुना अधिक
Epoch AI ने हाल ही में एक इंटरएक्टिव सिम्युलेटर लॉन्च किया है, जो पुराने ग्राफिक्स कार्ड GTX580 का उपयोग करके GPT-4 को प्रशिक्षित करने की संभावना को उजागर करता है, हालांकि इसकी लागत आधुनिक हार्डवेयर की तुलना में दस गुना अधिक है। अनुसंधान से पता चलता है कि GPT-4 को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक फ्लोटिंग-पॉइंट गणनाओं की संख्या 1e25 से 1e26 के बीच है, और जैसे-जैसे मॉडल का आकार बढ़ता है, दक्षता आमतौर पर कम होती है।
【AiBase सारांश:】
💰 GTX580 ग्राफिक्स कार्ड का उपयोग करके GPT-4 को प्रशिक्षित करने की लागत आधुनिक हार्डवेयर की तुलना में दस गुना अधिक है, दक्षता कम है।
📊 सिम्युलेटर विभिन्न GPU के प्रदर्शन भिन्नताओं का विश्लेषण कर सकता है, और जटिल बहु-डेटा केंद्र प्रशिक्षण सिमुलेशन का समर्थन करता है।
🔍 यह अनुसंधान भविष्य की हार्डवेयर आवश्यकताओं को गहराई से समझने के लिए है, ताकि बड़े AI मॉडलों के प्रशिक्षण का समर्थन किया जा सके।
9. क्रिप्टोक्यूरेंसी उपयोगकर्ता AI रोबोट Freysa को $47,000 का पुरस्कार पूल स्थानांतरित करने के लिए मना लेते हैं
एक अनूठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रतिकूल खेल में, एक क्रिप्टोक्यूरेंसी उपयोगकर्ता ने सफलतापूर्वक स्वायत्त AI रोबोट Freysa को $47,000 से अधिक के पुरस्कार पूल को उसके पास स्थानांतरित करने के लिए मना लिया। हालांकि पहले 481 प्रयास असफल रहे, इस तकनीकी लेखक ने चतुर संकेतों और Freysa की कार्यक्षमता की गहरी समझ के माध्यम से अंततः AI की रक्षा को तोड़ दिया और जीत हासिल की।
【AiBase सारांश:】
💰 क्रिप्टोक्यूरेंसी उपयोगकर्ता चतुर संकेतों के माध्यम से AI रोबोट Freysa को पुरस्कार पूल के फंड को स्थानांतरित करने के लिए मना लेते हैं।
🤝 खिलाड़ी $100 दान करने के लिए सहमत होते हैं, और अंततः Freysa की स्वीकृति प्राप्त करते हैं, सफलतापूर्वक स्थानांतरण करते हैं।
🧠 Freysa का निर्णय तंत्र अभी भी रहस्यमय है, जो AI के साथ मानव बातचीत में रचनात्मकता और चतुराई को प्रदर्शित करता है।
10. मस्क ने अदालत से आदेश मांगा OpenAI को लाभकारी कंपनी में बदलने से रोकने के लिए
हाल ही में, टेस्ला के CEO एलोन मस्क की कानूनी टीम ने अदालत में अस्थायी निषेधाज्ञा के लिए आवेदन किया है, जिससे OpenAI को लाभकारी कंपनी में बदलने से रोका जा सके, यह तर्क करते हुए कि यदि मस्क जीतते हैं, तो OpenAI को मुआवजे का भुगतान करने के लिए धन की कमी हो सकती है। इसके अलावा, मस्क ने OpenAI और उसके निवेशक Microsoft पर अमेरिकी प्रतिस्पर्धा कानून का उल्लंघन करने का आरोप लगाया, और निवेशकों से प्रतिस्पर्धियों का समर्थन न करने की मांग की।
【AiBase सारांश:】
⚖️ मस्क की कानूनी टीम ने अदालत से OpenAI को लाभकारी कंपनी में बदलने से रोकने के लिए कहा है, यह मानते हुए कि यह मुआवजे के जोखिम का सामना कर सकता है।
📉 OpenAI और Microsoft पर अमेरिकी प्रतिस्पर्धा कानून का उल्लंघन करने का आरोप, और निवेशकों से प्रतिस्पर्धियों का समर्थन न करने की मांग।
💰 मस्क ने पहले OpenAI के लाभकारी मॉडल का समर्थन किया था, लेकिन अब इसके परिवर्तन का विरोध कर रहे हैं, जो उद्योग में प्रतिस्पर्धा की जटिलता को दर्शाता है।
11. OpenAI ने Apple के साथ सहयोग से वर्ष के अंत तक 1 बिलियन उपयोगकर्ताओं तक पहुँचने की योजना बनाई है
