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Uizard Autodesigner:“UI设计的ChatGPT” ,输入文字提示即可生成多屏幕UI设计界面。

创始人称:这款产品在私人测试阶段就吸引了超过150,000名用户的参与,早期的用户称其为”UI设计的ChatGPT”。

Atodesigner生成的任何设计都是完全可编辑和可定制的,你可以在其易于使用的拖放编辑器中进行快速编辑。
主要特点:

1. 通过简单文字描述,Uizard 就能生成多屏幕的模拟图。

2. 无论你是设计专业人士还是初学者,都能轻松上手!
3. 生成的任何设计都是完全可编辑和可定制的,你可以在Uizard的易于使用的拖放编辑器中进行编辑。
4. Uizard还有其他的AI设计功能,这些功能使设计变得简单和易于访问。如:从想法到模型,再到可点击的原型轻松搞定。
5、除了利用AI文字生成UI界面外,Uizard还有个模板库供你选择,可以直接使用。 Image
缺点是目前只支持英文来生成界面。目前暂时不支持其语言。

然后生成速度有点慢,我等了20多分钟了还没生成完!最后放弃了!不知道是什么原因!

最后用官方推荐的prompt生成很快。编辑器挺好用,很直观明了,可以添加各种元素和快速连接各个模块。比Framer AI的直观

传送门:uizard.io ImageImageImage

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Jun 18
Alexandria:Tenet 嵌入了所有人类宗教信仰。创建一个可以理解和生成关于各种宗教和哲学观念的人工智能模型。

你可以一次性和包括孔子、摩西等所有的伟大先知进行对话,聆听他们的教诲😄

他们公开了10多种主要宗教文本的嵌入(超过1500万个标记,200亿个向量维度),并使用这些启动了多个实时产品。 Image
他们还构建了一个名为 tensor.church 的工具,你可以在这里提问并跨所有宗教搜索智慧。你可以听到马库斯·奥勒留或摩西,克里希纳或孔子的话...(ChatGPT 插件即将推出)
你可以在下面的链接下载所有可嵌入的宗教文本。除了嵌入,他们还清理、解析和托管了所有他们正在处理的宗教文本数据。这些文本以前很难找到,但现在不再是问题。包括基督教、伊斯兰教、犹太教、佛教、印度教、孔子儒家学说、孟子、道教等等。

下载链接:alex.macrocosm.so/religion Image
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Jun 18
Infinigen:无限高质量3D数据的生成器,使用程序生成的无限逼真世界

100%的程序化生成,不需要外部资产,也不依赖AI。并且是免费开源的。生成质量非常高,可以说达到以假乱真的地步!甚至是花瓣上的皱纹都可定制

Infinigen由普林斯顿视觉和学习实验室开发,Infinigen的主要特性和功能包括:

🧵🧵🧵
▸Infinigen基于Blender编写

▸ 每个小细节都是随机的和可定制的,甚至是花瓣上的皱纹!

▸ 自然界中多样的物体和场景:植物、动物、地形;火、云、雨和雪。

▸ Groundtruth 自动标注:光流、3D 场景流、深度、表面法线、全景分割、遮挡边界。
Infinigen的主要特性和功能包括:

1、程序化:Infinigen是一个程序生成器,它完全使用随机的数学规则来创建所有的形状和材料,从宏观结构到微观细节。Infinigen可以创建无限的变化。用户可以通过覆盖随机化的默认参数来完全控制资产的生成。 Image
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Jun 17
Meta计划免费开源其大语言模型,并附带商业许可,这一举措可能会对Google和OpenAI的封闭源AI商业模式产生压力。

Mate基于LLaMA基础模型构建的130亿参数的Vicuna LLM模型声称在3月份就达到了90%的ChatGPT质量。

此举将给OpenAI和Google带来巨大压力!artisana.ai/articles/metas…
如果越来越多的开发者倾向于Meta的开源AI生态系统,Meta本身将从全球无数的AI工程师对其核心模型的改进中受益。

Hugging Face的Open LLM排行榜现在列出了一系列更复杂的模型,其中许多都是原始LLaMA LLM的衍生产品,并且他们的能力在以惊人的速度扩展。

huggingface.co/spaces/Hugging…
在开源语言模型的生态系统蓬勃发展的同时,OpenAI发现自己处于一个棘手的位置。据The Information上个月披露,OpenAI正在准备自己的开源LLM,以应对来自开源竞争者的日益增加的压力,并保护其市场份额。

artisana.ai/articles/opena…
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Jun 17
Meta AI开发出一种各方面都表现非常先进的语音生成AI模型:Voicebox

与别的生成语音的 AI 需要使用精心准备的训练数据对每项任务进行特定训练不同。

Voicebox使用一种新方法来仅从原始音频和随附的转录中学习。这种方法提高了模型的灵活性,使其能够更好地适应各种任务

bit.ly/3CwUw8z
在Voicebox出现之前,生成语音的AI需要使用精心准备的训练数据对每项任务进行特定训练。 Voicebox使用一种新方法来仅从原始音频和随附的转录中学习,可以修改给定样本的任何部分,而不仅仅是给定音频剪辑的结尾.

该模型可以合成六种语言的语音,以及执行噪声去除、内容编辑、风格转换和多样化样本生成
Voicebox 基于一种称为流匹配的方法, Voicebox在可懂度(5.9% 对 1.9% 的单词错误率)和音频相似度(0.580 对 0.681)方面优于当前最先进的英语模型 VALL-E,同时快 20 倍。对于跨语言风格迁移,Voicebox 优于 YourTTS,将平均单词错误率从 10.9% 降低到 5.2%,并将音频相似度从 0.335 提高到 0.481。 ImageImage
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Jun 17
利用人工智能从人眼反射中重建3D场景。

这项研究的论文名为《通过你的眼睛看世界》。他们通过从相机发射光线,并将它们反射到近似的眼睛几何形状上,来训练眼睛反射中的3D场景。

通过拍摄移动的人的眼睛,他们可以通过眼睛的反射收集到场景的多个视图,甚至可以捕获超出可见线视线的3D场景。
另一个仅使用眼睛反射的全场景重建示例:
为了在重建中去除虹膜,他们同时训练了一个2D纹理图,该图学习了虹膜纹理。

这项技术可以用于提高扩散模型中反射姿态的准确性,估计辐射场,甚至可以看出人们在自拍时使用的手机类型。这项技术并不需要特殊的相机,而且有许多法医应用。
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Jun 16
LocalRF:可以从输入的视频中学习3D场景的结构,然后将这个学习到的结构用于从新的视角生成3D场景。

例如如果你有一个从多个角度拍摄的物体的视频,你可以使用LocalRF来学习这个物体的3D结构。然后,你可以使用这个学习到的结构来从一个新的角度渲染这个物体,即使这个角度在原始视频中并没有出现。
LocalRF的主要目标是从输入的视频序列中重建一个辐射场,这是一种3D场景的表示,它描述了一个3D空间中每个点的颜色和透明度。

这种表示可以用于合成新的视图,即从新的相机位置渲染场景。 这种技术的潜力是巨大的,随着技术的进步,我们可能会看到更多新的应用出现。
重建和新视图的合成在许多领域都有重要应用。以下是一些例子:

1、虚拟和增强现实:在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中,能够从不同的角度渲染3D场景是非常重要的。例如,用户可能希望在虚拟环境中自由移动并从不同的角度查看物体。通过重建3D场景并合成新的视图,可以创建出这种自由视角的体验。
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