免费的生成式 人工智能

我们已从慷慨的赞助商那里筹集了超过75万美元的免费试用机会，以助力您开启人工智能电影制作之旅！[heading3]图像与视频生成[heading3]Civitai[content]Civitai是开源生成式人工智能的家园，其使命是使工具和资源普及化。提供模型托管、图像/视频生成和模型训练服务，Civitai已发展成为一个拥有650万月活跃成员的社区，汇聚了专注于发展创作者生态系统的艺术家、开发者和电影制作人。300,000多个免费开源检查点、LoRAs和工作流程[heading3]KLING AI[content]KLING AI平台是下一代一站式人工智能创作平台，拥有强大的人工智能图像和视频生成能力。KLING AI通过提示和图像激发创造力，制作出完美模拟现实世界的图像和视频，具有先进的文本理解能力、精细的细节处理和多种风格。积分试用套餐和高级功能抢先体验[heading3]Viggle[content]Viggle AI允许用户通过我们的3D视频基础模型JST指定角色的动作。借助Viggle，创作者、品牌和电影制作人可以轻松地替换角色、复制动作并将他们的想法变为现实。前5000名注册用户可享受1个月的Viggle专业计划[heading3]Hailuo Video by MiniMax[content]Hailuo AI视频是一个强大的人工智能驱动的视频生成引擎。从将简单文本转换为生动、专业品质的视频，到将静态图像转换为动态视觉故事，人工智能无所不能。只需输入您的脚本或上传图像，其余的交给Hailuo AI处理。3天内为用户提供1000积分[heading3]Hedra[content]Hedra是一家开创性的视频基础模型公司，正在构建一个能够实现控制、情感和创造性智能的全栈创作工作室。前5000名注册用户可享受1个月的Hedra基本计划

但是，一旦生成模型经过训练，就可以使用更少的数据针对特定内容领域进行“微调”。这催生了用于生物医学内容([BioBERT](https://arxiv.org/abs/1901.08746))、法律内容([Legal-BERT](https://arxiv.org/abs/2010.02559))和法语文本([CamemBERT](https://camembert-model.fr/))的BERT专用模型，以及用于各种特定目的的GPT-3。NVIDIA的[BioNeMo](https://www.nvidia.com/en-us/gpu-cloud/bionemo/)是一个用于在超级计算规模上训练、构建和部署大型语言模型的框架，适用于生成化学、蛋白质组学和DNA/RNA。OpenAI发现，只需100个特定领域数据的具体示例即可大幅提高准确性和相关性GPT-3的输出。为了有效地使用生成式人工智能，您仍然需要在流程的开始和结束时进行人工参与。首先，人类必须向生成模型输入提示才能让它创建内容。一般来说，创造性的提示会产生创造性的输出。“即时工程师”很可能成为一个既定的职业，至少在下一代更智能的人工智能出现之前是这样。该领域已经催生了一本[82页](https://dallery.gallery/the-dalle-2-prompt-book/)的DALL-E 2图像提示书，以及一个[提示市场](https://promptbase.com/)，只需支付少量费用即可购买其他用户的提示。这些系统的大多数用户在达到预期结果之前需要尝试几种不同的提示。

视频学习地址：https://youtu.be/G2fqAlgmoPo中文版本推荐[宝玉XP翻译版本](https://www.bilibili.com/video/BV15a4y1u77v/)和超正经学术君（以下是两个版本）：这个名为"生成式人工智能简介"的视频是由Gwendolyn Stripling博士主讲的。她介绍了生成式人工智能的概念，这是一种可以产生各种类型内容的人工智能，包括文本、图像、音频和合成数据。她解释了人工智能和机器学习的区别，机器学习是人工智能的一个子领域，它通过输入数据训练模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。机器学习模型可以是监督的，也可以是无监督的，监督模型使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值，而无监督模型则专注于发现原始数据中的模式。深度学习是机器学习的一个子集，它使用人工神经网络处理比传统机器学习模型更复杂的模式。这些神经网络可以使用标记和未标记的数据，从而允许半监督学习。生成式人工智能是适用于这个学科的人工智能的一个子集。它试图学习数据和标签之间的关系，以生成新的内容。生成式人工智能输出自然语言、图像或音频，而非生成式人工智能输出数字或类别。生成式人工智能模型使用统计模型预测预期的响应，并根据它们接受训练的数据的基础结构生成新的内容。他们可以根据接收到的输入生成文本、图像、音频和决策的新颖组合。生成式人工智能的力量来自于使用了Transformers，这种技术在2018年彻底改变了自然语言处理(Transformer模型的核心思想是“自注意力机制”/Self-Attention Mechanism，也被称为“自我注意力”或“注意力”。这种机制允许模型在处理一个词或短语时，同时考虑到与它相关的其他词或短语的信息。这种方式使得模型能够更好地理解语言的上下文，从而更准确地进行翻译或生成文本)。然而，Transformers也可能产生幻觉，这些是模型生成的无意义或语法错误的单词或短语。