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我想要一个AIGC 图像审查领域的专家

Answer

以下是关于 AIGC 图像审查领域的相关信息:

  • 如何判断一张图片是否 AI 生成:
    • AI 技术自身带来造假难题,可通过一些网站如 ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/)对大量图片数据抓取和分析来判断画作属性,但存在测试中真实摄影作品被误判为 AI 作图的情况,这是因为鉴定 AI 的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。
    • 从不同角度看鉴别 AIGC 的需求:
      • 技术出身的朋友多出于对 AI 产物底层逻辑的追溯兴趣,关心能否通过数据检测等手段实现鉴别并应用于创造收益。
      • 产业领域的朋友面对 AI 技术冲击,关注其在工作流中的影响,以求应对可能的裁员风险。
      • 法律背景的朋友认为鉴别 AIGC 对未来著作权法律判定有意义,首例 AIGC 侵权案件悬而未决,需判定 AI 作品中智力投入占比。
  • 最近招聘信息:猿印教育招聘 AIGC 图像生成算法工程师/专家,工作地点在北京五道口附近。简历发送至:stephen.wang@yyinedu.com 。岗位职责包括开发针对性图像生成解决方案、负责模型部署和推理性能优化、推动团队技术水平提升等。任职要求为计算机相关专业本科及以上学历,具备扎实计算机基础知识,熟练掌握 Python 语言和主流深度学习框架,对相关理论和方法有深入理解,具有良好的学习、沟通和团队合作能力。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

如何判断一张图片是否 AI 生成的

当然,要培养出鉴赏AI的技能,多少还是需要我们训练训练自己的大脑模型的。那如果不善于此的朋友,想要判断眼前的作品是否是AI造物呢?AI技术自己带来的造假难题,也该由AI自己的同僚互鉴打假来解决。现在已有不少网站在做这件事情,通过对大量的图片数据的抓取和分析,给出对画作属性的判断可能性。例如使用AI来鉴别AI绘图性质的网页:ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/)。但在测试过程中,有些结构严谨的真实摄影作品,反而会被识别为AI作图。这跟我们前面提到的,AI作画很难完成严谨真实的结构这一点,是相互矛盾的。鉴别的AI认为,过于严谨的图像不像是真实的人造产物。而画图的AI其实难以生成严谨的结构造型。这就是鉴定AI自身的逻辑算法,并不能像人类一样综合去考虑不符合人的逻辑的各种表现。多试几张,就能磕着瓜子看AI吵架了。甚至作长者摇头抚须状,长叹一声,「AI后生们,还有很长的路要走啊。」我们看完AI显眼包的快乐丢撵后,来聊聊「我们为什么要鉴别AIGC」?已经「知其然」,也大略「知其所以然」,而后终于能顺势讨论讨论「知何由以知其所以然」。

如何判断一张图片是否 AI 生成的

当我们开始考虑为什么要鉴别AIGC的时候,我们实质上已经站在了一个观察当下的社会角色对AI技术冲击的反应的视角。各方「何由」各异,鉴别AIGC的需求也就各不相同。技术出身的朋友谈为什么要鉴别AIGC。他们多是出于对AI产物的底层逻辑的追溯兴趣,会更多地关心AI作品的性质鉴别能不能通过数据检测等计算机手段来实现。进而能够应用于成熟的鉴别应用,创造收益。产业领域的朋友谈为什么要鉴别AIGC。作为AI技术冲击的首当其冲者,他们最先面对的就是AI加入到工作流后,劳工性质和收益比受到重新判定的挑战。资本们指着拿它当号角,降本增效,一键裁员。打工人们希望看清它甚至驾驭它,以求闪躲这追魂夺命的「被优化」命运。所以大家都铆足了劲去鉴别它的真伪,拉锯它在工作中代替的人力和效能。法律背景的朋友谈为什么要鉴别AIGC。参与到Talk中的律师朋友认为,鉴别AIGC是十分有意义的,它将直接影响未来有AI参与的一切作品的著作权法律判定。同时,著作权存在的意义是以法律笔戈为限,规避他人非法使用自己作品的风险。只有在发生侵权事件的基础上,追溯作品性质,才是有意义的。而在首例AIGC侵权案件悬而未决的当下,判定AI作品中的人的智力投入占比,成为了大家都在热议的重点。论及智力投入占比,就要讨论AIGC创作是否具有独创性?有的人把它类比为摄影,虽然是相机作为机器拍摄下影像。但仍然需要人付出取景、调设参数、后期处理等智力工序。AIGC过程中的设置提示词、调整模型参数和后期迭代图像等,与之类似。AI作画的结果不可控的特点,也和摄影出片的不可控因素十分相似。

最近招聘信息-持续更新中

猿印教育-AIGC图像生成算法工程师/专家工作地点:北京五道口附近简历请发送至:stephen.wang@yyinedu.com岗位职责:1、面向AIGC领域,结合应用场景,开发针对性图像生成解决方案;2、负责模型的部署和推理性能优化,确保模型在实际应用中的高效性和稳定性;3、持续关注最新的技术发展和业界趋势,积极推动团队技术水平的提升,并将新技术应用到实际项目中。任职要求:1、计算机相关专业本科及以上学历,具备扎实的计算机基础知识;2、熟练掌握Python语言,熟悉至少一种主流深度学习框架(TensorFlow/Pytorch等);3、对深度学习和计算机视觉领域的基础理论和方法有深入理解,熟悉DDPM,DDIM,Stable Diffusion原理,了解Dreambooth,ControlNet等可控生成技术;4、具有强烈的技术兴趣和钻研精神,具备良好的学习能力、沟通能力和团队合作精神。

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我想让我的论文降低AIGC使用率,请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法: 1. 使用 AIGC 论文检测工具: Turnitin:广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文,系统会自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统会提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统会分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统会提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统会提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统会分析并提供结果。 此外,为了从根本上降低 AIGC 使用率,您还需要注重自身的思考和研究,确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
想要学习AIGC,推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐: :归臧整理的 AIGC 周刊,关注 AI 的朋友每周必读。 :连续创业者,Prompt 版块共建者。 。 :“互联网的那点事”,微博互联网观察家。 ZHO:建筑师|ComfyUI 设计师。 :AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心:最新最快的 AI 资讯,作者大聪明。 张蔚:华兴资本经理,架构和投资版块共建者。 :热爱分享,永远好奇,AI 高质量社群组织者。 汗青:产品经理|AI 设计师。 此外,还有北京分队中的一些相关人士: Lucky:在信息技术领域公司任职 7 年+,目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理,3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理,5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问,目前一只 20 人+AI 项目团队,终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目,包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔:目前抖音上的 AIGC 相关博主,粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱,俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam:做技术行业,热爱互联网和 AI 技术。 海地老师:AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim:自由体验设计师,前保利威设计负责人,先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣,目前在做 AI 口语教育类产品(上线了),和 web3 相关设计,以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔:国企工作 10 余年,后沉迷 AI 提示词研究编写,小七姐第一期课程毕业生,微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册,使用 AI 辅助阅读和开智,标书、论文的写作,玄学取名和头像设计,目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin:目前在家科技公司从事产品工作,主要和 Ai,3D 视觉内容+数字人相关;有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
降低AIGC查重率的提示语
以下是关于降低 AIGC 查重率的提示语相关内容: 结构化提示词对于控制 AIGC 输出效果有重要作用,但原有的结构化提示词在 DeepSeek 上可能不好使,主要原因包括:详细规定思考步骤限制模型自主思考能力、包含大量低信息价值内容降低信息密度、严格的输出格式要求限制模型表达方式。 针对此问题,可设计新的提示词结构,基础结构如下: 1. 符合角色扮演的,基于 html 标签语法编写格式,好处是不用再学 Markdown 语法,降低学习门槛,有更完善逻辑结构且逻辑可嵌套,但坏处是比 Markdown 语法逻辑负担重,初学者易忘记写闭合标签。 2. 您也可以继续使用 MarkDown,只要抽象出来的元素不瞎换位置就行,因为目前这个次序是实际组合排列测试中效果最好的。 同时,还有关于 AIGC 其他方面的内容,如: 1. AI 将使任何人都能够创建游戏,包括人工智能+人类共同创作工具、提示共享和搜索等方面。 2. AIGC 存在刑事法律风险,如利用 AIGC 传递假新闻、诈骗等,服务提供者应遵循相关规定,采取标识、保存日志、设置反馈机制等措施以确保合规。
2025-04-14
写论文,AI写的部分比较多,如何降低AIGC呢?
以下是一些降低论文中 AIGC 比例的方法和常用的 AIGC 论文检测网站: 降低 AIGC 比例的方法:需要您更多地进行自主思考、研究和创作,减少对 AI 生成内容的依赖。 AIGC 论文检测网站: Turnitin:是广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法为上传论文,系统自动分析并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,虽非专门的 AIGC 检测工具,但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统分析生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容,确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求选择适合的工具来进行检测。
2025-04-13
降低让写论文时aigc查重的提示词
以下是一些可能有助于降低写论文时 AIGC 查重的提示词相关内容: 1. 利用连锁密度法撰写摘要:来自相关文章,您向其索取一篇文章后,需通过重复特定步骤来撰写逐渐简洁、重点突出的摘要。步骤包括找出遗漏的关键要素并编写新的更精炼的摘要,要遵循一系列原则,如与主要内容紧密相关、具体简明、新颖、忠实原文等,最终以 JSON 格式回答,包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。 2. 适配 DeepSeek 的结构化提示词:结构化提示词对整理逻辑内容有帮助,当前旧的结构化提示词在 DeepSeek 上不好使的主要原因包括限制模型自主思考能力、包含低信息价值内容、严格的输出格式要求限制表达方式等,应设计新的提示词结构,如基于 html 标签语法的编写格式,其有降低学习门槛、完善逻辑结构等好处,也有逻辑负担重等坏处。 3. RAG 提示工程(二)中的安全与防护实践:文章最初发表于 LangGPT 社区,融入了宝贵见解。提到之前提过的提示词安全问题,展示了某 toC 产品泄漏提示词及模型回复的情况,强调对于生产级应用,安全是第一位的,在讲解更进一步的提示词技术前要先关注提示词安全。
2025-04-11
什么是AIGC
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 又称为生成式 AI,例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介很多,包括但不限于: 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言等。 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性,以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面,AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而,著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外,AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题,因此需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-04-10
图像翻译
图像翻译具有以下特点和功能: 多语言支持:涵盖 18 种语言,包括中文、英文、法语、日语、韩语和西班牙语。 保护图像主体:可选择不翻译品牌名称或重要信息,避免影响关键内容。 高分辨率处理:支持高达 4000×4000 像素的图像,确保翻译后画质清晰。 原始排版恢复:保留原字体、大小及对齐方式,确保设计一致性。 多行文本合并:将多行文本合并为段落翻译,避免逐行翻译造成误解。 清除文本痕迹:翻译后干净移除原文本,并恢复图像空白区域。
2025-04-14
gpt4o图像生成提示词有哪些
以下是一些 GPT4o 图像生成的提示词示例: 1. 将这张图更改为蓝色氛围,星星图标改为魔法棒图标,同时将里面文案描述的主题改为其他的。 2. 帮我生成一张这样的 UI 设计稿:Peerlist 邀请链接界面分析,界面内容。 3. 一张逼真的照片,描绘了一匹马在宁静的海洋表面从右向左奔驰,准确地描绘了飞溅的水花。 Realistic photograph of a horse galloping from right to left across a vast,calm ocean surface,accurately depicting splashes,reflections,and subtle ripple patterns beneath their hooves.Exaggerate horse movements but everything else should be still,quiet to show contrast with the horse's strength.clean composition,cinematographic.A wide,panoramic composition showcasing a distant horizon.Atmospheric perspective creating depth.zoomed out so the horse appears minuscule compared to vast ocean.horse is right at the horizon where ocean meets sky.use rule of thirds to position horse.size of horse is 1% size of entire image because camera is so far away from subject.camera view is super close to the ground/ocean like a worm's eye view.horse is galloping right where ocean meets the sky 4. 生成一张 2006 年夏天的周六多伦多农夫市场的逼真照片,那天是六月的美好时光,人们在购物和吃三明治。焦点应是一个穿着牛仔工装裤、啜饮草莓香蕉奶昔的年轻亚洲女孩——其余部分可以模糊。照片应让人联想到 2006 年的数码相机拍摄的效果,带有像打印照片一样的日期和时间戳。画幅比例应为 3:2
2025-04-11
图像识别模型
图像识别模型通常包括编码器和解码器部分。以创建图像描述模型为例: 编码器:如使用 inception resnet V2 应用于图像数据,且大部分情况下会冻结此 CNN 的大部分部分,因为其骨干通常是预训练的,例如通过庞大的数据集如图像网络数据集进行预训练。若想再次微调训练也是可行的,但有时仅需保留预训练的权重。 解码器:较为复杂,包含很多关于注意力层的说明,还包括嵌入层、GRU 层、注意力层、添加层归一化层和最终的密集层等。 在定义好解码器和编码器后,创建最终的 TF Keras 模型并定义输入和输出。模型输入通常包括图像输入进入编码器,文字输入进入解码器,输出则为解码器输出。在运行训练前,还需定义损失功能。 另外,还有一些相关模型的安装配置,如 siglipso400mpatch14384(视觉模型),由 Google 开发,负责理解和编码图像内容,其工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容并将其编码成特征向量。image_adapter.pt(适配器)连接视觉模型和语言模型,优化数据转换。MetaLlama3.18Bbnb4bit(语言模型)负责生成文本描述。
2025-03-28
gpt4o图像生成
GPT4o 是 OpenAI 推出的具有强大图像生成能力的多模态模型,能够实现精确、准确、照片级真实感输出。其核心功能包括生成美观且实用的图像,如白板演示、科学实验图解等。亮点功能有精确的文本渲染,能在图像中准确生成文字,如街道标志、菜单、邀请函等;支持多样化场景生成,从照片级真实感到漫画风格均可;具有上下文感知能力,能利用内在知识库和对话上下文生成符合语境的内容。技术上通过联合训练在线图像和文本的分布,学会了图像与语言及图像之间的关系,经过后期训练优化,在视觉流畅性和一致性方面表现出色。实际应用场景包括信息传递、创意设计、教育与演示等。但也存在某些场景或细节的限制。安全性方面,OpenAI 强调了保护。目前该功能已集成到 ChatGPT 中,用户可直接体验。 此外,在 3 月 26 日的 AI 资讯汇总中,OpenAI 推出了 GPT4o 图像生成能力。昨晚 Open AI 更新 GPT4o 图像生成功能后,其真正强大之处在于几乎可以通过自然语言对话完成复杂的 SD 图像生成工作流的所有玩法,如重新打光、扩图、换脸、融脸、风格化、风格迁移、换装、换发型等。
2025-03-28
免费增强图像分辨率的
以下是一些免费增强图像分辨率的工具和方法: 1. Kraken.io:主要用于图像压缩,但也提供免费的图像放大功能,能保证图像细节清晰度。 2. Deep Art Effects:强大的艺术效果编辑器,通过 AI 技术放大图像并赋予艺术效果,支持多种滤镜和风格。 3. Waifu2x:提供图片放大和降噪功能,使用深度学习技术提高图像质量,保留细节和纹理,简单易用效果好。 4. Bigjpg:强大的图像分辨率增强工具,使用神经网络算法加大图像尺寸,提高图像质量,处理速度快。 此外,还有以下相关资源: 1. 【超级会员 V6】通过百度网盘分享的 Topaz 全家桶,链接:https://pan.baidu.com/s/1bL4tGfl2nD6leugFh4jg9Q?pwd=16d1 ,提取码:16d1 ,复制这段内容打开「百度网盘 APP 即可获取」。 2. RealESRGAN:基于 RealESRGAN 的图像超分辨率增强模型,具有可选的人脸修复和可调节的放大倍数,但使用几次后要收费。 3. InvSR:开源图像超分辨率模型,提升图像分辨率的开源新工具,只需一个采样步骤(支持 1 5 的材料步骤)即可增强图像,可以高清修复图像。地址、在线试用地址:https://github.com/zsyOAOA/InvSR?tab=readme ov filerailway_car online demo 、https://huggingface.co/spaces/OAOA/InvSR 。 4. GIGAGAN:https://mingukkang.github.io/GigaGAN/ 。 5. Topaz Gigapixel AI:https://www.topazlabs.com/gigapixel ai 。 6. Topaz Photo AI:https://www.topazlabs.com/ 。 7. discord:https://discord.gg/m5wPDgkaWP 。
2025-03-24
图像生成
图像生成是 AIGC 的一个重要领域,离不开深度学习算法,如生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)以及 Stable Diffusion 等,以创建与现实世界图像视觉相似的新图像。 图像生成可用于多种场景,如数据增强以提高机器学习模型的性能,也可用于创造艺术、生成产品图像(如艺术作品、虚拟现实场景或图像修复等)。 一些具有代表性的海外项目包括: Stable Diffusion:文本生成图像模型,主要由 VAE、UNet 网络和 CLIP 文本编码器组成。首先使用 CLIP 模型将文本转换为表征形式,然后引导扩散模型 UNet 在低维表征上进行扩散,之后将扩散之后的低维表征送入 VAE 中的解码器,从而实现图像生成。 DALLE 3(Open AI):OpenAI 基于 ChatGPT 构建的一种新型神经网络,可以从文字说明直接生成图像。 StyleGAN 2(NVIDIA):一种生成对抗网络,可以生成非常逼真的人脸图像。 DCGAN(Deep Convolutional GAN):一种使用卷积神经网络的生成对抗网络,可生成各种类型的图像。 在图像生成的用法方面,图像生成端点允许您在给定文本提示的情况下创建原始图像。生成的图像的大小可以为 256x256、512x512 或 1024x1024 像素。较小的尺寸生成速度更快。您可以使用 n 参数一次请求 1 10 张图像。描述越详细,就越有可能获得您或您的最终用户想要的结果。您可以探索 DALL·E 预览应用程序中的示例以获得更多提示灵感。 图像编辑端点允许您通过上传蒙版来编辑和扩展图像。遮罩的透明区域指示应编辑图像的位置,提示应描述完整的新图像,而不仅仅是擦除区域。 AI 绘图 Imagen 3 具有以下功能点和优势: 功能点: 图像生成:根据用户输入的 Prompt 生成图像。 Prompt 智能拆解:能够自动拆解用户输入的 Prompt,并提供下拉框选项。 自动联想:提供自动联想功能,帮助用户选择更合适的词汇。 优势: 无需排队:用户可以直接使用,无需排队。 免费使用:目前 Imagen 3 是免费提供给用户使用的。 交互人性化:提供了人性化的交互设计,如自动联想和下拉框选项。 语义理解:具有较好的语义理解能力,能够根据 Prompt 生成符合描述的图像。 灵活性:用户可以根据自动联想的功能,灵活调整 Prompt 以生成不同的图像。
2025-03-23
审查施工图用哪个AI
以下是一些能够帮助审查施工图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载了自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件的 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索,设计师输入需求后能自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束设计结果,保证合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能自动导入设计图、进行区域划分和构件识别等,还能将建筑全寿命周期内的信息集成管理。 但每个工具都有特定的应用场景和功能,建议您根据自身具体需求选择合适的工具。
2025-03-17
合规性审查
以下是关于合规性审查的相关内容: 套壳产品的合规管理策略: 1. 深入了解相关法律法规:企业应熟悉涉及知识产权、消费者权益保护、产品安全、市场监管等方面的法律法规,确保产品设计、生产、销售和营销活动符合这些法律法规。 2. 尊重知识产权:对于采用或参考他人作品的产品,确保已获得必要的许可和授权,避免侵犯版权、商标权、专利权等。 3. 进行产品合规性审查:在产品开发阶段,进行合规性审查,确保产品设计、材料和功能符合所有适用的行业标准和法规。 4. 建立风险管理机制:制定风险评估和管理流程,定期评估产品的合规性风险,并制定相应的风险缓解措施。 5. 加强质量控制:确保产品经过严格的质量控制流程,符合消费者安全和产品质量的标准。 6. 透明和诚实的营销:在产品推广和营销中,确保所有声明都是准确、透明和不具误导性的。 7. 建立监督和审计流程:定期对产品和业务流程进行内部审计,以确保持续的合规性。 8. 员工培训和意识提升:对员工进行合规和道德培训,确保他们理解公司政策和相关法律法规,以及他们在维护合规性方面的责任。 9. 建立应急响应计划:制定应对潜在合规问题和危机情况的应急计划,包括迅速反应机制、责任分配、沟通策略等。 10. 与法律顾问合作:在关键的产品开发和市场推广阶段,与法律专家合作,以确保所有操作符合法律要求。 AI 陪伴产品的合规措施: 为了确保 AI 陪伴产品的合规性,制造商和开发者需要采取一系列措施。这包括遵循数据保护法规,设计安全的软硬件,确保儿童用户的隐私和安全,提供产品的透明度和可解释性,避免偏见和歧视,确保用户充分理解他们的权利和义务,考虑产品对用户心理健康和社会行为的影响,定期对产品进行监测和更新,进行合规性审核和认证,以及提供用户教育和支持服务。 金融服务业中生成式 AI 对合规性的作用: 1. 高效筛查:生成式 AI 模型可以迅速将任何个体在不同系统中的关键信息汇总并呈现给合规官员,使合规官员能更快地得出交易是否存在问题的答案。 2. 更准确地预测洗钱者:根据过去 10 年的可疑活动报告(SARs)进行训练的模型,无需明确告诉模型洗钱者是什么,AI 可以用来检测报告中的新模式,并创建其自己对洗钱者构成的定义。 3. 更快的文档分析:合规部门负责确保公司的内部政策和程序得到遵守,并且遵循监管要求。生成式 AI 可以分析大量的文档,如合同、报告和电子邮件,并标记需要进一步调查的潜在问题或关注区域。 4. 培训和教育:生成式 AI 可以用于开发培训材料,并模拟真实世界的场景,以教育合规官员关于最佳实践以及如何识别潜在风险和不合规行为。 5. 新进入者可以使用来自数十个机构的公开可用合规数据进行自我启动,并使搜索和综合变得更快、更便捷。较大的公司从多年收集的数据中受益,但他们需要设计适当的隐私功能。合规长期以来一直被视为一个由过时技术支持的不断增长的成本中心。生成式 AI 将改变这一点。 总之,套壳产品虽可能带来短期经济效益,但长期潜在风险不容忽视,企业应采取全面合规管理策略。AI 陪伴产品在带来便利的同时也带来挑战,制造商和开发者须承担社会责任确保合规性和安全性。金融服务业中生成式 AI 能改善合规性,但也需注意隐私功能设计等问题。
2025-02-22
推荐可以辅助进行合同条款审查的AI工具
以下是一些可以辅助进行合同条款审查的 AI 工具: 1. AI Assist™:这是有史以来第一个公开发布的生成式 AI 支持的合同工具,使用 OpenAI 的 GPT4 让用户根据预先批准的条款语言立即对合同进行修订。 2. 智能合同审核:在智能导购的技术创新场景中,能够自动检查供应商合同条款合规性。
2025-02-17
有没有专利审查方面的AI
是的,近年来,人工智能(AI)在专利审查领域得到了广泛应用。AI技术通过自动化和智能化的手段,帮助专利审查员更高效地处理大量的专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。以下是一些具体的AI应用和平台,它们在专利审查过程中发挥了重要作用: 1. 专利检索与分类 AI可以帮助进行高效的专利检索和分类,通过自然语言处理(NLP)和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。 示例平台: Google Patents:使用AI技术帮助用户检索和分析专利文献。 IBM Watson for IP:利用NLP和机器学习技术,自动化地检索和分类专利文献,提高检索的准确性和效率。 2. 专利分析和评估 AI可以分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。 示例平台: TurboPatent:使用AI技术进行专利文档的自动审查和分析,评估专利的授权可能性和潜在风险。 PatentBot:AI驱动的平台,可以自动分析专利文本,评估专利的技术范围和创新性。 3. 自动化专利申请 AI可以帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。 示例平台: Specifio:利用AI技术自动生成专利申请文件,包括专利说明书和权利要求书,提高专利申请的效率。 PatentPal:使用AI技术自动生成和编辑专利申请文件,减少人工工作量。 4. 专利图像和图表分析 AI可以分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。 示例平台: Aulive:利用AI技术分析专利中的图像和图表,自动识别技术内容和创新点。 AIpowered image recognition tools:用于专利文献中的图像识别和分析,提高图像处理的效率和准确性。 5. 专利趋势分析和预测 AI可以分析大量的专利数据,识别技术发展趋势和竞争情报,帮助企业和研究机构制定战略决策。 示例平台: Innography:利用AI技术分析专利数据,提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap:AI驱动的平台,分析专利数据和技术趋势,提供全面的专利情报和市场分析。 具体AI应用示例 1. Google Patents 功能:Google Patents使用AI技术进行专利文献的全文检索和分析。通过机器学习算法,系统可以理解专利文献的内容,并提供相关性更高的检索结果。 优点:提高了专利检索的准确性和效率,用户可以快速找到相关的专利文献。 2. IBM Watson for IP 功能:IBM Watson for IP利用NLP和机器学习技术,自动化地进行专利检索、分类和分析。系统可以自动提取专利文献中的关键信息,并对专利的技术内容进行分类和评估。 优点:减少了人工工作量,提高了专利审查的效率和准确性。 如何使用这些平台 1. 注册和登录:在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献:上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能:根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告:查看AI生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理:根据分析结果进行进一步的人工审查和处理,或者直接生成专利申请文件。 总结 AI技术在专利审查领域的应用,可以极大地提高工作效率,减少人工工作量,提高专利检索、分类和分析的准确性和效率。上述平台和工具展示了AI在专利审查各个环节的具体应用,帮助专利审查员和申请人更高效地处理专利相关事务。
2024-05-21
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程,如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议: 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验,包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程,如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面,先基础教学,再涉及特定应用。 介绍当前承接业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求,如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策:在小规模决策中使用 AI 分析工具,以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化:识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务,从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策:制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计:尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas,为课程带来新视角。 个性化学习路径:探索使用 AI 分析学生学习数据,为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法:考虑将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育:开发简单的课程模块,教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体,都应记住:与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手,保持好奇心和开放态度,会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。最重要的是,始终保持批判性思维,将 AI 视为强大的工具,而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
我想要通过建筑草图生成效果图,有什么工具和流程可以使用
以下是使用悠船工具将建筑草图生成效果图的流程和相关介绍: 1. 基础使用: 提示词:在右侧填写提示词,右上可下载对应图片。 参数调整:参数详解参考下方「参数详解」。注意任何点击都会重新生成图片,免费用户可能会提示超出套餐,所以别乱点。最右侧是所有生成图片的略缩图。 2. 图片调整: 变化:分为细微和强烈,细微改变幅度小,强烈改变幅度大。 高清:有“直接”和“创意”两种模式,“直接”表示啥都不变直接出高清,“创意”表示在图片基础上进行微小的优化调整。 风格变化:基于生成的图片作为上传图片(垫图)再创作。 拓展:可上下左右拓展图片。 缩放:指的是镜头,比如 2x 就是镜头拉远 2 倍。 局部重绘:选择区域要大一些,太小的无法进行修改。 3. 图像参考: 在悠船中可以利用垫图和提示词配合生成符合要求的建筑、风景、文物等。只需将图片复制到悠船的提示词框里面,并填写对应的提示词描述。
2025-04-14
如果我想要系统学习coze,我应该怎么安排?
如果您想要系统学习 Coze,可以参考以下安排: 第一期共学回放 5 月 7 号() 大聪明分享|主题:Agent 的前世今生 每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的,以及现在用 Coze 做什么 20:00@?AJ 主持开场 20:00 21:00 大聪明分享 21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊 5 月 8 号() 大圣分享|主题:我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 20:00 21:20 大圣分享 5 月 9 号() 艾木分享|主题:Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以“Dr.Know”和“卧底”为例 20:00 21:00 艾木分享 21:00 21:30 线上答疑 5 月 10 号() 罗文分享|主题:一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 20:00 21:00 罗文分享 5 月 11 号() Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子 20:00 21:00 Itao 分享 21:00 21:30 线上答疑 Agent 搭建共学快闪 0619 日程安排 6 月 19 日 20:00 开始 从零到一,搭建微信机器人 0 基础小白 张梦飞 小元 金永勋、奥伏 6 月 20 日 20:00 开始 Coze 接入、构建你的智能微信助手 完成第一课 张梦飞 吕昭波 安仔、阿飞 6 月 23 日 20:00 开始 微信机器人插件拓展教学 完成第一课 张梦飞 安仔 大雨 空心菜、AYBIAO、阿飞 6 月 24 日 20:00 开始 虚拟女友“李洛云”开发者自述 完成第一课 皮皮 安仔 6 月 25 日 20:00 开始 FastGPT:“本地版 coze"部署教学 完成第一课 张梦飞 银海 金永勋、AYBIAO 6 月 27 日 20:00 开始 Hook 机制的机器人使用和部署教学 0 基础小白,一台 Windows 10 以上系统的电脑 张梦飞 Stuart 阿飞、空心菜
2025-04-14
我想要一个助手,能帮助我快速计算式子
如果您想要一个能帮助快速计算式子的助手,可以通过以下步骤实现: 1. 搭建示例网站: 创建应用:点击打开提供的函数计算应用模板,参考相关图示选择直接部署,并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY,其他表单项保持默认,点击页面左下角的创建并部署默认环境,等待项目部署完成(预计耗时 1 分钟)。 访问网站:应用部署完成后,在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名,点击即可查看,确认示例网站已经部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手: 增加 AI 助手相关代码:回到应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件,然后取消相应位置的代码注释。最后点击部署代码,等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手:重新访问示例网站页面以查看最新效果,此时网站的右下角会出现 AI 助手图标,点击即可唤起 AI 助手。 此外,零代码自建决策助手可以帮您解决生活中的决策问题,决策链设计包括: 1. 加权得分计算:将每个选项在各个标准上的得分与相应的权重相乘,然后求和,得出每个选项的总加权得分。 2. 机会成本分析:考虑选择每个选项时可能放弃的其他机会。 3. 简单情景分析:为每个选项构想最佳和最坏的情况。 4. 决策矩阵分析:将前面步骤的分析结果汇总到一个表格中,包括预期收益、机会成本、净收益、长期影响和风险评估。 决策阶段包括: 1. 敏感性分析:通过调整不同因素的权重,检验决策是否稳健。 2. 情感检验:反思个人对每个选项的情感反应,并考虑其与理性分析的一致性。 3. 提供最终决策建议:基于前面的所有分析,提出一个综合的建议。 案例——帮你选工作: 假设您是一名在职的产品经理,想跳槽并拿到两个不错的 offer,向决策助手求助。整个流程始于您向决策助手提出问题,决策助手随即要求您提供 offer 的基本信息。在您提供完信息后,决策助手开始定义基本的评估标准,并让您审核,还会根据您的喜好和目标给出权重分配的建议。在您认可权重分配后,决策助手对每个选项进行评分,评分采用 1 到 10 分的制度,涵盖所有评估标准。评分完成后,决策助手会整理出一个清晰的表格,包含各项评估标准的权重以及每个选项在各个标准下的得分。
2025-04-12