


Umfrage: Mehr als die Hälfte der Künstler glaubt, dass KI-Zeichnung ihrer Arbeit nicht helfen kann
In den letzten Jahren hat künstliche Intelligenz (KI) erstaunliche Fähigkeiten bei der Schaffung von Kunstwerken bewiesen. Geben Sie einfach einen Satz in ein Textfeld ein und die KI kann anhand der Anweisungen ein wunderschönes Bild erstellen. Der Charme dieser Technologie besteht darin, dass sie den Prozess des künstlerischen Schaffens mithilfe der menschlichen Sprache steuern kann. Aber können diese Systeme die Vorstellungskraft des Künstlers wirklich genau widerspiegeln? Kann die Integration von Sprache in das künstlerische Schaffen wirklich zu künstlerischen Durchbrüchen führen?
KI-Kunstkreationsplattform Playform AI führte eine Umfrage durch und sammelte Antworten von über 500 digitalen Künstlern, traditionellen Malern, Fotografen, Illustratoren und Grafikdesignern, die Plattformen wie DALL-E, Stable Diffusion und Midjourney nutzen. Die Ergebnisse zeigten, dass nur 46 % der Befragten solche Tools „sehr nützlich“ fanden, während 32 % sie einigermaßen nützlich fanden, sie aber nicht in ihre Arbeitsabläufe integrieren konnten und 22 % sie nicht fanden. Was nützen sie?
IT House hat darauf hingewiesen, dass die größte Einschränkung der generativen KI der Mangel an Kontrolle ist. Auf einer Skala von 0 bis 10 bedeutet 10, dass ihre Fähigkeit, die Ergebnisse zu kontrollieren, zwischen dazwischen liegt 4 und 5. Die Hälfte der Befragten hielt die Ergebnisse für interessant, aber nicht von ausreichender Qualität, um sie in der Praxis nutzen zu können.
Wenn es um die Frage geht, ob sich generative KI auf ihre kreative Praxis auswirken wird, glauben 90 % der befragten Künstler, dass dies der Fall sein wird, wobei 46 % denken, dass die Auswirkungen positiv sein werden, 7 % denken, dass sie negativ sein werden, und 37 % glauben, dass dies der Fall sein wird betroffen, aber nicht Bestimmen Sie die spezifischen Auswirkungen.
Einige Künstler glauben, dass, was die Kunst betrifft, die größte Einschränkung der generativen KI die Verwendung von Sprache als Hauptantriebskraft für die Generierung von Bildern ist. Bildende Künstler sind per Definition visuelle Denker, und wenn sie sich ihre Arbeit vorstellen, stützen sie sich oft eher auf visuelle Referenzen als auf Worte. Wenn Sprache in den Mittelpunkt der Bilderzeugung rückt, blockiert sie die Verbindung zwischen dem Künstler und der digitalen Leinwand und der Künstler verliert die Freiheit, Pixel außerhalb des Rahmens der Semantik zu manipulieren.
Eine weitere grundlegende Einschränkung ist die Unsicherheit der Ergebnisse: Wenn zwei Künstler genau dasselbe Eingabewort eingeben, wird das System höchstwahrscheinlich nicht dasselbe Bild generieren. Mit anderen Worten: Das Werk des Künstlers unterliegt dem Zufall.
Die Text-to-Image-Technologie ist ein interessantes neues Tool, mit dem Benutzer schnell Bilder erstellen können. Für Künstler stellt dieses Tool jedoch keine kreative Lösung dar und schränkt die Kontrolle, Freiheit und den Ausdruck der Identität des Künstlers ein. Die beste visuelle Kunst geht über die Sprache hinaus, anstatt an sie gebunden zu sein.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
