


Meitu Xiuxiu a lancé le dernier grand modèle auto-développé et vous pouvez directement découvrir divers gameplays AIGC.
Le grand modèle 3.0 auto-développé par Meitu a été officiellement publié !
Et il est entièrement utilisé dans les produits d’imagerie et de conception de Meitu.
Photos
Il s'agit de la dernière itération du modèle Meitu 100 jours après sa sortie.
Par rapport à la version originale, la version 3.0 peut générer des détails d'image plus réalistes et plus délicats.
Photos
Ces capacités de génération peuvent être directement expérimentées sur Meitu XiuXiu.
Photos
Le gameplay AIGC récemment populaire peut y être trouvé.
Photos
Le fondateur, président et PDG de Meitu, Wu Xinhong, a révélé qu'actuellement, la plupart des produits de Meitu ont été intégrés dans de grands modèles développés par lui-même
En plus des domaines de l'imagerie et du design, Meitu a auto-développé Big Model fera également des efforts dans les cinq principales industries du commerce électronique, de la publicité, des jeux, de l'animation, ainsi que du cinéma et de la télévision.
Meitu Xiuxiu peut être directement expérimenté
Le grand modèle auto-développé par Meitu s'appelle MiracleVision (Qixiang Intelligence).
La caractéristique la plus remarquable est qu’il comprend mieux l’esthétique.
Meitu intègre la cognition esthétique accumulée à long terme dans le grand modèle visuel MiracleVision et établit un système d'évaluation esthétique basé sur l'apprentissage automatique pour attribuer des « scores esthétiques » aux résultats générés par le modèle afin d'améliorer continuellement la compréhension de l'esthétique du modèle
.Meitu appelle donc également ses grands modèles « une combinaison d'étudiants en art et d'étudiants en sciences ».
Actuellement, les dernières fonctionnalités de MiracleVision3.0 peuvent être expérimentées sur Meitu XiuXiu.
Images
L'opération est très simple. Par exemple, en utilisant des graffitis pour générer des images, vous pouvez facilement créer des modèles complexes avec seulement quelques croquis simples et des mots rapides
Images
Dans AI Vision On. l'outil de création "WHEE", vous pouvez obtenir une expérience plus professionnelle et contrôler plus de fonctions
Par exemple, dans la fonction "Images et images", nous pouvons utiliser une association intelligente pour générer des mots d'invite plus complets
Vous pouvez contrôler le contenu vous ne souhaitez pas afficher via du texte
Images
Vous pouvez contrôler davantage le style de l'image générée.
Images
Et vous pouvez rendre les images générées plus conformes à vos attentes grâce au réglage des paramètres et au contrôle de l'écran.
MiracleVision, un grand modèle de belles images, s'implique désormais dans cinq domaines majeurs : le commerce électronique, les jeux, l'animation, la publicité et le cinéma et la télévision, dans le but d'améliorer l'efficacité du flux de travail
Photos
MiracleVision a connu trois mises à jour depuis sa première sortie en juin
- La version 1.0 construit principalement initialement l'architecture et les fondations du grand modèle
- La version 2.0 réunit les concepteurs, les professeurs d'écoles d'art et les étudiants pour créer conjointement des ensembles de données de haute qualité, ce qui permet le grand modèle atteint un meilleur état en termes d'esthétique ;
- Version 3.0 L'accent est davantage mis sur la contrôlabilité du modèle, et des améliorations sont apportées aux détails et au contrôle local, afin que le modèle puisse obtenir de meilleurs résultats au niveau technique.
Photos
Actuellement, le nombre d'effets d'IA générés par l'outil de création visuelle Meitu AI « WHEE » a dépassé 5,5 millions, et une écologie de concepteur a été initialement créée ; a commencé le tournage" et le nombre d'utilisateurs actifs mensuels a dépassé les 350 000 ; l'outil de montage vidéo d'IA de bureau "WinkStudio" a servi près de 100 000 créateurs vidéo.
Meitu Wu Xinhong a également déclaré qu'actuellement, tous les employés de Meitu adoptent activement l'IA. Avec la tendance à l'intégration de l'intelligence artificielle et de l'informatique d'image, Meitu a formulé une stratégie de développement plus claire
telle que le lancement rapide de grands modèles auto-développés et la répartition de cinq industries majeures. Ces actions sont basées sur la compréhension et la perspicacité de Meitu. la tendance AIGC.
300 millions d'investissements en R&D au premier semestre de l'année
L'aspect le plus évident est la compréhension par Meitu de la tendance actuelle des utilisateurs actifs de l'AIGC
Wu Xinhong a déclaré avoir observé que les personnes les plus proches de la tendance AIGC aujourd'hui sont pas des designers, mais c'est un "communicateur".
Un groupe principalement axé sur les opérations nouveaux médias, les opérations e-commerce et KOL
Ce groupe n'a pas le "bagage" et les exigences élevées des praticiens professionnels, et en même temps peut se connecter à des gens plus ordinaires, il Les Etats-Unis sont-ils l'un des points forts actuels du graphique. Ils développent progressivement des outils d'IA plus complets et créent des flux de travail
Pictures
Meitu estime également que sous la tendance des grands modèles, il a un avantage naturel, c'est-à-dire qu'il peut rapidement obtenir les commentaires des utilisateurs
En tant que Société de produits créée depuis 15 ans, Meitu a construit une base d'utilisateurs suffisamment large. Elle peut rapidement obtenir des commentaires du marché et ajuster rapidement les effets en testant de nouvelles fonctions sur sa propre plate-forme, afin que les grands modèles puissent être utilisés plus efficacement. avec des scénarios réels.
En tant que fournisseur de capacités d'IA, Meitu Wu Xinhong estime que les grands modèles visuels d'IA actuels sont confrontés à trois problèmes à résoudre du côté de la production : les effets ultimes dans les champs verticaux, l'intégration des flux de travail et les capacités de monétisation
Les regarder un par un , Meitu a commencé à faire des efforts dans ces trois aspects.
Tout d'abord, Meitu a amélioré l'effet de génération de modèle en 100 jours grâce à une itération rapide de grands modèles auto-développés, le rendant plus riche et plus contrôlable. Sur la base de la nouvelle expérience satisfaisante des utilisateurs, Meitu peut fournir des travaux de conception d'images avec une valeur plus pratique
Deuxièmement, Meitu a choisi cinq directions principales pour fournir des outils de conception d'IA aux producteurs. Selon certaines informations, Meitu a choisi les secteurs du commerce électronique, des jeux, de l'animation, de la publicité et du cinéma et de la télévision, principalement parce qu'ils entretiennent une relation plus native avec l'industrie Internet. Cela permet aux outils d’IA d’être mieux intégrés dans leurs liens de travail et d’intégrer plus rapidement le flux de travail.
Troisièmement, la liquidité. Meitu a actuellement construit un écosystème de créateurs. Ces créateurs intéressés par l'IA peuvent transformer leurs propres effets visuels d'IA originaux en formules et les vendre sur la plate-forme construite par Meitu. De cette manière, les créateurs peuvent gagner plus de revenus, mais ils peuvent également jouer un rôle de promotion et inciter davantage de personnes à utiliser les outils de création visuelle d’IA.
Sur la base de ces compréhensions, Meitu a officiellement proposé cette année la forme du produit IA, comprenant la couche inférieure, la couche intermédiaire et la couche d'application.
La couche inférieure est un grand modèle auto-développé par MiracleVision.
La couche intermédiaire est composée de la plateforme ouverte Meitu AI, de la plateforme créative Meitu et de l'assistant Meitu AI RoboNeo, qui sont respectivement responsables de l'ouverture et du partage de la technologie IA, de la création d'un écosystème de créateurs et de l'agrégation des services d'image Meitu
La couche application est plus familier aux utilisateurs ordinaires. Il est composé de diverses applications d'application.
Le but de la construction d'une architecture à trois niveaux est essentiellement du point de vue du produit
Prenons l'exemple de la recherche et du développement sous-jacents (MT Lab) sous Meitu, qui a été créé en 2010. À l'heure actuelle, l'entreprise compte environ 600 personnes liées à la R&D sur les grands modèles. Au premier semestre de cette année, l'entreprise a investi 294 millions de yuans dans la R&D, soit une augmentation de 10,8 % sur un an.
Meitu Company a déclaré qu'elle suivait une logique plus pragmatique lors de la conduite de la recherche et du développement, c'est-à-dire en tenant compte de la possibilité d'augmenter réellement le nombre d'utilisateurs et les revenus. Dans le même temps, ils pensent que tout cela peut être prouvé par des performances réelles
Au premier semestre de cette année, Meitu a réalisé un chiffre d'affaires total de 1,261 milliard de yuans, soit une augmentation de 29,8 % sur un an. Le nombre d'utilisateurs actifs mensuels a atteint 247 millions, soit une augmentation de 2,5 % sur un an. Le nombre de membres VIP a dépassé 7,2 millions, atteignant un niveau record. Les revenus du secteur des produits d'imagerie et de design, principalement les abonnements VIP, se sont élevés à 602 millions de yuans, soit une augmentation de 62,2 % sur un an ; % ; les revenus des activités publicitaires étaient de 349 millions de yuans, soit une augmentation de 28,2 % sur un an ; les revenus des autres activités étaient de 23,09 millions de yuans.
Mais revenons au présent, Meitu a également admis que l'application des grands modèles visuels en est encore au stade exploratoire. À l’heure actuelle, de nombreux développements d’applications progressent de concert et chaque entreprise explore également sa voie.
Wu Xinhong estime que la vulgarisation de l'application des grands modèles visuels passera par trois étapes : la période d'exploration sera avant 2024, la période de développement rapide sera 2024-2025 et la période de maturité sera 2026-2030
Photos Pour réussir à traverser le cycle, il faut avoir la capacité d'examiner les tendances et disposer d'un réel soutien financier
En ce qui concerne la question de la puissance de calcul qui inquiète actuellement les fabricants, Meitu a révélé qu'elle coopère actuellement avec un nombre de fournisseurs de cloud et dispose d’une puissance de calcul suffisante.
Wu Xinhong a en outre ajouté que Meitu a la chance d'être récompensée par des abonnements et des achats individuels
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

La commande de fermeture CENTOS est arrêtée et la syntaxe est la fermeture de [options] le temps [informations]. Les options incluent: -H Arrêtez immédiatement le système; -P éteignez l'alimentation après l'arrêt; -r redémarrer; -t temps d'attente. Les temps peuvent être spécifiés comme immédiats (maintenant), minutes (minutes) ou une heure spécifique (HH: mm). Des informations supplémentaires peuvent être affichées dans les messages système.

La politique de sauvegarde et de récupération de GitLab dans le système CentOS afin d'assurer la sécurité et la récupérabilité des données, Gitlab on CentOS fournit une variété de méthodes de sauvegarde. Cet article introduira plusieurs méthodes de sauvegarde courantes, paramètres de configuration et processus de récupération en détail pour vous aider à établir une stratégie complète de sauvegarde et de récupération de GitLab. 1. MANUEL BACKUP Utilisez le Gitlab-RakegitLab: Backup: Créer la commande pour exécuter la sauvegarde manuelle. Cette commande sauvegarde des informations clés telles que le référentiel Gitlab, la base de données, les utilisateurs, les groupes d'utilisateurs, les clés et les autorisations. Le fichier de sauvegarde par défaut est stocké dans le répertoire / var / opt / gitlab / backups. Vous pouvez modifier / etc / gitlab

Guide complet pour vérifier la configuration HDFS dans les systèmes CentOS Cet article vous guidera comment vérifier efficacement la configuration et l'état de l'exécution des HDF sur les systèmes CentOS. Les étapes suivantes vous aideront à bien comprendre la configuration et le fonctionnement des HDF. Vérifiez la variable d'environnement Hadoop: Tout d'abord, assurez-vous que la variable d'environnement Hadoop est correctement définie. Dans le terminal, exécutez la commande suivante pour vérifier que Hadoop est installé et configuré correctement: HadoopVersion Check HDFS Fichier de configuration: Le fichier de configuration de base de HDFS est situé dans le répertoire / etc / hadoop / conf / le répertoire, où Core-site.xml et hdfs-site.xml sont cruciaux. utiliser

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

L'installation de MySQL sur CENTOS implique les étapes suivantes: Ajout de la source MySQL YUM appropriée. Exécutez la commande YUM Install MySQL-Server pour installer le serveur MySQL. Utilisez la commande mysql_secure_installation pour créer des paramètres de sécurité, tels que la définition du mot de passe de l'utilisateur racine. Personnalisez le fichier de configuration MySQL selon les besoins. Écoutez les paramètres MySQL et optimisez les bases de données pour les performances.

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

La commande pour redémarrer le service SSH est: SystemCTL Redémarrer SSHD. Étapes détaillées: 1. Accédez au terminal et connectez-vous au serveur; 2. Entrez la commande: SystemCTL Restart SSHD; 3. Vérifiez l'état du service: SystemCTL Status Sshd.

Un guide complet pour consulter les journaux GitLab sous Centos System Cet article vous guidera comment afficher divers journaux GitLab dans le système CentOS, y compris les journaux principaux, les journaux d'exception et d'autres journaux connexes. Veuillez noter que le chemin du fichier journal peut varier en fonction de la version Gitlab et de la méthode d'installation. Si le chemin suivant n'existe pas, veuillez vérifier le répertoire d'installation et les fichiers de configuration de GitLab. 1. Afficher le journal GitLab principal Utilisez la commande suivante pour afficher le fichier journal principal de l'application GitLabRails: Commande: sudocat / var / log / gitlab / gitlab-rails / production.log Cette commande affichera le produit
