


Meitu Xiuxiu telah melancarkan model besar terbaharu yang dibangunkan sendiri, dan anda boleh mengalami secara langsung pelbagai permainan AIGC.
Model besar 3.0 yang dibangunkan sendiri oleh Meitu telah dikeluarkan secara rasmi!
dan digunakan sepenuhnya dalam produk pengimejan dan reka bentuk Meitu.
Picture
Ini adalah lelaran terbaru Meitu Big Model 100 hari selepas dikeluarkan.
Berbanding dengan versi asal, versi 3.0 boleh menjana butiran gambar yang lebih realistik dan halus.
Picture
Keupayaan generasi ini boleh dialami secara langsung pada Meitu XiuXiu.
Picture
Permainan AIGC yang popular baru-baru ini boleh didapati di dalamnya.
Picture
Pengasas Meitu, pengerusi dan CEO Wu Xinhong mendedahkan bahawa pada masa ini kebanyakan produk Meitu semuanya telah disepadukan ke dalam model besar yang dibangunkan sendiri
Selain bidang pengimejan dan reka bentuk, model besar yang dibangunkan sendiri oleh Meitu juga akan berfungsi dalam lima industri utama e-dagang, pengiklanan, permainan, animasi dan filem dan televisyen.
Meitu Xiuxiu boleh dialami secara langsung
Model besar Meitu yang dibangunkan sendiri dipanggil MiracleVision (Qixiang Intelligence).
Ciri yang paling ketara ialah ia memahami estetika dengan lebih baik.
Meitu menyepadukan kognisi estetik terkumpul jangka panjang ke dalam model visual besar MiracleVision, dan mewujudkan sistem penilaian estetik berdasarkan pembelajaran mesin untuk menetapkan "skor estetik" kepada hasil yang dijana oleh model untuk terus menambah baik. pemahaman model tentang estetika
Oleh itu, Meitu turut menggelar model besarnya sebagai "gabungan pelajar seni dan pelajar sains."
Pada masa ini, keupayaan terkini MiracleVision3.0 boleh dialami pada Meitu Xiuxiu.
Picture
Operasi ini sangat mudah, seperti menggunakan grafiti untuk menghasilkan gambar, hanya beberapa lakaran ringkas dan gesaan perkataan , anda boleh membuat model yang kompleks dengan mudah Dapatkan pengalaman yang lebih profesional dan dapat mengawal lebih banyak fungsi
Sebagai contoh, dalam fungsi "Gambar dan Gambar", kita boleh menggunakan perkaitan pintar untuk menjana lebih lengkap. kata gesaan Anda boleh mengawal kandungan yang anda tidak mahu paparkan melalui teks 🎜#Anda boleh mengawal lagi gaya imej yang dihasilkan.
Anda juga boleh melaraskan parameter dan kawalan skrin untuk menjadikan gambar yang dihasilkan lebih selaras dengan jangkaan anda.
MiracleVision, model besar gambar yang cantik, kini telah terlibat dalam lima bidang utama: e-dagang, permainan, animasi, pengiklanan dan filem dan televisyen, bertujuan untuk meningkatkan kecekapan aliran kerja #🎜🎜 ##🎜 🎜#Picture
MiracleVision telah melalui tiga kemas kini sejak dikeluarkan pertama kali pada bulan Jun
#🎜#🎜🎜🎜🎜 Versi 1.0 pada mulanya membina seni bina dan asas model yang besar;# 🎜🎜#Versi 2.0 menyatukan pereka, guru sekolah seni dan pelajar untuk bersama-sama membina set data berkualiti tinggi, menjadikan model besar mencapai keadaan yang lebih baik dari segi estetika; Versi 3.0 lebih menekankan pada Kebolehkawalan model telah dipertingkatkan dalam butiran dan kawalan tempatan, membolehkan model mencapai hasil yang lebih baik pada tahap teknikal.
Picture
Meitu Wu Xinhong juga berkata bahawa pada masa ini semua pekerja Meitu secara aktif menerima AI. Dengan trend penyepaduan kecerdasan buatan dan pengkomputeran imej, Meitu telah merumuskan strategi pembangunan yang lebih jelas seperti pelancaran pantas model besar yang dibangunkan sendiri dan susun atur lima industri utama Tindakan ini berdasarkan pemahaman dan cerapan Meitu arah aliran AIGC. Aspek yang paling jelas ialah pemahaman Meitu tentang trend AIGC semasa pengguna aktif Wu Xinhong berkata bahawa mereka telah memerhatikan bahawa orang yang paling hampir dengan trend AIGC hari ini adalah bukan pereka, tetapi Ia adalah "komunikator". Sebuah kumpulan tertumpu terutamanya pada operasi media baharu, operasi e-dagang dan KOL Kumpulan ini tidak mempunyai "bagasi" dan keperluan tinggi pengamal profesional, dan pada masa yang sama boleh berhubung dengan lebih ramai orang biasa, ia ialah Amerika Syarikat Salah satu titik kukuh graf semasa. Mereka secara beransur-ansur membangunkan alat AI yang lebih lengkap dan membina aliran kerja Meitu juga percaya bahawa di bawah trend model besar, ia mempunyai kelebihan semula jadi, iaitu, ia boleh mendapatkan maklum balas pengguna dengan cepat Sebagai syarikat produk yang telah ditubuhkan selama 15 tahun, Meitu telah membina pangkalan pengguna yang cukup besar dengan cepat boleh mendapatkan maklum balas pasaran dan cepat menyesuaikan kesan dengan menguji fungsi baharu pada platformnya sendiri, supaya model besar boleh digunakan dengan lebih cekap dengan senario sebenar. Sebagai pembekal keupayaan AI, Meitu Wu Xinhong percaya bahawa model visual AI besar semasa menghadapi tiga masalah yang perlu diselesaikan di bahagian pengeluaran: kesan muktamad dalam bidang menegak, penyepaduan aliran kerja dan keupayaan pengewangan Melihat mereka satu demi satu , Meitu telah mula berusaha dalam ketiga-tiga aspek ini. Pertama sekali, Meitu menambah baik kesan penjanaan model dalam masa 100 hari melalui lelaran pantas model besar yang dibangunkan sendiri, menjadikannya lebih kaya dan lebih terkawal. Berdasarkan pengalaman baharu pengguna yang memuaskan, Meitu boleh menyediakan karya reka bentuk imej dengan nilai yang lebih praktikal Kedua, Meitu telah memilih lima hala tuju utama untuk menyediakan alatan reka bentuk AI untuk pengeluar. Menurut laporan, Meitu memilih industri e-dagang, permainan, animasi, pengiklanan dan filem dan televisyen terutamanya kerana mereka mempunyai hubungan yang lebih asli dengan industri Internet. Ini membolehkan alatan AI disepadukan dengan lebih baik ke dalam pautan kerja mereka dan menyepadukan aliran kerja dengan lebih pantas. Ketiga, kecairan. Meitu pada masa ini telah membina ekosistem pencipta ini yang berminat dengan AI boleh membuat kesan visual AI asal mereka sendiri ke dalam formula dan menjualnya pada platform yang dibina oleh Meitu. Dengan cara ini, pencipta boleh memperoleh lebih banyak pendapatan, dan mereka juga boleh memainkan peranan dalam promosi dan menarik lebih ramai orang untuk menggunakan alatan penciptaan visual AI. Berdasarkan pemahaman ini, tahun ini Meitu secara rasmi mencadangkan bentuk produk AI, termasuk lapisan bawah, lapisan tengah dan lapisan aplikasi. Lapisan bawah ialah model besar yang dibangunkan sendiri oleh MiracleVision. Lapisan tengah terdiri daripada platform terbuka Meitu AI, platform kreatif Meitu, dan pembantu AI Meitu RoboNeo, yang masing-masing bertanggungjawab untuk membuka dan berkongsi teknologi AI, membina ekosistem pencipta dan mengagregatkan perkhidmatan imej Meitu Lapisan aplikasi ialah lebih biasa kepada pengguna biasa Ia terdiri daripada pelbagai APP aplikasi. Tujuan membina seni bina tiga peringkat pada asasnya adalah dari perspektif produk Ambil penyelidikan dan pembangunan asas sebagai contoh Institut Penyelidikan Pengimejan Meitu di bawah Meitu ditubuhkan pada tahun 2010. Pada masa ini, syarikat itu mempunyai kira-kira 600 orang yang berkaitan dengan R&D model besar Pada separuh pertama tahun ini, syarikat itu melabur 294 juta yuan dalam R&D, peningkatan tahun ke tahun sebanyak 10.8%. Meitu menyatakan bahawa mereka mengikut logik yang lebih pragmatik semasa menjalankan penyelidikan dan pembangunan, iaitu mengambil kira sama ada mereka benar-benar boleh meningkatkan pengguna dan pendapatan. Pada masa yang sama, mereka percaya bahawa semua ini boleh dibuktikan melalui prestasi sebenar Pada separuh pertama tahun ini, Meitu mencapai jumlah pendapatan sebanyak 1.261 bilion yuan, peningkatan tahun ke tahun sebanyak 29.8%. Bilangan pengguna aktif bulanan mencecah 247 juta, peningkatan tahun ke tahun sebanyak 2.5%. Bilangan ahli VIP melebihi 7.2 juta, mencapai rekod tertinggi. Hasil daripada perniagaan produk pengimejan dan reka bentuk, terutamanya langganan VIP, ialah 602 juta yuan, peningkatan tahun ke tahun sebanyak 62.2% hasil daripada perniagaan penyelesaian industri kecantikan ialah 286 juta yuan, peningkatan tahun ke tahun sebanyak 31.1; %; pendapatan perniagaan pengiklanan ialah 349 juta yuan, peningkatan tahun ke tahun sebanyak 28.2% Pendapatan perniagaan lain ialah 23.09 juta yuan. Namun kembali ke masa kini, Meitu turut mengakui penerapan model besar visual masih dalam peringkat penerokaan. Pada masa ini, banyak pembangunan aplikasi berjalan seiring, dan setiap syarikat juga sedang meneroka laluannya. Wu Xinhong percaya bahawa pempopularan aplikasi model visual besar akan melalui tiga peringkat: tempoh penerokaan adalah sebelum 2024, tempoh pembangunan pesat ialah 2024-2025, dan tempoh matang ialah 2026-2030 Gambar Berkenaan isu kuasa pengkomputeran yang membimbangkan pengeluar pada masa ini, Meitu mendedahkan bahawa ia sedang bekerjasama dengan bilangan vendor awan dan mempunyai kuasa Pengkomputeran yang mencukupi tersedia. Wu Xinhong seterusnya menambah bahawa Meitu bertuah kerana diberi ganjaran melalui langganan dan pembelian individuPada masa ini, bilangan kesan AI yang dijana oleh alat visual Meitu AI AI " telah Dengan lebih daripada 5.5 juta foto, ekosistem pereka bentuk telah dibina pada mulanya; bilangan pengguna aktif bulanan alat video pertuturan AI "Start Shooting" telah melebihi 350,000; dan alat penyuntingan video AI desktop "WinkStudio" telah berkhidmat kepada hampir 100,000 pencipta video.
Melabur 300 juta dalam R&D pada separuh pertama tahun ini
Pictures
Untuk berjaya melalui kitaran, anda perlu mempunyai keupayaan untuk memeriksa trend dan mempunyai sokongan kewangan sebenar
Atas ialah kandungan terperinci Meitu Xiuxiu telah melancarkan model besar terbaharu yang dibangunkan sendiri, dan anda boleh mengalami secara langsung pelbagai permainan AIGC.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Perintah shutdown CentOS adalah penutupan, dan sintaks adalah tutup [pilihan] [maklumat]. Pilihan termasuk: -h menghentikan sistem dengan segera; -P mematikan kuasa selepas penutupan; -r mulakan semula; -T Waktu Menunggu. Masa boleh ditentukan sebagai segera (sekarang), minit (minit), atau masa tertentu (HH: mm). Maklumat tambahan boleh dipaparkan dalam mesej sistem.

Dasar sandaran dan pemulihan Gitlab di bawah sistem CentOS untuk memastikan keselamatan data dan pemulihan, Gitlab pada CentOS menyediakan pelbagai kaedah sandaran. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah sandaran biasa, parameter konfigurasi dan proses pemulihan secara terperinci untuk membantu anda menubuhkan strategi sandaran dan pemulihan GitLab lengkap. 1. Backup Manual Gunakan Gitlab-Rakegitlab: Backup: Buat Perintah untuk Melaksanakan Backup Manual. Perintah ini menyokong maklumat utama seperti repositori Gitlab, pangkalan data, pengguna, kumpulan pengguna, kunci, dan kebenaran. Fail sandaran lalai disimpan dalam direktori/var/opt/gitlab/sandaran. Anda boleh mengubah suai /etc /gitlab

Panduan Lengkap untuk Memeriksa Konfigurasi HDFS Dalam Sistem CentOS Artikel ini akan membimbing anda bagaimana untuk memeriksa konfigurasi dan menjalankan status HDFS secara berkesan pada sistem CentOS. Langkah -langkah berikut akan membantu anda memahami sepenuhnya persediaan dan operasi HDFS. Sahkan Pembolehubah Alam Sekitar Hadoop: Pertama, pastikan pembolehubah persekitaran Hadoop ditetapkan dengan betul. Di terminal, laksanakan arahan berikut untuk mengesahkan bahawa Hadoop dipasang dan dikonfigurasi dengan betul: Hadoopversion Semak fail konfigurasi HDFS: Fail konfigurasi teras HDFS terletak di/etc/hadoop/conf/direktori, di mana core-site.xml dan hdfs-site.xml adalah kritikal. gunakan

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Memasang MySQL pada CentOS melibatkan langkah -langkah berikut: Menambah sumber MySQL YUM yang sesuai. Jalankan YUM Pasang Perintah MySQL-Server untuk memasang pelayan MySQL. Gunakan perintah mysql_secure_installation untuk membuat tetapan keselamatan, seperti menetapkan kata laluan pengguna root. Sesuaikan fail konfigurasi MySQL seperti yang diperlukan. Tune parameter MySQL dan mengoptimumkan pangkalan data untuk prestasi.

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Perintah untuk memulakan semula perkhidmatan SSH ialah: Sistem Restart SSHD. Langkah -langkah terperinci: 1. Akses terminal dan sambungkan ke pelayan; 2. Masukkan arahan: SistemCtl Restart SSHD; 3. Sahkan Status Perkhidmatan: Status Sistem SSHD.

Panduan Lengkap untuk Melihat Log Gitlab Di bawah Sistem CentOS Artikel ini akan membimbing anda bagaimana untuk melihat pelbagai log Gitlab dalam sistem CentOS, termasuk log utama, log pengecualian, dan log lain yang berkaitan. Sila ambil perhatian bahawa laluan fail log mungkin berbeza -beza bergantung pada versi GitLab dan kaedah pemasangan. Jika laluan berikut tidak wujud, sila semak fail Direktori Pemasangan dan Konfigurasi GitLab. 1. Lihat log Gitlab utama Gunakan arahan berikut untuk melihat fail log utama aplikasi GitLabRails: Perintah: Sudocat/var/Log/Gitlab/Gitlab-Rails/Production.log Perintah ini akan memaparkan produk
