5款让您震撼的新型AI工具
By Fireship · 2024-07-05
AI技术的崛起带来了一系列令人惊叹的生成AI工具。从 虚拟视频编辑到声音效果生成器,这些工具正在改变创作方式,同时也引发了对技术发展带来的影响的讨论。
AI时代的崛起:五款让你叹为观止的生成AI工具
- 一年前,威尔·史密斯吃意大利面的视频让整个世界为之疯狂。当时,我们人类都在开玩笑,很容易就能看出那是假的,所以没有人真的感到害怕。但是,往前推一年,生成AI技术又迈出了一大步。2024年的威尔·史密斯吃意大利面已经不再是玩笑话,如果这个趋势不尽快平稳下来,就可能让我们的好莱坞偶像们失业,到时候就没有人可以洗脑我们了。
- 现在是2024年6月17日,你正在观看《代码报告》。几个月前,OpenAI预览了Sora,给我们带来了一系列人工智能视频。谷歌随后也推出了Vo,也相当令人印象深刻。但就在这周,中国推出了一个名为Cling的新模型,可以生成30FPS、长达2分钟的视频。这个模型令人印象深刻,甚至有人认为比Sora还要好。但所有这些模型都有一个严重问题,那就是它们还没有开放给公众使用。
- 幸运的是,最近推出了一款名为梦想机器的新工具,来自Luma Labs。这款工具让你能够摆脱对人类摄影师、录像师、声音工程师和程序员的依赖。现在,你可以通过这款工具。
- 这种生成AI工具的崛起,无疑将改 变我们的创作方式。虽然现在大多数模型还无法面向公众开放,但随着技术的不断进步,这将成为未来创作的主流。新技术的引入,总是会带来新的变革。对于创作者们而言,这是一个全新的时代,值得期待和挑战。
- 尽管生成AI工具的发展让人兴奋,但我们也不能忽视其中可能带来的负面影响。我们需要更多的讨论和思考,如何平衡技术的发展与人类的创造力,如何保护好我们的创作版权,以及如何应对技术可能带来的伦理问题。无论如何,生成AI工具的崛起已经势不可挡,让我们拭目以待未来的发展。
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AI时代的崛起:五款让你叹为观止的生成AI工具
逼真的视频剪辑:探索虚拟与现实的界限
- 最近我对两位老者做瑜伽的视频剪辑颇为逼真,结果几乎无法与现实区分,除非你仔细观察手指。这项工具还被用来生成Will Smith吃意大利面的逼真场景,虽然令人印象深刻,但实际上暂时没有实用性或商业用途。它唯一擅长的就是模拟恶梦。
- 在我们继续下一个话题之前,让我们来谈谈一些没有数据就无法生存的LLMS和AI模型。网络数据收集曾经是一场噩梦,你需要设置代理网络,开发网页解锁工具以绕过验证 码,处理服务器错误,进行浏览器指纹识别等各种问题。但是,借助住宅代理和Web自动化工具如Selenium、Puppeteer和Playwright,你可以大规模地在网络上进行数据抓取而不会耗尽预算。这就是今天视频的赞助商Bright Data的用武之地,他们可以以分数的价格将你的抓取操作提升到新的水平。
- 他们的抓取浏览器API让你完全摆脱了代理和网络解锁工具的烦恼,在你的网络爬虫底层提供了一切你所需要的东西,使你的网络抓取变得无懈可击。立即通过描述中的链接免费尝试Bright Data的抓取浏览器API。
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逼真的视频剪辑:探索虚拟与现实的界限
探索AI世界:稳定扩散3中型模型
- 随着稳定扩散3中型模型的发布,人工智能领域迎来了下一个重要工具。这一模型的权重刚刚在几小时前发布,是目前最先进的开放式文本到图像模型。尽管只能在非商业许可下获得,但其质量水平非常惊人,现在可以可靠地从您的提示中生成文本。
- 如果您目前拥有一个AI女友,我强烈建议您升级到这个新模型。我知道重要的是个性,但是在稳定扩散3中,她看起来会相当普通,与你的朋友们相比。
- 另一个实际有用的工具是来自11 Labs的声音效果生成器,这家公司也是设计我的语音工程师。您只需描述想要听到的声音,它就会生成多个声音效果。这里是两个不同结果的示例。
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探索AI世界:稳定扩散3中型模型
AI写作代码:解析现状与未来
- 近年来,人工智能技术的发展日新月异,AI写作代码已经成为一个备受关注的话题。与传统的编码方法相比,AI写作代码无疑具有让人眼前一亮的速度和效率。然而,即便如此,它仍然面临着诸如div居中等老生常谈的问题。
- 在AI写作代码领域,有两种不同观点。一种是像Devon这样的人,他们秉持着AI至上的态度,试图让人工智能写出几乎100%的代码。这些人通常年轻且充满激情,但在AI领域的末日预言者看来,他们却显得有些幼稚。
- 另一种观点则来自“婴儿潮一代”,他们认为AI写出的代码毫无价值,根本不应该存在于工业界。然而,最合理的看法很可能在两者之间。现在你可以免费使用另一个工具——Cursor,这是vs code的一个分支,也是首批专注于人工智能的编辑器之一。
- 与其 死记语法,不如将现有代码库或文档的背景信息输入其中,然后按下Ctrl K,用自然语言编写代码。如果你担心它生成的代码质量不佳,可以强制执行某些规则,甚至让它进行代码审查。这就像GitHub合作者的强化版。
- 生成式人工智能仍有很长的路要走,但如果我是J,我会对数据科学爱好者们在过去一年中取得的进展感到担忧。这就是本期的代码报告,感谢收看,我们下期再见。
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AI写作代码:解析现状与未来
Conclusion:
生成AI工具的发展必将改变我们的生活和创作方式。虽然带来了创新和便利,我们也需要审慎思考其可能带来的负面影响,并寻找有效的平衡。让我们共同期待未来AI技术的发展,为创作者们带来更多的惊喜与挑战。