AI还无能这个 谷歌这智能画画的黑科技太神奇引见

本文目录导航：

• AI还无能这个？谷歌这智能画画的黑科技太神奇引见_AI还无能这个？谷歌这智能画画的黑科技太神奇是什么
• 谷歌AI技术再退化，“AI超级全家桶”引领数字智能进入新时代
• 谷歌赢两次？AI作画巨匠Parti一出，DALL-E 2.0成「爷爷辈」了

AI还无能这个？谷歌这智能画画的黑科技太神奇引见_AI还无能这个？谷歌这智能画画的黑科技太神奇是什么

假设你对艺术无所不通，但又想创作一些画作，如今有了一个神奇的处置方案。

Google的翻新名目AutoDraw借助人工智能技术，将这个幻想变为事实。

这个基于AI的工具不只能让初学者轻松上手，即使是最毛糙的涂鸦也能转化成精巧的简笔画。

AutoDraw的外围配置是经过搜查引擎的弱小允许，了解并解析用户的画作。

用户只要在网页版Demo上经常使用内置的画笔启动创作，AI会实时识别你的画作内容，即使画技不佳也不怕。

画完后，AI会在上面显示猜想的图案，并提供多个备选方案供你选用，整个环节流利且直观。

实践上，Google之前推出的微信小程序Demo——“猜画小歌”，或者为AutoDraw的识别才干奠定了基础。

随着大数据的始终训练，AutoDraw的性能估量会继续优化。

假设你对这个黑科技感兴味，无妨亲身材验一下，感触一下AI如何赋予你的涂鸦重生命。

谷歌AI技术再退化，“AI超级全家桶”引领数字智能进入新时代

谷歌在近期科技盛世上，仰仗一系列AI驱动的新产品和配置，坚固了其在人工智能畛域的指导位置。

在2024年Google I/O开发者大会上，谷歌颁布了十余项降级及新品，展现了其在AI技术上的深沉积攒，并为行业开展指引了方向。

此次，谷歌推出了AI搜查引擎，大幅优化了搜查体验。

用户可经过AI技术取得愈加直观和共性化的搜查服务。

Android用户甚至可以经过手势取得即时答案。

AI搜查引擎的多步骤推理和复杂查问处置才干，将提供更精准的搜查结果，进一步坚固谷歌在搜查畛域的位置。

在AI搜查的基础上，谷歌颁布了AI Overviews配置，能对搜查结果启动智能总结，提供AI生成的答案。

这是首个从Google搜查试验室毕业的AI配置，美国首发，方案世界裁减，估量年底前服务超越10亿用户。

谷歌的AI技术在图像、音乐和视频畛域也成功了打破。

Project Astra名目经过手机摄像头识别物体并回答关系疑问，展现了AI在视频畛域的后劲。

Imagen3模型优化了文生图配置的准确性和图像品质，Veo视频生成模型则能生成高品质的1080p视频，这些翻新在内容创作和多媒体处置方面具备渺小后劲。

数字经济运行通常专家骆仁童博士对谷歌的颁布会给予了高度评估，称其AI搜查引擎颁布是AI技术畛域的严重打破。

从AI搜查到多模态消息处置，再到本地运转的机载模型，谷歌的翻新始终拓展AI技术边界。

在配件方面，谷歌颁布了第六代TPU芯片Trillium，其计算性能是上一代的4.7倍，节能67%，为AI运行提供更弱小的计算允许。

同时，颁布了多个版本的Gemini模型，顺应不同运行场景。

下一代开源大模型Gemma 2也亮相，参数量高达27B，展现了谷歌在AI畛域的实力。

谷歌的这些降级笼罩了搜查引擎、移动操作系统等畛域，还触及公用AI模型和配件减速器的全方位开展。

这些翻新优化了用户体验，对整个行业发生了深远影响。

AI技术的极速开展正在推进数字经济的转型，谷歌的翻新将减速这一进程。

经过将AI技术融入搜查引擎、图像和视频生成等畛域，谷歌正引领AI驱动的技术反派。

谷歌在AI畛域的继续投入和翻新，不只展现了其技术实力，也为整个科技行业提供了新的方向。

置信随着AI技术的提高，数字经济将愈加智能化、共性化，谷歌的翻新将为这一改革提供弱小能源。

谷歌赢两次？AI作画巨匠Parti一出，DALL-E 2.0成「爷爷辈」了

编辑：David 如愿 好困 【新智元导读】时隔仅一月，谷歌又推出新的「AI画图」模型Parti，以不同角度比以往的模型更具长处，再翻新高！ 最近，「AI画画」畛域继续升温，各大公司相继投入钻研。

4月，Open AI颁布新版DALL-E 2.0，用GPT-3大模型对图像生成技术启动了片面改造，让咱们见识到了用人造言语生成图像的前沿技术，比如「孙子玩儿电脑」等创用意像。

紧接着，5月，谷歌不甘落后，颁布Imagen，迅速成为抢手话题，尤其是「虎戴VR」的热度甚高。

网友们对新模型降级速度示意惊呼，称其保质期只要一个月。

谷歌仿佛看法到这种状况，随即在六月颁布新一代AI绘画巨匠Parti，这款模型在技术层面上有着独到之处，应用了多义务AI大模型蓝图Pathway的一局部。

Parti以其弱小的才干再次应战了AI画图畛域的极限，谷歌AI专门撰文对比Imagen和Parti在技术层面上的区别，指出二者只管经常使用相似技术，但战略有所不同，互补的技术手腕使得两个模型有了更弱小的联结成果！ 那么，从Imagen到Parti，谷歌终究在其中削减了哪些新配置呢？让咱们回忆一下Imagen，它驳回了Diffusion模型，学习将随机点的图案转换为图像，经过始终上采样，最终到达提高图像分辨率的目标是经过学习在用户输入文本后生成图像。

而此次Parti，则驳回自回归模型，将一系列代码条目（拼图）和给定文本揭示转化为代码，并生成新图像，从而在处置长文本揭示和生成高品质图像方面受益于大型言语模型。

对比Imagen，Parti在模型参数量方面允许裁减，最高可裁减至200亿参数，这使得生成图像的细节更丰盛，错误消息缩小，尤其是在处置文字消息较多的状况时，Parti生成的图像准确性也愈加突出。

Parti不只仅是处置细节的高手，更是格调多变的艺术家。

它可以经过文本揭示生成不同格调的图像，如梵高格调、埃及法老格调、像素艺术风、油画格调、版画格调、国画格调等，甚至还能在格调转换上展现其灵敏性和发明力。

当然，Parti也不是没有局限性，例如无了解文本细节较少的状况下，生成的图像或者不会如人意，但它通常能在较大参数量下成功较为准确的再现。

另外，即使偶然发生生成与文本形容不符的图像，这也只是艺术家偶然的错误，而非技术上的毛病。

可以预感的是，未来「斗图界」或将告别表情包时代，只要要输入文字形容就能失掉共性化的图像。

若早前就有这样的工具，置信「美术课恐怖症」的小编或者也会少一些难堪的回想。

总之，Parti的问世无疑是AI画图畛域的严重停顿，它展现了技术的有限或者，推进了人类与人工智能之间的艺术交换与翻新。