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Порфирьевич
Fortsetzung des von Ihnen geschriebenen Textes. Das neuronale Netzwerk wurde auf Werken von Pushkin, Dostojewski und Pelevin trainiert. Werke mit russischer Sprache.
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Ein einfaches und benutzerfreundliches KI-gesteuertes Audio- und Video-Transkriptionswerkzeug, das eine beispiellose Genauigkeit, Geschwindigkeit und fortschrittliche Funktionen bietet, die auf die spezifischen Bedürfnisse von Fachleuten in verschiedenen Branchen zugeschnitten sind, wie zum Beispiel Journalismus, Marketing, Forschung usw.
Pisec
Ermöglicht das Entschlüsseln von Audio- und Videoaufnahmen im automatischen Modus, indem die Sprache nach Stimmen aufgeteilt wird - bis zu 5 Sprecher. Ordnet automatisch Satzzeichen und logische Absätze an und fügt Zeitcodes für die Navigation hinzu.
Ein latentes Text-zu-Bild-Diffusionsmodell, das fotorealistische Bilder generieren kann, basierend auf beliebigen Texteingaben, mit der zusätzlichen Fähigkeit, die Bilder durch Verwendung einer Maske zu ergänzen.
Die KI-gesteuerte Transkriptionslösung, die Meetings, Vorlesungen, Podcasts und mehr in Sekundenschnelle und mühelos in Text umwandelt. Darüber hinaus kann unsere fortschrittliche Technologie auch verschiedene Arten von Zusammenfassungen und Transformationen liefern, um Ihnen die wichtigsten Punkte und Höhepunkte in einem prägnanten und leicht lesbaren Format zu bieten.
roop
Stable Diffusion WebUI-Erweiterung, die es ermöglicht, Gesichter auf KI-Generationen schnell mit einem Gesicht einer beliebigen Person basierend auf einem Foto auszutauschen.
Eine Methode zur Übertragung des Stils von einer Gruppe von Bildern auf ein 3D-Objekt. Das Texturerscheinungsbild eines Assets wird mit einem differenzierbaren Renderer in einer Pipeline optimiert, die auf Verlusten basiert, die mit vortrainierten tiefen neuronalen Netzen verwendet werden. Konkret nutzen wir einen nearest-neighbor Feature-Matching-Verlust mit CLIP-ResNet50, um den Stil aus Bildern zu extrahieren. Wir zeigen, dass ein CLIP-basierter Stil-Verlust ein unterschiedliches Erscheinungsbild im Vergleich zu einem VGG-basierten Verlust bietet, indem er sich stärker auf Texturen als auf geometrische Formen konzentriert. Zusätzlich erweitern wir den Verlust, um mehrere Bilder zu unterstützen und ermöglichen verlustbasierte Kontrolle über die Farbpalette in Kombination mit automatischer Farbpalettenextraktion aus Stilbildern.
Unboring
Die unboring.ai ist eine unkomplizierte und benutzerfreundliche Plattform, die es Benutzern ermöglicht, Fotos hochzuladen, um sie zu animieren oder Gesichter auszutauschen. Unboring.ai ist in erster Linie eine unterhaltsame Plattform, was bedeutet, dass Benutzer aus verschiedenen vorgefertigten Ideen im Katalog auswählen können. Zum Beispiel können sie Familienfotos interessanter gestalten, individuelle Memes mit den Gesichtern ihrer Kollegen erstellen oder ein Duett mit ihren Haustieren singen.
Eine einfache Implementierung zur Erzeugung von N interpolierten Bildern (d.h. den Zwischenbildern) zwischen mehreren Textvorgaben + mehreren Seeds, die auf [pharmapsychotics Stable Diffusion Notebook](https://colab.research.google.com/github/pharmapsychotic/ai-notebooks/blob/main/pharmapsychotic_Stable_Diffusion.ipynb#scrollTo=DeqQ7pt1zdI7) aufbaut.
