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将生成人工智能技术融入教学和学习过程的指南
视频或音乐。这些工具还根据书面说明产生结果，其中一些可以响应视觉或音乐提示。基于图像的 genAI 的一些主要代表是： Midjourney 、 DALL•E 和 Dreamstudio 。关于视频 genAI 最受欢迎的是 Runway 和 Heygen 。最后，在音乐 genAI 领域，以下是 Boomy 和 Voicemod 。
大脑通信 - UCL发现
[a] S. Xu博士，Y. Dall'Agnese博士，J。Li博士，Y. Gogotsi教授，高级电池的物理和技术实验室（教育部）Jilin University，Jilin University，Changchun 130012，（P.R.中国）电子邮件：whan@jlu.edu.cn [B] 130012，（P.R.中国）
生成人工智能：趋势与前景
计算机图形学 AlphaFold 是一个神经网络，它通过将蛋白质结构建模和预测为 3D 空间中的图推理问题来创建高精度的 3D 蛋白质结构 14，其中附近的残基定义图的边缘。对表示被编码为图中的有向边（即残基之间的连接）。 NVIDIA Canvas 应用程序 GauGAN 实时将“海浪拍打海滩上的岩石”等文本短语转换为虚拟风景图像。当添加形容词（如“岩石海滩上的日落”）或将“日落”替换为“下午”或“下雨天”时，模型会立即修改图片。 15 类似地，DALL•E 是 GPT-3 的编译版本，它以文本/图像对为输入，根据用自然语言表达的概念的文本描述生成图像。 16 最新的基于 GDM 的文本到图像生成方法是 DALL•E 2 16,17 和 Imagen 18，它们分别能够生成多样化、高质量的艺术和逼真图像。3D-GAN 创建 3D 形状 19，可以在 3D 空间中操作（几何变换），然后缩小到 2D 图像表示。
5.5.1 探索 AEC 中 AI 应用的理论与工具
AI 生成的图像说明了课程 DALL·E 3 的探索性质。课程首先概述了 AI 技术及其基本概念。学生将进行独立研究，探索建筑、工程和施工 (AEC) 领域 AI 的最新发展和使用的工具。在整个课程中，参与者将分组研究特定的 AI 主题，获得实践经验和对 AI 改变建筑行业潜力的实用见解。
萨巴蒂尼新资本化已初具规模
除上述要求外，还必须充分、自由地行使其权利，没有自愿清算或受到以清算为目的的破产程序的约束；此外，他们不得是那些接受被欧盟委员会认定为非法或不相容的援助但随后未得到偿还或存入冻结账户的人员。最后，根据 ABER 条例第 2 条第 14 点针对农业和林业领域、FIBER 条例第 3 条第 5 点针对渔业和水产养殖产品生产、加工和营销领域以及 GBER 条例第 2 条第 18 点（对于先前未包括的领域）的规定，它们必须不处于被归类为陷入困境的公司的境地。
从文本到图像模型中检查图像的地理代表性
生成模型的最新进展导致了模型，这些模型既可以为大多数文本输入产生现实和相关的信息。这些模型每天都用于生成数百万张图像，并具有巨大影响诸如生成艺术，数字营销和数据增强等领域。鉴于它们的影响力，重要的是要确保生成的内容反映全球的伪影和周围环境，而不是过分代表世界的某些地区。在本文中，我们使用众包研究的研究衡量了通过dall·e 2产生的普通名词（例如房屋）的地理代表，以及稳定的扩散模型，其中包括27个国家 /地区的540名参与者。为了有意地指定没有国家名称的意见，生成的图像最反映了美国之后是印度的周围，而顶级世代很少反映出所有其他国家的周围环境（平均得分少于5分中的3个）。在输入中指定国家名称的代表性增加了1。平均在5-点李克特（Dall）的李子量表上为44点。75对于稳定的扩散，许多国家的超高分数仍然很低，这突出了将来模型在地理上更具包含的需求。最后，我们研究了量化使用用户研究的产生图像的地理代表性的可行性。1
AI 循序渐进 - Optimize Inc.
聊天机器人（ChatGPT、Bard、HuggingChat） 语法检查器和改写工具（Grammarly、Wordtune、ProWritingAid） 视频创作（Descript、Wondershare Filmora、Runway） 图像生成（DALL·E 2、Midjourney、Stable Diffusion） 笔记记录（Mem） 转录和会议助理（Fireflies、Airgram、Krisp） 日程安排（Reclaim、Clockwise、Motion） 电子邮件收件箱管理（SaneBox、EmailTree） 幻灯片和演示文稿（Decktopus、Beautiful.ai、Slidesgo） 研究（genei、Aomni） 人工智能代理（AI Agent、AgentGPT、HyperWrite）
产品设计中人工智能图像生成工具的比较
摘要 近年来，人工智能 (AI) 图像生成器的复杂程度和公众可访问性显著提高，能够从一行文本创建逼真的复杂图像。这些图像生成器的一个潜在应用是在产品设计项目的概念生成阶段。在概念生成中成功实施 AI 文本转图像生成器可以为公司和设计师节省成本和时间。因此，本文的目的是研究 AI 与产品设计和教育的整合。进行了文献综述，以大致了解 AI 是什么以及 AI 图像生成器如何工作。进行了一项实验，使用了三个不同的图像生成器：Stable Diffusion、DALLꞏE 2 和 Midjourney。每个 AI 文本转图像生成器都生成了三张餐桌图像，并将其插入到加权和评级矩阵中，与宜家的三张真实餐桌一起作为概念进行评级。矩阵中有四个设计规范来评估概念：美观度、性能、尺寸、安全性。该矩阵已发送给产品设计专业的学生和毕业生，以匿名方式填写。得分最高的概念来自宜家，其次是 DALLꞏE 2 生成的概念。根据实验结果，得出结论，AI 图像生成器还不是产品设计中概念生成的可行替代方案，但可以成为在概念生成阶段激发设计师使用新想法的有用工具。
新鲜未来 - 水果蔬菜展览会
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