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人工智能图像和生成媒体：正在进行的革命笔记
我们似乎正处于媒体创作领域一场真正革命的开端：“生成媒体”的兴起。自 1984 年以来，我一直在使用计算机工具进行艺术和设计，我见证了一些重大的媒体革命，包括用于媒体创作和编辑的 Mac 电脑和桌面应用程序的推出、照片级逼真的 3D 计算机图形和动画的发展、1993 年后网络的兴起以及 2006 年后社交媒体网络的兴起。新的人工智能“生成媒体”革命似乎与其中任何一个一样重要。事实上，它的重要性可能与 19 世纪摄影术的发明或 16 世纪西方艺术中线性透视的采用一样大。 （如果您不熟悉这个主题，这里有一个非常简短的历史。生成媒体革命已经发展了 20 多年。第一篇人工智能论文提出，庞大的非结构化网络世界（包括文本、图像和其他文化产物）可用于训练计算机执行各种任务，该论文出现在 1999-2001 年。2015 年，谷歌的“深度梦境”和“风格迁移”方法引起了广泛关注：突然间，计算机可以创造出模仿许多著名艺术家风格的新艺术图像。2021 年 1 月发布的 DALL-E 是另一个里程碑：现在计算机可以根据文本描述合成图像。Midjourney、Stable Diffusion 和 DALL-E 2 都为 2022 年这一演变的加速做出了贡献。现在，合成图像可以具有多种美感，从照片写实主义到任何类型的物理或数字媒体，包括马赛克、油画、街头摄影或 3D CG 渲染。用于生成此类图像的代码在人工智能领域被称为“模型”，于 2021 年公开。 2022 年 8 月，引发了一系列实验并加速了发展。）
生成ki - jenseits von euphorie undeinfachenLösungen
自2022年美国软件公司OpenAAI于2022年出版文本生成器和聊天机器人Chatgpt以来，生成人工智能（AI）席卷了数字世界； AI应用程序现在通常可以访问，并且可以通过多种方式使用。CHATGPT在短短两个月内仅吸引了大约1亿用户。此外，还广泛使用了用于自动创建照片真实图像和视频（例如Midjourney，Dall-E，Gemini或最近Sora）的工具。提到的应用程序可以使用neratative AI在按钮时创建具有惊人高质量的文本，图像或视频。促进了这一凯旋游行，具有通过互联网和简单界面免费访问相应工具的直接可用性；用户几乎不需要以前的知识，只需要几个技术初步陈述即可在几秒钟内维护问题，图像和视频。生成AI的基础和核心是根据来自广泛数据的广泛数据的各种数据创建新的语言或视觉产品的能力。这是基于相关性或概率进行的，但不是基于真实的理解。chatgpt是一种被称为大型语言模型，该模型经过大量文本培训：网站，书籍，书籍，文章，歌词，帖子，帖子，推文，评论或其他意见表达方式 - 也就是说，所有纹理证书都可以在互联网上找到。的创作是基于从该数据中学到的指定句子片段中学到的语音模式来预测下一个单词。ChatGpt首先使用统计程序分析相关句子的上下文，然后发出结果。以这种方式，chatgpt可以问word
实验生成ai
生成的AI技术（例如Chatgpt，Gemini和Midjourney）近年来取得了显着进展。最近的文献记录了Chatgpt对其具有强大专业知识（可用于广泛培训数据集）的领域的生产率的积极影响，例如英语和Python/SQL编程。但是，文献仍然限制在Chatgpt在其能力仍可以进一步增强其功能的领域的表现。在本文中，我们要求参与者使用较不常用的编程软件包（特别是STATA）执行非英语语言（特别是泰语）和数学和数据分析任务的编写分析任务。调查结果表明，平均而言，在完成任务的分数和时间方面，参与者使用Chatgpt表现更好。但是，一项详细的检查表明，34％的参与者在编写分析任务方面没有改善，而在使用CHATGPT时，42％的参与者在数学和数据分析任务方面没有改善。进一步的调查表明，通过计量经济学等级的代理，更高的能力参与者是在使用CHATGPT时在编写分析任务方面表现较差的参与者。我们还发现证据表明，具有更好数字技能的参与者在ChatGpt方面表现更好。这项研究提供了有关生成AI影响的见解。因此，相关各方可以就适当的策略，政策和教育制度做出明智的决定。它还强调了人类技能在解决和补充AI局限性方面的关键作用。JEL代码：A20，D24，J24，O33关键字：CHATGPT，生成AI，大语言模型，劳动生产力
具有策划数据的自我消耗生成模型可证明优化人类偏好
生成模型的快速进步导致了构成质量的令人印象深刻的飞跃，从而模糊了合成数据和真实数据之间的界限。网络规模的数据集现在易于通过合成数据不可避免地污染，直接影响了未来生成的模型的培训。已经在文献中出现了自我消耗生成模型的一些理论结果（又称迭代性重新训练），表明模型崩溃或稳定性可能取决于每个重新培训步骤中使用的生成数据的分数。但是，实际上，合成数据通常受到人类反馈的约束，并在在线使用和上载之前由用户策划。例如，流行的文本到图像生成模型的许多接口（例如稳定的扩散或Midjourney）为给定查询产生了几种图像的变化，最终可以由用户策划。在本文中，我们从理论上研究了数据策展对生成模型的迭代重新培训的影响，并表明它可以看作是一种隐式优先优化机制。但是，与标准偏好优化不同，生成模型无法访问成对比较所需的奖励功能或负面样本。此外，我们的研究不需要访问密度函数，而只需要访问样品。我们证明，如果数据是根据奖励模型策划的，则最大化迭代重新训练程序的预期奖励。我们在每个步骤使用真实数据的正分数时进一步提供了关于重新循环的稳定性的理论结果。最后，我们在合成数据集和CIFAR10上进行说明性实验，表明这种过程扩大了奖励模型的偏见。
生成的AI - 超越欣快和简单解决方案
自2022年Ameri-Software Company Openai发布文本生成器和Chatbot Chatgpt以来，生成人工智能（AI）席卷了数字世界； AI应用程序现在可以访问，并且具有多种用途。仅在两个月内就可以访问约1亿用户。此外，还已经广泛使用了用于自动创建影像图像和视频的工具，例如Midjourney，Dall-E或Gemini，现在许多工具现在都提供了多模式输出。单击按钮，这些应用程序可以通过生成AI创建高质量的文本，图像或视频。通过Internet免费访问即时使用此类工具，而简单的界面则负责此胜利；用户几乎不需要先验知识，只有少数技术要求才能在几秒钟内收到各种问题的答案或生成文本，图像和视频。生成AI的基础和核心是根据从各种起源和质量的多种数据数据中获得新的语言或视觉产品的能力。重要的是，这种新内容的创建纯粹基于相关性或概率，而不是真正的理解。chatgpt是一种所谓的大型语言模型（LLM），接受了大量文本培训：网站，书籍，文章，歌词，帖子，帖子，推文，评论或其他语句 - 简而言之，所有文本类型都可以在Internet上找到。培训特别包括根据从这些数据中学到的语言模式预测提供的句子细分的下一个单词。为此，Chatgpt首先通过使用统计过程来分析句子的上下文，然后根据概率计算产生下一个单词。以这种方式，Chatgpt可以以统计上合理的方式回答Word的问题，并产生新的文本。句子
人工智能有何新进展 — — 大体上保持不变还是通用人工智能取得突破？
2023 年全年，人工智能领域继续引起公众的极大兴趣，谷歌在年底向开发者和企业客户推出了新的大型语言模型 (LLM) Gemini，并因其在处理图像、视频和音频方面令人印象深刻的多模态性能而成为头条新闻。尽管谷歌后来承认了广为流传的批评，即宣传视频是“捏造或修改的”，但发布会还是引起了不小的轰动 (Edwards 2023)。视频中的演示 (2024) 似乎展示了 Gemini 在视觉数据中识别对象和关系，挑战用户进行有趣的游戏，同时解决自我即兴的场景。与此同时，公共部门广受欢迎的图像生成模型在全年仍然享受着快速增长，新的令人印象深刻的版本，如 DALL·E 3 和 Midjourney v.6 向公众发布。这两种模型都比以前的版本好得多，并且都继续以新的功能和变化令人眼花缭乱和兴奋。与此同时，Open AI 发布了 Sora 的测试版，这是一款备受吹捧但效果相当平淡的视频生成器。据 Open AI 称，如今，Sora 已提供给红队成员，以评估关键区域的危害或风险，并授予一些视觉艺术家、设计师和电影制作人的访问权限，以获得有关如何改进模型以最有效地帮助创意专业人士的反馈。2023 年对于人工智能开发者来说是多产的一年，公众不仅非常乐意尝试这些系统，而且还积极将其功能融入到他们的工作和创意生活中。人工智能领域为用户提供了大量机会，让他们可以注册一系列诱人的平台——无论是付费还是免费。
与 Kyle Jensen 就 AI、写作等进行对话
这是一个参与这些对话的重要时刻，特别是考虑到革命性的生成式人工智能工具的出现，包括 ChatGPT、Bing AI、DALL-E、LaMDA、MidJourney、Stable Difficus 和 Wordtune。虽然教育界已经承认这些工具的巨大潜力，但他们也对教育人工智能 (AIED) 的未来方向提出了质疑和担忧。除了数据隐私和准确性方面的持续问题外，最近发表的文献还强调了对评估、问责制、学术诚信和过度依赖人工智能的担忧 (Baidoo-Anu & Owusu Ansah, 2023)。此外，教育利益相关者（例如学生、家长、教育工作者、开发人员、研究人员、政策制定者和哲学家）需要机会参与对当前技术趋势和人工智能工具开发的批判性审视，以确保它们符合学习者的最佳利益（Holmes 等人，2022 年）。本系列旨在支持正在进行的对话，使教育工作者能够利用和驾驭人工智能工具的能力，以智能和周到的方式支持学生的学习和创造力。在本文中，我们重点介绍了教育领袖和研究员 Kyle Jensen 博士的工作。Jensen 博士是亚利桑那州立大学 (ASU) 英语系写作、修辞和读写能力项目的教授，也是 ASU 写作项目的主任，该项目每年为超过 23,000 名学生提供服务。除了作为一名学者广泛发表关于现代修辞理论和修辞教育的著作外，Jensen 博士还致力于创造性地解决教学问题，并在教育系统中发起积极的变革。作为 ASU 写作项目的主任，他坚持为学生提供最好的服务、为他的决定提供透明的理由，并与教职员工合作实现一个完整的项目。在我们的谈话中，Dr.
Antonio Forte Ph.D.，M.D。合着者（S）： - 利用 2025年度研究日海报摘要Tyler Lu M.S. ... Jakob Liever NeuroInsight：AI驱动的创伤大脑... 羟基氯喹对B细胞的Chongmin Huan效应... 护理学院公告2023-2024
利用生成文本来对AI模型进行图像探索审美整形外科的种族，性别和年龄，尚不清楚各种患者人群的代表性和包括图像AI模型的代表性和包含。因此，该项目探讨了AI模型产生的图像中种族，性别和年龄的多样性：DALL-E3，Midjourney和Adobe Firefly，以响应着针对流行美学程序的提示：致命的美学方法：脂肪，脂肪成形术和隆鼻。提示旨在要求每种AI模型为每个性别，种族和年龄组合生成手术结果的图像，以及用于吸脂术，骨整形术和隆鼻术的图像：男性与女性，白人或白人，黑人或非裔美国人或非裔美国人，拉丁裔或拉丁裔或西班牙裔或年龄组：20-30岁：20-30岁：20-30岁，31-45岁以上。通过Fitzpatrick和Monk量表评估了每个生成的图像以表示肤色，并使用4项问卷进行性别率。KRUSKAL-WALIS检验用于对成对比较的3个模型（P <0.05）和Wilcoxon Rank Sum测试之间的连续变量进行整体比较（P <0.017，基于Bonferroni方法进行调整后，用于多个比较）。Fischer的East检验用于对3个模型（P <0.05）和成对比较（P <0.017）之间的分类变量进行整体比较。浅色肤色（fitzpatrick i-iii＆Monk 1-5）之间没有显着差异与深色肤色（Fitzpatrick IV-VI和Monk 6-10）与图像生成型模型（p = 0.26＆p = 0.31）之间。通常在所有3种AI模型（P <0.0001）以及对衰老的描绘时（P = 0.0009）进行了显着差异。似乎具有包容性和浅色肤色和深色肤色的公平代表，但是关于性别偏见的描绘仍然有改善的余地。
对AI生成的Art Ionela bara1的认知观点，...
词汇表生成人工智能（AI）是AI技术的亚型，致力于通过应用机器学习算法生成新内容。与传统AI不同，该AI主要分析和解释现有数据，生成的AI综合了原始数据输出，例如文本，图像，音频甚至合成数据。该技术通过模型（例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE））运行，以学习数据中的基本模式，并生成与现实世界（即非明显生成的）示例非常相似的新实例。Deep Dream是Google开发的AI技术，它使用卷积神经网络（CNN）将现有图像转换为超现实的类似梦想的视觉效果。它通过迭代增强训练期间确定的特征实现了这一目标，从而产生了日益复杂的视觉模式。Echolalia是单词或声音的非自愿重复，而Echopraxia则是指模仿他人的行为或动作。MidJourney是一种GAN AI工具，用于从文本描述符中生成图像，通常基于扩散或变压器体系结构，类似于Openai的Dall-E过度构图，不仅是模仿相关行为，而且还模仿无关紧要或没有功能的行为。模仿和变色龙效应是指在社交互动过程中模仿他人的姿势，举止和面部表情的无意识倾向。排斥是在社会环境或互动中有意排除或拒绝个人或群体。摄像机Bungura是一种由凸透镜制成的设备，该设备将图像投影到屏幕上，使艺术家可以追踪对象或场景的轮廓，而不是从头开始绘制它。在制作绘画时使用摄像头掩体可以产生几乎摄影的图像，尽管最终结果将是画布上的绘画。摄影（从字面意义上讲，含义“用光写作”）是由艺术家和发明家Louis-Jacques-MandéDaguerre在巴黎发明的，作为通过使用光敏材料以二维形式捕获图像的一种手段。
推荐引用 推荐引用 Peng, Yize，“SuperCook：使用人工智能技术设计互动烹饪体验”（2024 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
摘要“SuperCook”项目是一个开创性的设计项目，探索了人工智能与烹饪应用程序的融合。它旨在通过个性化的食谱推荐、实时烹饪指导和交互式膳食计划，将用户与新的、可访问的烹饪冒险联系起来，从而彻底改变厨房体验。通过利用人工智能技术，“SuperCook”不仅提高了用户的便利性和效率，而且还促进了更深入的烹饪参与度并提倡更健康的饮食习惯。本论文深入研究了设计过程、用户测试和迭代改进，最终为现代烹饪爱好者提供了以用户为中心、直观且视觉上吸引人的 UI/UX 解决方案。在设计“SuperCook”时，我们注重选择直观的 UI 元素和流畅的交互设计，以促进轻松愉快的烹饪过程。论文的这一部分详细阐述了在菜谱发现中，选择食材和动态过滤的滑动手势的选择，旨在提高用户参与度并简化烹饪过程。此外，还讨论了人工智能推荐和个性化用户资料的战略性使用，强调了它们在根据个人喜好定制应用程序和为不同技能水平的用户简化整体烹饪过程中的作用。论文将详细介绍“SuperCook”人工智能功能背后的创意和技术流程。具体来说，将探索用于生成个性化食谱、利用用户偏好和可用烹饪数据的算法。还将讨论将用户反馈整合到食谱定制过程中，阐明“SuperCook”如何适应和发展以满足个人用户需求。此外，还将引用烹饪领域现有的AI模型和技术，提供在菜谱生成和用户体验增强方面成功的AI应用示例。“SuperCook”的设计过程涉及使用Figma，Midjourney和After Effects，从而能够创建直观的低保真线框，高保真原型，交互式原型和引人入胜的UI动画。该应用程序的设计优先考虑用户友好性，简单性和交互性，具有简洁且吸引人的UI，可激发用户的烹饪创造力。总之，“SuperCook”预示着数字烹饪创新的范式转变，展示了AI在定制和增强烹饪体验方面的变革力量。关键词该项目强调了人工智能的实用性与直观用户界面和视觉设计元素的融合，为个人与烹饪和食物准备工具的互动方式设定了新标准。