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什麼是 AI人工智慧 圖像生成器?AI Image Pro (AI 圖像生成器和編輯器、DALLE 和穩定擴散)

AI Image pro 使用 OpenAI 和 Stability.ai 的生成圖像 API 來生成和編輯圖像。
AI Image Pro 是一個 WordPress 外掛程式,可將您的 WordPress 網站直接與最佳圖像生成 AI 模型(DALL.E 和穩定擴散)整合,並容許您利用 AI 生成圖像、編輯(內畫)圖像和建立圖像變體。
最重要的是,它配備了許多一鍵式濾鏡和許多微調選項,您可以使用它們來增強和建立令人驚嘆的圖像。

什麼是 AI人工智慧 圖像生成器?

人工智慧圖像生成器是利用人工智慧(AI)和機器學習算法來建立或操縱數字圖像的軟體工具。這些工具可以從頭開始生成圖像或編輯現有的圖像,產生高質量的、生動的、通常是現實的結果。

隨著人工智慧和機器學習技術的不斷發展,人工智慧圖像生成器已經變得越來越複雜,並能夠進行廣泛的應用。近年來,人工智慧圖像生成器已經引起了研究人員、開發人員和技術愛好者的極大關注和興趣。這些工具為藝術家、平面設計師、內容創作者和企業開闢了新的創造性的可能性,能夠在不需要大量藝術技能或人工努力的情況下生成獨特和視覺上令人驚歎的圖像。

AI Image Pro – WordPress AI Image Generator & Editor, DALLE & Stable Diffusion

 

AI Image Pro 特徵與功能:

所有最好的圖像生成 AI 都集中在一處:借助 AI Image Pro,您可以輕鬆地在 WordPress 網站上訪問頂級圖像生成 AI 模型,內含 DALL.E 和 Stable Diffusion。
DALL.E 整合 (OpenAI):使用 OpenAI 的 DALL.E 生成模型生成圖像、編輯圖像並製作圖像變體。
穩定擴散整合 (Stability.ai):使用 Stability.ai 的穩定擴散生成和編輯圖像(修復)。通過可自訂的選項(例如可供選取的不同模型和採樣器、cfg 比例(提示強度)、圖像大小、種子等)更好地控制生成的圖像。
一鍵濾鏡:有多種濾鏡可供選取,只需一鍵點擊即可輕鬆將各種樣式和效果應用到圖像中。
大量微調選項: AI Image Pro 提供了大量微調選項,讓您可以完全控製圖像的外觀和感覺。(亮度、對照度、飽和度、自然飽和度、噪點、像素化、模糊、伽瑪紅、伽瑪綠、伽瑪藍、色調)
與古騰堡合作:享受與 WordPress 古騰堡編輯器的無縫整合,讓您可以直接在帖子和頁面中輕鬆生成和編輯圖像。
適用於經典編輯器:如果您更喜歡經典編輯器,沒問題!AI Image Pro 也可以與它配合使用,因此您可以繼續使用您喜歡的編輯器建立令人驚嘆的圖像。
與您的 WordPress 網站完美整合: AI Image Pro 與您的 WordPress 網站巧妙整合,提供流暢直觀的使用者體驗。
裁剪:通過一系列可用的裁剪選項,輕鬆將圖像裁剪為適合您需求的完美尺寸和縱橫比。
歷史記錄:追蹤圖像生成和編輯歷史記錄,使您能夠輕鬆重新訪問圖像的先前版本。
超級可配置: AI Image Pro 具有高度可配置性,容許您根據自己的獨特需求和偏好自訂圖像生成和編輯體驗。
產品路線圖:
以下是接下來最有可能新增到外掛程式中的功能清單。
加入與 Stability.ai 圖像升級器的整合。
加入旋轉圖像的功能。
加入更多濾鏡和增強圖像的方法。
相容性和系統要求:
AI Image Pro 支援從 5.8.x 版本開始的所有 WordPress 版本。

根據您編輯的圖像的大小(解析度),您的電腦可能需要更多 RAM 以改善編輯器的體驗。8GB 或更多 RAM 就足夠了。

要生成或編輯更高解析度的圖像,建議將最大上傳大小設定為大於圖像大小的值。20MB 是一個很好的起點。檢查此資源以取得更多資訊。

AI圖像生成技術的進步

用於人工智慧圖像生成的技術和方法已經有了明顯的演變。該領域的進步使得建立具有更高的質量、更多的細節和更好的真實性的圖像成為可能。人工智慧圖像生成技術的一些主要進展內含:

生成對抗網路(GANs):GANs由Ian Goodfellow和他的同事在2014年開發,已經成為人工智慧圖像生成的一種流行方法。GANs由兩個神經網路組成,即生成器和判別器,它們相互競爭。生成器創造假圖像,而鑒別器則試圖識別圖像是真實的還是生成的。這些網路被一起訓練,導致生成器產生越來越真實的圖像。
對抗性訓練:訓練方法的這一進步使GANs和其他圖像生成模型能夠產生更連貫、更具視覺吸引力的結果。對抗性訓練使兩個相互競爭的網路相互對抗,迫使它們同時學習並適應對方的表現。
風格轉移:風格轉換是一種技術,它容許人工智慧算法將一個圖像的藝術風格應用於另一個圖像的內容,同時保留原始圖像的結構。這導致了人工智慧生成的圖像具有從名畫、插圖和其他藝術作品中借用的風格元素。
資料擴增技術:資料增強是一個過程,涉及通過應用各種類型的圖像轉換來擴大人工智慧模型可用的訓練資料集。這些可以內含旋轉、縮放、噪音注入和其他轉換,以提高訓練資料的多樣性,而不需要額外的人工努力。事實證明,資料增強技術有助於克服人工智慧圖像生成器中的過擬合問題,並提高生成圖像的質量和真實性。




目前流行的人工智慧圖像生成器

目前眾多人工智慧圖像生成器在創意和技術行業獲得了普及。這些工具已經顯示出多樣化的能力,並受到使用者的歡迎。
最受歡迎的一些人工智慧圖像生成器內含:

DeepArt:DeepArt是一個AI圖像生成器,專門從事風格轉移。它通過使用神經網路分析和模仿藝術風格,使使用者能夠將他們的照片變成類似於名畫的藝術品。

RunwayML:RunwayML是一個人工智慧圖像生成器和更廣泛的機器學習平台,容許使用者探索各種生成模型,內含GANs。該平台提供了一個易於使用的介面,用於實時生成和操作圖像,使沒有豐富技術經驗的使用者也能使用。

DALL-E:由OpenAI介紹,DALL-E是一個人工智慧圖像生成器,可以從文字描述中建立獨特的、通常是超現實的圖像。它將GPT-3的自然語系理解能力與先進的圖像生成技術相結合,將文字輸入轉化為視覺上令人驚歎的圖像。

Artbreeder:Artbreeder是一個合作性的人工智慧圖像生成器,讓使用者創造和探索大量的獨特視覺效果。通過上傳或選取預先存在的圖像,使用者可以通過組合和變異輸入來培育新的圖像,從而建立一個不斷發展的多樣化和創造性的視覺集合。

英偉達的StyleGAN:由英偉達開發,StyleGAN是一個基於GAN的人工智慧圖像生成框架,以其高質量的輸出而聞名。StyleGAN已被用於生成逼真的人臉、動物和其他各種類型的圖像,其細節和一致性令人印象深刻。

人工智慧圖像生成的影響和使用案例

人工智慧圖像生成器有可能徹底改變創意產業及其他領域,為藝術家、設計師和內容創造者提供新的可能性。這些工具的能力不再局限於技術熟練的個人,因為使用者友好的介面和可及性擴大了它們的吸引力。在這裡,我們將探討人工智慧圖像生成的一些重要影響和使用案例。

自動化的內容創作:
人工智慧圖像生成的最重要的意義在於內容建立的自動化。人工智慧生成的圖像可用於社交媒體行銷、網站設計和廣告材料。它們節省了時間和資源,使創作者能夠
專注於創意概念,而不是勞動密集型的設計過程。

視覺講故事:
作家和講故事的人可以通過快速可視化他們的角色、設定和場景,從人工智慧圖像生成器中受益。這使他們能夠更好地傳達他們的想法,改善他們的敘事演示,用令人驚歎的視覺效果使故事變得生動。

風格增強:
藝術家和設計師可以利用人工智慧圖像生成器來調整他們的風格,或通過混合不同的藝術技巧來創造新的美學。這項技術可以讓他們嘗試各種視覺效果並產生新的想法,而不需要手動掌握每種風格。

個性化的網頁和應用程式設計:
使用者可以根據自己的喜好和瀏覽歷史,用人工智慧生成的圖像定制網站和應用程式。這種個性化增強了使用者的參與度,提高了轉換率,並根據個人的喜好創造了獨特的體驗。

遊戲行業:
視訊遊戲設計師可以使用人工智慧圖像生成來建立逼真和身臨其境的遊戲環境,生成獨特的資產,並設計無縫紋理,而不需要大量的人工努力或3D建模專業知識。

資料增強和訓練:在機器學習中,資料樣本對於訓練和改進模型至關重要。人工智慧圖像生成器可以建立不同的資料集,減少對人工資料來源的需求,使研究人員能夠有效地測試假設和完善他們的模型。

挑戰和限制:

雖然人工智慧圖像生成器擁有巨大的潛力,但它們也面臨著一些需要考慮的挑戰和限制:

計算能力要求:高質量的圖像生成需要大量的計算能力和資源,這使得硬體或預算有限的使用者無法使用該技術。
保持多樣性和連貫性:人工智慧生成的圖像必須在多樣性和一致性之間取得平衡。過分強調多樣性會導致不現實的圖像,而過多的一致性可能會導致重複和平凡的輸出。
知識產權方面的問題:使用人工智慧生成的圖像會引發關於藝術品所有權和歸屬的問題。隨著該技術的日益突出,瀏覽法律環境和解決版權問題將是至關重要的。
保留藝術氣息:雖然人工智慧生成的圖像在視覺上有吸引力,但它們可能缺乏人類生產的藝術所能傳達的深度、意義和細微差別。在自動化和人類創造力之間取得平衡,對保持藝術性至關重要。
避免負面的社會影響:人工智慧圖像生成有可能被濫用,從創造誤導性圖像到延續訓練資料中的偏見和定型觀念。確保道德使用和減少有害後果將是該技術產生積極影響的關鍵。

將人工智慧圖像生成器整合到AppMaster'sNo-Code 平台上

AppMaster是一個用於建立後台、網路和搬移應用程式的強大的無代碼平台,可以從將AI圖像生成器納入其開發環境中受益。與這些先進工具的整合可以為使用者提供一套全新的特性和能力,用於設計引人注目的、視覺豐富的應用程式,同時也簡化了設計過程,減少了人工干預。

一個可能的整合方法涉及利用本地API或第三方整合,將人工智慧圖像生成器與AppMaster's平台無縫連線。這樣,使用者可以輕鬆地為他們的應用程式建立獨特的、由人工智慧生成的視覺效果,而不需要大量的技術專長。將人工智慧圖像生成器整合到AppMaster ,可以為使用者提供許多好處:

提高效率:人工智慧圖像生成器容許使用者將設計過程自動化,在重複性任務上節省時間和資源,如資產建立、背景設計和圖案生成。
個性化的互動性:人工智慧生成的圖像可用於在應用程式中建立定制的視覺體驗,根據使用者的喜好和瀏覽模式吸引他們。
增強創造力:人工智慧圖像生成器使使用者能夠探索大量的藝術風格和技術,推動創造力的邊界,並使獨特的、視覺上吸引人的應用程式的開發成為可能。
定制的訓練資料:在使用者開發以人工智慧為重點的項目的情況下,人工智慧生成的圖像可以用於資料增強,豐富機器學習訓練的資料集,以及模型驗證。

 通過將人工智慧圖像生成器與AppMaster”no-code “平台整合,使用者可以提升他們的應用設計,提高效率,並為吸引人的、視覺上令人驚歎的應用釋放新的可能性。隨著人工智慧圖像生成領域的不斷進步,我們無疑將看到更多強大的工具和與創意應用平台的整合。

未來的發展和創新:

隨著人工智慧和機器學習技術的不斷發展,人工智慧圖像生成器的能力無疑將得到改善和延伸。以下是一些潛在的未來發展和創新,可以將AI圖像生成器帶到新的高度:

改進算法:
隨著研究人員和開發人員確定新的技術和方法來改進人工智慧圖像生成,這些工具採用的算法將變得更加先進和高效。預計未來版本的人工智慧圖像生成器將生成更真實和高質量的圖像,具有更少的假象和更精確的精細細節。
更加多樣化和連貫的結果

現有的人工智慧圖像生成器在生成多樣化和連貫的結果方面仍有困難。換句話說,它們有時缺乏表現更廣泛的風格的能力,並可能產生具有不一致或不準確的圖像。在未來,人工智慧圖像生成器可能會產生更多樣化和一致的圖像,同時減少這些常見的問題,從而更好地符合使用者的期望和要求。
與現有工具更好地整合

未來的人工智慧圖像生成器可能會與各種現有的設計和開發工具無縫整合,使創作者能夠更有效地工作,並將人工智慧驅動的圖像生完成能新增到其工作流程中。這將消除在應用程式中實施人工智慧圖像生成所需的任何重大努力,例如利用AppMaster 平台等工具的能力,用於後台、網路和搬移應用程式。

實時圖像生成
隨著計算能力的不斷提高,AI圖像生成器最終將能夠實時建立高質量的圖像。這種低延遲的圖像生成將為視訊遊戲、增強現實(AR)和虛擬現實(VR)體驗等實時應用的開發者開啟大門,使他們能夠用獨特的AI生成的圖形和資產來豐富他們的應用。

倫理考慮方面的進步:
隨著人工智慧圖像生成器變得更加強大,它們也將引起道德方面的關注,並激發新的法規來保護知識產權和防止濫用。這些關注將塑造人工智慧圖像生成技術的未來發展,推動該行業尋找創造性的解決專案,以解決隱私、版權和其他責任問題。

人工智慧和人類創造力之間的合作:
未來的人工智慧圖像生成器可能會提供更多的合作功能,在人類創作者的藝術視野和人工智慧算法生成的輸出之間架起橋樑。這將使設計師和藝術家能夠指導和控制人工智慧生成的結果,導致圖像和資產更接近他們的最初設想,同時仍然受益於人工智慧技術提供的效率和可延伸性。

隨著算法的進步、與現有設計工具整合的改進以及對解決道德挑戰的日益關注,人工智慧圖像生成的未來看起來很有希望。隨著no-code 平台,如AppMaster ,繼續創新並將人工智慧圖像生成器整合到他們的平台,創作者將受益於人工智慧增強的圖像建立和操作工具所提供的強大功能。

 

【洪總教頭】最後總結:
藉助 AI人工智慧 生成文章.圖像生成.影片創造是一項非常有潛力的科技里程碑。
用於人工智慧圖像生成的技術和方法已經有了明顯的演變。
該領域的進步使得建立具有更高的質量、更多的細節和更好的真實性的圖像成為可能。
隨著人工智慧和機器學習技術的不斷發展,人工智慧圖像生成器的能力無疑將得到改善和延伸。
未來版本的人工智慧圖像生成器將生成更真實和高質量的圖像,具有更少假象和更精確的精細細節。
人生要隨著科技發展(充實自己技能)才不會被時代淘汰!

網站精要註解:
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【網路技術密訓基地】莫忘記初衷! (堅持!直到成功!)

【洪總教頭】曾說:過去的理念已經實現的叫做:【成就】,而還未實現的就叫:【夢想】!我們從來沒因已有的【成就】而放棄【夢想】!
唯有你我知道的秘密,就不可能到處去說給別人聽,因為:到處宣揚的就不叫做【密技】!

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