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‍‍ 用AI生成跨时空拥抱最近悄悄在海外翻红，还带火了一款AI视频产品。 8月28日，TikTok博主“iammskira”发布了一条配文为“用AI实现了拥抱我的妈妈，因为她已经不在人世了”的短视频教程，在TikTok上走红。 视频中，AI不仅将两张不同时空中拍摄的照片丝滑地融合在了一起，人物形象也保持高度一致，整体效果非常自然。 截至目前，该条视频的播放量已超1130万，获赞38万，收藏量破17万。 相关话题#huggingai##aihug#下AI拥抱视频的热度仍在持续，热门视频获赞从几千到几十万不等，评论区也很活跃。 许多网友在线“求教程”“求帮做”进一步推动了AI拥抱视频的流行。 凭借TikTok上这股“AI拥抱视频”风潮，一款名为“CloneAI”的AI视频产品近期在苹果应用商店Photo&Video免费榜的排名快速上升，从第117位最高飙升至第9位。同类别中的头部玩家有Meta的Instagram、字节跳动的CapCut和谷歌的YouTube等。 来源：X博主“Guillaume” 据SensorTower估计，CloneAI上月全球收入达20万美元。 来源：X博主“Guillaume” CloneAI的走红可以复刻吗？我们进行了一番探究。 用AI生成拥抱视频，泼天的流量怎么砸中了CloneAI？ CloneAI于2022年上架苹果应用商店，之前表现一直不温不火，直到抓住了TikTok“AI拥抱视频”这波趋势才迎来了爆发式的增长。 CloneAI目前不提供免费试用，直接推出了订阅付费计划：每周订阅价格为7.99美元，年度订阅价格为每周0.96美元，相比周订阅有88%的折扣，总价为每年49.99美元。 实际上“AI拥抱”这种玩法并不新鲜。 今年7月，AI“复活”老照片的视频在国内各大平台上走红，抖音#老照片动起来#等相关话题下视频播放量已超12.3亿。 其中一种玩法就是利用AI视频生成技术，让静态的人物老照片和现有照片“动”起来，实现了年长的自己与小时候的自己进行跨时空互动的效果。 在AI“魔法”的加持下，人们还能跨越生死和次元，拥抱自己想拥抱的人。对方可以是逝去的亲人、暗恋的Crush、喜欢的明星，甚至现实中并不存在的二次元偶像。 来源：X博主“sara18year” 早就在国内流行过一波的AI视频玩法，相关免费制作教程也层出不穷，在国外再次翻红为什么泼天的流量砸中了CloneAI？ 从产品层面来看，CloneAI大大简化了AI拥抱视频制作的流程。 进入应用界面，CloneAI以流行趋势如“AI拥抱”为主题构建了不同的入口。除了“AI拥抱”外，还有近期在海外流行的时间线玩法，人物会随着头顶上方不断变化的数字而发生外貌和衣着上的变化。 CloneAI还提供早前流行的AI转绘玩法，以视频或图片的形式，将实拍人物形象转换成各种视觉风格。 CloneAI目前只支持移动端 具体操作上，用户只需点击“AI拥抱”玩法入口，进入后完成付费，上传并调整照片，将两张照片中的人物大小拉到一致，即可一键生成视频。 官方产品演示 相比之下，利用免费的AI视频工具来实现让不同图片中的人物拥抱，具体操作步骤就略显繁琐： 首先，准备照片。 两张照片中的人物大小尽量保持一致（如半身照对应半身照）。如果照片不符合要求，可以使用手机内置的裁剪功能进行调整，最后利用稿定等图像编辑工具将两张图片拼接成一张图片。 其次，利用AI视频工具的图生视频功能让图片动起来。 在这里，我们选用的是近期讨论度很高且有每月免费使用额度的Vidu。看看它生成的效果如何： 其他可用的同类型工具还有国内的即梦、可灵、Pixverse，国外的Runway、Luma等。不过，上述提及的大多数工具目前都需要付费订阅才能提升视频分辨率，仅Vidu和Pixverse仍支持免费用户以消耗积分的方式提高视频画质。 如果你对画质有更高的要求，可以在准备照片阶段加上高清修复和上色处理这两个步骤。相关阅读：《花50块用AI修复老照片火爆全网，免费保姆级教程来了》 实测下来，如果你只是想生成一支AI拥抱视频，又不想花精力去研究教程和AI视频工具，CloneAI无疑提供了一个便捷的解决方案： 将社交媒体平台上流行的AI趋势玩法“产品化”。 这不仅解决了普通用户在视频制作上的痛点，一旦抓住了流量机会，还能迅速实现一波用户裂变式增长和变现。 从图像到视频，“一波流”是更适合AI初创公司体质的产品玩法吗？ 红杉资本曾对生成式AI产品的月留存率进行过一项调查。调查数据显示，移动互联网产品用户留存和参与度普遍较高，而生成式AI产品中ChatGPT以56%的留存率领先，Remini的留存率仅有39%。 较低的用户留存率反映出来的是，生成式AI产品尚未提供足够的价值能够吸引用户每天使用。 以图中的Remini为例。它是一款定位为图片修复和增强的应用，最初以“修复旧照片”功能在国外走红。在引入AI后，Remini更是凭借“看看你宝宝未来长啥样”、“AI黏土滤镜”等特色功能持续破圈，获得了大量曝光和用户增长。 受限于大模型底层技术，AI生成避免不了“翻车”。 文本领域的ChatGPT常被吐槽“爱偷懒”“有幻觉”；图像和视频领域的产品更容易被诟病的问题是人物形象前后不一致，以及生成内容上的明显瑕疵。 TikTok上的AI拥抱翻车视频甚至有了一个话题#hugginggonewrong#，在该话题下都是各种AI视频工具生成的失败又抽象的视频。 在苹果应用商店中，CloneAI也收到了一些差评，不乏有用户吐槽产品没有试用，而付费后使用效果却很差。 像AI拥抱视频这类玩法中，人物一致、动作和手指都是AI视频生成容易“露怯”的地方，往往需要大量抽卡。...

2024年，AI绘画技术已经日新月异，但仍有不少工具依赖于关键词描述，无论是Midjourney还是Stable Diffusion，都需要用户提供详细的关键词描述。尽管聪明的用户可以借助大语言模型（如GPT-4）自动生成关键词，但这仍旧不是最直观的方式。 今天，我们要介绍的是Omost——一个真正理解你的AI绘画工具。 github项目，stars飙升。 Omost不仅是ControlNet作者倾力打造的创新项目，更是一场图像生成技术的革命。Omost通过将大型语言模型（LLM）的强大编码能力转化为直观且高效的图像生成能力，带来了前所未有的创作体验。 Omost的独特之处 Omost的核心技术在于其独特的图像合成方法，能够深刻理解并响应极短的提示词，生成既详细又空间表现准确的图像。这意味着即使你对图像生成技术不甚了解，也能轻松生成令人惊叹的视觉作品。 项目名称“Omost”寓意深远，其中“O”代表“omni”多模态，象征着项目支持多种形式的输入与输出；“most”则表达了项目挖掘LLM模型潜力的决心，力求从每一个细节中释放出最多的图像生成可能性。 技术亮点 自动扩展提示词：Omost能够将简单的提示词拆解成详细的描述，生成符合你预期的完整图像。高灵活性：生成的图像可以轻松调整，用户可以通过简单的提示词对图像中的某个元素进行修改。图像位置编码：通过将图像划分为729个不同的位置，确保生成图像的准确性和细致度。子提示系统：Omost的LLM可以提供严格定义的“子提示”，大幅提高提示词的灵活性和准确性。注意力操纵：通过调整注意力分数，Omost能够实现更精细的图像生成。提示前缀树：通过提示前缀树技术改进提示理解和描述，确保生成图像与提示词高度一致。 Omost的应用 Omost的背后是经过混合数据训练的LLM模型，这些模型不仅能够编写代码，还能与内置的虚拟画布代理紧密协作。用户只需简单描述所需画面，虚拟画布代理便会理解并转化为视觉指令代码，并最终生成符合要求的图像。 更为重要的是，你可以将Omost生成的关键词复制到其他AI绘画软件中，比如Stable Diffusion，同样能够生成酷炫的效果。 获取指南 一键启动：无需复杂配置，下载后解压直接点击 一键启动.exe，即可启动程序。下载速度取决于您的网速，无需开通会员。 公 众 呀！ InnoTechX 发送 前置条件 此一键包win10、win11可用，并且需要配备至少8GB显存的 NVIDIA 显卡。cuda版本需要大于等于12.1，如果cuda版本小于12.1，可以按照教程按装指定版本的cuda [https://www.zhisk.com/1154.html]。 cuda查询cmd指令 nvcc –version 或： nvidia-smi （请注意某些 9XX 或 10XX 或 20XX GPU 可能无法正常运行，具体自测） 使用步骤 下载并解压整合包到本地目录。进入目录后，点击 一键启动.exe 启动程序。注意：程序运行期间，请勿关闭 CMD 命令窗口。...

▲点击“乐乐后期资源”关注，天天都有资源干货 置顶乐乐后期资源，获取最新资源 众所周知，StableDiffusion 是非常强大的AI绘图工具，今天为大家带来的是 Stable Diffusion SD整合包v4.9 版本安装说明 。 这里带来的安装版本是9月最新整合包sd-webui-aki-v4.9 版本 。WIN加MAC 一、整合包详细说明 1、整合包升级的内容： torch2 、xformers0.0.17 、 cudnn8.8 打开无需任何操作即可满速(包括40系显卡) 升级其它各种依赖版本 预置了Tagger(图反推关键词)的模型 预置了ControlNet、MultiDiffusion插件优化了一些其他设置 2、整合包声明： 整合包基于开源项目 stable defusing web ui制作ai绘画，从来没有任何官方版一说，不会与所谓的自部署官方版有任何区别。 一般来讲，如果出问题了，一定是自己使用的问题。 整合包只是打包了运行必须的环境，如python 、git 。并且预制好模型，也添加了一些常用的插件，所有环境都在这个包内，随用随删。 环境是独立虚拟的，不会产生任何冲突。理论上比自己部署的还要稳定。因为自己部署的问题真的太多太多了。 综上所述，应该是目前最佳速度的版本了。 3、适合人群： 零基础入门没用过ai绘画的人 把原来整合包自己玩坏了的人 不想动脑子的人 4、运行所需的配置需求： 操作系统要求windows10 以后 系统cpu不做强制性要求 内存推荐8g以上 显卡必须是 NAIDIA 独立显卡，显存最低4g...

引言 在这个数字化时代，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的各个方面，从语音助手到自动驾驶汽车，无处不在。而在艺术领域，AI也展现了它的非凡潜力。AI绘画工具，作为一项令人兴奋的技术创新，正在改变我们创作和欣赏艺术的方式。这些工具不仅能够帮助艺术家实现前所未有的创意，还能让普通用户也能轻松创作出令人惊叹的作品。 AI绘画工具利用先进的机器学习和神经网络技术，可以根据用户的输入生成独特的艺术作品。这些工具的应用范围广泛，从纯粹的艺术创作到商业设计，再到教育培训，几乎涵盖了所有视觉艺术的领域。无论你是一个有经验的艺术家，还是一个只是想要尝试新事物的业余爱好者，AI绘画工具都能为你提供无限的创作可能性。 近年来，随着人工智能技术的不断发展，AI绘画工具的种类和功能也在不断丰富和提升。我们不仅可以看到越来越多的AI绘画工具在市场上涌现，而且它们的功能也越来越强大。AI绘画工具不仅能够模仿人类艺术家的风格，还能够创造出全新的艺术形式。这使得AI绘画工具不仅成为了艺术创作的有力助手，也成为了艺术创新的重要工具。 在这篇文章中，我们将深入探讨AI绘画工具的基本概念，介绍几款主要的AI绘画工具，并对它们进行详细的分析对比。接下来，我们会提供一些使用指南，帮助你轻松上手这些工具。同时，我们还会讨论AI绘画的各种应用场景，以及这些工具的优缺点。最后，我们将总结文章的主要内容，并展望AI绘画工具的未来发展趋势。 AI绘画工具的基本概念 什么是AI绘画工具 AI绘画工具是一类利用人工智能技术生成艺术作品的软件或平台。它们通过分析大量的艺术作品数据，学习不同风格和技术，进而能够根据用户的输入（如文本描述、图像素材等）生成符合特定风格或主题的绘画。这些工具的核心技术通常包括机器学习、深度学习和神经网络。 AI绘画工具的出现，不仅改变了传统的艺术创作方式，也为艺术创作带来了新的可能性。这些工具不仅能够帮助艺术家提高创作效率，还能为普通用户提供简单易用的创作工具，使他们也能够轻松创作出高质量的艺术作品。 在实际应用中，AI绘画工具的表现也非常出色。无论是生成逼真的人像，还是创作抽象的艺术作品，AI绘画工具都能做到。这些工具不仅可以模仿不同艺术家的风格，还能创造出全新的艺术风格，使得艺术创作变得更加丰富和多样。 AI绘画的工作原理 AI绘画工具的工作原理主要基于神经网络，特别是生成对抗网络（GANs）。GANs由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责创建图像，而判别器则评估这些图像的真实性。通过不断地对抗训练，生成器逐渐学会生成越来越逼真的图像。 生成对抗网络（GANs）的工作原理非常类似于人类艺术家的创作过程。生成器相当于一个初学者，它不断尝试创作图像，然后由判别器（相当于老师）来评判这些图像是否真实。通过这种对抗训练，生成器逐渐提高了创作图像的能力，最终能够生成非常逼真的图像。 另一个常见的技术是变分自编码器（VAEs），它通过编码和解码过程来生成图像。与GANs不同，VAEs更注重图像的多样性和连贯性。变分自编码器通过将图像编码成一个潜在空间，然后再从这个潜在空间中解码出新的图像，使得生成的图像具有很高的多样性和连贯性。 这些工具通常还会结合卷积神经网络（CNNs）来处理图像的细节，使生成的作品更加精细和真实。卷积神经网络通过对图像进行多层次的特征提取，能够有效地处理图像中的细节，使得生成的图像具有更高的分辨率和质量。 主要技术：机器学习与神经网络 机器学习和神经网络是AI绘画工具的基础。机器学习通过算法使计算机能够从数据中学习，并逐渐改进其性能。神经网络则是模拟人脑结构和功能的一种计算模型，特别适用于图像处理和生成任务。 在AI绘画中，深度学习（神经网络的一种）被广泛应用。深度学习网络可以有多个层次，每一层都能够提取和处理不同层次的图像特征，从而生成高质量的图像。这些技术的结合使得AI绘画工具不仅能够模仿人类艺术家的风格，还能创新出全新的艺术形式。 深度学习技术的应用，使得AI绘画工具在图像生成方面取得了非常显著的成果。例如，通过深度学习网络，AI绘画工具能够学习并模仿不同艺术家的创作风格，从而生成符合特定风格的艺术作品。同时，深度学习技术还能够帮助AI绘画工具在生成图像时考虑更多的细节，使得生成的图像更加真实和精细。 此外，生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）等技术的应用，也极大地提升了AI绘画工具的创作能力。通过这些技术，AI绘画工具不仅能够生成逼真的图像，还能够在图像的多样性和连贯性方面取得很好的平衡。 主要的AI绘画工具介绍 DALL-E 功能与特点DALL-E是OpenAI开发的一款强大的AI绘画工具，能够根据文本描述生成高质量的图像。它利用GPT-3模型，结合了语言理解和图像生成的能力，可以生成非常详细和创意的绘画作品。用户只需输入一段描述，如“一只穿着宇航服的猫”，DALL-E就能生成相应的图像。 DALL-E的一个重要特点是它能够生成非常具体和详细的图像。这得益于GPT-3模型的强大语言理解能力和生成对抗网络的图像生成能力。通过将语言和图像生成技术结合，DALL-E能够理解复杂的文本描述，并生成相应的图像。 使用案例DALL-E广泛应用于创意设计、广告制作和娱乐行业。例如，一些设计师利用DALL-E生成初步的创意草图，然后进一步完善用于实际的设计项目。此外，DALL-E还被用于生成插图、视觉效果和艺术作品，帮助创作者实现他们的创意。 DeepArt 功能与特点DeepArt利用深度学习技术，将用户上传的照片转换为艺术风格的图像。它能够模仿著名艺术家的风格，如梵高、毕加索等，使普通照片也能变得极具艺术感。通过分析和学习这些艺术家的作品，DeepArt能够生成风格化的艺术作品。 DeepArt的另一个重要特点是其简单易用的界面。用户只需上传一张照片，并选择一种艺术风格，DeepArt就能自动将照片转换为相应风格的艺术作品。这使得DeepArt不仅适合专业的艺术家，也非常适合普通用户使用。 使用案例DeepArt常用于个人艺术创作和社交媒体内容生成。用户可以轻松地将日常照片转换为艺术作品，并在社交平台上分享，获得广泛的关注和赞誉。许多用户利用DeepArt将自己的照片转换为不同艺术风格的作品，用于个人展示和收藏。 Artbreeder 功能与特点Artbreeder通过结合多种图像，生成新的艺术作品。用户可以上传图像，并通过调整不同参数（如风格、颜色等）来生成独特的作品。它的互动性和灵活性使得用户能够自由地探索和创造。 Artbreeder的一个重要特点是其高度的互动性。用户可以通过调整不同参数，实时看到生成图像的变化。这使得用户能够在创作过程中不断调整和优化自己的作品，直到达到满意的效果。 使用案例Artbreeder在数字艺术和角色设计领域非常受欢迎。游戏开发者和电影制作人经常使用Artbreeder来设计角色和场景，为他们的作品增添创意和独特性。通过Artbreeder，用户可以快速生成和调整角色的外观，从而提高设计效率和创作质量。 其他流行工具 RunwayML：一款综合性的AI创 作工具，支持图像、视频和音频的生成和编辑。它提供了多种模型和工具，用户可以根据需要选择不同的模型进行创作。 Artisto：专注于视频的艺术化处理，可以将视频转换为不同风格的艺术作品。用户可以通过Artisto将普通视频转换为艺术作品，提升视频的视觉效果。 AI绘画工具的分析对比 功能对比 DALL-E 在文本到图像的生成方面表现出色，适合需要从描述生成具体图像的场景。它能够理解复杂的文本描述，并生成非常详细和具体的图像。 DeepArt 则擅长将照片转换为特定艺术风格，适合需要风格化处理的图像。它能够模仿不同艺术家的风格，将普通照片转换为艺术作品。 Artbreeder的强项在于图像融合和参数调整，适合需要探索和多样化创作的用户。用户可以通过调整不同参数，生成独特的艺术作品。 易用性对比 DeepArt和Artbreeder...