将图像分割成小块以分析模

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4. 扩散模型 扩散模型式和特征。然后他们可以参考这些片段来创建新的人工智能生成的图像。 该过程涉及添加“噪声”来分解图像。然后，对图像进行反转和“去噪”以生成新的特征组合。 该过程如下所示，经过简化： 扩散模型如何创建 AI 生成图像的简化过程 图片来源：CMSWire 假设用户请求大象的图片。扩散模型认识到大象有长鼻子、大耳朵和圆形身体。

因此它可以参考它学到的所有图像来重新创建这些特征。 然而，不同的扩散模型工具对于相同的输入生成不同的图像。 例如，以下是来自 Stable Diffusion、DALLE-2 和 Midjourney 的提示“湖边樱花，下雪”的图像： 由 Stable Diffusion、DALLE-2 和 Midjourney 生成的 AI 图 卡塔尔手机号码列表 像，用于提示“湖边樱花，下雪” 图片来源：Marktechpost 为什么它们不同？ 因为创建这些尖端 人工智能工具的公司有不同的架构、目标和培训机制。



因此，在组合“湖泊”或“樱花”的特征时，每个模型都引用单独的、不同的数据集。 使用人工智能模型的流行营销工具示例 人们使用不同的人工智能模型来创建用于一系列复杂任务的工具。让我们看看小企业主和营销人员认为最有帮助的流行选项： 聊天GPT：GPT-3.5 ChatGPT是 OpenAI 的高级聊天机器人，它使用最新的 GPT LLM 对提示生成相关的、类似人类的响应。