准确率 98%，OpenAI 推出专用AI工具：能识别DALL·E 3 生成的图片

准确率98%，OpenAI推出专用AI工具：能识别DALL·E3生成的图片OpenAI公司今天发布新闻稿，宣布推出专用的AI检测工具，能够识别某张图片是否由DALL·E3模型生成，且准确率高达98%。OpenAI公司在博文中表示，之所以推出这项新工具，主要是为了帮助研究人员研究内容真实性，此外该公司还宣布加入C2PA（内容来源和真实性联盟）的指导委员会。OpenAI表示该工具的内部测试结果显示，在区分非AI生成图像与DALL·E3生成的图像方面成功率很高，成功率能够接近98%，同时只有少于0.5%的非AI图像被错误地标记来自DALL·E3。关注频道@TestFlightCN频道投稿@ZaiHuabot

一个非常有意思的项目可以用 SD 直接生成透明的 PNG 图片，也可以直接生成带有透明度分层的图片。#ai画图#

一个非常有意思的项目可以用SD直接生成透明的PNG图片，也可以直接生成带有透明度分层的图片。这个想象力很大能带来很多玩法。也可以使用现有的SD社区模型。项目介绍：LayerDiffusion使得大型已经过预训练的潜在扩散模型（latentdiffusionmodel）能够创造透明图像。这项技术不仅可以生成单独的透明图像，还能生成多层透明图层。它通过一种被称为“潜在透明度”的方法，将透明度（即alpha通道）整合到预训练的潜在扩散模型的潜在结构中。这样做的好处是，它通过以潜在偏移的形式加入透明度，几乎不改变模型原有的潜在分布，从而保持了模型的高质量输出能力。基于这种方法，任何一个潜在扩散模型都可以通过对潜在空间的微调，转化为透明图像生成器。我们训练这个模型时，使用了一种涉及人机互动的方法，收集了一百万组透明图像层数据。我们的研究显示，这种潜在透明技术不仅可以应用于不同的开源图像生成器，还可以适配多种条件控制系统，实现例如基于前景/背景条件的层生成、层的联合生成、对层内容进行结构控制等多种应用。一项用户研究发现，大多数情况下（97%），相比于之前的临时解决方案（如先生成图像再进行抠图处理），用户更喜欢我们直接生成的透明内容。用户还表示，我们生成的透明图像在质量上可媲美真实的商业级透明素材，例如AdobeStock提供的素材。论文地址：