AI根据人类大脑活动重建视觉图像

AI根据人类大脑活动重建视觉图像 这项研究利用了开源的 Stable Diffusion 模型，由日本大阪大学的科学家完成。该AI模型能够有效地生成高质量图像，并且能够捕捉到图像中不同层次的特征，从低级的边缘和纹理到高级的语义和场景。 他们使用功能性磁共振成像 (fMRI) 记录了人类大脑在观看不同类型的图片时产生的神经活动。然后设计了一个AI神经网络，学习大脑活动与 Stable Diffusion 的潜在表示 (图片的多维特征) 之间的映射关系。通过这个网络，他们能够从大脑活动中重建出与原始图片非常相似的图像。

ML Blocks：无代码AI图像生成和分析工作流平台

ML Blocks：无代码AI图像生成和分析工作流平台 它提供了一个拖放式的界面，允许用户轻松地创建复杂的图像处理工作流，无需编写任何代码。 你只根据需要将不同的功能块（如图像编辑功能和AI模型）组合在一起，即可实现个性化的图像自动化处理。 该工具主要解决在电商领域遇到的批量处理图片问题。 ML Blocks允许用户创建可以处理多步骤图像生成或分析管道的自定义图像处理工作流，使用基于图的工作流。用户只需按顺序连接几个块，如去背景 -> 裁剪 -> AI上采样，就可以在几分钟内得到完整的图像处理工作流。 主要功能： 生成图像：使用 Stable Diffusion 等 AI 模型生成或绘制图像。 编辑图像：提供编辑功能，如裁剪、调整大小、重新着色等，来修改图像。 分析图像：利用检测或分割模型从图像中提取数据。 实际应用示例：基于提示模糊图像特定区域：传统方法需要使用DINO模型生成提示中提到的对象周围的边界框，然后使用像Segment Anything这样的分割模型生成这些区域的遮罩，最后使用Pillow或OpenCV库编写模糊功能来模糊遮罩区域。 而使用ML Blocks，用户只需将分割、遮罩和模糊块连接起来，就能在2分钟内完成工作流程。 你还可以自动生成博客帖子或推文的横幅图像、根据提示移除图像中的对象、去除背景并用AI创建新背景等多种工作流程。 |

字节跳动发布了文生图开放模型 SDXL-Lightning。据悉，该模型能够在极短的时间内生成高质量和高分辨率的图像，是目前最快

字节跳动发布了文生图开放模型 SDXL-Lightning。据悉，该模型能够在极短的时间内生成高质量和高分辨率的图像，是目前最快的文生图模型之一。 文生图技术虽然能够生成逼真的图像，但是也存在着计算资源消耗大、生成速度慢的缺点。生成一张高质量图像，大约需要 5 秒。 SDXL-Lightning 模型则采用了一种渐进式对抗蒸馏的技术，实现前所未有的生成速度，该模型能够在 2 步或 4 步内生成极高质量和分辨率的图像，将生成速度加快十倍，是 1024 分辨率下速度最快的文生图模型，计算成本则降低为十分之一。 字节跳动智能创作团队称，该模型是基于字节跳动之前开源的文生图模型 SDXL 的改进版本，与开放模型社区的其他工具和插件兼容，SDXL-Lightning 可以作为增速插件无缝整合到卡通、动漫等多样风格的 SDXL 模型中，并支持当前流行的控制插件 ControlNet、生成软件 ComfyUI，方便开发者、研究人员和创意从业者结合使用这些工具，助力整个行业的创新和协作。 在线体验： GitHub： Hugging Face： via 匿名 标签: #字节跳动 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

：基于开源的 AI 软件工程师，可以理解人类的高级指令，并根据这些指令，分解成步骤，进行相关信息的研究，并编写代码实现目标。

：基于开源的 AI 软件工程师，可以理解人类的高级指令，并根据这些指令，分解成步骤，进行相关信息的研究，并编写代码实现目标。 Devika的系统架构由以下关键组件组成： 用户界面：基于网络的聊天界面，用于与 Devika 交互、查看项目文件以及监控代理的状态。 Agent Core：编排AI规划、推理和执行过程的核心组件。它与各种子代理和模块通信以完成任务。 大型语言模型：Devika 利用Claude、GPT-4和Ollama 的本地 LLM等最先进的语言模型进行自然语言理解、生成和推理。 规划和推理引擎：负责将高层目标分解为可操作的步骤，并根据当前环境做出决策。 研究模块：利用关键字提取和网页浏览功能来收集当前任务的相关信息。 代码编写模块：根据计划、研究结果和用户需求生成代码。支持多种编程语言。 浏览器交互模块：使 Devika 能够根据需要导航网站、提取信息并与 Web 元素交互。 知识库：存储和检索项目特定信息、代码片段和学到的知识，以便高效访问。 数据库：保存项目数据、代理状态和配置设置。

是Google研究的一种新的移动端文本生成图像的方法，专为移动设备设计，是一种高效的潜在扩散模型，能够在半秒内生成高质量的512

是Google研究的一种新的移动端文本生成图像的方法，专为移动设备设计，是一种高效的潜在扩散模型，能够在半秒内生成高质量的512x512图像。 MobileDiffusion的设计遵循潜扩散模型，包括三个组件：文本编码器、扩散UNet和图像解码器。 MobileDiffusion通过优化模型架构，包括Diffusion UNet和图像解码器，展现了在计算效率上的出色表现，该技术有望在移动设备上推动快速图像生成体验，拓展了生成模型在提高用户体验和应对隐私问题方面的潜在应用。