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StabilityAI API

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What's the best AI tool for researching?

什么是最适合研究的人工智能工具? 我以前使用Perplexity,但是我找到了一种替代方案,当涉及到研究时它是比Perplexity好100倍的。 以下是如何将这种新替代方案用作研究人员的方法:🧵👇 认识你的人工智能助手 http://You.com: 在以下方面,它比Perplexity AI和ChatGPT更好: 内容创作 图像生成 网络研究 多种语言编码 和更多。 在这里尝试一下:http://You.com Your browser does not support the video tag. You.com演示 让我们将 http://You.com 与 Perplexity AI 进行比较: 这是 http://You.com 的“研究模式”生成的内容: 提示:“我正在撰写关于[主题]的论文,需要帮助找到可靠的来源并用[结构]进行构思。你能帮忙吗?” Your browser does not support the video tag. You.com生成的结果 这是Perplexity AI生成的内容: (使用相同的提示) Your browser does not support the video tag. 使用相同提示从Perplexity生成的结果 为什么 http://You.com 比Perplexity AI更好: 提供直接答案,而非指令。 准确引用并附带引文。 多源合成,综合视角。 能理解复杂的提示,给出细致入微的回答。

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AutoPrompt

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Depth Anything

使用「Depth Anything」解锁图像中的第三维度,这是由香港大学和抖音研究人员开发的前沿单目深度估计工具。利用超过6200万个未标记和150万个标记的图像,这项强大的技术超越了像MiDaS v3.1这样的前身,可以直接从照片中零输入估计物体距离。 Depth Anything为何具有革命性? 机器视觉增强:机器能够更好地理解物体的形状和大小。 硬件简化:它绕过了复杂传感器的需求,降低了成本并简化了部署。 主要特点: 广泛的数据训练:广泛的图像集有助于细致理解场景。 零输入深度估计:在没有先验输入的情况下估计距离,超越了早期的技术。 精细调整和评估:专门的数据集微调提升了模型的精确性和多功能性。 深度条件控制网络:引入先进的ControlNet,提高了用于视频编辑等深度估计精确度。 印刷品推理:在公共数据集上验证,能够自信地适应不同的可视化需求。 强大的基础模型:一个简单但适用于所有成像场景的模型。 数据增强和监督:增强了学习效率和模型的表达力。 跨任务可转移性:能够无缝地应用于语义分割等任务。 实际应用: 增强增强现实/虚拟现实:创建沉浸式的逼真交互体验。 推动自动驾驶:为障碍物和交通识别提供重要的深度提示。 实现3D建模:促进适用于游戏和电影的快速3D模型生成。 革新图像/视频编辑:为背景模糊和物体隔离等基于深度的效果提供动力。 这一突破源于对广泛可获得的未标记数据池的利用,从而在学习和适应能力方面实现了巨大的飞跃。 通过Depth Anything增强ControlNet: Depth Anything的精确深度洞察力提高了ControlNet在深度中心应用中的决策准确性,使其达到了前所未有的性能水平。 了解更多并尝试Depth Anything: 获取研究论文,请访问arXiv。 在GitHub上探索代码。 在Hugging Face上查看模型运行情况。 在此处查看样本图像深度演示。 在此页面上观看视频深度演示。 Official Website Your browser does not support the video tag. demonstration Official Website

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