強大的即時溝通協助
生成性 AI 可以寫作、改寫和獲取意見
語法、語調、清晰度和團隊一致性的寫作增強
在桌面應用程序、網站、移動應用程序、電子郵件和社交媒體上提供寫作幫助
AI Book Generator, HitPaw AI軟體設計師, GPTzign, AI評論回應生成器, 糖果图标, Kafkai, Design My Bingo, AI價值主張畫布生成器, Email Generator AI Tool, Free AI - Text prompt to SVG illustration 是最好的付費/免費 Generator(21) tools.
生成器是一种神经网络架构,用于生成式人工智能模型中创建类似于训练数据的新数据样本。它被引入为生成对抗网络 (GAN) 框架的一部分,由Ian Goodfellow在2014年提出,并已被广泛应用于各种生成式人工智能应用,如图像合成,文本生成和音频合成。
核心功能
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價格
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如何使用
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Grammarly | 強大的即時溝通協助 |
高級版 Grammarly Premium 提供進階的寫作建議和更深入的寫作改進。
| 要使用 Grammarly,用戶可以在其 Windows 或 Mac 設備上下載應用程序或瀏覽器擴展。此外,Grammarly 還與 Word、Gmail、Google Docs、LinkedIn 等流行應用程序和網站集成。安裝完成後,Grammarly 會在用戶在不同平台上寫作時實時提供建議和更正。用戶可以依賴 Grammarly 的 AI 撰寫工具來生成求職信、電子郵件和其他文件,保持其獨特的聲音和風格。通過 Grammarly 全面的寫作助手,用戶可以自信且有效地寫作。 |
Luma Dream Machine | 從文字和圖像生成高品質視頻 | 夢想機器速度驚人,120 秒內生成 120 幀。只需輸入文字和圖像,即可創建高質量的視頻。探索多樣的攝像機運動、角色一致性和生動的敘事。 | |
Fotor | 在線圖片編輯器 | 使用 Fotor 的免費圖片編輯器,您可以通過 3 個簡單步驟像專業人士一樣在線編輯照片。上傳照片,編輯照片,下載和分享您的編輯過的照片。 | |
ElevenLabs | 以任何聲音、風格和語言生成高質量的口頭音頻。輕鬆調整語音輸出。使用深度學習工具覆讀任何文本。支持29種語言和不同的腔調。使用生成式AI技術創建新的獨特合成聲音。克隆您的聲音,設計引人入勝的音頻體驗。在我們活躍的社區中分享和發現AI聲音。靈活的工作流程,對音頻進行指導和編輯。由尖端研究驅動。 | 免費創建高級AI聲音,在幾分鐘內生成文本轉語音音頻,使用我們的角色AI聲音生成器。 | |
Midjourney | 探索新的思維媒介 | 加入測試版登入文件展示 | |
Perchance AI | 創建和分享隨機生成器 | 在 Perchance 上創建一個隨機生成器,只需創建引用其他列表以生成隨機輸出的列表。 | |
Vidnoz AI工具 | 视频模板 | 要使用Vidnoz AI创建免费的人工智能视频,请按照以下步骤操作:1.选择模板和头像。2.创建人工智能配音。3.添加自定义元素。4.生成人工智能视频。 | |
Vidnoz AI Headshot Generator | 支持40多種背景和服裝選項,生成高質量頭像,節省80%的成本。 |
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| 上傳您的照片,點擊生成按鈕,只需幾個步驟即可製作AI頭像。 |
VIGGLE | 可控視頻生成 | 要使用VIGGLE,只需註冊測試版本並開始創建視頻。上傳您的角色,使用直觀的控制方式,任意調整它們的移動方式。 | |
Speechify | 文字轉語音:將任何文字轉換為自然聲音的語音。 | 要使用Speechify,您可以在移動設備上下載應用程序,或在計算機上安裝Chrome擴展。安裝完成後,您只需選擇文本並點擊播放按鈕即可聽取任何文本。Speechify還提供其他功能,如整理文件、聆聽Google文檔、網絡文章、Gmail、Twitter等。 |
在时尚行业中,可以使用生成器设计新的服装或图案
研究人员可以利用生成器来创建用于训练诊断模型的合成医学图像,保护患者隱私
行銷人員可以使用生成器創建個性化內容,如產品描述或廣告文案
用户赞扬生成器能够创建多样化和高质量的样本,为艺术,设计和内容创作开拓了新的应用。然而,一些用户指出了训练稳定生成器的挑战,以及在生成虚假内容方面潜在的滥用。
艺术家使用在绘画数据集上训练的生成器来创建具有类似风格的新艺术品
游戏开发者使用生成器来程序性地生成独特的游戏资产,如纹理或3D模型
要在GAN设置中使用生成器,请按照以下步骤进行: 1. 根据要生成的数据类型,定义生成器和鉴别器架构。 2. 使用随机权重初始化生成器和鉴别器网络。 3. 交替训练网络: - 使用生成器和随机噪声生成一批假样本。 - 训练鉴别器区分真假样本。 - 根据鉴别器的反馈更新生成器权重,以生成更真实的样本。 4. 重复步骤3直到生成器产生高质量样本。
能够创建类似于训练数据的新,多样化数据样本
可用于数据增强,改善在训练数据有限的任务上的模型性能
允许创造性应用,如生成艺术,音乐或设计