创建NSFW虚构聊天机器人角色
选择多种个性特征
自定义外观和对话偏好
2024年最好的895个ART工具
魔法艺术, Daft Art, 快速二维码艺术, AI Art Master, 码字人, Free AI Art Generator, 星光艺术, MagicAI, AIPortrait.Art, AI Art Generator And AI Art Search Engine 是最好的付费/免费 ART tools.
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使用稳定扩散，只需在浏览器中访问该网站。无需复杂的安装或外部软件。上传您的图像并从可用的人工智能模型和参数中进行选择。根据您的喜好定制您的创作并生成所需的输出。生成的艺术作品可供下载或进一步编辑。
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什么是ART?
自回归转换器（Autoregressive Transformer，简称ART）是一种为自回归建模任务设计的转换器架构，例如语言建模和文本生成。它基于Vaswani等人在2017年提出的原始转换器架构，通过修改增强其在自回归任务上的性能。近年来，ART因其能够生成高质量、连贯文本的能力而广受欢迎。
最好的前10个AI ART工具有哪些?
核心功能
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价格
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如何使用
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|---|---|---|---|
Janitor AI | 要使用Janitor AI，只需访问janitorai.com并注册一个账户。登录后，您可以通过选择其个性特征、自定义选项和对话偏好来开始创建自己的虚构聊天机器人角色。该平台提供了用户友好的界面，便于角色的创建和自定义。 | ||
Civitai | 数千个稳定扩散AI艺术模型的收藏 | 要使用Civitai，只需登录您的账户并浏览AI模型的收藏。您可以探索不同的艺术家及其作品，对您喜欢的模型进行评价，以及根据提供的提示分享您自己的图像。通过参与讨论和分享您的想法，与社区互动。 | |
CrushOn.AI | 无限对话 | 要使用CrushOn.AI，只需创建一个帐户，个性化您的AI角色，并开始没有限制的对话。 | |
Leonardo.ai | 图像生成 | 创建一个账户，无需信用卡。使用Leonardo.ai释放你的创造力，为不同的项目创建产线品质的视觉资产。 | |
Midjourney | 探索新的思维媒介 | 加入Beta登录文档展示 | |
DeepAI | AI生成器 | 1 100次AI生成器调用（包括图像）。350条AI聊天消息。不包括天才模式。高清图像生成器访问权限。私人图像生成。API访问权限。无广告体验 | AI生成器，AI图像编辑器，AI角色，AI搜索，给照片上色 |
Seaart.ai | 海画AI是一个艺术创作平台。用户可以找到创意、捕捉灵感并一起创作。 | ||
PixAI - AI Art Generator | |||
微软设计师 | 创建专业质量的设计 | 要使用微软设计师，只需从您的想法开始，并使用直观的工具和功能将您的想象变为现实。选择各种模板，使用自己的文本和图像进行自定义，然后轻松分享或下载您的设计。 | |
PicWish | 去除背景 | PicWish使用简单。只需上传您的图像，然后选择各种工具来编辑和增强您的照片。 |
最新上架的 ART AI 网站
ART 的核心功能
自注意机制用于捕捉序列数据中的长程依赖关系
自回归建模，使模型能够根据先前的标记预测下一个标记来生成文本
多头注意力，使模型能够同时关注输入的不同方面
位置编码，将位置信息合并到输入表示中
ART 可以做什么？
内容创作：生成文章、产品描述或社交媒体帖子
创意写作：帮助作者生成新的创意、情节延续或角色对话
语言翻译：为各种语言对构建高质量的机器翻译系统
对话式人工智能：在聊天机器人和虚拟助手中提供自然语言理解和生成能力
ART Review
用户称赞ART能够生成连贯流畅的文本，常常难以与人类编写的内容区分开来。一些人强调了其在创新应用方面的潜力，如故事生成和内容创作。然而，也有人对ART潜在用于生成虚假新闻或误导性内容提出了担忧。总体而言，ART因其强大的文本生成能力而受到积极评价，同时也引发了有关负责任人工智能开发和部署的讨论。
谁比较适合使用 ART?
用户与由ART模型驱动的聊天机器人交互，进行自然对话
用户使用基于ART的文本生成工具生成创意写作提示或故事延续
用户探索利用ART进行高质量翻译的语言翻译应用
ART 是如何工作的?
要将ART用于文本生成任务，请按照以下步骤进行： 1. 准备大规模文本数据语料库用于训练模型。 2. 对文本数据进行标记化，并将其转换为适合输入到ART模型的数值表示。 3. 定义ART模型架构，指定层数、注意力头数和隐藏维度。 4. 使用教师强制和梯度下降等技术在准备好的文本数据上训练ART模型。 5. 训练完毕后，通过提供提示或初始序列，并逐步预测下一个标记，使用ART模型生成文本，直到满足停止条件。
ART 的优势
与传统循环神经网络相比，提高了文本生成质量
能够捕捉输入序列中的长程依赖关系
在训练和推断期间进行高效并行计算
灵活性，可用于各种自然语言处理任务的微调
关于 ART 的常见问题
- ART与原始转换器架构有什么区别？
- ART如何处理输入序列中的长程依赖关系？
- 除了文本生成，ART还可用于其他任务吗？
- 一些流行的基于ART的模型有哪些？
- 在性能方面，ART如何与其他语言模型相比？
- ART面临哪些局限或挑战？
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