AI时尚模特
背景更改
服装重新上色
照片修复
照片增强
图像重新版权
时尚管家, Atricent, Staiyl - 用人工智能实现你的梦幻衣柜, Outfit Changer AI, FancyTech, KLOTO, Grey's Secret Room, 时尚实验室, Avumi, Trend Forecast 是最好的付费/免费 FASHION tools.
FASHION(快速共享超网络中的快速注意力)是Google于2022年提出的一种技术,旨在改善自然语言处理任务中使用的Transformer模型的计算效率和性能。它利用一个称为超网络的共享参数空间动态生成多头自注意力的键和值投影矩阵,实现更快速和更节省内存的训练和推断。
核心功能
|
价格
|
如何使用
| |
---|---|---|---|
AI Photo Studio | AI时尚模特 | 要使用AI照片工作室,只需访问我们的网站并创建一个账户。登录后,您可以上传照片并开始使用我们的AI工具进行编辑。探索背景更改、服装重新上色、照片增强等功能,提升您的图像并使其脱颖而出。 | |
clickworker | 人工智能训练数据 | 利用超过600万点击工人的众包原理 | |
Grey's Secret Room | 服装试穿 | 上传图片,选择风格,试穿 | |
HypeAuditor | 影响者发现 | 1. 在拥有8080万个个人资料的数据库中搜索寻找影响者。 2. 使用35项详细指标分析影响者的受众、表现和欺诈问题。 3. 管理和监控您的影响者活动,创建媒体计划并跟踪进展。 4. 探索竞争分析和市场趋势,优化您的影响力营销策略。 | |
ZMO.AI | AI背景移除器:通过一键点击,在3秒内准确去除图像背景。 | 要使用ZMO.AI,只需访问网站,选择所需的人工智能图像生成工具,例如AI背景移除器、AI设计师、文本转图像或AI移除器。上传或输入必要的图像或文本,然后点击生成按钮,即可立即创建超逼真的人工智能生成艺术、图像或动漫。这个过程快捷简单,适用于初学者和有经验的创作者。 | |
照片AI | 照片AI的核心特点包括: 1. AI角色创建:使用您自己的照片训练一个AI角色。 2. 逼真的照片生成:无需相机创建高度逼真的照片。 3. 多功能拍摄:以任何姿势、地点或动作拍摄照片。 4. 试衣和试发型:上传衣服或发型的图像,并在您的AI角色上尝试。 5. 魔法编辑器:对生成的照片进行自定义编辑。 | 要使用照片AI,只需上传一组多样化的照片,训练您的AI角色,然后开始在任何姿势、地点或动作下创建照片。您还可以通过上传来自网络的图像来尝试不同的衣服和发型。此外,照片AI还提供了一个魔法编辑器,允许您对生成的照片进行自定义编辑。 | |
Pic Copilot | 背景去除 | 登录后,只需一键即可开始创建广告。通过提供多种行业定制的 AI 模板,升级产品展示,尽在指尖。 | |
The New Black | AI时尚设计生成器 | The New Black的核心功能 | 如何使用The New Black? 使用The New Black非常简单。按照以下步骤进行: 1. 访问The New Black的网站。 2. 浏览AI时尚设计画廊以获得灵感。 3. 访问由AI生成的各种服装设计。 4. 根据您的喜好改进和修改设计。 5. 利用AI时尚设计生成器加快服装设计过程。 | |
NewArc.ai | 将草图转化为逼真的图像和渲染 |
基础版 9美元/月 每月150张图像。无水印
| 使用初始图像定义您的构图,描述您希望的结果,生成设计选项。 |
Botika | 由人工智能生成的时尚模特 |
入门版
| 要使用Botika,只需将您的产品照片上传到平台。人工智能算法将生成最适合您的品牌、产品和客户的各种时尚模特。您可以根据种族、肤色、发型、面部表情、背景等选择模特。生成的模特将取代产品照片中的原始模特,创建高质量、超真实的图像。然后,您可以在网站、社交媒体渠道和其他营销创意中使用这些升级的照片。 |
语言建模和文本生成
机器翻译系统
情感分析和文本分类
问答和信息检索系统
聊天机器人和对话人工智能代理
与基于FASHION的模型互动的用户通常报告了积极的经验,指出与传统Transformer模型相比,响应时间更快,性能更好。一些用户提到模型感觉更高效、更具响应性,从而带来更好的整体用户体验。然而,由于FASHION是一种相对较新的技术,长期的用户评论和反馈仍然有限。
用户与由基于FASHION的Transformer模型驱动的聊天机器人进行交互,体验更快的响应时间和更连贯的对话。
用户在搜索引擎上执行搜索查询,该搜索引擎在其排名算法中使用了FASHION,从而更快地获得更相关的结果。
要在Transformer模型中使用FASHION,自注意力机制中的传统键和值投影矩阵被超网络取代。超网络接受输入的标记嵌入并为每个注意力头生成键和值矩阵。这个过程在Transformer的每一层中都会重复。然后使用标准技术如反向传播和梯度下降对模型进行训练。
减少模型大小和内存占用
更快速的训练和推断时间
提高计算效率
在下游任务中具有更好的泛化性能