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LogoGratuit.fr, Looka Logo Maker, CreateLogo, Logo Diffusion, Brandmark Logo Maker, MakeLogoAI, Logome, AI Logo Generator, Logomakerr.ai, Sketch Logo AI 是最好的付费/免费 logos tools.
Logos是由Allen AI研究所和华盛顿大学研究人员开发的深度学习库。它旨在实现具有数十亿参数的大型语言模型的训练和部署。Logos专注于效率、可扩展性和易用性。
核心功能
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价格
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如何使用
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Fotor | 在线照片编辑器 | 使用Fotor的免费图像编辑器,您只需3个简单步骤,就可以像专业人士一样在线编辑照片。上传照片,编辑照片,然后下载并共享您编辑过的照片。 | |
Recraft | 创建和编辑数字插画 | 使用移除工具可以从图像中移除物体;使用矢量化工具可以生成矢量logo;点击替换背景按钮可以更换背景;选择要重新绘制的区域并应用所需的更改,可使用涂改工具;使用AI放大工具可以增强光栅图像。使用 Recraft 矢量化您自己的图像。 | |
Looka Logo Maker | 基于人工智能的标志生成器 | 使用 Looka Logo Maker,只需输入您的标志设计偏好,让人工智能为您生成各种标志选项。然后,您可以自定义和完善标志,直到您满意为止的最终设计。 | |
BrandCrowd | 标志制作工具 | 通过选择模板或从头开始创建,创建令人惊叹的视觉效果。定制颜色,字体和布局以适应您的品牌。 | |
LogoAI | 由人工智能驱动的标志设计 | 1. 访问LogoAI.com 2. 输入公司名称 3. 浏览通过人工智能生成的标志设计 4. 自定义标志设计以符合您的喜好 5. 下载高质量的标志文件 6. 浏览其他功能,如创建匹配的文具和设计品牌中心以保持一致的视觉形象。 | |
Namelix | 1. AI驱动的企业命名生成 2. 域名可用性搜索 3. 即时标志生成 4. 根据偏好筛选结果 5. 保存并从喜好名称中学习 6. 与Brandmark.io集成以创建专业标志 | 要使用Namelix,只需输入与您的业务创意相关的关键字或描述。AI算法将生成一系列简短、易记且有品牌力的名称。您可以根据自己的偏好筛选结果,如优先选择较短的名称或具有特定关键字。保存您喜欢的名称,以帮助算法学习您的偏好,并随着时间的推移提供更好的推荐。此外,您可以使用Namelix提供的Brandmark.io创建独特而专业的业务标志。 | |
Vexels | 设计库 | 在一个平台上开始您的服装品牌和商标业务。设计,建立您的在线商店,打印和销售。一切都在Vexels中。 | |
Brandmark Logo Maker | 生成式AI用于标志和设计创建 | 1.访问Brandmark Logo Maker网站 2.选择要使用的工具(标志设计、名片设计等) 3.按照提供的逐步说明和指导操作 4.通过调整文字、颜色和其他元素来自定义设计 5.以多种格式预览和导出设计 6.下载并在您的业务需求中使用品牌资源。 | |
Logomaster.ai | AI驱动的标志设计 | packages | 使用Logomaster.ai非常简单直观。只需按照以下5个简单步骤进行操作:1.选择您的行业和样式偏好。2.输入您的公司名称。3.查看由AI生成的建议。4.选择和自定义您选择的标志。5.下载您的高质量标志文件。凭借Logomaster.ai的用户友好界面,任何人都可以创建漂亮而独特的标志,无需设计经验。 |
Stockimg AI | 人工智能图像生成 | 使用Stockimg AI非常简单,只需注册一个免费账户。登录后,您可以生成各种类型的人工智能生成图像,如壁纸、库存图片、logo、海报、插图、书籍封面、二维码和文字效果。上传自己的图片并让人工智能进行增强,或者从头开始创建新设计。该平台旨在简化您的设计流程,节省时间和金钱。 |
为自然语言处理研究训练大型语言模型
开发具有高级对话能力的聊天机器人和虚拟助手
为语义搜索和信息检索系统提供动力
为内容创作生成类人文本
Logos已被NLP社区积极接受,因其专注于训练大型语言模型。用户赞扬其效率、可扩展性和易用性。一些改进的方向包括更详细的文档和对更广泛的模型架构的支持。总体而言,这是一个推动语言人工智能边界的有前景的库。
研究人员在大型文本语料库上训练一个100亿参数模型以推动语言理解
初创公司在专业数据集上对预训练的Logos模型进行微调以用于他们的应用
ML工程师使用Logos在他们的集群上进行分布式训练性能基准测试
要使用Logos,首先通过pip安装它。在配置文件中定义模型架构、数据集和训练超参数。然后使用logos命令行工具启动分布式训练,指定配置和GPU/节点数量。Logos会自动处理梯度分区和同步。最后,使用训练好的模型进行推理。
训练极大规模的变压器语言模型
通过扩展到多个GPU和节点加速训练
通过梯度检查点和优化器状态分片减少内存使用
轻松尝试不同的架构和超参数
利用Hugging Face Model Hub的预训练模型