人工智能能启发你的下一件丑陋的节日毛衣吗?

这听起来可能很奇怪,但最近机器学习的进步已经使它成为可能。爱定这是一个“时尚操作系统”,可以帮助设计师绘制草图、制作原型并生产新产品,是首个实现OpenAI的服务DALL-E API.它的新生成式人工智能工具是活跃的,可以免费尝试。

“通过DALL-E通过文本输入生成想法,这个用例使任何人都可以在没有完整草图或3D渲染的情况下表达自己的想法,”他说安德鲁·怀亚特他是CALA的联合创始人兼首席执行官。“这是我们在一个历史上非常封闭的行业中民主化访问的延续。”

电子时尚的DALL-E ?

CALA成立于2016年,是一个时尚平台,专为寻求将创意转化为有形产品的设计师打造。该服务可通过其网站和移动应用程序使用。任何人都可以注册并免费试用该平台——我就这么做了。

大致类似于AI美术生成器,如dall - e2和Stable Diffusion但根据CALA的平台进行了定制。设计师无需在一长串文本中输入文本提示,而是从25个选项中选择基本样式,如毛衣、衬衫或手提包。然后,设计师使用生成式人工智能通过两个文本提示修改风格。第一份根据形容词和材料描述设计,而另一份则描述所需的装饰和特征,如袖口或拉链。

“我们希望防止出现这样的情况,即有人进来时输入‘棕色衬衫’,然后他们就会说,这太糟糕了。”
-Andrew Wyatt, CALA

怀亚特认为,这种替代的用户界面将帮助设计师专注于重要的功能,避免无用的功能。“我们在这里所做的,是在提示工程的基础上构建一个UI。我们的目标是让人们尽快得到一个有意义的结果。”怀亚特希望,这将推动设计师远离死胡同或不吸引人的结果。“我们希望防止出现这样的情况,即有人进来时输入‘棕色衬衫’,然后他们就会说,这太糟糕了。”

我在自己凌乱地做一件万圣节毛衣时看到了这种策略的结果。无可否认,服装设计超出了我的舒适区,但我发现这个工具是平易近人的。整个过程,包括等待结果出现的时间,只花了不到一分钟。CALA一次呈现6个结果,其中任何一个结果都可以插入到设计平台中进行进一步迭代。

时尚平台CALA的生成式人工智能工具显示了对一件丑陋的万圣节毛衣的多种建议。CALA的生成式人工智能工具为丑陋的万圣节毛衣提供了创意。我喜欢左下角的那个。爱定

CALA的实现不应被误解为一键式设计工具。设计师仍然需要带上自己的技能,学习如何使用CALA的平台。然而,怀亚特希望人工智能能够大大降低新设计师的进入门槛,并为资深设计师提供一种克服创意障碍的方法。

怀亚特说:“我们想让人们接受一个想法,然后沿着兔子的轨迹,经历一个又一个变化。”“我们认为它将帮助人们想出更疯狂、更不同的概念。”

易用性可能会推动DALL-E的激增

CALA的工具是第三方对OpenAI的DALL-E API的第一个实时公开实现。这个API目前还没有向公众开放,也没有发布日期。

这不是OpenAI的第一次竞技。GPT-3该公司的深度学习语言模型于2020年作为API发布,并迅速被第三方采用。GPT-3现在被几十家公司和组织使用,包括Copysmith而且MessageBird.微软获得了使用GPT-3模型的许可证Microsoft Power AppsAzure OpenAI服务

OpenAI的产品经理卢克·米勒(Luke Miller)表示,该公司从GPT-3的推出中学到了宝贵的经验。米勒说:“每次部署都会教会我们更多关于安全、工程以及最终我们的技术如何在世界上创造价值的知识。”“自从发布GPT-3 API以来,我们已经对我们的安全措施进行了一些改进。例如,我们宣布更新适度的端点我们将继续寻找改进的方法。”

CALA在DALL-E API方面的经验表明,一旦该API向公众开放,它的易用性将被证明是采用该API的关键驱动力。怀亚特说,他公司的工程师在短短几周内就将该API投入使用。

“我们做了一些高分辨率的概念,大约在八周前交给OpenAI征求反馈。然后,整个构建和优化工作只花了不到一个月的时间。”“我认为,这将是对众多不同产品的一次有意义的整合。”

CALA的生成式人工智能工具提供输入选项,将生成人工智能时尚建议。CALA对DALL·E API的使用与DALL·E自己网站上的工具不同。爱定

事实上,基于DALL-E的工具洪流已经开始。Shutterstock是一个提供库存照片、图片和视频的服务,计划实现DALL-E API“在接下来的几个月里。”Shutterstock将这一声明与一个框架搭配在一起,当平台上的艺术家的作品被用于训练人工智能模型时,该框架将对他们进行补偿。微软将DALL-E引入其Azure OpenAI服务不过目前只有受邀才能进入。

怀亚特说:“我们一直觉得,尤其是在时尚界,未来正朝着人工智能设计和自动化生产的方向发展。”“我们只是认为,你知道,这是五年后的事情。在过去的六个月里,我看到了巨大的进步……(我们)认为未来几年将会出现巨大的创新。”

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人工智能会窃取潜艇的隐身能力吗?

更好的探测将使海洋变得透明——也许还会导致相互毁灭

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一张潜艇在水中的照片,在部分多云的天空下。

弗吉尼亚级快速攻击潜艇维吉尼亚州将于2010年穿越地中海。当时,只要潜水,它就能消失。

美国海军

潜艇的价值主要是因为他们隐藏的能力。核战争中,核潜艇能够在第一次导弹袭击中存活下来,从而能够在第二次打击中发射导弹作为回应,这是所谓“相互保证毁灭”威慑战略的关键。因此,任何可能使海洋变得有效透明的新技术,都可能破坏世界和平,使潜伏的潜艇变得微不足道。近一个世纪以来,海军工程师们一直在努力研发速度更快、噪音更小的潜艇。但他们也同样努力推进一系列雷达、声纳和其他旨在探测、瞄准和消灭敌方潜艇的技术。

随着20世纪60年代早期核动力潜艇的出现,这种平衡似乎发生了转变。在2015年战略与预算评估中心的一项研究中,布莱恩·克拉克哈德逊研究所的一位海军专家指出,这些船只长时间保持在水下的能力使它们“雷达和主动声纳几乎不可能发现“但即使是这些隐形的潜艇也会产生细微的、非常低频的噪音,从很远的地方就能被探测到声水听器阵列网络安装在海底的。

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