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🔮 基于 Stable Diffusion 的 Art QR 二维码生成项目
近期 AI 生成的艺术二维码非常火爆,今天就和大家一起分享,有哪些项目和方法能够实现这一点
1️⃣ ControlNet for QR Code
🔗:Web
这是 qrbtf 开发者的新作品,通过 ControlNet 模型得到了准确的二维码 + 好看的背景的组合体。其中需要 Stable Diffusion 结合 LoRA 和 ControlNet 一起实现
测试模型训练完毕后,开发者尝试了多种 Checkpoint + LoRA + QR Code ControlNet 的组合,得到了近 10 种风格迥异的艺术二维码设计风格,大家可前往网页自行挑选模型
这篇文章 详细介绍了 Atr QR 的生成过程,大家可以作为参考;你也可以在 这里 看到更多官方的生成效果
2️⃣ QuickQR Art
🔗:Web
作为一个平面二维码生成网站,QuickQR Art 也跟上了潮流,推出了他们的 Art QR 内测。用户在官网生成平面二维码后,需要加入内测 Discord 频道,并对图片进行 AI 二次加工
相比于第一种方法固定的模型和艺术生成风格,在这里你可以大胆尝试不同的「提示词」,得到不同的艺术生成风格
频道:@NewlearnerChannel
🏞 Image To Prompt:上传图片,自动生成 Prompt
🔗:Web
频道:@NewlearnerChannel
🔹 支持设置页面默认导读语言,目前支持简中、繁中、英语和日本语;
🔹 支持无图和有图模式进行切换;
🔹 支持 RSS 订阅,并提供 xml 和 json 两种 feeds;
🔹 支持使用 Buzzing Stats 查看新闻统计;
🔹 免费,无登录,无广告。
🏅️ 这个网站其实就是昨天介绍的 Immersive Translate 开发者 —— Owen的作品,无论是 Immersive Translate 还是 Buzzing 在我眼中都是优秀的作品。开发者秉承着每个人都应拥有平等地获取信息的权利,创建了诸多免费的双语工具来帮助人们更有效地获取互联网上 巨大的外语信息资源,当然也希望大家能够在不断的信息汲取中进步,早日脱离这些辅助工具。
🌍 帮助你每天进步一点的生词本 + 翻译服务 —— Relingo
🔹支持根据 CEFR 框架标准设置自己的词汇量;
🔹支持网页中对生词进行不同样式的标记(下划线/单词高亮/右侧注解,以及其中两类的组合样式);
🔹支持网页中的划词和段落翻译;
🔹生词本管理(自动记录、复习、掌握);
🔹支持视频字幕;
🔹支持统计,并可以发送学习概况至邮箱中;
🔹支持多设备同步,并可以导出导入词本;
🔹支持单独屏蔽网站;
🔹支持浅色和深色模式。
😄 Fluent Emoji Maker:在线制作微软 Fluent Emoji
🔗:GitHub | Web
🥳 前不久微软开源了他们的 3D Emoji,引发了很多网友的欢呼,网络上以此进行二次开发的项目也越来越多,今天要介绍的就是其中一款
👨🏻💻 Fluent Emoji Maker 可以让用户在线「捏脸」,制作出不同风格的 Fluent Emoji。开发者目前提供了面部轮廓、眼镜、嘴巴、表情 / 装饰四个大类,玩家可自行搭配
🥰 由于源文件中每个组件拆分比较细,因此稍微把组件重组后就能形成十分不错的效果。在 Figma上,创作者也可以直接与 Emoji 交互,进行二次创作。所有的 Emoji 被分为 3 部分上传。期待有更多类似的作品出现
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🧪 THUNLP 和 TA 们的开源项目
🔗:GitHub | Web
今天要介绍的是一群人 —— THUNLP,即清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室团队成员,他们至今开发了很多有趣的项目,今天介绍三个我比较喜欢的
1️⃣ 反向词典
在行文介绍一些生僻词语的时候,你很想找一些常见的同类词帮助自己和读者更好理解词语的意思,反向词典能够很好地做到这一点
当你输入一个词语,项目会给出该词语的定义,并通过反向查词模型列举出相关联的词语。用户可以根据需求进行灵活筛选,项目支持 中 / 英 / 中-英 / 英-中 四种模式
2️⃣ 九歌
名称出自屈原的诗作,该系统采用最新的深度学习技术,结合多个为诗歌生成专门设计的模型,基于 80 余万首古人诗作进行训练
用户输入关键词句后,系统即可自动生成诗词,支持绝句、藏头诗、律诗、集句诗、词等不同体裁的创作,生成后亦可根据用户需求进行修改
3️⃣ 据意查句
该项目目前正在内测,因而尚未开源。它可以根据你输入描述的意思来查找相应的名言名句,让你的聊天变得「文绉绉」。目前共有现代、古诗文、熟语、歇后语四大类名句
👀 THUNLP 通过一个个项目让我们看到,AI 能够在我们日常的遣词造句中发挥很实用的用途。更多开源项目欢迎访问他们的 GitHub 主页
频道:@NewlearnerChannel
👀 推荐一篇介绍次世代图片格式的文章。
🎨 JPEG XL、AVIF、WebP 2 · 次世代图片格式评测
🔍 文章着重介绍了下一代图片格式的最终选手 JPEG XL、AVIF、WebP 2,并围绕三者的家族起源、编码速度、压缩质量等方面来进行了综合的阐述和对比。最后也十分清晰的使用了表格将各项对比项逐一列出。
📚 文章最后也给出了作者的结论,他较为看好 JPEG XL ,虽然它的有损压缩不如 AVIF,但比起 JPEG 来说有了非常大的进步,而其无损压缩又有优势,并且在最大图像尺寸、色彩深度上有决定性的优势(在传统的摄影、印刷领域)。另外还是唯一可以无损转换旧有 JPEG 图片到新格式的格式,迁移旧数据不需有所顾虑。
#Web 看见统计
看得见的统计概率入门。
「看见统计」是一本互动式的网页图书,它介绍了统计学和概率相关的一些核心理论。
内容包括六个简短的章节,每个章节的互动时间约为 10 分钟左右。
中文版:看见统计
英文版:Seeing Theory
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