最佳 270 生成式人工智能用例 AI 工具与网站 - Gneo.AI

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生成式人工智能用例洞察

生成式人工智能用例领域十大AI工具是什么？

	核心功能	价格	如何使用
Stable Audio	音乐和音效的生成式人工智能		通过文本提示和时长，生成44.1kHz立体声的高质量音频。
Moonvalley	从简单的文本提示中创建令人惊叹的视频和动画。		Moonvalley是一款突破性的新型文本到视频生成AI模型，可以从简单的文本提示中创建视觉震撼的高清视频和动画。只需输入您的文本提示，让Moonvalley的机器学习模型完成剩下的工作。
Codeium	Codeium是一款免费的AI工具，用于代码自动补全和搜索，支持70多种语言。		要使用Codeium，您可以在喜欢的IDE中安装Codeium扩展，或者在免费的在线平台上尝试。一旦安装完成，Codeium将提供AI支持的自动补全、智能搜索以及一个有用的聊天功能，可以生成样板代码、重构代码、建议错误修复等。只需开始键入代码，Codeium将提供建议，帮助您节省时间并更快地发布产品。
Genmo	AI驱动的创意副驾驶员，生成奇幻视频和图像。		要使用Genmo，请在其网站上注册alpha版访问权限。获得访问权限后，您可以创建3D资产，给现有图像添加动画，生成和编辑电影，编写脚本并生成预告片，编辑和创建带字的照片，并设计带有应用程序图标的演示文稿。
ReaderGPT	网页摘要和可定制的ChatGPT提示，适用于各种用例。		要使用ReaderGPT，只需输入您想要摘要的网页的URL，该服务将根据内容生成简洁的摘要。此外，您还可以定制ChatGPT用于生成针对特定用例的摘要。
LabLab: Community of Creators Building with State of the Art Artificial Intelligence	LabLab 是一个通过黑客马拉松和活动鼓励创新的平台。		要参与 LabLab，您可以加入他们的黑客马拉松和活动，这些活动对人工智能/技术行业专业人士以及对人工智能技术充满热情的人士开放。访问他们的网站以查找即将举行的活动并获取注册信息。在黑客马拉松活动期间，您将与团队合作，使用由 LabLab 提供的尖端人工智能技术开发创新解决方案。导师将在创意过程中提供指导和支持。
Harmonai	和音智能是一个AI实验室，为易于接触和有趣的音乐制作创建开源音频工具。		要使用和音智能，只需在其网站上注册加入实验室。注册后，您可以访问和音智能提供的各种开源生成音频工具。这些工具可用于轻松创建音乐和声音库。
Meshy	轻松将文本和图像转化为引人入胜的3D资产。		使用Meshy非常简单，只需输入您想要的文本或2D图像，AI将在不到一分钟的时间内生成一个3D资产。
Recraft	生成式AI设计工具，用于创建数字插画、矢量艺术、图标和3D图形，在统一的品牌风格下。		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。
PixelVibe by Rosebud AI	使用人工智能创建游戏素材。		使用人工智能轻松创建角色、环境、瓷砖、道具和其他游戏素材。

最新生成式人工智能用例 AI网站

Yarnit
Yarnit是一个以人工智能驱动的平台，能够轻松创建数字内容。

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xpressioncamera
通过XpressionCamera应用程序实时改变您的外貌。

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使用文本输入生成AI头像视频！

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生成式人工智能用例常见问题

什么是生成式人工智能？: 生成式人工智能是人工智能的一个子集，专注于使用机器学习算法（如深度学习模型）创作新的原创内容或数据。

常见的生成式人工智能架构有哪些？: 一些常见的生成式人工智能架构包括生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和基于Transformer的模型，如GPT（预训练生成式Transformer）。

生成式人工智能与判别式人工智能有何不同？: 生成式人工智能侧重于创作新内容或数据，而判别式人工智能侧重于基于输入数据进行预测或决策，如分类或回归任务。

生成式人工智能的主要应用包括哪些？: 生成式人工智能的主要应用包括内容创作、数据增强、设计与原型、个性化等，涵盖了各种行业，如营销、药物研发、建筑和教育等。

在实施生成式人工智能方面存在哪些挑战？: 在实施生成式人工智能方面存在一些挑战，包括对大量高质量训练数据的需求、评价生成内容质量和多样性的困难，以及如果不受到妥善控制可能产生偏见或恶意输出的潜力。

企业如何受益于采用生成式人工智能？: 企业可以通过增加内容创作和设计过程的效率和生产力、降低成本、增强创造力和创新能力、提高用户参与度和满意度，以及在真实世界数据有限的情况下，在基于合成数据的基础上作出更好的决策，从而受益于生成式人工智能。