Chapple:為營銷人員、開發人員和創意人員提供定製化的文字、影象和程式碼
Chapple是一款革新性的AI工具，為營銷人員、開發人員和創意人員提供定製化的文字、影象和程式碼生成解決方案。透過使用Chapple，您可以以前所未有的速度建立內容，提升工作效率。Chapple提供多種功能，包括自動生成文字、生成影象、生成程式碼等。無論您是需要寫作營銷文案、設計海報、還是編寫程式碼，Chapple都能為您提供全方位的幫助。現在就來體驗Chapple吧！
Text Generator.io：基於人工智慧的快速、經濟實惠的文字生成工具
文字生成器是一款基於人工智慧的快速、經濟實惠的文字生成工具。它可以生成逼真的文字，具有行業領先的隱私保護、質量和成本效益。該工具可以用於文字生成、語言生成、分類、基於文字的機器學習和自然語言生成等應用。文字生成器提供了簡單易用的介面和豐富的功能，適用於各種使用場景。
Make-It-Vivid：透過文字指令自動生成和動畫化卡通人物的3D紋理
Make-It-Vivid是一種創新的模型,能夠根據文字指令自動生成和動畫化卡通人物的3D紋理。它解決了傳統方式製作3D卡通角色紋理的挑戰,提供了高效、靈活的解決方案。該模型透過預訓練的文字到影象擴散模型生成高質量的UV紋理圖,並引入對抗性訓練來增強細節。它可以根據不同的文字prompt生成各種風格的角色紋理,並將其應用到3D模型上進行動畫製作,為動畫、遊戲等領域提供了便利的創作工具。
HexaGen3D：穩定擴散：距離快速多樣的文字生成3D僅一步之遙
HexaGen3D是一種用於從文字提示生成高質量3D資產的創新方法。它利用大型預訓練的2D擴散模型，透過微調預訓練的文字到影象模型來聯合預測6個正交投影和相應的潛在三面體，然後解碼這些潛在值以生成紋理網格。HexaGen3D不需要每個樣本的最佳化，可在7秒內從文字提示中推斷出高質量且多樣化的對象，相較於現有方法，提供了更好的質量與延遲權衡。此外，HexaGen3D對於新對象或組合具有很強的泛化能力。
AnyText AI：AI影象文字編輯
AnyText AI是一款使用人工智慧技術進行影象文字編輯的工具。它可以根據使用者提供的文字，在影象中生成逼真、與上下文相關的文字，用於創作獨特的設計作品。AnyText AI解決了影象文字編輯中的挑戰，生成的文字既真實又清晰可讀，使其成為AI logo生成等任務的首選解決方案。
GoVoice：輕鬆語音創作，提高生產力
GoVoice是一款利用先進人工智慧技術進行語音轉文字和文字生成的工具，適用於個人創作者、小型企業和人手有限的團隊。使用者可以透過語音錄製內容，選擇生成的文字型別，然後在幾分鐘內獲得生成的文字，從而節省時間、提高效率。GoVoice還支援文字的再利用，讓使用者可以更好地利用現有內容，提高公司的SEO並確保寶貴資訊不被浪費。透過GoVoice，使用者可以更快速、更輕鬆地創作內容，專注於核心業務，並且可以免費開始使用。
Seapik AI：快速生成各種文字和複製的免費AI寫作工具
AI Writer是一個強大的AI寫作工具，可以幫助使用者快速生成各種文字內容。它提供了多種功能，包括生成商業計劃、寫部落格、生成創意故事、重寫段落等。AI Writer的優勢在於能夠節省使用者的時間和精力，提高寫作效率。它的定價分為免費、付費、免費試用和免費增值等不同選項。
Rigobot GPT：建立自己的GPT機器人，訓練它併為組織生成文字
Rigobot GPT是一個能夠建立自己的GPT機器人的工具。透過使用自己的資料進行訓練，可以生成適用於組織的文字內容。該產品具有以下特點：1. 能夠在任何瀏覽的網站上獲取AI的幫助，完成各種任務，如翻譯、摘要、部落格文章等。2. 能夠閱讀任何網站或檔案，利用知識幫助使用者更好地工作，回答相關問題。3. 可以建立自己的AI，並設定個性、語氣等規則。4. 可以與團隊共享AI，並共同改進。5. 可以在任何主題上啟動訓練活動，AI會向團隊提問以提升能力。
Side-GPT：利用GPT-4進行文字生成的擴充套件
Side-GPT for Edge是一款利用GPT-4技術進行文字生成的擴充套件。它可以幫助使用者回答問題和生成文字。該擴充套件具有強大的文字生成能力，可以用於寫作、翻譯、聊天等場景。該擴充套件使用簡單方便，使用者只需輸入問題或文字，即可獲得生成的結果。Side-GPT for Edge是一款功能強大、易於使用的文字生成工具。
Parrot：多目標強化學習框架，文字轉影象生成
Parrot 是一種多目標強化學習框架，專為文字轉影象生成而設計。它透過批次 Pareto 最優選擇的方式，自動識別在 T2I 生成的 RL 最佳化過程中不同獎勵之間的最佳權衡。此外，Parrot採用了 T2I 模型和提示擴充套件網路的聯合最佳化方法，促進了生成質量感知的文字提示，從而進一步提高了最終影象質量。為了抵消由於提示擴充套件而可能導致的原始使用者提示的潛在災難性遺忘，我們在推理時引入了原始提示中心化指導，確保生成的影象忠實於使用者輸入。大量實驗和使用者研究表明，Parrot在各種質量標準，包括美學、人類偏好、影象情感和文字-影象對齊方面，均優於幾種基線方法。