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ChitChop是什么? 字节跳动在海外上线了一款名为“ChitChop”的大模型产品,开发运营公司是POLIGON,字节旗下海外社交产品Helo同样有由该公司运营,目前已上线独立APP和网页版。 网页版地址:https://www.chitchop.com/ ChitChop可以做什么? 据了解,ChitChop是一个人工智能助理工具,可以为用户提供多达200+的智能机器人服务,通过提供创造性灵感、提高工作效率等方式来服务用户的工作和生活。另外,经发现,这款产品与抖音集团旗下AI产品“小悟空”类似,都是基于云雀大语言模型创建的AI工具合集。 ChitChop APP首页内可以看到创作、工作、AI画画、娱乐、AI学习、生活等6大使用场景。每个场景内包含有多达10个以上的AI工具,达200多个智能机器人,甚至可以与AI虚拟角色一起玩游戏。 ChitChop适用人群 ChitChop适合对人工智能和机器人技术感兴趣的用户。无论是想探索AI的新用户,还是对AI聊天机器人有特定需求的人,都可能会发现这个平台有趣且有用。特别是对于那些寻求新颖和互动式AI体验的人来说,ChitChop可能是一个吸引人的选择。 如何使用ChitChop? ChitChop使用非常简单,注册账号即可在线使用。 网页版使用地址:https://www.chitchop.com/ AIHub试用界面 另外,字节跳动在国内上线了一款类似的产品:小悟空。国内用户可以前往使用。

ChitChop是什么? 字节跳动在海外上线了一款名为“ChitChop”的大模型产品,开发运营公司是POLIGON,字节旗下海外社交产品Helo同样有由该公司运营,目前已上线独立APP和网页版。 网页版地址:https://www.chitchop.com/ ChitChop可以做什么? 据了解,ChitChop是一个人工智能助理工具,可以为用户提供多达200+的智能机器人服务,通过提供创造性灵感、提高工作效率等方式来服务用户的工作和生活。另外,经发现,这款产品与抖音集团旗下AI产品“小悟空”类似,都是基于云雀大语言模型创建的AI工具合集。 ChitChop APP首页内可以看到创作、工作、AI画画、娱乐、AI学习、生活等6大使用场景。每个场景内包含有多达10个以上的AI工具,达200多个智能机器人,甚至可以与AI虚拟角色一起玩游戏。 ChitChop适用人群 ChitChop适合对人工智能和机器人技术感兴趣的用户。无论是想探索AI的新用户,还是对AI聊天机器人有特定需求的人,都可能会发现这个平台有趣且有用。特别是对于那些寻求新颖和互动式AI体验的人来说,ChitChop可能是一个吸引人的选择。 如何使用ChitChop? ChitChop使用非常简单,注册账号即可在线使用。 网页版使用地址:https://www.chitchop.com/ AIHub试用界面 另外,字节跳动在国内上线了一款类似的产品:小悟空。国内用户可以前往使用。

ChitChop-字节跳动海外AI大模型产品
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AnimateDiff-Lightning是什么? AnimateDiff-Lightning是由字节跳动发布的高速文本到视频生成模型,采用渐进式对抗性扩散蒸馏技术,实现了快速、高质量的少步骤视频生成,只需要 4-8 步的推理就可以生成质量非常不错的视频。AnimateDiff-Lightning模型是从 AnimateDiff SD1.5 v2 中提炼出来的。 包含 1 步、2 步、4 步和 8 步提炼模型的模型。 2 步、4 步和 8 步模型的生成质量非常好。 官方还建议使用运动 LoRA,因为它们能产生更强的运动。使用强度为 0.7~0.8 的运动 LoRA 来避免水印。 跟 Contorlnet 也可以很好的配合,他们还给出了对应的 Comfyui 工作流。 AnimateDiff-Lightning的主要功能 AnimateDiff-Lightning的主要功能包括: 快速视频生成:使用渐进式对抗性扩散蒸馏技术,实现少步骤内生成高质量视频,显著提高视频生成速度。 跨模型风格兼容性:通过同时蒸馏多个基础扩散模型的概率流,创建一个能够在不同风格基础上保持广泛兼容性的运动模块。 高质量视频输出:在减少推理步骤的同时,保持或提升视频生成的质量,确保细节清晰和风格一致性。 多功能性:与多种图像控制模块兼容,如ControlNet、T2I-Adapter、IP-Adapter等,增强视频生成的控制能力和多样性。 社区支持:模型开源,允许社区成员使用和进一步开发,推动共同创新和模型改进。 这些功能使得AnimateDiff-Lightning成为一个强大的工具,适用于需要快速、高质量视频内容的各种应用场景。 AnimateDiff-Lightning的应用场景 AnimateDiff-Lightning模型可以在多种场景中应用,主要包括: 内容创作:为动画师和视频制作者提供从文本到视频的快速创作工具,无需复杂的动画制作流程。 风格迁移:将现有视频转换成不同艺术风格的动画或卡通,如将真实视频转换为动漫风格。 广告和营销:快速生成吸引人的视频广告,通过不同风格的视频内容吸引目标受众。 社交媒体和娱乐:用户可以创建个性化的短视频内容,用于社交媒体平台,提供独特的视觉体验。 教育和培训:制作教育视频,通过动画形式解释复杂概念,提高学习效率和趣味性。 游戏和模拟:生成游戏内动画或模拟场景,提供更丰富的用户体验和交互式学习环境。 这些应用场景展示了AnimateDiff-Lightning模型在视频内容生成方面的广泛潜力,特别是在需要快速、高质量视频产出的领域。 如何使用AnimateDiff-Lightning? AnimateDiff-Lightning的研究成果已向社区发布,以下是相关资源链接。 模型下载:https://huggingface.co/ByteDance/AnimateDiff-Lightning 在线体验:https://huggingface.co/spaces/ByteDance/AnimateDiff-Lightning 论文地址:https://arxiv.org/abs/2403.12706 AnimateDiff-Lightning通过提炼技术,大幅提升了视频生成的速度,适用于多种视频到视频的生成场景。该模型特别适合于视频内容创作者、研究人员和开发者,尤其是那些对于快速生成高质量视频内容感兴趣的用户。

AnimateDiff-Lightning是什么? AnimateDiff-Lightning是由字节跳动发布的高速文本到视频生成模型,采用渐进式对抗性扩散蒸馏技术,实现了快速、高质量的少步骤视频生成,只需要 4-8 步的推理就可以生成质量非常不错的视频。AnimateDiff-Lightning模型是从 AnimateDiff SD1.5 v2 中提炼出来的。 包含 1 步、2 步、4 步和 8 步提炼模型的模型。 2 步、4 步和 8 步模型的生成质量非常好。 官方还建议使用运动 LoRA,因为它们能产生更强的运动。使用强度为 0.7~0.8 的运动 LoRA 来避免水印。 跟 Contorlnet 也可以很好的配合,他们还给出了对应的 Comfyui 工作流。 AnimateDiff-Lightning的主要功能 AnimateDiff-Lightning的主要功能包括: 快速视频生成:使用渐进式对抗性扩散蒸馏技术,实现少步骤内生成高质量视频,显著提高视频生成速度。 跨模型风格兼容性:通过同时蒸馏多个基础扩散模型的概率流,创建一个能够在不同风格基础上保持广泛兼容性的运动模块。 高质量视频输出:在减少推理步骤的同时,保持或提升视频生成的质量,确保细节清晰和风格一致性。 多功能性:与多种图像控制模块兼容,如ControlNet、T2I-Adapter、IP-Adapter等,增强视频生成的控制能力和多样性。 社区支持:模型开源,允许社区成员使用和进一步开发,推动共同创新和模型改进。 这些功能使得AnimateDiff-Lightning成为一个强大的工具,适用于需要快速、高质量视频内容的各种应用场景。 AnimateDiff-Lightning的应用场景 AnimateDiff-Lightning模型可以在多种场景中应用,主要包括: 内容创作:为动画师和视频制作者提供从文本到视频的快速创作工具,无需复杂的动画制作流程。 风格迁移:将现有视频转换成不同艺术风格的动画或卡通,如将真实视频转换为动漫风格。 广告和营销:快速生成吸引人的视频广告,通过不同风格的视频内容吸引目标受众。 社交媒体和娱乐:用户可以创建个性化的短视频内容,用于社交媒体平台,提供独特的视觉体验。 教育和培训:制作教育视频,通过动画形式解释复杂概念,提高学习效率和趣味性。 游戏和模拟:生成游戏内动画或模拟场景,提供更丰富的用户体验和交互式学习环境。 这些应用场景展示了AnimateDiff-Lightning模型在视频内容生成方面的广泛潜力,特别是在需要快速、高质量视频产出的领域。 如何使用AnimateDiff-Lightning? AnimateDiff-Lightning的研究成果已向社区发布,以下是相关资源链接。 模型下载:https://huggingface.co/ByteDance/AnimateDiff-Lightning 在线体验:https://huggingface.co/spaces/ByteDance/AnimateDiff-Lightning 论文地址:https://arxiv.org/abs/2403.12706 AnimateDiff-Lightning通过提炼技术,大幅提升了视频生成的速度,适用于多种视频到视频的生成场景。该模型特别适合于视频内容创作者、研究人员和开发者,尤其是那些对于快速生成高质量视频内容感兴趣的用户。

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