Trouver du contenu similaire

◀️ --sref 868190600 🟥 #illustration#Dark#Effect#Vibrant#StyleRandom#MidJourney#AiGenLabs#Ai 〰️〰️〰️〰️〰️ main channel📎

◀️ --sref 2717861031 #illustration#Dark#Effect#Vibrant#StyleRandom#MidJourney#AiGenLabs#Ai 〰️〰️〰️〰️〰️ main channel📎

◀️ --sref 4248876758 --sw 300 🟥 #Vibrant#Dark#Effect#illustration#StyleRandom#MidJourney#AiGenLabs#Ai 〰️〰️〰️〰️〰️ main channel📎

你的小可爱 #粉红小妞#街拍写真 🔥🔥#AI去衣#AI换装#AI绘图 #AI#绘画#美女#nsfw#风格#推荐#频道#群组#教学#教程 AI绘画学习AI美女教学，感兴趣的小伙伴联系 @almosthoney 发送“绘画”获取教程。 频道 https://t.me/aihuihuaxx2 群组 https://t.me/aihuihuajxq 🔥原价128，现在仅需120元即可进入学习福利群,简单易学，电脑、手机皆可使用无限制，群里每天激情满满，收获颇丰，自己用可以满足需求，学完后接个单分分钟就把学费赚回来了，感兴趣的小伙伴抓紧时间啦！ 你将收获: 1、学会AI生成真人美女、二次元等， 2、学会脱衣、换脸、二次元互转等 3、获得800G大小各种AI资源 5、提供免费云端部署绘图工具 6、学会chat GPT的各种场景应用 7、群主全程在线指导答疑解惑 8、熟悉AI绘画多个变现方式途径，实操讲解 9、获得多个老司机专享频道 10、探索更多AI工具应用、语言、声音、视频等，同众多AI爱好者互助交流 11、紧跟时代不被淘汰，获取最新AI发展动向 .........包括不限于以上内容，持续更新。花最少的钱学到别人几百上千的AI资源，这就是共享社群的优势，共建共创共享，迎接美好AI时代！ 🏄🏻终于找到组织了，就是这种感觉。 从本频道进内部学习群有优惠，点击联系👉https://t.me/almosthoney 群内已经1200+学员火热学习接单中！

📣Video-subtitle-remover (VSR) | 基于 AI 的视频硬字幕与水印去除工具 🖼 标签：#VideoSubtitleRemover#去字幕#字幕#水印#去水印#AI#视频 📱 简介：Video-subtitle-remover (VSR) 是一款基于 AI 技术 的智能字幕与水印去除工具，支持 视频与图片的硬字幕、文本水印消除，输出文件保持无损分辨率，无需依赖任何第三方 API，本地即可运行。 VSR 利用 深度学习模型 对字幕区域进行智能重建，采用非相邻像素补全与高级去马赛克算法，让画面恢复自然、无痕。你可以手动指定字幕区域精准去除，也可让模型自动识别全视频文字。支持批量处理图片，轻松实现多文件快速去水印 💬 小编有话说：真 AI 修复神器，字幕、水印全秒没，还原效果自然得离谱 📊GitHub · ⬇️Releases下载 ♥@xiuerSearch 搜索历史资源 👥频道 | 👤群聊 | 👁‍🗨中文包

📣Saber-Translator | 专业级 AI 漫画翻译＋图像编辑神器 气泡检测、OCR、填字修复一站式全搞定 🖼 标签：#SaberTranslator#漫画翻译#图像翻译#AI翻译#翻译#AI 📱 简介：Saber-Translator 是一款专为漫画与图像翻译场景打造的 AI 翻译与编辑工具，从检测对话气泡、识别日文文本，到自动翻译、修复、重新排版，全流程都能做到专业级别。自训练的 YOLOv5 能自动识别气泡区域，搭配 MangaOCR / PaddleOCR / 百度 OCR / 视觉 OCR 等多引擎识别，文字提取更精准。翻译端支持 DeepSeek、SiliconFlow、本地 Ollama、Sakura 以及自定义 OpenAI 兼容 API，可在云端与本地自由切换 图像处理也相当强：支持 纯色填充与 LAMA 智能修复，能无痕消除原文；文本渲染提供字体、字号、方向、样式等细致控制，编辑模式所见即所得，还能在 会话管理 中保存完整工程，随时恢复进度。对创作者和翻译组来说，插件系统允许自定义 Python 扩展功能，导出格式也覆盖 PNG、PDF、ZIP、CBZ，完全能胜任长期多章节的翻译项目 💬 小编有话说：从气泡检测到排版渲染都能管，这工具完全是给“想认真翻漫画的人”准备的 📖Github · 🪟Releases下载 😌频道 |🙂群聊 |🤓中文包 |🚇搜索

👥AI Video Transcriber | 视频转文字，还能生成多语言摘要 刷 YouTube、TikTok、B 站 时总想快速抓重点？AI Video Transcriber 就是为此而生的。它支持 30+ 主流平台 视频直接转录，100+ 种语言自动识别，还能用 GPT-4o 自动纠错、断句和分段，输出的文字干净流畅不费眼。 更厉害的是，它还能生成 多语言智能摘要，帮你几秒提炼核心内容，实时进度跟踪，从下载、转录到优化全程可见。支持 Docker 一键部署 和本地安装，配置好 OpenAI API Key 就能用，完全 跨平台适配移动端，手机端也能直接跑，妥妥的效率神器 😎 小编有话说：再也不用熬夜记笔记了，视频一转录一总结，爽到飞起 👩‍💻GitHub 标签：#AI Video Transcriber #录音#视频转文字#智能摘要#AI#视频#视频文本提取 🗓@xiuerSearch 搜索历史资源 ✈️频道 | 💬群聊 | 📱中文包

UK Invests Big in AI Development The UK has announced a substantial investment plan aimed at enhancing its AI capabilities. This initiative, part of a national renewal concept, will focus on developing neural networks for government efficiency, establishing AI growth zones, and bolstering essential infrastructure like data centers and research clusters. More details can be found in the article on ForkLog. #AI#Investment#UK#Infrastructure#Tech

🔖在线一键模仿调色 | AI智能色调复制工具 在线一键模仿调色 支持上传图片后由 AI智能分析色调，一键套用到其他图片，实现 快速调色、风格统一、创意延展，让设计师、摄影爱好者和内容创作者都能轻松玩转配色 不用再苦调参数，AI 帮你一秒复制电影级色彩氛围 🌐在线一键模仿调色 标签：#在线一键模仿调色#AI调色#图片#设计#AI#滤镜 🔗发送【关键词】搜索资源：@xiuerSearch 📮频道 | 🪧群聊 | ✨中文包

🎬 Alibaba опять в ударе, сегодня у нас релиз Wan2.2 Это первая в мире open-source модель генерации видео с архитектурой MoE и полным кинематографическим контролем! 🚀Что внутри: 🔸Первая MoE‑модель для видео — масштабируется без лишней нагрузки. Разные эксперты отвечают за этапы диффузии, работая в команде. 🔸Кинематографический контроль — управляем светом, цветом, движением камеры и композицией прямо из prompt’а. 🔸Полная open-source линейка: - Wan2.2-T2V-A14B — текст → видео - Wan2.2-I2V-A14B — изображение → видео - Wan2.2-TI2V-5B — объединённая генерация 📈 Умеет лучше всех генерировать *сложные движения* и выглядит уже почти как кино 🎥 🟢GitHub: https://github.com/Wan-Video/Wan2.2 🟢Hugging Face: https://huggingface.co/Wan-AI 🟢ModelScope: https://modelscope.cn/organization/Wan-AI @ai_machinelearning_big_data #AI#VideoAI#GenerativeAI#OpenSource#Wan

🚀 AI TRENDS | Rising Token Consumption and Agent Frameworks Drive Cloud Service Growth At the 17th plenary session of the China Artificial Intelligence Industry Development Alliance, Yu Xiaohui emphasized the increasing consumption of tokens and the rapid advancement of agent frameworks, such as OpenClaw. According to NS3.AI, Yu noted that the broader adoption of these agents is contributing to the growth of cloud services. However, he also highlighted the need for parallel security governance to address risks related to data privacy and permission abuse. #AI#ArtificialIntelligence#TokenConsumption#AgentFrameworks#CloudServices#DataPrivacy#SecurityGovernance#OpenClaw

🌟Zvec: встраиваемая векторная база данных для RAG без внешних сервисов. Alibaba открыла исходный код Zvec - встраиваемой векторной СУБД, которую авторы называют «SQLite для векторных баз данных». Проект заточен на локальные RAG-пайплайны, семантический поиск и агентские сценарии на ноутбуках, мобильных устройствах или другом edge-железе. Идея в том, что разворачивать отдельный сервер ради векторного поиска и фильтрации по метаданным избыточно. Zvec встраивается в процесс Python-приложения и не требует ни отдельного демона, ни сетевых вызовов. Существующие решения не подходят для маломощных устройств: Faiss дает только ANN-индекс без скалярного хранилища и крэш-рекавери; DuckDB-VSS ограничен в опциях индексирования; Milvus и облачные векторные хранилища требуют сеть. Под капотом - Proxima, векторный движок продакшен-уровня, который Alibaba сама использует в собственных сервисах. Поверх него сделали лаконичный Python API: 🟢полный CRUD и поддержка схем; 🟢поиск по нескольким векторам для комбинации разных эмбеддинг-моделей; 🟢встроенный реранкер с weighted и RRF; 🟢гибридный поиск (векторный + фильтры по скалярным полям) с инвертированными индексами. Это позволяет собирать локальных ассистентов, которые одновременно используют семантический поиск, множественную фильтрацию и несколько эмбеддинг-моделей - все в одном движке. По производительности Zvec заявляет победу на бенче VectorDBBench с датасетом Cohere 10M - более 8 000 QPS при сопоставимом реколле. Это вдвое больше, чем у лидера ZillizCloud и с более быстрым построением индекса. Авторы объясняют успех глубокой оптимизацией под CPU: SIMD, кэш-эффективные структуры, многопоточность и prefetching. Пока платформенная поддержка ограничена (Windows отсутствует), но для Linux x86/ARM64 и macOS Zvec уже готов к экспериментам на Python 3.10–3.12. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Документация 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VDB#ZVEC#Alibaba