AI
为你写诗
为你静止
为你学会了弹琴写词
AI
为你写诗
为你静止
为你弹奏 所有情歌的句子
AI
为你
做了太多的事
第一件就是为你写诗
1
AI+文本内容
下面,请欣赏:AI 诗歌作品
现代诗:
作者:微软小冰
2017年5月,由微软小冰创作的现代诗集《阳光失了玻璃窗》出版。
古典诗:
作者:编诗姬
编诗姬网址:http://poem.bosonnlp.com/
作者:薇薇
秋夕湖上
一夜秋凉雨湿衣,
西窗独坐对夕晖。
湖波荡漾千山色。
山鸟徘徊万赖徵。
下面,请观看:AI 编剧作品
学习了各种经典剧本后,AI自动写出了一个科幻剧本《Sunspring》,并根据剧本拍成了9分钟的电影。
扫码观看《Sunspring》
下面,请阅读:AI 小说作品
人类事先设定好登场人物、内容大纲等,AI可以根据这些内容自动生成小说,代表作:《电脑写小说的那一天》、《Shelly》。
《电脑写小说的那一天》节选:
“那天,云层低垂,闷得让人透不过气。但房间里却十分舒适。洋子穿着宽松的衣服,坐在沙发上,打着无聊的游戏打发时间,没有和我讲话……” “这是人生中第一次,我如此既喜又悲,忘情地写作。计算机写小说的这一天终于来了。电脑可以优先追求属于自己的欢愉,再也不用为人类服务。”
下面,请速读:AI 新闻稿
国内外主流大媒体都已经在特定领域应用了机器人写稿。
25秒,AI撰写出全球第一条关于九寨沟地震的速报,通过中国地震台网官方微信平台推送,全球首发。
AI 辅助写作
AI可以针对指定关键词进行扫描,然后筛选相关的文章或图片,验证后进行分类打标签,进而辅助新闻撰写。
平台可以对文章正文进行快速校对,帮助作者识别和更正内容中的错别字,准确率达到75%。
2
AI+ 音频内容
下面,请试听:AI 乐曲
根据一些输入条件,AI可以自动生成一些节奏或乐曲,并且参与到整个音乐制作中去。
创业公司Aiva使用AI技术谱曲,由人类音乐家演奏录制,为卢森堡国庆日开幕式、英伟达GPU大会等活动创作了乐曲。
扫码试听
Amper Music歌手Taryn Southern新专辑《I AM AI》中的歌曲《Break Free》,由歌手和AI Amper共同完成。 其中,歌手写旋律和歌词,指定主题,AI 完成后面编曲等工作。
Flow Machines Sony CSL 实验室研究项目,具备自动作曲、交互作曲、配和声、变奏、渲染等功能。 已经发布了两首音乐,分別是披头士风格的《Daddy’s Car》和爵士乐风格的《Mister Shadow》,AI负责两首歌的作曲和编曲部分,和声和填词由真人参与完成。
扫码试听FlowMachine作品
小冰作品《微风》扫码试听
作曲家:“神经卡拉OK”
可根据节日的数码照片自动生成一段乐曲。
作曲家:Google Magenta
输入一些简单的音符,AI可以根据这些音符的旋律,编写出完整的曲子。
作曲家:The Seed
根据提交的歌词,机器自动作曲,再由人进行混录。
Alexa在AI帮助下选择“心碎”作为他单曲《Not Easy》的主题。
音色模拟
NPSS庞培法布拉大学音乐技术研究组(MTG)研究项目。MTG通过将一段歌曲分解成三部分:音高、音色、非周期性音(呼气声)使用神经网络进行分析,可以基于特定音色进行歌曲的合成。
NPSS-demo扫码试听
AI 合成讲话
Adobe Project Voco:根据人的声音素材,学习人的声音,之后修改声音对应的文字,就能对应生成新的音频。
AI 信源验证
根据输入的话,搜索并列出出现过这句话的音频或视频内容,帮助核对内容的音频和视频信源。
3
AI+图像内容
某些海报、设计图结构重复度高,目前已经能够完全由AI自动生成,或先由AI生成初稿,再交设计师修改。AI也能自动生成Logo和配色方案。
下面,请鉴赏:AI 图像作品
鲁班:2017年双11,鲁班制作了4亿张海报,团队只有10几个人。主要开发过程:人工数据标注——建立元素库(数据体系)——机器学习(强化学习), 生成结果——结果评估(人+投放效果)。
下面,请鉴赏:AI Logo 设计
输入公司名称、关键词,选择喜欢的图标样式和喜欢的颜色,确认后机器自动生成一系列logo供选择。
下面,请鉴赏:AI 图纸设计
AI对1938年梁思成和林徽因设计、修建而成的西南联大新校舍北区124.45亩旧址,按照1:1比例进行了完全的数字化重现。同样的技术还复原过北京的老城门。
下面,请鉴赏:AI 绘画作品
AI通过掌握绘画对象及背景特征,利用绘画模型将掌握的特征表现出来,就得到一张成品的图片。
AI 转换图像风格
通过人工智能把普通照片转换成类似著名艺术家画作的油画风格。据称算法更强,训练需要的样本更少,能够进行图像识别和分割。
图片处理前后效果对比
图片处理前后效果对比
让机器模仿专业风光摄影师的工作流程,对一系列街景图进行后期处理。
图片处理前后效果对比
AI 修改图像
Smile Vector Victoria:推特机器人,输入一张人脸图片,它可以通过深度学习神经网络生成它们微笑的表情。
原始图片
修改后的图片
能够在没有成对训练数据的情况下,实现图像局部内容的转换。 如将马变成斑马等。
通过主动分析周围图像并填充背景,去除选定障碍物,并且适用于视频。
图片处理前后效果对比
AI 生成图像作品
AutoDraw Google:可以自动识别用户画出的草图,生成精美的简笔画。
Auto Draw手绘转简笔画
Magic Pony:通过部分无监督学习的方式,基于以前的训练,自行生成图像,或增强像素化视频游戏图像的解析度。
Magic Pony图像增强效果
Pixel Recursive Super Resolution,将8x8像素的马赛克图片增强成32x32像素的图片。
Google像素增强超分辨率效果
通过让AI学习明星照片,从一幅模糊的照片开始,逐步提高生成照片的分辨率,直到能够制作出高分辨率的逼真人物照片。
机器生成的虚拟人脸
能在没有成对训练数据的情况下,可以将一张油画转换为一张细节更丰富的照片。
基于油画生成照片
目前,AI+内容生产还处在研究和零星试点应用阶段。由于还没有达到规模化商业应用阶段,重点需要关注的还是AI生产内容能够达到何种效果,谈论AI以何种产品形态商业化、如何商业落地、应用后如何影响内容产业,还为时过早。
近两年,虽然AI芯片和服务器集群逐步完善、算力算法继续强大,但在一段时间内,AI更多仍以辅助工具的形式应用。机器能够替代人完成内容创作的大量工作,但内容创作的核心理念、思路、精髓,仍需要人来把控。毕竟,内容以人为本,最终是给人看的。