华为汪涛：移动 AI 时代将带来三方面变革

华为汪涛：移动AI时代将带来三方面变革2024MWC上海今日开幕，华为常务董事、ICT基础设施业务管理委员会主任汪涛发表演讲。汪涛表示，移动AI时代将带来三方面变革。第一，人机交互的变革，交互方式将从图形交互转变为全模态交互，支持自然语言、手势、情感等多种交互方式，能提供全天候体验。第二，内容生产的变革，人们获取信息将从检索内容走向AI生成式内容，信息的生产是从预制转变为定制，提供全面个性化的实时服务。第三，移动终端本身的变革，移动终端将从智能手机走向更多的形态，比如说AI助理终端和更多各种类型的具身智能，来提供全场景的智能入口。汪涛提到，预计到2030年，AI助理终端将达到50亿。相比人类，每个AI助理将产生10倍以上的流量，通过端云的协同来支持7×24小时的环境感知、学习进化和智能交互服务。对于行业来说，每一个智慧工厂都将配备多个AI大脑来驱动AI机器人员工深入到生产环节。AI员工将具备自主学习和精准响应的能力，使能生产、维护、质检、物流等全场景的提质增效。预计到2030年AI机器人将进入发达国家的80%以上的工厂，渗透全球1/3以上的工作岗位，与人类共同生产工作。(第一财经)

ML Blocks：无代码AI图像生成和分析工作流平台

MLBlocks：无代码AI图像生成和分析工作流平台它提供了一个拖放式的界面，允许用户轻松地创建复杂的图像处理工作流，无需编写任何代码。你只根据需要将不同的功能块（如图像编辑功能和AI模型）组合在一起，即可实现个性化的图像自动化处理。该工具主要解决在电商领域遇到的批量处理图片问题。MLBlocks允许用户创建可以处理多步骤图像生成或分析管道的自定义图像处理工作流，使用基于图的工作流。用户只需按顺序连接几个块，如去背景->裁剪->AI上采样，就可以在几分钟内得到完整的图像处理工作流。主要功能：生成图像：使用StableDiffusion等AI模型生成或绘制图像。编辑图像：提供编辑功能，如裁剪、调整大小、重新着色等，来修改图像。分析图像：利用检测或分割模型从图像中提取数据。实际应用示例：基于提示模糊图像特定区域：传统方法需要使用DINO模型生成提示中提到的对象周围的边界框，然后使用像SegmentAnything这样的分割模型生成这些区域的遮罩，最后使用Pillow或OpenCV库编写模糊功能来模糊遮罩区域。而使用MLBlocks，用户只需将分割、遮罩和模糊块连接起来，就能在2分钟内完成工作流程。你还可以自动生成博客帖子或推文的横幅图像、根据提示移除图像中的对象、去除背景并用AI创建新背景等多种工作流程。

盖蒂与英伟达发布用授权图像训练的生成式 AI

盖蒂与英伟达发布用授权图像训练的生成式AI盖蒂与英伟达合作发布了GenerativeAIbyGettyImages，完全使用盖蒂图库的授权图像训练的生成式AI，将该工具生产的图像商业化会受到法律保护。该工具使用了英伟达的Edify模型。测试显示，盖蒂AI工具的图像质量与OpenAI的DALL-E3相近，优于开源图像模型StableDiffusion。Getty工具对用户生成图片的类型有限制，不允许生成任何真实人名的图像。盖蒂对此表示，它无意操纵或再现现实生活的事件。来源，频道：@kejiqu群组：@kejiquchat

谷歌公布旗下高速AI图像生成系统Muse 速度远超主流竞品

谷歌公布旗下高速AI图像生成系统Muse速度远超主流竞品·目前AI图像生成软件火爆兴起，引发了包括电影、动漫、游戏、插绘等领域的传统作画震荡，甚至有的AI图像还战火人类艺术家大奖，引发社会性争议。·目前市场上的主流AI图像生成系统包括StableDiffusion、OpenAI的DALL-E2等等，各具优势，而谷歌表示旗下的Muse速度远超主流竞品，同样生成一副512X512级别画像，Muse仅需1.3秒，StableDiffusion1.4却需要3.7秒。·谷歌表示Muse速度这么快的原因是与其他主流AI图像软件的基础算法类别不同，能够大幅缩减因为反复计算样品目标图像的次数从而提高效率。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1337665.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1337665.htm

TagGUI：用于快速添加和编辑图像标签和描述的跨平台桌面应用，旨在为生成器式 AI 模型(如 Stable Diffusion

：用于快速添加和编辑图像标签和描述的跨平台桌面应用，旨在为生成器式AI模型(如StableDiffusion)创建图像数据集，支持自动生成描述。特征键盘友好的界面，可快速标记根据您自己最常用的标签自动完成标签集成稳定扩散令牌计数器使用CogVLM、LLaVA、WDTagger等模型自动生成标题和标签可选择加载4位自动字幕模型以减少VRAM使用批量标签操作，对标签进行重命名、删除、排序等操作高级图像列表过滤

不到 15 秒，高通演示首次在安卓机型上使用 Stable Diffusion 生成 AI 图像

不到15秒，高通演示首次在安卓机型上使用StableDiffusion生成AI图像高通在其官方YouTube频道发布了一段视频，首次成功在安卓手机上使用StableDiffusion来生成AI图像，整个生成时间不超过15秒。高通表示这是全球首次在安卓设备上进行演示。StableDiffusion是一种非常流行的基础模型，它是一种文本到图像的生成AI模型，能够在几十秒内根据任何文本输入创建逼真的图像。StableDiffusion的参数超过10亿个，目前主要依靠云端运行。高通的本次演示主要利用了安卓设备上的QualcommAIStack，可以在安卓设备上运行StableDiffusion。高通在演示视频中，从HuggingFace的FP32版本1-5开源模型开始，通过量化、编译和硬件加速等优化流程，使其能够在搭载骁龙8Gen2移动平台的手机上运行。()()投稿：@ZaiHuabot频道：@TestFlightCN