Transform design with Dzine: the most controllable AI design tool. Enjoy image generation and editing on our all-in-one online free platform. Dzine ai, Dzine, Dzine ai, ai image generator, ai generate image, create ai image, ai create image, generate ai image, ai graphic design generator, image composition, image create ai, ai image design, artisitc style, aigc, graphic design ai generator, image generation, canva, canva ai generator, stylar com, design partner, design assistant, ai image generation, graphic design, free ai generative fill, generative fill ai free, image inpainting, ai image inpainting, inpainting ai, stable diffusion inpainting, sdxl inpainting, image cleaner, object removal, remove object, object insertion, insert object, generative fill alternative
数据统计
数据评估
本站嗨次元提供的Dzine都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由嗨次元实际控制,在2025-03-21 10:26收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,嗨次元不承担任何责任。
相关导航
Hoarder是一款开源的AI驱动的自托管书签管理工具,专为数据/知识收藏者设计,集成了人工智能技术,可帮助用户快速收集、管理链接、笔记和图片。该AI书签管理工具提供全文搜索、AI自动打标签功能,支持跨平台使用,包括浏览器扩展和移动应用。Hoarder适合需要高效信息管理的用户,无论是学术研究、日常笔记还是专业资料整理,都能提供强大支持。Hoarder的主要功能书签链接管理:用户可以轻松添加和管理网页链接,Hoarder支持一键保存,让信息收集变得简单快捷。笔记与记录:Hoarder允许用户撰写并存储笔记,无论是灵感闪现还是重要信息,都能得到妥善记录。图片存储功能:用户可以上传和保存图片,使得视觉信息也能被有效管理和回顾。自动信息提取:Hoarder能够自动获取并填充链接的标题、描述和图片,减轻用户手动输入的负担。智能分类系统:用户可以根据个人喜好和需求,创建不同的分类列表,实现信
LensGo是什么LensGo是一款免费的AI视频创作工具,通过简单的操作帮用户生成个性化的AI视频和3D动画。主要功能包括文本转图像、视频转视频以及视频风格迁移模型功能。用户可以一键生成3D动画、卡通或动漫视频效果,可以将视频中的运动主体人物替换成有趣的3D角色模型。LensGoAI提供了多种风格模型,支持18种不同的风格选择,如皮克斯动漫、复古漫画风格等,满足不同用户的创作需求。LensGo的主要功能文本转图像:用户可以选择不同的风格模型,如皮克斯动漫、复古漫画风格等,输入提示词来生成图像。视频转视频:支持将视频转换成不同风格的动画视频,如18种不同的风格模型,并且支持视频时长选择。视频风格迁移:AI自动识别视频中的运动主体人物,一键替换成有趣的3D角色模型,支持36种风格主题。LensGo的产品官网产品官网:lensgo.aiLensGo的产品定价免费计划:用户创建新账户后可以
OpenLLMLeaderboard是最大的大模型和数据集社区HuggingFace推出的开源大模型排行榜单,基于EleutherAILanguageModelEvaluationHarness(EleutherAI语言模型评估框架)封装。由于社区在发布了大量的大型语言模型(LLM)和聊天机器人之后,往往伴随着对其性能的夸大宣传,很难过滤出开源社区取得的真正进展以及目前的最先进模型。因此,HuggingFace使用EleutherAI语言模型评估框架对模型进行四个关键基准测试评估。这是一个统一的框架,用于在大量不同的评估任务上测试生成式语言模型。OpenLLMLeaderboard的评估基准AI2推理挑战(25-shot):一组小学科学问题HellaSwag(10-shot):一个测试常识推理的任务,对人类来说很容易(大约95%),但对SOTA模型来说具有挑战性。MMLU(5-sh
