主题驱动的文本到图像生成，通常需要在多张包含该主题（如人物、风格）的数据集上进行训练，这类方法中的代表工作包括 DreamBooth、Textual Inversion、LoRAs 等，但这类方案因为需要更新整个网络或较长时间的定制化训练，往往无法很有效地兼容社区已有的模型，并无法在真实场景中快速且低成本应用。
OpenAI、Stability AI、Copilot 均遭起诉，大模型版权如何归属。
现在，为了实现相同的目标，我们有两个最著名的库，即 Haystack 和 LangChain，它们可以帮助我们创建基于大语言模型的端到端应用程序或流程。
不得不说，现在拍写真真是“简单到放肆”了。真人不用出镜，不用费心凹姿势、搞发型，只需一张本人图像，等待几秒钟，就能获得7种完全不同风格：
今天，Stability AI发布了Stable Code 3B，在图片生成之外的战场上，Stability也开始发力了
IMF在报告中写到，人工智能技术将会进一步加剧不同国家之间、不同收入阶层之间的贫富差距。IMF主席克里斯塔利娜·格奥尔基耶娃（Kristalina Georgieva）在文章中表示：“在大多数情况下，人工智能可能会加剧整体不平等。这是一个令人不安的趋势，政策制定者必须积极应对，以防止这项技术进一步加剧社会紧张局势。”
Vista-LLaMA 在处理长视频内容方面的显著优势，为视频分析领域带来了新的解决框架。
在过去短短两年内，随着诸如 LAION-5B 等大规模图文数据集的开放，Stable Diffusion、DALL-E 2、ControlNet、Composer ，效果惊人的图片生成方法层出不穷。图片生成领域可谓狂飙突进。
有人借助了阿里之前走红的AI技术——AnimateAnyone，生成出来了这个舞蹈片段。技术圈的盆友对这个技术都不陌生，“出道”至今仅仅1个月时间，这个项目便已经在GitHub上斩获了超1.1万个star。
HuggingFace开源大模型排行榜，又被屠榜了。
