这是一个最先进的AI，可以绘制任何二次元风格的绘画！无论您是在寻找可爱的Q版角色还是充满动感的动作场景，niji・journey 都能将您的想象变为现实。计划在2月底的全面发布中引入一系列新功能，如vary(Region 调整图片的某个部分)、pan（移动）和zoom（缩放），进一步增强用户体验和创作灵活性。Niji V6致力于理解并将各种主题转化为动漫风格的视觉作品，即使是一些平时动漫里不常见的

为了有效地训练 3D-LLM，我们首先利用 3D 特征提取器从渲染的多视图图像中获取 3D 特征。尽管这些模型非常强大，但它们并不以 3D 物理世界为基础，而 3D 物理世界涉及更丰富的概念，例如空间关系、可供性、物理、布局等。此外，对我们保留的 3D 字幕、任务组合和 3D 辅助对话数据集进行的实验表明，我们的模型优于 2D VLM。具体来说，3D-LLM 可以将 3D 点云及其特征作为输入，并

从多模型到单一模型：与之前版本相比，GPT-4o 通过单一模型端到端训练，处理所有输入和输出。多模态输入与输出：GPT-4o是第一个将文本、音频和图像输入整合的模型，可以生成文本、音频和图像的任意组合输出。这种设计显著提高了与计算机的自然交互能力。根据传统的基准测试，GPT-4o 在文本、推理和编码智能方面的性能达到了 GPT-4 Turbo 的水平，同时在多语言、音频和视觉功能方面也创下了新高。

上下文长度128k 输出速度更快。GPT-4 Turbo的模型大小为100B参数，这意味着它可以处理更多信息，生成更复杂和细腻的输出，而GPT-4的模型大小为10B参数。GPT-4 Turbo的训练数据包含到2023年4月的信息，而GPT-4的数据截止于2021年9月，后来扩展到2022年1月。GPT-4 Turbo拥有更大的上下文窗口，可以处理高达128K个token，而GPT-4的上下文窗口较

眼见为实，我们来看以下 DALL・E 3 与 DALL・E 2 的生成效果比较，同样的 prompt ：An expressive oil painting of a basketball player dunking, depicted as an explosion of a nebula.（一幅描绘篮球运动员扣篮的油画，并伴以爆炸的星云），左图 DALL・E 2 在细节、清晰度、明亮度等方面

如果您使用的是带有 M1 或 M2 芯片的 Apple 设备，则可以使用标志指定 mps 设备--device：--device mps。

以上就是小编给大家整理汇总的主流的TTS模型以及对应传送门，如果大家有云部署的需求，可以点击下方链接，查看GPU特惠活动：https://www.ucloud.cn/site/active/gpu.html？支持多种语言包括英语、中文，能够进行同语言生成和跨语言生成，能处理各种文本，叙述性文本、情感表达、描述性文本等，能根据不同的情感和语境生成相应的语音。原生支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和

Mistral 测试了该模型，测试结果显示该模型可以在 Mistral 的 l a Plateforme API上免费使用，可处理多达 256,000 个令牌的输入——是 OpenAI 的 GPT-4o 的两倍。Mistral 表示，该模型的表现优于所有为数学推理设计的模型。而就在今天，MistralAI在其不断壮大的大语言模型（LLM）家族中增添了两名新成员：一位是名为Mathstral的基于数

右图是MP+DP模式，64个GPU（可理解为64台机器，1台机器1个GPU，此时相当于DP模式）的计算效率有96%之高，是由于DP在计算梯度时，可一边继续往下做Backward，一边把梯度发送出去和DP组内其他GPU做All-Reduce。同理，当GPU个数增多，GPU的计算效率也会下降。All-Reduce操作包括Reduce-Scatter操作和All-Gather操作，每个操作的通讯量都相等

这将如何影响更广泛的 AI 生态系统还有待观察，但可以肯定的是：将 AI 能力更接近最终用户的竞赛正在升温，Nvidia 和 Mistral AI 已经在这一方向上迈出了大胆的一步。与动辄上千亿参数的大模型相比，小模型的优势是显而易见的:它们不仅计算成本更低，训练和部署也更为便捷，可以满足计算资源受限、数据安全级别较高的各类场景。Mistral NeMo瞄准企业用户的使用，采用属于NVIDIA A