Chat with page官网

免费、开源的页面聊天插件

Chat with page简介

需求人群：

Chat with page可以在阅读网页时与页面进行实时交流，用户可以与页面上的元素进行互动，进行评论、提问等操作。适用于与作者、其他用户进行交流的场景。

产品特色：

与页面元素进行实时聊天交流

评论、提问、讨论等操作

适用于各种场景，与作者、其他用户进行交流

Chat with page官网入口网址

https://chromewebstore.google.com/detail/elkcnalmiihanjhkkjjfenpokhjogado

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ArtCrafter是什么

ArtCrafter是清华大学、鹏城实验室和联想研究院共同推出的文本到图像风格迁移框架，基于扩散模型，解决传统方法在风格表达、内容一致性和输出多样性方面的局限。ArtCrafter基于嵌入重构架构实现，包含三个关键组件：基于注意力的风格提取模块，用多层架构和感知器注意力机制从参考图像中提取细腻的风格特征；文本-图像对齐增强模块，基于注意力交互将图像和文本嵌入映射到共享特征空间，使生成图像更贴近文本提示内容；显式调制组件，基于线性插值和拼接融合原始与多模态嵌入，生成多样化且与文本相关的图像。

ArtCrafter的主要功能

风格迁移：将参考图像的风格特征迁移到生成图像中，实现多样化的艺术风格表现。文本引导：根据文本提示生成与之内容一致的图像，满足个性化创作需求。增强多样性：生成具有丰富视觉表现和风格变化的图像，避免结果过于单一。保持一致性：在风格迁移过程中，保持生成图像与文本提示和参考图像内容的高度一致性。兼容性强：与现有的可控工具兼容，灵活应用于不同的创作场景和需求。

ArtCrafter的技术原理

基于扩散模型：基于扩散模型的生成能力，逐步去噪生成图像。嵌入重构架构：基于嵌入重构设计，将文本和图像嵌入映射到共享特征空间，实现跨模态的融合与交互。基于注意力的风格提取：采用多层架构和感知器注意力机制，从参考图像中提取局部和全局的风格特征，确保风格编码的准确性和丰富性。文本-图像对齐增强：用精心设计的注意力交互，动态调整文本提示中不同部分的重要性，使生成图像更好地反映文本内容。显式调制：基于线性插值和拼接等方法，将原始图像和文本嵌入与多模态嵌入融合，增强模型的适应性和生成结果的多样性。

ArtCrafter的项目地址

arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.02064

ArtCrafter的应用场景

个性化创作：帮助艺术家快速实现创作想法，探索更多艺术可能性。娱乐与游戏：游戏开发者在设计中生成符合风格设定的形象，为游戏增添独特的视觉元素。艺术教育：美术老师在给学生讲解印象派艺术风格时，生成几幅具有印象派特点的风景画，让学生直观地感受印象派对光影、色彩的独特处理方式，加深对艺术风格的理解。广告创意：运动品牌设计师生成充满活力、阳光气息的运动场景图像，用在广告制作，吸引年轻消费者的注意力。艺术风格分析：艺术史研究者对比分析生成的图像，研究者能更深入地探讨特定艺术时期艺术家对人体比例、光影处理等方面的共同特点和创新之处。

InteractWith.AI官网

人工智能助手市场平台

InteractWith.AI简介

需求人群：

“AI创作者将自己开发的人工智能助手产品商业化”

使用场景示例：

创作者Alice开发了一个风格独特的AI聊天机器人，可以在InteractWith.AI平台上发布并商业化。

创作者Bob想要将自己训练的NLP模型提供给用户使用，可以通过在InteractWith.AI上发布自己的助手快速实现。

创作者Carol开发了一个智能写作助手，可以在InteractWith.AI平台实现用户订阅和支付。

产品特色：

提供简单的商业化平台

底层计费、认证功能

输出多模态聊天界面

创作者拥有用户及调优权限

Stripe计费

只收 5% 抽成

InteractWith.AI官网入口网址

https://market.interactwith.ai/

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Ingredients是什么

Ingredients是强大的框架，基于将多个特定身份（ID）照片与视频扩散Transformer相结合，用在定制视频创作。Ingredients基于三个核心模块实现高度定制化的视频生成：面部提取器、多尺度投影器和ID路由器。面部提取器从全局和局部视角捕捉每个身份的面部特征；多尺度投影器将这些特征映射到视频扩散模型的上下文中；ID路由器则动态分配和组合多个身份特征到相应的时间空间区域。基于精心设计的多阶段训练协议，Ingredients能在无需提示约束的情况下，生成具有高度身份保真度和内容灵活性的个性化视频。

Ingredients的主要功能

保持身份一致性：在生成的视频中保持多个参考图像中人物身份的一致性。灵活的内容控制：支持用户用文本提示对视频内容进行精确控制。高质量视频生成：生成具有高视觉质量和自然过渡的视频内容。无需训练的定制：无需针对每个新身份进行模型训练或微调，实现定制化视频生成。

Ingredients的技术原理

面部提取器：负责从输入的参考图像中提取每个身份的面部特征。基于全局和局部相结合的方法，从全局视角提取整体面部信息，从局部视角提取细节特征，确保生成视频中人物面部的多样性和准确性。多尺度投影器：将提取的面部特征嵌入映射到视频扩散变换器的图像查询上下文中。用多尺度特征融合和交叉注意力机制，使面部特征与视频扩散模型中的视觉令牌进行有效交互，在生成过程中准确地反映人物身份信息。ID路由器：负责在视频生成的时间空间区域内动态分配和组合多个身份特征。基于位置感知的路由网络，将每个潜在的面部区域分配给唯一的身份特征，避免身份特征的混合和混淆，确保生成视频中不同人物身份的清晰区分和一致性表达。

Ingredients的项目地址

GitHub仓库：https://github.com/feizc/IngredientsHuggingFace模型库：https://huggingface.co/feizhengcong/IngredientsarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.01790

Ingredients的应用场景

娱乐创作：为虚拟偶像制作一段多场景的音乐视频，保持其面部特征和风格一致，增强粉丝互动。广告行业：为时尚品牌定制不同风格的广告，展示目标受众在校园、街头等场景下的时尚造型，提高品牌吸引力。教育教学：在语言学习应用中，创建国际会议场景视频，学习者观看不同国家代表的交流，学习商务英语和跨文化沟通。社交媒体：用户制作家族历史视频，结合老照片和口述故事，展现家族成员在不同年代的生活场景，分享在社交媒体上引发共鸣。虚拟现实：在虚拟现实旅游应用中，生成用户与虚拟导游在景点游览的视频，导游详细介绍景点历史和文化，增强旅游体验的真实感。