当前位置: 首页 > news >正文

MidTool图文创作-GPT-4与DALL·E 3的结合

GPT-4与DALL·E 3的结合

GPT-4是由OpenAI开发的最新一代语言预测模型,它在前代模型的基础上进行了大幅度的改进,不仅在文本生成的连贯性、准确性上有了显著提升,还在理解复杂语境和执行多步骤指令方面表现出了更高的能力。而DALL·E 3则是一个创意图像生成模型,它能够根据用户的描述创造出令人惊叹的图像和艺术作品。

MidTool(迷图网(MidTool)-免费ChatGPT中文版和Midjourney的AI聊天画图软件)将GPT-4与DALL·E 3的功能结合起来,意味着用户现在可以通过一个统一的界面进行文本和图像的双重创作。用户不仅可以得到高质量的文本回答,还可以根据自己的描述让AI创造出独一无二的图像。

文本回答

当用户提出问题或者请求时,GPT-4可以像以前一样提供详细的文本回答。这些回答可以基于大量的数据和先进的自然语言处理能力,提供信息、解释、指导或者建议。

作图功能

如果用户的请求涉及到视觉内容,或者用户直接要求生成某种图像,GPT-4可以调用DALL·E的功能来生成图像。

功能的实际应用

这一集成为各行各业带来了广泛的应用前景。在教育领域,教师和学生可以利用这一功能来辅助教学和学习,比如生成历史事件的场景图像或者复杂科学概念的视觉表示。在设计和艺术行业,设计师可以通过简单的描述来生成初步的设计草图,艺术家可以探索AI与人类创造力的结合。

未来的可能性

GPT-4集成DALL·E 3作图功能的最大意义在于它为AI的创造力打开了新的维度。这不仅仅是一个技术上的进步,更是对人类如何与AI合作、如何利用AI来扩展我们的创造力和想象力的一次深刻探索。随着技术的不断进步,我们可以预见,在不久的将来,AI将能够提供更加个性化、更加精细的图像生成服务,甚至可能在艺术创作、娱乐、广告等领域产生革命性的影响。

结语

GPT-4与DALL·E 3的结合不仅仅是两个模型的简单叠加,它代表了AI领域跨模态融合的新趋势,是智能科技发展的一个重要里程碑。

相关文章:

MidTool图文创作-GPT-4与DALL·E 3的结合

GPT-4与DALLE 3的结合 GPT-4是由OpenAI开发的最新一代语言预测模型,它在前代模型的基础上进行了大幅度的改进,不仅在文本生成的连贯性、准确性上有了显著提升,还在理解复杂语境和执行多步骤指令方面表现出了更高的能力。而DALLE 3则是一个创…...

Python将两个或多个列表合并为一个列表,并根据每个输入列表中的元素的位置将其组合在一起

将两个或多个列表合并为一个列表,并根据每个输入列表中的元素的位置将其组合在一起。 这个需求在实际开发过程中应该说非常常见,当然python也给我们内置了相关方法! zip(*iterables, strictFalse) 在多个迭代器上并行迭代,从每…...

数模混合SoC芯片中LEF2Milkyway的golden flow

在数模混合芯片中的项目中,特别是数字模块很少甚至只有一个简单的数字控制逻辑时,我们要做数字模块的后端实现时,通常模拟那边会问我们实现需要他们提供哪些数据。 通常来说,我们可以让模拟设计提供数字模块的GDS或LEF文件即可。…...

Five tips to make your essay flow

This post was written by Sydney Nicholson, a second-year master’s student in the English Department. Dear writer, Have you ever wondered what it takes to make an essay “flow”? In my time as a writing center tutor, I’ve noticed that this is one of th…...

linux驱动(二):led补

本文主要探讨s5pv210的led驱动相关知识,包括驱动主次设备注册和取消,udev(mdev)机制,静态和动态映射操作寄存器。 字符设备驱动注册 老接口(register_chrdev) static inline int register_chrdev(unsigned int major, const char *n…...

性能测试-jmeter:安装 / 基础使用

一、理解jmeter 官网-Apache JMeter-Apache JMeter™ JMeter是一款开源的性能测试工具,主要用于模拟大量用户并发访问目标服务器,以评估服务器的性能和稳定性。 JMeter可以执行以下任务序号用途描述1性能测试通过模拟多个用户在同一时间对服务器进行请…...

数据仓库-数仓优化小厂实践

一、背景 由于公司规模较小,大数据相关没有实现平台化,相关的架构都是原生的Apache组件,所以集群的维护和优化都需要人工的参与。根据自己的实践整理一些数仓相关的优化。 二、优化 1、简易架构图 2、ODS层优化 2.1 分段式解析 随着业务增长…...

uniapp中uview组件丰富的Code 验证码输入框的使用方法

目录 基本使用 #自定义提示语 #保持倒计时 API #Props #Methods #Event 基本使用 通过ref获取组件对象,再执行后面的操作,见下方示例。 通过seconds设置需要倒计的秒数(默认60)通过ref调用组件内部的start方法,开始倒计时通过监听cha…...

md文件图片上传方案:Github+PicGo 搭建图床

文章目录 1. PicGo 下载2. 配置Github3. 配置PicGo4. PicGo集成Typora4.1 picGo监听端口设置 5. 测试 1. PicGo 下载 下载地址:https://molunerfinn.com/PicGo/ 尽量下载稳定版本 2. 配置Github 1. 创建一个新仓库,用于存放图片 2. 生成一个token&a…...

从零开始 - 在Python中构建和训练生成对抗网络(GAN)模型

生成对抗网络(GANs)是一种强大的生成模型,可以合成新的逼真图像。通过完整的实现过程,读者将对GANs在幕后的工作原理有深刻的理解。本教程首先导入必要的库并加载将用于训练GAN的Fashion-MNIST数据集。然后,提供了构建…...

OfficeWeb365 Indexs 任意文件读取漏洞复现

0x01 产品简介 OfficeWeb365 是专注于 Office 文档在线预览及PDF文档在线预览云服务,包括 Microsoft Word 文档在线预览、Excel 表格在线预览、Powerpoint 演示文档在线预览,WPS 文字处理、WPS 表格、WPS 演示及 Adobe PDF 文档在线预览。 0x02 漏洞概述 OfficeWeb365 /Pi…...

Crypto的简单应用-前后端加密传输

最近遇到一个数据脱敏处理的需求,想要用一种轻量级的技术实现,必须足够简单并且适用于所有场合如前后端加密传输、路由加密、数据脱敏等。抽时间研究了一下Crypto加密库的一些API,发现完全符合上述需求,扩展也比较容易。 1、前端加…...

Vue3-32-路由-重定向路由

什么是重定向 路由的重定向 :将匹配到的路由 【替换】 为另一个路由。 redirect : 重定向的关键字。 重定向的特点 1、重定向是路由的直接替换,路由的地址是直接改变的; 2、在没有子路由配置的情况下,重定向的路由可以省略 component 属性的配…...

如何用js动态修改字体大小

在项目中,我们常常会遇到使用v-html渲染文本的情况。 如果需要点击大中小三个字号按钮,需要修改字体的大小。那我们应该怎么做呢 function fontSize(element, type) {let size {big: 22,middle: 16,small: 12};var result element.innerHTML.replac…...

【BIG_FG_CSDN】C++ 数组与指针 (个人向——学习笔记)

一维数组 在内存占用连续存储单元的相同类型数据序列的存储。 数组是静态存储器的块;在编译时确定大小后才能使用; 其声明格式如下: 元素类型 数组名[常量];元素类型:数组中元素的数据类型; 常量&#…...

桌面天气预报软件 Weather Widget free mac特点介绍

Weather Widget free for Mac多种吸引人的小部件设计可供选择,可以随时了解天气!还可以在Dock和菜单栏中为您提供简短的天气预报或当前状况的概述。 Weather Widget free for Mac软件介绍 始终在桌面上使用时尚的天气小部件来随时了解天气!多…...

HarmonyOS应用开发-搭建开发环境

本文介绍如何搭建 HarmonyOS 应用的开发环境,介绍下载安装 DevEco Studio 开发工具和 SDK 的详细流程。华为鸿蒙 DevEco Studio 是面向全场景的一站式集成开发环境,面向全场景多设备,提供一站式的分布式应用开发平台,支持分布式多…...

<JavaEE> TCP 的通信机制(五) -- 延时应答、捎带应答、面向字节流

目录 TCP的通信机制的核心特性 七、延时应答 1)什么是延时应答? 2)延时应答的作用 八、捎带应答 1)什么是捎带应答? 2)捎带应答的作用 九、面向字节流 1)沾包问题 2)“沾包…...

电脑怎么设置代理IP上网?如何隐藏自己电脑的真实IP?

在现代互联网中,代理IP已成为许多用户保护隐私和上网安全的重要手段。通过设置代理IP,用户可以隐藏自己的真实IP地址,提高上网的安全性,同时保护个人信息不被泄露。本文将详细介绍如何设置代理IP上网以及如何隐藏电脑的真实IP地址…...

Django信号机制源码分析(观察者模式)

Django信号的实现原理本质是设计模式中的观察者模式,浅谈Python设计模式 -- 观察者模式,也可以叫做发布-订阅模式,信号对象维护一个订阅者列表,当信号被触发时,它会遍历订阅者,依次通知它们。 先来回顾一下…...

《Playwright:微软的自动化测试工具详解》

Playwright 简介:声明内容来自网络,将内容拼接整理出来的文档 Playwright 是微软开发的自动化测试工具,支持 Chrome、Firefox、Safari 等主流浏览器,提供多语言 API(Python、JavaScript、Java、.NET)。它的特点包括&a…...

vscode(仍待补充)

写于2025 6.9 主包将加入vscode这个更权威的圈子 vscode的基本使用 侧边栏 vscode还能连接ssh? debug时使用的launch文件 1.task.json {"tasks": [{"type": "cppbuild","label": "C/C: gcc.exe 生成活动文件"…...

基础测试工具使用经验

背景 vtune,perf, nsight system等基础测试工具,都是用过的,但是没有记录,都逐渐忘了。所以写这篇博客总结记录一下,只要以后发现新的用法,就记得来编辑补充一下 perf 比较基础的用法: 先改这…...

postgresql|数据库|只读用户的创建和删除(备忘)

CREATE USER read_only WITH PASSWORD 密码 -- 连接到xxx数据库 \c xxx -- 授予对xxx数据库的只读权限 GRANT CONNECT ON DATABASE xxx TO read_only; GRANT USAGE ON SCHEMA public TO read_only; GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO read_only; GRANT EXECUTE O…...

Springcloud:Eureka 高可用集群搭建实战(服务注册与发现的底层原理与避坑指南)

引言:为什么 Eureka 依然是存量系统的核心? 尽管 Nacos 等新注册中心崛起,但金融、电力等保守行业仍有大量系统运行在 Eureka 上。理解其高可用设计与自我保护机制,是保障分布式系统稳定的必修课。本文将手把手带你搭建生产级 Eur…...

从零实现STL哈希容器:unordered_map/unordered_set封装详解

本篇文章是对C学习的STL哈希容器自主实现部分的学习分享 希望也能为你带来些帮助~ 那咱们废话不多说&#xff0c;直接开始吧&#xff01; 一、源码结构分析 1. SGISTL30实现剖析 // hash_set核心结构 template <class Value, class HashFcn, ...> class hash_set {ty…...

工业自动化时代的精准装配革新:迁移科技3D视觉系统如何重塑机器人定位装配

AI3D视觉的工业赋能者 迁移科技成立于2017年&#xff0c;作为行业领先的3D工业相机及视觉系统供应商&#xff0c;累计完成数亿元融资。其核心技术覆盖硬件设计、算法优化及软件集成&#xff0c;通过稳定、易用、高回报的AI3D视觉系统&#xff0c;为汽车、新能源、金属制造等行…...

Unit 1 深度强化学习简介

Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库&#xff0c;例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体&#xff0c;比如 SnowballFight、Huggy the Do…...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作

在科学计算和工程领域&#xff0c;向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能&#xff0c;能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作&#xff0c;并通过具体…...

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度&#xff0c;精确度会增加到一个特定阈值后&#xff0c;便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么&#xff1f; A、即使增加卷积核的数量&#xff0c;只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时&#xff0c;神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...