近日,有国产Photoshop之称的“悟空图像”发布了最新的升级版。令人惊喜的是,小编发现,该版本进一步增强了AI作图功能,进行了大幅改版。一系列的创新引入使得悟空图像成为了国内市场上首款具备AI作图能力的专业图像处理软件。
AI作图功能的加入,为悟空图像带来了巨大的潜力和发展空间,设计门槛的降低,将惠及更多普通人。通过深度学习算法和大量的训练数据,用开放大模型叠加定向训练的小模型,悟空图像能够自动生成高质量的图像作品,不仅仅是通过文字定义设计,还可以通过参考图片选择自己满意的变换风格,线稿直接一键转漫画当然不在话下,利用色块图和景深图还可以精确控制生成区域和生成内容,通过图像分割和图片语义识别,还能够方便的进行二次编辑修改。无论是艺术家、设计师还是普通用户,都可以通过简单的操作,快速获得令人满意的图像结果。
悟空图像的卡通图像“小悟空”就是其AIGC功能的杰作
小编体验之后,感觉非常惊艳。和其他AIGC的作图软件相比,作为把AI集成在专业级图像处理软件之中的国产PS,悟空图像具有三大特别的优势:易用性、可控性和全面性。
首先是易用性。悟空图像的AI功能非常易于使用,操作界面采用瀑布流的模式,无论以文生图还是其它图像生成方式,都按照时间瀑布流直接展示,方便回溯。无论你在日常生活中遇到什么图像处理难题,悟空图像都能提供一步到位的解决方案。它通过简便的操作和直观的界面,让用户能够快速完成各种复杂的图像处理任务。无论是普通用户还是专业用户,都可以轻松上手并发挥出AI的强大功能。
其次是可控性。悟空图像的AI功能不仅易用,还具有很高的可控性,每个生成的图像都有景深图、语义图的属性,可以直接进行局部修改或者消除,进行二次编辑和生成。用户可以根据自己的需求进行个性化设置,以满足特定的图像处理要求。例如,悟空可以根据用户的要求智能调节图像贴合描述的指数;又如,通过高级设置精细调控成像品质和图像细节。这种灵活性和个性化定制的能力,使用户能够更好地控制AI生成的内容,并获得满意的结果。
尤其让小编惊喜的是,悟空图像专门推出了基于AIGC技术的“AI擦除功能”,可以去除繁杂的人群、多余杂物或水印等,让图像更加清晰和专业。
悟空图像的AI智能擦除功能使用流程
最后是全面性。悟空图像的AI功能非常全面,涵盖了多个领域和应用场景,还有极强的语义图和景深图支持,非常方便我们进行各方面的应用。它支持十余种艺术风格的AI作画,可以满足探索者的好奇心,还能让用户进行个性化的系列专业设置,为专业用户的生产力做出扎实的贡献。除了“凭空作画”,悟空还支持帮你“接着画”,只需提供线稿,即可根据要求进行AI上色,大幅节约了制图时间,为创意设计行业带来了巨大变革和无限可能。
悟空图像的AI线稿上色功能为专业设计用户简化工作流
悟空图像能通过添加毛坯房输出装修效果
小编的感觉是,悟空图像集成AI作图功能,不仅提升了用户的工作效率,也为创意表达提供了更多可能性,也降低了设计门槛。无论是创作艺术作品、设计广告海报,还是制作个人照片集,悟空图像的AI作图功能都能帮助用户实现更高水平的创作。
可以说,悟空图像作为国内最早、也是唯一将AIGC深度集成的专业图像软件,以其易用、可控和全面的AI功能,给盼望国产工具的专业用户们交上了一份令人振奋而充满期待的答卷。它的出现填补了专业图像处理领域的空白,也为中国的图像处理行业注入了新的活力和创新力。
悟空图像能将用户涂鸦转成一幅画
悟空图像创始人刘昌伟曾经说过,悟空图像的目标是:让人人都成为设计师。悟空图像的AI作图的闪亮登场,让这个目标又更近了一步!
好文章,需要你的鼓励
TechCrunch Disrupt 2025 AI舞台将汇聚塑造科技未来的领军人物,顶尖风投将揭示在快速变化的AI领域获得融资的关键。来自Apptronik、ElevenLabs、Hugging Face、Runway等创新企业的领导者将分享前沿洞见,探讨AI如何重塑创意过程、改变物理世界、变革国防安全和重新定义人际关系。10月27-29日,五大主题舞台将在旧金山呈现科技创新的未来图景。
西班牙研究团队提出了一种创新的AI自我纠错方法SSC,让人工智能学会识别和修正规则中的漏洞。当AI发现自己在钻空子获得高分时,它会反思规则的合理性并主动改进。实验显示这种方法将AI的"钻空子"行为从50-70%降低到3%以下,同时提升了回答质量。这项技术有望让AI从被动执行指令转变为能够质疑和改进指令的智能协作伙伴。
英超联赛与微软达成五年战略合作伙伴关系,推出AI驱动的Premier League Companion服务,为全球球迷提供个性化体验。该服务利用Azure OpenAI技术,整合30多个赛季的统计数据、30万篇文章和9000个视频,帮助球迷发现和了解更多内容。未来还将为Fantasy Premier League引入个人助理经理功能,并通过Azure AI优化比赛直播体验和赛后分析。
这篇文章详细解析了Long、Shelhamer和Darrell在2015年CVPR会议上发表的开创性研究"全卷积网络用于语义分割"。文章以通俗易懂的方式,将这项复杂的技术比作艺术家的绘画过程,解释了如何让计算机不仅识别图像中有什么物体,还能精确标出每个物体的位置和边界。研究团队通过将传统分类网络改造为全卷积形式,并巧妙运用上采样和跳跃连接技术,实现了高效准确的像素级图像理解。这一突破为自动驾驶、医学影像和增强现实等领域带来了革命性变化,奠定了现代计算机视觉的重要基础。