澳洲Leonardo.Ai 向办公室职员推销其图像技术

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快速发展的悉尼初创公司 Leonardo.Ai 公布了专门为企业提供服务的计划,随着生成式 AI 技术逐渐远离面向消费者的通用模型,允许同事实时协作生成定制的按需图像

Leonardo.Ai 最初成立于 2022 年,作为游戏开发者创建视觉资产的一种方式,它允许用户使用文本提示生成 AI 图像。其软件可与 Midjourney 和 ChatGPT 等软件竞争。

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这是由 Leonardo.ai 高级创意技术专家 Jessie Hughes 提示的 AI 生成图像这个故事。图片来源:Leonardo.ai

它声称比其他产品对结果提供更精细的创意控制,在过去四个月里,其用户群翻了一番,达到 1500 万,自该服务推出以来,总共创作了超过 10 亿件独特的艺术品。目前,该公司每天生成 600 万资产,并表示其企业平台接受了完全授权数据的培训。

10 月份,该公司发布了一个 API,允许客户每月支付费用,以根据自己的指导方针定制输出和联合创始人 Jachin Bhasme 表示,推出企业产品的决定源于该工具在工作场所的有机采用。

“我们收到了数千个入站询问,询问我们是否将提供团队合作的协作环境。”他说。

 Leonardo.ai 联合创始人 Jachin Bhasme。”加载=“惰性”src=“https://static.ffx.io/images/$zoom_0.277%2C$multiply_0.7487%2C$ratio_0.666667%2C$width_378%2C$x_0%2C$y_0/t_crop_custom /q_86%2Cf_auto/1eb203f7eb045396965a994428695c457af79460

Leonardo.ai 联合创始人 Jachin Bhasme。

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“它真正关注的是我们所构建的工具创意团队可以一起使用的平台、用户体验和工作流程,并真正实现这种协作环境的创建,当谈到生成人工智能时,可以用一种相当新的方式来思考,因为它是一个新的空间。 ”

尽管面向消费者的生成式人工智能产品(从基于文本的聊天机器人到图像生成器)往往会提供一种或几种每个人都可以使用的通用模型,但该行业开始转向针对特定领域的定制模型。工作场所。 OpenAI 首席运营官 Brad Lightcap 最近告诉彭博社,2024 年是生成式 AI 的“企业年”。

“市场将我们拉向真正的应用程序,提供真正的业务成果,并真正广泛关注 AI 支持,“ 他说。 OpenAI 去年还推出了一个 API,让企业可以微调 ChatGPT 等模型,例如提供代表品牌价值的聊天机器人。

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科技巨头微软和谷歌已经将生成式人工智能工具引入其企业产品中,其中 Office 和 Teams 中使用了 Co-Pilot,Google 中使用了 Gemini工作空间。在这两种情况下,人工智能都可以安全地访问工作数据,使它们比一般消费者模型更加具体。

Bhasme 表示,借助 Leonardo for Teams,该公司有机会在竞争中击败一些较大的公司。

“我们是一家初创公司,因此我们不一定会尝试将人工智能融入到传统技术中。这是完全革命性的技术,我们有机会重新定义其中一些工作流程可能是什么样子,”他说。

“这不是一个适用于所有人的大型通用模型,但我们确实看到了个性化体验的价值以及能够针对特定目的微调模型并针对特定垂直领域策划工作流程。”

Leonardo.Ai 计划利用的另一件事是其粉丝群的规模和奉献精神。该公司的 Discord 服务器是世界上人口第三多的 Discord 服务器,用户可以在其中讨论 AI 图像生成以及如何使用这些工具。

该公司定期举办竞赛以提高参与度,并为创建图像的客户付费。带有工具的自定义人工智能模型可以选择与整个社区共享。 Bhasme 表示,这是一项独特的资产,因为 Leonardo.Ai 提供尖端技术,而其用户定义新的用例并策划超特定的解决方案。

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人工智能生成的图像,旨在显示真实的视图建筑项目。图片来源:Leonardo.ai

虽然人工智能图像生成在工作场所最常见的用途是除了广告和营销等创意公司之外,它在其他行业也越来越受到关注。例如,房地产可以用它来用逼真的家具填充空白房间的照片,从而减少布置成本。电影制作人可以将其用于故事板,从而无需从其他来源收集视觉参考。

Bhasme 表示,将这项工作带入在线协作空间是合乎逻辑的需求xt 步骤。 Leonardo for Teams 将允许远程工作人员并排创建、生成、审查和编辑图稿,并在整个团队之间共享经过微调的模型以及组织级资产管理。

“当您”在您自己的 IP 上重新微调模型,并能够在协作环境中共享这些模型、访问模型并了解其中的内容,这是非常强大的。”他说。

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然而,尽管该领域正在明显增长,但企业人工智能也存在风险问题,尤其是该行业的监管在很大程度上尚未跟上技术的发展。例如,一些公司纯粹将图像生成用于内部或预生产用途,因为一些人工智能生成的艺术如果已经(或被认为)生成了与原始图像过于相似的图像,就会受到抄袭的指控。

Bhasme 相信企业人工智能能够应对未来的监管和公众认知挑战。

“显然,这是一个不断发展的空间,我们也在不断发展,”他说。 “当我们展望未来时,我们会考虑诸如带有归属的完全授权模型之类的事情。这就是我们目前正在做的事情。”

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