Aurora:xAI 为 Grok AI 推出新的图像生成模型,xAI Premium 用户可无限制访问

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
视觉智能开放平台,视频通用资源包5000点
视觉智能开放平台,图像通用资源包5000点
简介: Aurora是xAI为Grok AI助手推出的新图像生成模型,专注于生成高逼真度的图像,特别是在人物和风景图像方面。该模型支持文本到图像的生成,并能处理包括公共人物和版权形象在内的多种图像生成请求。Aurora的可用性因用户等级而异,免费用户每天能生成三张图像,而Premium用户则可享受无限制访问。

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦


🚀 快速阅读

  1. 模型介绍:Aurora是xAI为Grok AI助手推出的新图像生成模型,擅长生成逼真的图像。
  2. 功能特点:支持文本到图像的生成,能处理多种图像生成请求,包括公共人物和版权形象。
  3. 用户权限:免费用户每天能生成三张图像,Premium用户则可享受无限制访问。

正文

Aurora 是什么

公众号: 蚝油菜花 - Aurora – xAI为Grok AI助手推出的新图像生成模型

Aurora是xAI为Grok AI助手新增的图像生成模型,专注于创建逼真的图像,特别是在人物肖像方面表现出色。该模型能够生成包括公共和版权人物在内的图像,如米老鼠等。Aurora的可用性因用户等级而异,免费xAI用户每天能生成三张图像,而xAI Premium用户则可享受无限制访问。

Aurora在推出后的几个小时内,一些用户已经无法访问,AuroraMusk表示,Aurora是测试版,将迅速改进。

Aurora 的主要功能

  1. 文本到图像的生成:用户输入文本描述,系统能生成相应的图像。
  2. 逼真图像生成:专注于生成高逼真度的图像,特别是在人物和风景图像方面。
  3. 灵活性:能处理包括公共人物和版权形象在内的多种图像生成请求。

Aurora 的应用场景

  1. 社交媒体内容创作:用户生成个性化的图像用在社交媒体平台,增加内容的吸引力和互动性。
  2. 广告和营销:企业创建吸引人的广告图像,提高品牌知名度和市场竞争力。
  3. 艺术创作:艺术家和设计师探索新的艺术风格,或作为创作过程中的灵感来源。
  4. 教育和培训:在教育领域,生成教学材料中的图像,帮助学生更好地理解和记忆复杂的概念。
  5. 游戏和娱乐:游戏开发者生成游戏内的角色和环境,提高游戏的视觉效果。

生成示例

公众号: 蚝油菜花 - Aurora – xAI为Grok AI助手推出的新图像生成模型
公众号: 蚝油菜花 - Aurora – xAI为Grok AI助手推出的新图像生成模型
公众号: 蚝油菜花 - Aurora – xAI为Grok AI助手推出的新图像生成模型

资源


❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦

相关文章
|
29天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
AI Compass前沿速览:Qoder Agentic编程、vivo Vision头显、AIRI桌面伴侣、RM-Gallery奖励模型平台
AI Compass前沿速览:Qoder Agentic编程、vivo Vision头显、AIRI桌面伴侣、RM-Gallery奖励模型平台
AI Compass前沿速览:Qoder Agentic编程、vivo Vision头显、AIRI桌面伴侣、RM-Gallery奖励模型平台
|
1月前
|
人工智能 JavaScript 测试技术
Cradle:颠覆AI Agent 操作本地软件,AI驱动的通用计算机控制框架,如何让基础模型像人一样操作你的电脑?
Cradle 是由 BAAI‑Agents 团队开源的通用计算机控制(GCC)多模态 AI Agent 框架,具备视觉输入、键鼠操作输出、自主学习与反思能力,可操作各类本地软件及游戏,实现任务自动化与复杂逻辑执行。
172 6
|
1月前
|
存储 人工智能 算法
AI测试平台实战:深入解析自动化评分和多模型对比评测
在AI技术迅猛发展的今天,测试工程师面临着如何高效评估大模型性能的全新挑战。本文将深入探讨AI测试平台中自动化评分与多模型对比评测的关键技术与实践方法,为测试工程师提供可落地的解决方案。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI 基础知识从 0.3 到 0.4——如何选对深度学习模型?
本系列文章从机器学习基础出发,逐步深入至深度学习与Transformer模型,探讨AI关键技术原理及应用。内容涵盖模型架构解析、典型模型对比、预训练与微调策略,并结合Hugging Face平台进行实战演示,适合初学者与开发者系统学习AI核心知识。
248 15
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 负载均衡
排期延误预警:用AI预测项目风险的3层模型搭建教程
本文介绍了如何通过 AI 智能排期将项目排期误差减少 40% 以上。文章剖析了传统排期中常见的经验依赖、资源冲突、需求变更和进度滞后四大痛点,提出 AI 排期的三步落地方法:历史数据建模、动态适配需求、资源智能匹配,并推荐适配不同团队的 AI 排期工具。强调 AI 是辅助而非替代,核心在于用数据驱动提升排期准确性,帮助团队告别“拍脑袋估期”,实现高效、可控的项目管理。
排期延误预警:用AI预测项目风险的3层模型搭建教程
|
1月前
|
人工智能 边缘计算 自然语言处理
普通电脑也能跑AI:10个8GB内存的小型本地LLM模型推荐
随着模型量化技术的发展,大语言模型(LLM)如今可在低配置设备上高效运行。本文介绍本地部署LLM的核心技术、主流工具及十大轻量级模型,探讨如何在8GB内存环境下实现高性能AI推理,涵盖数据隐私、成本控制与部署灵活性等优势。
701 0
普通电脑也能跑AI:10个8GB内存的小型本地LLM模型推荐
|
人工智能 缓存 NoSQL
【深度】企业 AI 落地实践(四):如何构建端到端的 AI 应用观测体系
本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题:如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构,并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验,介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标(如TTFT、TPOT)采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段,帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时,针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议,助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
GPT为定制AI应用工程师转型第一周学习计划
本计划帮助开发者快速入门AI领域,首周涵盖AI基础理论、Python编程及PyTorch实战。前两天学习机器学习、深度学习与Transformer核心概念,掌握LLM工作原理。第三至四天快速掌握Python语法与Jupyter使用,完成基础编程任务。第五至七天学习PyTorch,动手训练MNIST手写识别模型,理解Tensor操作与神经网络构建。
124 0
|
2月前
|
人工智能 监控 数据可视化
BISHENG下一代企业AI应用的“全能型“LLM软件
杭州奥零数据科技有限公司成立于2023年,专注于数据中台业务,维护开源项目AllData并提供商业版解决方案。AllData提供数据集成、存储、开发、治理及BI展示等一站式服务,支持AI大模型应用,助力企业高效利用数据价值。

热门文章

最新文章