StyleDrop 图片风格复刻大师

Google 近期又推出了一项款的图片生成工具-StyleDrop，它能够通过文本到图像的模型生成忠实于某一特定风格的图像。主要特点在于，能够精准捕捉到自定义风格的细微差别，包括配色、光影效果、局部和整体的效果等。甚至仅需一张图片作为参考，就能生成与之风格及其相似的图片。

Google官方给出的一些演示图片的效果十分惊人，左边是原始的风格图片，用户只需要在文本Prompt A letter ” in [V] style中添加相关的物体，StyleDrop就能生成的类似参考图风格的图片，具体可参见项目网站：https://styledrop.github.io

对复杂的艺术风格进行复刻，比如生成梵高风格的图片、某一水彩画风格

对细节之处进行精准捕捉，比如对参考图中纸面褶皱感的还原

木雕风格的英文字母的设计

制作自己的风格的LOGO

不过最重要的是，与其他工具对比，Styledrop的成图效果明显更胜一筹，以下是对比，文字提示为a golden gate bridge、the letter G、a man riding a snowboard

目前还没有给出测试途径，无法亲自尝试，感兴趣的还可以看一下论文，研究学习一下其背后的模型、逻辑和算法流程https://arxiv.org/pdf/2306.00983.pdf

 

了解GPT 4：处理数学问题实例

一个简单的数学问题，6位数字的密码，一共有多少种可能性。数学问题一直是GPT这种语言文字模型的弱项。这次看看GPT 4能有多少进步。

先来看GPT 3.5和GPT 4给出的答案：

3.5的回答：

GPT 4的回答显然更好一些，给出答案的同时，准确的说明了计算方法：

两者的答案都是正确的。下面增加一些难度。给出更多限制条件：

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