Holara.ai: Holara ofrece arte de anime generado por inteligencia artificial para fans y entusiastas.

Holara - Plataforma de Generación de Imágenes de Anime

Introducción

¿Qué es Holara?

Holara es una plataforma de generación de imágenes de anime que proporciona acceso a una amplia gama de tecnologías de inteligencia artificial para diversas necesidades, incluida la generación de imágenes a partir de texto y la comprensión de imágenes.

¿Cómo puedo usar Holara de forma gratuita?

Cada usuario puede utilizar Holara de forma gratuita hasta cierto límite. Suscribirse a la plataforma otorga beneficios adicionales y acceso extendido más allá de los límites de uso gratuito.

Características de Holara

Holara ofrece diversas características, incluyendo:

Galería

Una galería para mostrar tus imágenes favoritas.

Planes

Planes asequibles para acceder a todas las funciones y hologemas.

Guía

Una guía completa para ayudarte a comenzar con Holara.

Inicio de sesión

Inicio de sesión seguro para acceder a tu cuenta y funciones.

¿Cómo puedo maximizar el uso de los servicios de inteligencia artificial de Holara?

Al aprovechar los usos gratuitos diarios de los servicios de inteligencia artificial de Holara, los usuarios pueden explorar una amplia gama de herramientas potenciadas por IA para apoyar diversas tareas.

¿Se utilizará mi información como datos de entrenamiento?

Valoramos mucho la privacidad del usuario, y tus datos no se utilizarán para ningún propósito de entrenamiento. Si es necesario, puedes eliminar tu cuenta en cualquier momento y todos tus datos también se eliminarán.

¿Cuándo necesitaría una suscripción a Holara?

Si los límites de uso gratuito no satisfacen tus necesidades y dependes en gran medida de los servicios de inteligencia artificial de Holara, te invitamos a suscribirte a nuestros productos asequibles.

Holara - Alternativa

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Arrastra tu GAN: Manipulación interactiva basada en puntos en el espacio de imágenes generativas

La síntesis de contenido visual que satisface las necesidades de los usuarios a menudo requiere una controlabilidad flexible y precisa de la pose, forma, expresión y diseño de los objetos generados. Los enfoques existentes obtienen controlabilidad de las redes generativas adversarias (GAN) a través de datos de entrenamiento anotados manualmente o un modelo 3D previo, que a menudo carecen de flexibilidad, precisión y generalidad. En este trabajo, estudiamos una forma poderosa pero mucho menos explorada de controlar GANs, es decir,

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