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AiHub

Introduction

Qu'est-ce que AiHub?

AiHub est une plateforme pilotée par l'IA qui offre un accès à une vaste gamme de technologies d'IA pour divers besoins, y compris ChatGPT, GPT-4o pour la génération de texte et la compréhension d'images, Dalle3 pour la création d'images, et l'analyse de documents.

Comment utiliser AiHub?

Chaque utilisateur peut utiliser GPT-4o gratuitement jusqu'à 20 fois par jour sur AiHub. S'abonner à la plateforme offre des avantages supplémentaires et un accès étendu au-delà des limites d'utilisation gratuites.

Fonctionnalités de AiHub

Génération d'images

Oui, avec la capacité de génération de texte en image de Dalle3, les utilisateurs peuvent créer des images, en partageant des crédits avec GPT-4o pour une expérience créative fluide.

Modèles GPT

AiHub propose près de 200 000 modèles GPT pour une grande variété d'applications dans le travail, les études et la vie quotidienne. Vous pouvez utiliser librement ces GPT sans avoir besoin d'un abonnement ChatGPT Plus.

Maximiser les services d'IA de AiHub

En tirant parti des utilisations gratuites quotidiennes de la lecture de documents par GPT-4o et de la génération d'images par Dalle, les utilisateurs peuvent explorer une vaste gamme d'outils alimentés par l'IA pour soutenir diverses tâches.

Confidentialité et sécurité des données

Nous attachons une grande importance à la confidentialité des utilisateurs, et vos données ne seront pas utilisées à des fins de formation. Si nécessaire, vous pouvez supprimer votre compte à tout moment, et toutes vos données seront également supprimées.

Abonnement et tarification

Si les 20 conversations gratuites par jour avec GPT-4o ne répondent pas à vos besoins et que vous dépendez fortement de GPT-4o, nous vous invitons à souscrire à nos produits abordables.

AiHub - Alternative

Faites glisser votre GAN : Manipulation interactive basée sur des points sur le maniement d'images génératives

La synthèse de contenu visuel qui répond aux besoins des utilisateurs nécessite souvent une contrôlabilité flexible et précise de la pose, de la forme, de l'expression et de la disposition des objets générés. Les approches existantes acquièrent la contrôlabilité des réseaux antagonistes génératifs (GAN) via des données d'entraînement annotées manuellement ou un modèle 3D préalable, qui manquent souvent de flexibilité, de précision et de généralité. Dans ce travail, nous étudions une manière puissante mais beaucoup moins explorée de contrôler les GAN, à savoir

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