Introdução

O que é o Photo AI?

Como funciona o Photo AI?

O Photo AI é uma plataforma impulsionada por IA que fornece acesso a uma vasta gama de tecnologias de IA para diversas necessidades, incluindo fotografia de IA. Os usuários podem fazer upload de selfies e criar modelos de IA, e então usar esses modelos para gerar imagens fotorrealistas em diferentes cenários, roupas e expressões.

Recursos

Gerar Fotos 100% de IA

O Photo AI permite aos usuários gerar fotos 100% de IA em qualquer pose, lugar ou ação.

Experimentar Roupas

Os usuários podem experimentar roupas virtualmente usando o recurso de prova do Photo AI.

Criar Vídeos de IA

Os usuários podem criar vídeos de IA a partir de qualquer foto de IA que tirarem.

Sketch2Image

O recurso Sketch2Image do Photo AI permite aos usuários criar renderizações fotorrealistas a partir de esboços de design de moda cru.

Preços

Por favor, verifique a tabela de preços para informações atuais sobre os preços. Você pode obter 4 meses grátis se se inscrever anualmente. Você pode cancelar a qualquer momento.

Perguntas Frequentes

Vocês têm um programa de afiliados?

Sim, temos! Junte-se ao programa de afiliados do Photo AI e receba uma comissão de 20% sobre os pagamentos de todos os clientes que você indicar.

Como funciona o Gerador de Fotos de IA do Photo AI?

O Photo AI permite que você faça upload de selfies, crie personagens de IA e então gere fotos de IA com eles. Ensinamos à IA como você se parece e, em seguida, ela é capaz de gerar imagens fotorrealistas de você.

Que modelo de IA vocês usam?

O Photo AI utiliza nosso próprio pipeline de geração de IA, que é treinado para alta fotorrealismo. Continuamos trabalhando para melhorá-lo com conjuntos de dados mais fotorrealistas e aprendizado por reforço a partir do feedback humano.

Gerador - Alternativa

Galileo AI

Galileo AI é uma plataforma de geração de UI para facilitar e agilizar a criação de ideias de design

Arraste o seu GAN: Manipulação interativa baseada em pontos na manobra de imagens generativas

Sintetizar conteúdo visual que atenda às necessidades dos usuários frequentemente requer controle flexível e preciso da pose, forma, expressão e layout dos objetos gerados. Abordagens existentes ganham controle das redes adversariais generativas (GANs) por meio de dados de treinamento manualmente anotados ou de um modelo 3D prévio, que frequentemente carecem de flexibilidade, precisão e generalidade. Neste trabalho, estudamos uma maneira poderosa, porém muito menos explorada, de controlar GANs, ou seja,

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