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生成式AI的多场景应用与技术实践

Generative AI YouTube genai 项目专有资源 langchain Github 开源项目

项目提供了生成式AI多种应用场景和案例。通过项目树和YouTube视频教程，用户能够了解生成式AI的技术和最新进展。包含互动式笔记本、面试题、代码示例及资源链接，帮助学习者掌握生成式AI，并应用于文本生成、数据分析、代码编写等实际项目中。

Generative AI Playbook by PromptxAI - 探索生成式AI提升创新与效率

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Generative AI Playbook是一份综合指南，介绍了从ChatGPT到Midjourney等多种生成式AI应用。它提供创意提示工程技巧、未来工作趋势分析和加速器笔记本等资源，帮助读者将生成式AI应用于内容创作、数据分析和业务创新。这份指南旨在提升企业和个人在快速发展的AI领域的竞争力。

awesome-video-generation - 全面汇集视频生成研究的前沿资源库

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资源库系统整理视频生成领域的前沿研究论文和资源,包括文本生成视频、图像生成视频、个性化视频生成等多个方向。内容涵盖论文列表、链接、数据集、产品介绍和常见问题解答。这为研究人员和开发者提供了全面了解视频生成技术发展的专业参考。

awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集

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awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现，到具体的应用平台，为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合'，进一步提高SEO优化效率。

Why Try AI - 实用且可靠的生成式AI入门指南

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Why Try AI是一个专注于生成式AI的Substack出版物，提供实用且客观的指南。作为入门资源，它为读者介绍AI发展和应用，同时提供各种AI工具的使用技巧。该网站以清晰、实用的内容吸引了超过7000名订阅者，被视为了解AI世界的理想平台。

Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类

Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目

该项目附有一篇综述论文，全面分析了多模态图像合成与编辑（MISE）和视觉AIGC的发展情况，并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究，科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络（GAN）等不同技术及其应用，帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。

Ainsider.tools - 发现丰富多样的生成式AI解决方案与实用指南

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Ainsider.tools集合了广泛的生成式AI工具和资源，提供高质量的工具、提示和实用指南，帮助用户在社交媒体、广告、图像生成、视频制作等领域实现创新，满足多样化业务需求。

AIオタクLABO - 生成AI工具使用教程及评测分享平台

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ai-notes - 文本生成与图像理解的最新动态

AI工程GPT-4GithubStable Diffusion开源项目生成模型语言模型

「ai-notes」项目深度剖析生成模型和大规模语言模型，涵盖文本处理到图像生成等AI技术。本项目更新多种Markdown文件，内容包括模型评估、应用案例和技术细节。特别关注Stable Diffusion与GPT-4的最新进展，为工程师、研究者和技术爱好者提供宝贵资源。

Awesome-AI - 人工智能顶级资源库，探讨生成性AI技术

Awesome-AIChatGPTCopilot AIDeepFaceLabGithubMidJourney开源项目

此资源库集合了生成性AI技术的多种工具和平台，涵盖聊天机器人、搜索引擎、写作、SEO、翻译、演示、研究等多个领域，旨在为开发者和AI爱好者提供前沿的AI工具和应用。

Large-Language-Model-Notebooks-Course - 提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验

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该课程为学习者提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验。内容覆盖从聊天机器人、代码生成等基技术到结构化大型项目实操，适合企业技术人员和个人开发者。

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