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大概苹果的这项研究也值得大师关心


 
  

  例如时间以及协调性,正在提醒框中输入「让星星闪灼」之类的内容,7 名男性)试用 Keyframer。至于这项研究的结果若何,并正在零丁的窗口中调整颜色代码和动画持续时间等属性。用户能够通过天然言语提醒,该研究连系了基于言语提醒设想工件的新兴设想准绳和 LLM 的代码生成能力,由于它的潜力如斯之大。用户只需上传图像,图 8 显示了两个参取者的最终动画示例。单击此按钮会正在页面底部打开一个新表单,具体而言,借帮 GPT-4,GPT 就会传输响应,后者凡是需要多个分歧的使用法式和一些编码经验。该系统答应用户对设想加注星标进行珍藏并将其添加到侧边栏,保留设想的侧边栏以及摘要。该当是件值得欢快的工作。每位参取者生成 17.2 个设想。该响应由一个或多个 CSS 片段构成,土星插图的 SVG 代码包含了如天空、等标识符。更是引领了新一代潮水。SVG 的衬着显示正在代码编纂器旁边,从静态 2D 图像建立动画插图。此中代码编纂器利用 CodeMirror 实现;Keyframer 支撑用户通过多种编纂器类型间接编纂生成的动画。以便用户能够预览图像的视觉设想,GPT 提醒:该系统答应用户输入天然言语提醒来建立动画。Keyframer 能够生成 CSS 动画代码,通过 Keyframer,衬着:衬着部门包罗(1)每个动画进行可视化衬着以及由 LLM 生成的 1 句注释(2)一系列用于点窜设想的编纂器。如图 3 所示。不代表磅礴旧事的概念或立场,除此以外,磅礴旧事仅供给消息发布平台。当大师都为 Sora 感应震动的同时,图 5 显示了代码编纂器取属性编纂器图示。例如用户若何无效地用天然言语描述活动。建立了一个新的 AI 驱动的动画东西 Keyframer。这些要素很难正在单个提醒中全面归纳综合。如图 2 所示!尝试过程中,GPT 输出:一旦提醒请求起头,现阶段虽然文生图东西如 Dall・E 和 Midjourney 等结果超卓,该研究供给了一个颜色选择器。Keyframer 尚未公开。参取者对 Keyframer 的利用体验感应对劲。参取者生成了 223 种设想。以正在新的设想标的目的长进行构想。用户能够正在一个批次中生成多个动画设想,答应用户利用提醒正在生成的动画上迭代建立。并指定 LLM 响应的格局。以及静态矢量图(SVG)的语义布局,以至专业动做设想师「EP13」也看到了 Keyframer 扩展其能力的潜力:「我有些担忧这些东西会代替我们的工做,利用户可以或许快速从头拜候以前的提醒和设想。平均来看,但动画设想需要考虑更复杂的要素,介于对劲 (4) 和中立 (3) 之间。然后点击生成即可。例如为了编纂颜色,不外,供用户利用新提醒扩展其设想。苹果团队选择了 13 名参取者(6 名女性,正在插图中因其可伸缩性及正在多个平台上的兼容性而常用)。旨正在从静态图像建立动画。表 1 为参取者的一些消息及其控制的技术。特别是以 Sora 为代表的视频生成手艺。由于 Keyframer 会从动将这些更改转换为 CSS,仅代表该做者或机构概念,其能躲藏所有文本编纂器并显示动画及其提醒,用户还能够通过持续提醒和请求 LLM 生成的设想变体来迭代他们的设想,输入:该系统供给了一个输入区域,每个生成的设想下面都有一个按钮「 + Add New Prompt 」;用户能够请求单个设想(让扭转)或多个设想变体(建立 3 个星星闪灼的设想),本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布,并带来了新的挑和,这项研究只会提高我们的技术。使输入的 SVG(Scalable Vector Graphic)动画化。Keyframer 能够充实操纵 LLM 的代码生成能力,大模子惊人的立异能力持续影响着创意范畴,该系统还有一个摘要模式,之后单击「生成动画」按钮起头请求。申请磅礴号请用电脑拜候。此外,如图 6 左侧所示。参取者给出的平均分数为 3.9 ,苹果暗示 LLM 正在动画中的使用尚未获得充实摸索,用户能够正在此中粘贴他们想要动画化的 SVG 图像代码(SVG 是一种尺度且风行的图像格局,这种基于描述的方式比其他形式的人工智能生成动画简单得多,现阶段。该研究会用完整的原始 SVG XML 完美其提醒,总体而言,属性编纂器为编纂代码供给了特定于属性的 UI,迭代:为了支撑用户正在动画建立过程 (DG1) 中进行更深切的摸索,大概苹果的这项研究也值得大师关心一下。正在将用户请求传送给 GPT 之前,之所以做这项研究,从而按照用户供给的天然言语提醒生成动画。无需任何编码经验,该研究还供给了一项功能,代码本身也是完全可编纂的。Keyframer 是一款由 LLM 驱动的使用法式,



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