2024年云动漫一智能小程序 篇1
百度智能小程序是百度2108年重磅推出的产品，和其他的小程序一样，都不需要下载就可以使用，不同的是百度智能小程序依托以百度App为代表的全域流量平台，通过百度AI开放式赋能，精准完成连接用户的功能。
百度智能小程序的优势在哪？1、智能
智能这2个字，可不是虚有其名，智能指的是百度公司将百度大脑3.0AI能力开放给所有开发者。百度大脑3.0AI含有语音、图像、自然语言处理等AI技术，还有百度地图的空间数据，以及Apollo和DuerOS的物联网连接功能，甚至有一部分功能已经打包好了，开发者只需要直接调用，可以说是非常简单和贴心了。
结合百度具有巨大优势的AI技术，小程序必然会有更宽广的道路。2、流量入口多
相比微信小程序来说，百度智能小程序的入口可以说是非常的多了，百度旗下说有的产品都可以找到小程序，在百度APP-个人中心，可以看到常用的小程序，在百度APP首页下拉，还可进入智能小程序全屏页面。百度开放下拉入口，也意味着更大的流量。搜索，关键词搜索是百度智能小程序的一大优势，用户可直接在搜索框搜索关键词，即可在联想词和智能搜索结果中看到相关小程序。在搜索引擎中，用户不仅能刷到图文、短视频等，可以刷到相关关键词的智能小程序。百家号也可以添加智能小程序卡片。百家号文章在百度信息流中分发可获得智能小程序卡片曝光机会。除此之外常用的二维码扫描进入小程序也是必备的，还可以使用百度强大的语音搜索功能，进入小程序。和百度合作的伙伴也是可以找到百度智能小程序。 3、开源框架
有了开源框架，百度智能小程序可以让第三方平台轻轻松松构建自己的小程序平台，还可以将小程序和APP关联起来，让你的APP不再是一座孤岛。
百度智能小程序的优势非常大，完全可以满足开发者的需求。
2024年云动漫一智能小程序 篇2
你的支付宝小程序申请审核没有通过之前，都是可以修改的，驳回之后再修改通过就算消耗一次修改机会，具体规则是这样的：小程序发布前可以修改5次，发布后，一年内可修改5次。小程序图像的话一个月之内可申请修改5次，小程序简介也是一个月内可以修改5次，但是都是需要进行审核，审核周期24小时之内。而且这只是支付宝创建小程序的第一步，后面还有很多流程需要审核，建议是找小程序第三方开发者掌客多这种有百度智能小程序第三方开发者资格的公司，这个都可以在百度小程序官网查的到的，可以提高申请创建百度小程序的效率，不然既浪费时间还走弯路。
2024年云动漫一智能小程序 篇3
2018年可以说是小程序飞速发展的一年。百度小程序能够取得这么好的成绩和百度搜索有着直接的关系。百度搜索直接为小程序附能，直接实现了流量的转化，而小程序也更好的服务了搜索引擎。
百度本身具有强大的客户基数，小程序出现在百度搜索导航栏，其实已经给小程序附能，将百度强大的数据流量导向了小程序，因此百度小程序能取得这么好的成绩也在意料当中。
百度搜索是一个主动强需求为导向的动作，用户通过搜索内容满足需求，而小程序实现了更精准的完整名称的搜索，从而是对百度搜索的补充和服务，当然也更进一步满足了客户的搜索需求，真正的实现了相辅相承的局面，因此说搜索和小程序是一对是合情合理的。
我是戴飞，戴飞创业笔记只专注网络创业，每天分享创业知识，希望我@戴飞创业笔记 的回答能够帮助到你，也希望大家能够成为朋友！
2024年云动漫一智能小程序 篇4
微信用了那么久，每个人的列表里肯定都大大小小躺了不少群：同学群、家人群、工作群......
在这些群里，除了聊天抢红包之外，你还可以用这 4 款小程序，把微信群「玩」出花样来。
1. 早起签到打卡
早起的鸟儿有虫吃。
一日之计在于晨，但是，早起，真的好难！
每次睡前都信誓旦旦，但第二天早上闹钟响起时，眼皮沉得像千斤重。
到底怎样才能早起呢？
不妨试试这款早起签到小程序，坚持的力量和同伴，说不定会让你养成这个好习惯。
2. 呜卡
风马牛不相及的幽默。
这个小程序的开发者，想必也玩过风靡国外的 Cards Against Humanity。
同样是只有一句话的黑卡，和有一个名词的白卡，随机搭配起来，竟然也有出其不意的搞笑效果。
无聊的时候刷一刷，说不定能刷到你的笑点。
3. 三言两鱼阅读
还有这种操作？
用这款小程序来阅读，是一种全新的体验。
它把一篇文章变成了对话的模式，让你看书就像看微信聊天记录一样轻松。
许多经典名著一个章节的内容，只需要几分钟就读完了，轻松无负担，赶紧来试试吧！
4. CARBEN
来不及了，快上车。
流畅的线条、低鸣的引擎、酷炫的车灯，这些外形精致的跑车，光看着就让人欲罢不能。
而这款小程序，同样也具有简洁的界面、丰富的汽车视频和流畅的使用体验。
买不起，用这款小程序看看试车视频，也时也不错的选择。
5. 你的音乐圈
典正雅音，悠然大气。
这是一款为古琴爱好者提供秀作品、练琴打卡的小程序。
如果你正在学习古琴，那么通过这款小程序，你可以和更多爱好者展开交流、比拼；
如果你只是一个路人，也可以点击播放这些古风名曲，听一听这些流传了千百年的传统曲目，每个音符，都经历过时光的磨砺。
6. 斗鱼直播
走了小学生，还有女大学生呀。
喜欢玩游戏的应该对斗鱼直播都不会陌生，在这个小程序里，你不仅能够看到王者荣耀游戏直播，还有英雄联盟、炉石传说等丰富的游戏直播资源。
7. 制作器
好奇心会害死一只猫。
还记得当年朋友圈昙花一现的「模糊照片」吗？
这个有趣的功能，让许多人收到了不少红包，可惜没多久就不能玩了。
还在等微信重新开启这个功能？不如用这个小程序，来生成红包照片吧！
只要上传你的照片，并设置红包金额，就可以把这张「打码」的照片发到朋友圈，你的好友需要识别图中二维码，并支付才能看到「高清无码照」。
8. MinaOTP
科学上网，人人有责。
真的不想为了一个一年用不了几次的验证码而下载一个 app，但是不用二步验证又不安全。
现在，这个问题可以解决了！这个小程序，可以通过手动输入和扫码的方式，帮你收集 Google 等账号的动态验证码。
9. 小决斗
老鼠什么都知道。
这款小程序，乍看之下有点无聊，细玩之后觉得：这个小程序，有毒啊。
在这个小程序里，你可以选择转发给好友直接 PK，也可以向正在玩的网友发起挑战，甚至还可以观看正在进行的「决斗」，在观战中还能发送评论「弹幕」。
如果你已经深深沉迷在这个游戏当中，还可以查看你的成绩分析和排行榜。
这年头，连老鼠都开始玩游戏了。
10. 包你说
高阶红包玩法。
人们在微信里为了领到红包，还有什么事是做不出的？
让这个小程序来帮你测试一下吧。
只要输入你想要听到的话，把钱塞到红包里，就可以转发到微信群就可以等着听语音啦。
友情提示，不要妄想「货不对版」哦，不符合语音口令要求的语音，可是领不到红包的。
2024年云动漫一智能小程序 篇5
相信每个人都会被卡哇伊的二次元妹子萌到，我们很多人也可能梦想自己创作二次元人物，但奈何技艺不精、功力不足，得到的结果往往无法达到我们的期望。现在人工智能来帮你了！近日，来自复旦大学、纽约州立大学石溪分校和同济大学的一些研究者打造了一个基于 GAN 的动漫人物面部图像生成器，并且还开放了一个网页版本。研究者近日发表了一篇博客对该项研究进行了介绍。
论文地址：https://makegirlsmoe.github.io/assets/pdf/technical_report.pdf
在线体验：http://make.girls.moe/
我们都喜欢动漫人物，也可能会想自己做一些，但我们大多数人因为没经过训练所以无法做到。如果可以自动生成专业水准的动漫人物呢？现在，只需指定金发/双马尾/微笑等属性，无需任何进一步干预就能生成为你定制的动漫人物！
在动漫生成领域，之前已经有一些先驱了，比如：
ChainerDCGAN：https://github.com/pfnet-research/chainer-gan-lib
Chainer を使ってコンピュータにイラストを描かせる：http://qiita.com/rezoolab/items/5cc96b6d31153e0c86bc
IllustrationGAN：https://github.com/tdrussell/IllustrationGAN
AnimeGAN：https://github.com/jayleicn/animeGAN
但这些模型得到的结果往往很模糊或会扭曲变形，要生成业界标准的动漫人物面部图像仍然是一大难题。为了帮助解决这一难题，我们提出了一种可以相当成功地生成高质量动漫人物面部图像的模型。
数据集：模型要想质量好，首先需要好数据集
要教计算机学会做事，就需要高质量的数据，我们的情况也不例外。Danbooru（https://danbooru.donmai.us ）和 Safebooru（https://safebooru.org ）等大规模图像讨论版的数据有很多噪声，我们认为这是之前成果的问题的部分原因，所以我们使用了在 Getchu 上销售的游戏的立绘（立ち絵）图像。Getchu 是一家展示日本游戏的信息并进行销售的网站。立绘具有足够的多样化，因为它们具有不同的风格，来自不同主题的游戏；但它们也具有很好的一致性，因为它们全部都属于人物图像。
我们也需要分类的元数据（即标签/属性），比如头发颜色、是否微笑。Getchu 并没提供这样的元数据，所以我们使用了 Illustration2Vec，这是一个基于卷积神经网络的用于估计动漫标签的工具，地址：https://makegirlsmoe.github.io/main/2017/08/14/saito2015illustration2vec
模型：核心部分
为了实现我们的目标，就必须要有一个优良的生成模型。这个生成器需要能理解并遵从用户给出的特定属性，这被称为我们的前提（prior）；而且它还需要足够的自由度来生成不同的详细的视觉特征，这是使用噪声（noise）建模的。为了实现这个生成器，我们使用了生成对抗网络（GAN）这种流行的框架。
GAN 使用一个生成器网络根据前提和噪声输入来生成图像，GAN 还有另一个网络会试图将生成的图像和真实图像区分开。我们同时训练这两个网络，最终会使得生成器生成的图像无法与对应前提下的真实图像区分开。但是众所周知要训练一个合适的 GAN 是非常困难的，而且非常耗时。幸运的是，最近一项名为 DRAGAN 的进展让我们仅需相对很少的计算能力，就能实现可与其它 GAN 媲美的结果。我们成功训练了一个 DRAGAN，它的生成器类似于 SRResNet。
我们也需要我们的生成器了解标签信息，这样才能将用户给出的指标整合进来。受 ACGAN 的启发，我们向生成器输入标签以及噪声，并在鉴别器的顶层增加了一个多标签分类器，用来预测图像所分配的标签。
使用这些数据和这个模型，我们直接在 GPU 驱动的机器上进行了训练。
本节所涉及的技术：
GAN：https://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets
DRAGAN：https://arxiv.org/abs/1705.07215
SRResNet：https://arxiv.org/abs/1609.04802
ACGAN：https://arxiv.org/abs/1610.09585
样例：一张图片胜过千言万语
为了了解我们的模型的质量，请参看下面的图像，可以发现我们的模型能很好地处理不同的属性和视觉特征。
固定随机噪声并且采样随机前提是一个很有意思的设置。现在，该模型被要求生成具有相似主要视觉特征的图像，同时结合不同的属性，结果也很不错：
另外，通过固定前提和采样随机噪声，该模型可以生成具有不同视觉特征，但具有相同属性的图像：
网页接口：在你的浏览器上使用神经生成器
为了将我们的模型提供给大家使用，我们使用 React.js 构建了一个网站接口，并且开放了出来：http://make.girls.moe 。通过利用 WebDNN 并将训练后的 Chainer 模型转换成基于 WebAssembly 的 Javascript 模型，我们让生成过程完全在浏览器上完成。为了更好的用户体验，我们限制了生成器模型的大小，因为用户在生成之前需要下载该模型。我们选择了 SRResNet 生成器，使得该模型比流行的 DCGAN 生成器小了好几倍，而且也不会影响到生成结果的质量。速度方面，即使所有的计算都在客户端上完成，一般生成一张图像也只需要几秒钟。
论文：Create Anime Characters with A.I. !
地址：https://makegirlsmoe.github.io/assets/pdf/technical_report.pdf
摘要：自从生成对抗网络（GAN）问世之后，面部图像的自动生成已经得到了很好的研究。在将 GAN 模型应用到动漫人物的面部图像生成问题上已经有过一些尝试，但现有的成果都不能得到有前途的结果。在这项成果中，我们探索了专门用于动漫面部图像数据集的 GAN 模型的训练。我们从数据和模型方面解决了这一问题——通过收集更加清洁更加合适的数据集以及利用 DRAGAN 的合适实际应用。通过定量分析和案例研究，我们表明我们的研究可以得到稳定且高质量的模型。此外，为了协助从事动漫人物设计的人，我们建立了一个网站，通过在线的方式提供了我们预训练的模型，从而让大众可以轻松获取该模型。
生成器架构
鉴别器架构