視頻截圖：截取OBS中視頻文件指定時間的JPG格式圖像。支持單張截圖、多張截圖、平均截圖 雪碧圖：截取一系列圖片生成雪碧圖，通過一次請求獲取多張圖片的信息，大幅降低圖片請求數(shù)量，提高客戶端性能 音量檢測和調(diào)節(jié)：提取視頻中的音頻文件，并對音頻文件的音量進行檢測和調(diào)節(jié) 視頻加密視頻指紋技術(shù)，讓視頻安全固若金湯
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客戶無需從零搭建一套復雜的自動駕駛大數(shù)據(jù)平臺、AI平臺、仿真平臺、標注平臺等多個工具平臺，只需聚焦自動駕駛標注數(shù)據(jù)、算法、仿真場景等核心價值，快速開展自動駕駛業(yè)務，跟上瞬息多變的市場節(jié)奏 盤古世界模型，賦能端到端智駕模型仿真 盤古世界模型，賦能端到端智駕模型仿真 盤古世界模型 X 智能駕駛，視頻+激光多模
圖”功能快速、大量的生成插畫圖片。 如：某教育公司使用SD批量生成插畫、兒童繪本圖片、宣傳海報等 咨詢 電商圖片生成 設(shè)計師畫好圖，使用SD提供的“圖生圖”功能生成更多樣式的圖。 如：某電商網(wǎng)站，使用SD圖生圖批量生成營銷圖片。 廣告、營銷、設(shè)計行業(yè)圖片生成 運營人員可以輸入文字
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AI繪畫基于AI大模型文生圖系統(tǒng)，可基于文字語言生成圖像，支持豐富的修飾詞，滿足個性化創(chuàng)作需求。模型融入語言、視覺、跨模態(tài)等多源知識，參數(shù)規(guī)模達數(shù)百億，根據(jù)生成階段從圖像輪廓漸進優(yōu)化細節(jié)，全面提升圖片生成質(zhì)量。—— 我們只做精品！【AI作畫 AI繪畫】AI繪畫基于AI大模型文生圖
100%包通過，不通過，全額退款，全國可辦理！生成式人工智能備案,大模型備案
智慧監(jiān)控AI模型綜合集成了人臉識別模型、安全帽識別模型、口罩佩戴識別模型、車牌識別模型、車輛占道識別模型5種AI模型。一，人臉識別服務 人臉識別模型目前提供授權(quán)認證、模型加載、人臉注冊、人臉識別、人臉刪除、特征提取六個接口服務。 授權(quán)認證：需先進行授權(quán)認證，才能夠正常使用人臉識別服務；
《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定》明確，具有輿論屬性或者社會動員能力的算法推薦服務提供者應當在提供服務之日起十個工作日內(nèi)通過互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法備案系統(tǒng)填報服務提供者的名稱、服務形式、應用領(lǐng)域、算法類型、算法自評估報告、擬公示內(nèi)容等信息 方便
湘江鯤鵬目前在人工智能大模型領(lǐng)域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關(guān)鍵要素的經(jīng)驗積累，構(gòu)建了大模型三個方面的差異化競爭力，盤古大模型AI專業(yè)服務覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設(shè)計，到數(shù)據(jù)工程、模型訓練，再到應用工程及模型運維的完整流程?；谌A為盤古提供的AI專業(yè)服務包，致力于為企業(yè)提供一站式人工智能解決方案
云塢網(wǎng)絡專注于利用先進的AI云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，為企業(yè)提供卓越的ChatGPT行業(yè)解決方案。幫助企業(yè)快速實現(xiàn)數(shù)字化、智能化和綠色化轉(zhuǎn)型。 系統(tǒng)定制開發(fā)：我們可以為客戶提供系統(tǒng)的定制開發(fā)服務，幫助客戶實現(xiàn)更多的個性化功能和業(yè)務流程需求。,數(shù)據(jù)遷移：我們幫助客戶將現(xiàn)有系統(tǒng)的
【二維碼生成 二維碼圖片】二維碼生成接口用于生成二維碼圖片，廣泛用于掃碼登陸、掃碼點餐、掃碼溯源等場景。另提供二維碼識別接口，可搭配使用。 —— 我們只做精品！一、產(chǎn)品介紹 ：【二維碼生成 二維碼圖片】二維碼生成接口用于生成二維碼圖片，廣泛用于掃碼登陸、掃碼點餐、掃碼溯源等場景。另提供二維碼識別接口，可搭配使用。
angChain等流行的大模型開發(fā)框架，構(gòu)建企業(yè)級AI應用；團隊擁有成熟的軟件工程技術(shù)和管理能力。6. 大模型使用的技術(shù)支持，用戶使用大模型平臺，解答用戶使用過程遇到的問題；大模型與應用對接集成，以及進行日常巡檢、故障處理、模型升級等服務。4. 工業(yè)數(shù)據(jù)模型（CAD模型、CAE模
大觥科技 AI 開放平臺-數(shù)字??成，輸入視頻即可快速?成帶完整?骼綁定的超寫實數(shù)字?。?、產(chǎn)品信息大觥科技 AI 開放平臺-數(shù)字??成是集成??智能等技術(shù)，將??輸?的頭部轉(zhuǎn)動視頻，在短時間內(nèi)?成?個帶通?男??體及?骼綁定的超寫實數(shù)字?的SaaS 服務。輸出的資產(chǎn)?件含模型?件及貼圖，數(shù)字?模型使?通?
了解詳情 盤古預測大模型 盤古預測大模型是面向結(jié)構(gòu)化類數(shù)據(jù)，基于10類2000個基模型空間，通過模型推薦、融合兩步優(yōu)化策略，構(gòu)建圖網(wǎng)絡架構(gòu)AI模型。 了解詳情 盤古科學計算大模型 科學計算大模型是面向氣象、醫(yī)藥、水務、機械、航天航空等領(lǐng)域，采用AI數(shù)據(jù)建模和AI方程求解的方法；從海
ModelArts支持本地準備模型包，編寫模型配置文件和模型推理代碼，將準備好的模型包上傳至對象存儲服務OBS，從OBS導入模型創(chuàng)建為AI應用。 制作模型包，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。
ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結(jié)果。
扣減適用所有企業(yè)項目的套餐包。 圖片讀取文字如何提高識別速度？ ? 識別速度與圖片大小有關(guān)，圖片大小會影響網(wǎng)絡傳輸、圖片base64解碼等處理過程的時間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當壓縮圖片的大小，以便降低圖片識別時間。推薦上傳JPG圖片格式。 根據(jù)實踐經(jīng)驗，一般建議證件
圖片格式：jpg 圖片大?。?43 kb 生成圖片 通過對圖片質(zhì)量進行調(diào)整，實現(xiàn)圖片文件大小調(diào)整，更好的適配各種展示需求。圖形化、無代碼，輕松開發(fā)。 支持上傳的圖片格式：jpg 圖片格式：JPEG 圖片大小：131 kb 上傳圖片 壓縮比例 80% 60% 40% 20% 圖片格式：JPEG 圖片大?。?0
GaussDB主鍵生成 GaussDB主鍵生成 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。關(guān)于主鍵你了解多少？什么是GaussDB主鍵？如何創(chuàng)建主鍵、如何刪除主鍵等，一起看看吧！ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。關(guān)于主鍵你了解
【限時特惠】研發(fā)與中間件專場 研發(fā)與中間件專場 眾多AI創(chuàng)新者反饋，構(gòu)建AIGC應用時常遇這些挑戰(zhàn) 眾多AI創(chuàng)新者反饋，構(gòu)建AIGC應用時常遇這些挑戰(zhàn) 模型開發(fā)/定制門檻高 大模型應用是一個模型、數(shù)據(jù)、代碼集成的新型應用。 開發(fā)一個完整的大模型應用既需要利用多樣化的AI原生技術(shù)又需要強大的工程能力，并將它們充分整合，開發(fā)門檻高
使用文字識別OCR服務是否必須使用華為云存儲圖片？ 文字識別服務支持輸入圖片的base64編碼或圖片的url路徑。 如果您使用圖片的url路徑，可以將圖片上傳至華為云對象存儲服務（OBS）中，使用OBS提供的圖片url。 同時，您也可以不使用華為云存儲，使用公網(wǎng)http/https url傳入圖片。 文字識別OCR服務可以識別文本格式文件嗎？
據(jù)的運算態(tài)加密，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學習與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務負載模型進行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。
ai 圖片生成模型
該案例是使用華為云一站式 AI開發(fā)平臺 ModelArts的新版“自動學習”功能，基于華為云AI開發(fā)者社區(qū)AI Gallery中的數(shù)據(jù)集資產(chǎn)，讓零AI基礎(chǔ)的開發(fā)者完成“物體檢測”的AI模型的訓練和部署。依據(jù)開發(fā)者提供的標注數(shù)據(jù)及選擇的場景，無需任何代碼開發(fā)，自動生成滿足用戶精度要求的模型?？芍С謭D片分類、物體檢測、預測分析、聲音分類等場景?？筛鶕?jù)最終部署環(huán)境和開發(fā)者需求的推理速度，自動調(diào)優(yōu)并生成滿足要求的模型。
費用說明：本案例使用過程中，從AI Gallery下載數(shù)據(jù)集免費，但是數(shù)據(jù)集存儲在 OBS 桶中會收取少量費用，具體計費請參見OBS價格詳情頁。
在 ModelArts 上運行訓練作業(yè)、將模型部署為在線服務會收取計算資源費用。案例使用完成后請參考后續(xù)操作：清除相應資源及時清除資源和數(shù)據(jù)。
步驟一：準備工作
- 注冊華為賬號并開通華為云、實名認證
- 配置委托訪問授權(quán)
ModelArts使用過程中涉及到OBS等服務交互，首次使用ModelArts需要用戶配置委托授權(quán)，允許訪問這些依賴服務。具體配置操作請參見配置ModelArts Standard訪問授權(quán)。
步驟二：創(chuàng)建訓練數(shù)據(jù)集
- 單擊口罩檢測小數(shù)據(jù)集進入數(shù)據(jù)集詳情頁，單擊右側(cè)“下載”。
- 在彈出的窗口中選擇云服務區(qū)域，例如該案例選擇云服務區(qū)域為“華北-北京四”，單擊“確定”進入下載詳情頁。
- 在“下載詳情”頁面，填寫參數(shù)。
- 下載方式： 對象存儲 服務OBS。
- 目標區(qū)域：華北-北京四，目標區(qū)域須與上一步中選擇的云服務區(qū)域保持一致。
- 數(shù)據(jù)類型：圖片。
- 目標位置：用來存放源數(shù)據(jù)集信息，例如本案例中從Gallery下載的數(shù)據(jù)集。單擊
圖標選擇您的OBS桶下的任意一處目錄。
圖1 下載數(shù)據(jù)集到OBS桶中
- 確認無誤后單擊右下角“確定”。
- 系統(tǒng)會跳轉(zhuǎn)到我的下載頁面，單擊
按鈕，查看下載進度，等待數(shù)據(jù)集下載完成（下載完成大約需要5分鐘，請耐心等待）。單擊
展開下載詳情，可以查看該數(shù)據(jù)集的“目標位置”。
步驟三：創(chuàng)建自動學習物體檢測項目
- 確保數(shù)據(jù)集創(chuàng)建完成且可正常使用后，在ModelArts控制臺，左側(cè)導航欄選擇“自動學習”默認進入新版自動學習頁面，選擇物體檢測項目，單擊“創(chuàng)建項目”。
- 進入“創(chuàng)建物體檢測”頁面后，填寫相關(guān)參數(shù)。
- 計費模式：默認按需計費。
- 名稱：自行創(chuàng)建項目名稱。
- 描述：自行描述項目詳情，例如口罩檢測。
- 數(shù)據(jù)集：單擊右側(cè)的創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，先使用步驟二中的數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)集，并完成數(shù)據(jù)標注。具體參考創(chuàng)建數(shù)據(jù)集和標注數(shù)據(jù)。
- 輸出路徑：設(shè)置數(shù)據(jù)集標注完成后在OBS中的存放位置，不能與輸入數(shù)據(jù)放在同一目錄下。
- 訓練規(guī)格：根據(jù)您的實際需要選擇對應的訓練規(guī)格。
- 確認無誤后單擊右下角“創(chuàng)建項目”可自動跳轉(zhuǎn)至自動學習的運行總覽頁面。
步驟四：運行工作流
在自動學習的運行總覽頁面，會產(chǎn)生一條工作流。工作流會自動從數(shù)據(jù)標注節(jié)點開始，依次運行數(shù)據(jù)集版本發(fā)布、數(shù)據(jù)校驗、物體檢測、模型注冊、服務部署等節(jié)點，直至工作流全部運行完成。您需要做的是：
- 在數(shù)據(jù)標注節(jié)點，待數(shù)據(jù)標注節(jié)點變?yōu)殚偕礊椤暗却僮鳌睜顟B(tài)，雙擊數(shù)據(jù)標注節(jié)點，打開數(shù)據(jù)標注節(jié)點的運行詳情頁面。前往實例詳情頁確認所有圖片是否都標注完成，確認無誤后，回到工作流頁面單擊“繼續(xù)運行”。
- 在“確認是否繼續(xù)允許”的彈窗中，單擊“確定”，工作流會繼續(xù)從數(shù)據(jù)標注節(jié)點依次運行到服務部署節(jié)點。該段時間不需要用戶做任何操作。
- 當工作流運行到“服務部署”節(jié)點，“服務部署”節(jié)點會變成橙色，雙擊“服務部署”節(jié)點。在服務部署頁簽中，可以看到狀態(tài)變?yōu)榱恕暗却斎搿薄?/li>
- 需要選擇填寫以下兩個參數(shù)，其他參數(shù)均為默認值，保持不變。
- 計算節(jié)點規(guī)格：根據(jù)您的實際需求選擇相應的規(guī)格。
- 是否自動停止：為避免資源浪費，建議打開自動停止開關(guān)，根據(jù)您的實際需要，選擇自動停止時間，也可以自定義自動停止的時間。
圖2 選擇計算節(jié)點規(guī)格
圖3 設(shè)置自動停止
- 參數(shù)填寫完畢之后，單擊運行狀況右邊的“繼續(xù)運行”，單擊確認彈窗中的“確定”即可繼續(xù)完成工作流的運行。
步驟五：預測分析
運行完成的工作流會自動部署為相應的在線服務，您只需要在相應的服務詳情頁面進行預測即可。
- 在服務部署節(jié)點單擊“實例詳情”直接跳轉(zhuǎn)進入在線服務詳情頁，或者在ModelArts控制臺，選擇“模型部署 > 在線服務”，單擊生成的在線服務名稱，即可進入在線服務詳情頁。
- 在服務詳情頁，選擇“預測”頁簽。
圖4 上傳預測圖片
- 單擊“上傳”選擇上傳一張需要預測的圖片，單擊“預測”，即可在右邊的預測結(jié)果顯示區(qū)查看您的預測結(jié)果。
圖5 查看預測結(jié)果（1）--沒戴口罩
圖6 查看預測結(jié)果（2）--戴口罩
后續(xù)操作：清除相應資源
在完成預測之后，建議關(guān)閉服務，以免產(chǎn)生不必要的計費。
- 停止運行服務
- 預測完成后，單擊頁面右上角的“停止”，即可停止該服務。
- 單擊左上角
返回在線服務，在對應的服務名稱所在行，單擊選擇操作列的“更多>停止”，停止該服務。
圖7 停止服務
- 清除OBS中的數(shù)據(jù)。
- 在控制臺左側(cè)導航欄的服務列表
，選擇“對象存儲服務OBS”，進入OBS服務詳情頁面。 - 在左側(cè)導航欄選擇“桶列表”，在列表詳情，找到自己創(chuàng)建的OBS桶，單擊桶名稱，進入OBS桶詳情。
- 在桶的詳情頁，左側(cè)導航欄選擇“對象”，在右側(cè)“名稱”列選中不需要的存儲對象，單擊操作列的“更多>刪除”，即可刪除相應的存儲對象。
- 在控制臺左側(cè)導航欄的服務列表
常見問題
- 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時找不到創(chuàng)建的OBS桶，請查看OBS桶與ModelArts是否在同一個區(qū)域。
- 數(shù)據(jù)校驗節(jié)點失敗。
請查看您的數(shù)據(jù)集是否符合規(guī)范，數(shù)據(jù)集規(guī)范請參考數(shù)據(jù)集要求與上傳規(guī)范。
ai 圖片生成模型常見問題
更多常見問題 >>-
模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型。
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離線模型生成:以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為例，在深度學習框架下構(gòu)造好相應的網(wǎng)絡模型，并且訓練好原始數(shù)據(jù)，再通過離線模型生成器進行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等，最終生成調(diào)優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。
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盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結(jié)合，重塑千行百業(yè)，成為各組織、企業(yè)、個人的專家助手。
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本次愛（AI）美食·圖片分類賽，基于華為云DevCloud教育解決方案，以賽代學幫助選手更快入門AI。選手需要在線上實訓后，學習并使用ModelArts一站式AI開發(fā)平臺，在給定的圖片中精準地識別出美食圖片，識別準確率越高排名越高。
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AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學習本課程，帶你了解AI模型訓練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。
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近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務結(jié)合時常常依賴于業(yè)務數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調(diào)優(yōu)、編排、部署和運維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程AI開發(fā)平臺，包含了AI應用的開發(fā)、部署和分享交易，通過解決AI開發(fā)各個環(huán)節(jié)所遇到的核心問題，ModelArts有效解決了AI落地難的問題，將極大促進AI技術(shù)的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關(guān)鍵技術(shù)和應用案例。
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