AI TrendTrackers

Meta已经推出了一项开创性的AI系统，几乎能瞬间解码大脑中的视觉表征。 根据一项新的研究论文，Meta的AI系统每秒捕捉成千上万的大脑活动测量数据，然后重建我们的大脑是如何感知和处理图像的。报告称：“总体而言，这些结果为实时解码人脑中不断展开的视觉过程提供了重要的一步。” 这项技术利用了磁脑图（MEG）来实时展示思想的视觉表现。 MEG是一种无创脑成像技术，能测量大脑神经活动产生的磁场。通过捕捉这些磁信号，MEG为大脑功能提供了一个窗口，允许研究人员以高时间分辨率研究和绘制大脑活动。 Meta的思维解码技术示意图 图片：Meta—’ AI系统主要由三个部分组成： 图像编码器：此组件创建了一组独立于大脑的图像表示。它基本上将图像分解成AI可以理解和处理的格式。 大脑编码器：这部分将MEG信号对准图像编码器创建的图像嵌入。它充当桥梁，将大脑的活动与图像的表示相连接。 图像解码器：最后的组件根据大脑表示生成一个可信的图像。它接收处理过的信息，并重建一个反映原始思想的图像。 Meta的最新创新并不是读心AI领域的唯一近期进展。Decrypt报道称，加州大学伯克利分校最近的一项研究展示了AI通过扫描大脑活动重建音乐的能力。在那个实验中，参与者想到了Pink Floyd的“Another Brick in the Wall”，AI仅使用来自大脑的数据就能生成类似歌曲的音频。 此外，AI和神经技术的进步已经为身体残疾的个人带来了改变生活的应用。最近的一份报告突显了一个医疗团队成功地在一个四肢瘫痪男子的大脑中植入微芯片的成就。他们利用AI，“重新连接”了他的大脑和身体以及脊髓，恢复了感觉和运动。这些突破性进展预示着AI在医疗保健和康复方面的变革潜力。 观察到的图像与预测的图像 图片：Meta 这种技术的潜在应用非常广泛，从增强虚拟现实体验到可能帮助那些因大脑受伤而失去说话能力的人。 然而，以平衡的视角来看待这些进步是非常重要的。Meta的研究人员指出，虽然MEG解码器的速度很快，但在图像生成方面并不总是精确的。它产生的图像只代表了被感知图像的高级特征，如对象类别，但在详细说明方面可能会出错。 这项技术的影响深远。除了其直接应用之外，理解人类智能的基础并开发像我们一样思考的AI系统，可能会重新定义我们与技术的关系。 “这项技术的快速进步引发了几个伦理考虑，最值得注意的是，保护精神隐私的必要性，”研究人员警告说。最终，虽然AI现在可以描绘我们的思想，但保证画布仍然属于我们自己则取决于我们。

面对ChatGPT的挑战，Google正在采取紧急行动。据报道，Google的Bard部门管理层要求其下属员工以“Bard速度”全速推进工作。这意味着Bard项目的工作节奏远超Google的其他部门。例如，一项新功能的审查在提交当天就可以完成，而通常需要一个季度完成的新功能现在只需一周时间。 对于一个以审慎著称的公司来说，Google加速Bard项目的决策让一些员工感到震惊但也充满活力。为了应对由OpenAI的ChatGPT带来的挑战，Google今年三月推出了Bard，这款产品与ChatGPT类似，也能为用户提供半自动编程、文档摘要、生成博客文章、撰写营销文案等功能。若所有功能都实现，Bard将为Google的语音助手Assistant提供巨大帮助。 Bard团队现已发展到数百人。与此同时，其竞争对手OpenAI的年收入迅速增长到13亿美元，这给Bard带来了更大的开发压力。 但Bard团队目前处于一个尴尬的局面：他们几乎没有参与推动AI聊天机器人的核心语言模型，这部分工作主要由Google DeepMind的Gemini团队负责。此外，尽管Google搜索可以展示“生成AI”结果，但Bard在其中并没有作用。 目前尚不清楚Bard有多少用户，或Google是否像OpenAI一样为高级版本收费，但很可能Bard对Google的重要性会上升。目前，Google正在将Bard推广为几大移动应用中的顶级品牌。预计Bard团队能够获得Gemini的开发数据后，Bard的功能将得到大幅提升。 幕后，Google副总裁兼Bard团队领导Sisie Hsiao及其助手正试图为团队注入紧迫感，这也被一些员工称为“战时”工作，包括更紧迫的任务完成期限，这有时需要员工继续在晚上和周末工作。 不过，对于员工关于工作与生活平衡的问题，Sisie Hsiao表示，如果员工有此类担忧，他们应与上司沟通，看看他们是否适合继续为Bard团队工作。 目前有迹象表明，Sisie Hsiao正在测试新方法来加速产品开发，将员工分配到多个团队，各团队平行推进不同功能的研发。Bard员工将被划分为约30个团队进行定期工作评审，之后Bard高层管理将提供反馈。 分析师认为，尽管Bard目前存在失误，但鉴于其出色的团队领导能力和可能获得的Gemini支持，没有理由看低Bard。

根据应用订阅服务Setapp的新报告，Mac应用用户对AI的采纳正快速增长。报告发现，如今有42%的Mac用户每日使用基于AI的应用，而63%的用户认为AI应用比没有AI的应用更有益。此外，Mac应用开发者也正在拥抱AI，其中44%已经在他们的应用中实施了AI或机器学习模型，还有28%表示他们正在考虑这样做。 此次调查是该公司发布的关于Mac应用状况的年度报告的一部分，其业务涉及提供订阅服务，该服务可访问超过230个Mac应用。今年，该调查收到了来自主要在美国的1,241名Mac用户的回应，因此它并不一定能提供关于全球范围内基于AI的应用采纳情况的见解。然而，报告强调了这部分Mac用户对AI应用的兴趣，并指出，顶级AI应用包括那些不仅仅是macOS原生应用，如集成了OpenAI技术的Google的AI Bard和Bing。 此外，用户提到的其他顶级AI应用包括TypingMind、Elephas、Spark、Notion、Grammarly、Craft、Luminar Neo、MacGPT、Asana、Raycast和MacWhisper。其中一些应用利用AI增强了它们现有的应用，而不是完全专注于与AI互动的应用。 Setapp的产品负责人Mykola Savin在一份声明中表示：“我们看到AI如何通过提供额外的用户帮助来改变应用的使用体验。在Setapp，我们也看到了AI工具和我们在平台上实施的功能的广泛采纳。也许并不是每个人都能在第一次尝试时成功使用AI。但当他们这样做时，他们倾向于反复使用这些功能。” 这是Setapp在其年度调查中首次询问关于AI应用采纳的情况，所以无法量化现在有多少Mac用户与过去相比每天都在使用AI应用。但看起来，AI应用在用户日常工作流中所占的份额相当大。在他们的Mac上平均安装了51个应用，用户每天可以访问多达15个。由于42%的人表示他们每天都在使用AI应用，这意味着AI现在已经成为用户日常工作流的重要部分。 其他经常使用的应用包括浏览器应用、Microsoft和Google的办公工具（它们也都集成了AI技术）以及Adobe软件。后者在一系列应用中都采纳了生成型AI，包括Photoshop和其他Creative Cloud应用。因此，用户真正接触到的AI驱动的应用可能还要多。 此次调查还报告了关于Mac应用采纳和发现的其他一般性发现，指出订阅比一次性购买更受欢迎，应用发现的主要方式包括Mac App商店、YouTube和社交媒体。此外，70%的调查受访者报告说他们的Mac配备了M1或M2芯片。

在日本生活十多年后,来自巴西的Rafael Bretas已经说得一口流利的日语了。但是日语书面语中的严格等级礼仪体系,比如敬语使用,对这位博士后研究员来说仍然是个难点。他以前经常用英语给资深同事和合作伙伴写邮件,结果常常引起误解。 人工智能(AI)聊天机器人改变了这一切。当旧金山的AI公司OpenAI在2022年11月推出ChatGPT后,Bretas很快就试着看看它是否能帮他撰写适当的日语书面语。Bretas在日本神户RIKEN国立研究所研究灵长类动物的认知发育,他本没抱太大希望。他听说这个聊天机器人的非英语能力并不强,自己试验过用葡语交流结果是“很幼稚的语言”。 但是当他把聊天机器人改写的一些信件发给日本朋友查看语气时,朋友说写得不错。事实上,写得太好了,以至于Bretas现在每天都用聊天机器人来撰写正式的日语。这不仅为他节省了时间,也避免了挫折,因为他现在可以立即表达自己的观点。“这让我对自己所做的事更有信心,”他说。 自ChatGPT推出以来,有许多关于它可能颠覆各行各业、导致失业和经济损害的文章。研究人员立即开始试验这个工具,因为它可以协助他们完成许多日常任务,从写摘要到生成和编辑计算机代码。有人说这是一个很好的节省时间的设备,但也有人警告它可能会产生低质量的论文。 上个月,《自然》杂志对研究人员对人工智能在科学界兴起的看法进行了调查,结果既有兴奋也有担忧。尽管如此,关于研究人员如何使用AI的研究还很少。为了更好地了解这方面情况,《自然》在6月和7月进行的第二次全球博士后调查中,加入了关于使用AI的问题。结果显示,31%的受访者报告使用过聊天机器人。但67%的人并不觉得AI改变了他们的日常工作或职业规划。在使用聊天机器人的人中,43%每周使用,只有17%像Bretas那样每天使用(见“博士后如何使用AI聊天机器人”)。 这些比例可能会迅速改变,Mushtaq Bilal说,他是丹麦南丹麦大学比较文学博士后,经常评论学术界使用AI聊天机器人的情况。“我认为现在博士后感觉AI是否改变了他们的日常工作还为时过早,”他说。根据他的经验,研究人员和学者采用新技术往往比较慢,部分原因在于学术界的体制惰性。 数字助手 很难说《自然》博士后调查中使用聊天机器人的比例是否高于或低于其他职业的平均水平。美国智库皮尤研究中心7月进行的一项调查发现,声称听说过ChatGPT的美国人中,24%的人使用过它,但对于受过大学教育的人来说,这一比例上升到近三分之一。今年4月至5月对瑞典大学生的另一项调查发现,在5894名受访者中,35%经常使用ChatGPT。在5月至6月对日本大学生进行的调查中,32%的人说他们使用ChatGPT。 《自然》调查中最常见的聊天机器人使用情况是改进文字(63%)。使用聊天机器人最多的领域是工程(44%)和社会科学(41%)。生物医学和临床科学领域的博士后使用AI聊天机器人的可能性较低(29%)。 香港理工大学放射学博士后滕新智说,他每天使用聊天机器人改进英语文字、准备手稿和演示材料,因为英语不是他的母语。他可能会要求ChatGPT“润色”一段文字,使其听起来“更地道和专业”,或者根据摘要生成标题建议。他会检查聊天机器人的建议,判断其意义和风格,选择最能表达他想要传达的信息的内容。他说这个工具为他节省了之前用于专业编辑服务的费用。 一些56%在《自然》调查中报告使用聊天机器人的博士后表示他们用它来生成、编辑和调试代码。例如,丹麦奥胡斯大学考古学博士后Iza Romanowska使用计算模型来研究古代社会。她是自学成才的程序员,所以她的代码可能有些特立独行。她说ChatGPT在这方面很有帮助。“它会加上我不知道的约定,这些东西不会影响代码的运行,但有助于他人阅读。”这对透明度也有好处,她补充道,因为许多特立独行的程序员会认为清理代码是公开源代码的障碍。 瑞士洛桑联邦理工学院机器学习博士后物理学家Antonio Sclocchi也使用ChatGPT编程,他购买了GPT-4(ChatGPT的升级付费版本),认为它在某些编码任务上表现更好。他还在使用LaTeX文档准备系统创建考试题目和插图时使用它。 《自然》调查结果对马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机科学家Emery Berger来说是情理之中。虽然报告使用聊天机器人工作的博士后的比例低于他预期,但他说学术界对AI工具如ChatGPT持高度怀疑态度“令人震惊”。批评聊天机器人的人往往从未尝试过使用它们,他指出。即使尝试过,他们也往往只关注问题,而不试图理解这项革命性技术的能力。“就像你挥动魔杖,自由女神像出现了。只是眉毛少了一边。但你刚刚让自由女神像出现了!” Berger指出,聊天机器人对母语不是英语的初级研究人员极其有用。他认为这些编辑助手可能已经在一定程度上提高了学生的求职信和向期刊提交的文章摘要的英语质量,并补充说:“你可以看出英语好多了。” Berger认为大多数博士后都是通过非正式途径自发尝试AI工具的。Bretas、Romanowska和Sclocchi都是通过朋友或同事非正式地了解聊天机器人的。在他们三人中,只有Bretas说他的机构针对员工如何使用AI聊天机器人发布了正式指南。RIKEN的政策禁止员工向ChatGPT等输入非公开或个人信息,因为无法保证输入ChatGPT的数据会保持私密。5月发布的指南还建议用户确保聊天机器人使用不侵犯版权制度,从许多不同来源收集信息,并自行检查聊天机器人结果的准确性。 Romanowska说,她的大学没有发布任何正式指南或建议来指导如何使用聊天机器人。这似乎很常见:在瑞典学生调查中,55%的人说不知道自己的学校是否有使用AI的负责任的指南。“我大学唯一提出的规定是,学生不允许在任何评估中使用ChatGPT,”如作业或考试,Romanowska说。她将这种反应描述为“相当幼稚”。“这是我们必须教给学生的一种工具。我们都会在工作中使用它,假装它不存在不会改变这一点。” 丹麦哥本哈根职业顾问蒂娜·佩尔森说,她的许多初级研究人员客户对AI工具持悲观态度。“这对他们的职业生涯不利,”她说,因为许多人最终会进入工业界,那里正急速拥抱这项新技术。 消除枯燥工作 学术界采用AI可能比较缓慢;《自然》调查中近三分之二的博士后不觉得AI改变了他们的日常工作和职业规划。然而,在说使用AI聊天机器人的人中,三分之二认为它影响了他们的工作方式。 接受本文采访的博士后都同意,聊天机器人是减轻学术工作枯燥的好工具。Romanowska说,对于她监督的学生,她建议使用ChatGPT编写代码,特别是当他们难以让代码工作时。“将有问题的代码复制粘贴到ChatGPT中,然后问哪里出错,非常容易。它不仅通常会指出问题所在,还会突出其他潜在问题,”她说。 大多数接受采访的人也随即承认了这种工具的局限性。Bilal担心29%的受访博士后说他们使用它来查找文献。他说,这些聊天机器人会编造不存在的论文引用。“如果一个人没有得到训练,就可能最终浪费很多时间。” Sclocchi说,如果用户变得懒惰,过于依赖聊天机器人,肯定会出问题。他说,在写文章时,这些工具可以建议结构或帮助重写段落。“但决定要讲什么故事,如何向你的读者讲述,以及如何综合你拥有的信息,仍然取决于你。”虽然使用AI工具简化了他的编码工作,但思考代码的结构以及结果与整个领域的关系等更深层次的工作,AI根本无法做到。“这需要一定的深度,”他说。 Romanowska觉得她工作中聊天机器人能帮上忙的部分和帮不上忙的部分有明显区分。应对审阅意见、撰写投稿函、申请工作、写摘要等 administrative 工作很枯燥,聊天机器人可以提供帮助,这是一些技术性的技能。但需要时间、深思熟虑和独创性的学术工作,聊天机器人无法完成。她说,这才是“我们应该做的核心工作”。

通过Masterpiece X – Generate，与NVIDIA合作创建的新文本转3D AI游乐场，进入3D世界变得更加容易。 Masterpiece Studio致力于将3D艺术带给尽可能多的人，而无需花费数年学习和昂贵的硬件。Masterpiece X – Generate旨在通过生成式AI来实现这一目标。 这个工具可以在浏览器中使用，无需任何先前的知识。只需输入想要看到的内容，程序将完成一切。与文本转任何东西的软件一样，提示越详细，结果就会越好。 无需成为“提示工程师”；Masterpiece X – Generate真正赋予并使每个创意者能够跳过3D创建的复杂部分，具体而言，它可以： 开发人员警告称，Masterpiece X – Generate还不适用于高保真度或AAA游戏素材、特定元素/组合，也无法保证对每个细节进行精确控制。然而，它非常适用于快速迭代和快速探索想法、以经济的方式创建多个想法的原型和定制。生成的素材与流行的3D软件（如Blender、Unity和Unreal Engine）兼容。 这个工具以积分制运作，并且也可以在移动设备上使用。通过创建帐户，将获得250积分，并可以免费使用Generate。 未来，开发人员计划推出许多更新，并继续扩展工具的可能性。

今天在BlueHat大会上，微软宣布了全新的微软AI漏洞赏金计划，奖金高达15,000美元。这个新的赏金计划以AI驱动的必应体验作为首个范围产品。以下产品和集成可获得赏金奖励： 有关详细信息，请访问赏金计划网站。https://msrc.microsoft.com/report/vulnerability/new 微软不断扩展、迭代和改进赏金计划，以帮助微软的客户在不断变化的安全环境和新兴技术中保持领先地位。这个新的微软AI赏金计划是过去几个月中的关键投资和经验教训的结果，包括AI安全研究挑战和微软对AI系统漏洞严重性分类的更新。 去试试？ https://msrc.microsoft.com/report/vulnerability/new

最近，Google宣布了一系列新的功能，旨在将生成性AI技术更好地融入搜索服务中。该公司在一篇博文中分享了其努力和成果。 据了解，长久以来，搜索都是人们寻找答案的主要途径，无论这些问题是大是小。现如今，随着AI技术的日益先进，Google正在为用户提供更简单、更智能的搜索方法。 报道中显示，Google正尝试把生成性AI技术引入到搜索中，例如能够为用户生成图像，或帮助用户初步撰写某些内容。具体来说，用户在搜索时可以请求生成与搜索关键词相关的图像，或者得到有关搜索内容的初步文稿。 Google提到了一个具体的实例，假如用户想要一张水豚戴厨师帽做早餐的图像，只需简单搜索相关描述，系统即可为用户生成多个与描述匹配的图像。此外，用户还可以对生成的图像进行更为细致的描述，以便获得更符合期望的图像。 值得注意的是，Google也非常关心此功能的使用安全性。为了确保技术的负责任使用，公司在此功能中设置了多项安全防护措施。所有通过该功能生成的图像都会带有元数据标签和内嵌水印，以表明它们是由AI创建的。 除了图像生成功能外，Google还推出了文稿功能，帮助用户在搜索过程中获得写作灵感。例如，用户可以请求系统帮助撰写一份简短的文稿，或者改变文稿的语气。 Google表示，这些新功能的引入旨在进一步提高搜索服务的实用性，激发用户的灵感，并帮助他们更高效地完成工作。目前，这些功能已经开始在美国的英文用户中推出，并且Google正在积极征集用户的反馈，以进一步完善其服务。 https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/original_images/OctoberSGE_Magoo_04_FINAL.gif

谷歌现在拍胸脯说，如果你因使用其部分生成性AI产品而被告侵犯版权，它会站出来顶这个锅！ 在一篇博客文章中，谷歌明确表示，使用现在嵌入有生成性AI特性的产品的客户将会得到保护，希望缓解大家对生成性AI可能违反版权规则的担忧。它特别列举了七个产品：工作空间的Duet AI（包括Google文档和Gmail中的文本、Google幻灯片和Google Meet中的图片）、Google云中的Duet AI、Vertex AI搜索、Vertex AI对话、Vertex AI文本嵌入API、Vertex AI的视觉字幕以及Codey API。但是，Google的Bard搜索工具却没被提及。 谷歌大方地说：“如果你因版权问题受到质疑，我们会为其中可能涉及的法律风险负责。” 谷歌强调，他们将采取一个“两管齐下、业界首创的方法”来赔偿知识产权，这将涵盖其培训数据和由其基础模型创建的结果。意思就是说，如果因为谷歌的培训数据使用了受版权保护的材料而有人被告，谷歌会上前站台。 谷歌表示，关于培训数据的保障“实际上并不是新的保护措施”。但谷歌承认，客户们希望明确指出这种保护涵盖了培训数据中可能包含的受版权保护的信息。 此外，如果用户因使用其基础模型而得到的结果被告，谷歌也会保护他们。比如说，他们生成了一个与已发表作品相似的句子。谷歌特别指出，这种保护“只适用于你没有故意创造或使用生成输出侵犯他人权利的情况。” 当然，其他公司也有过类似的声明。微软宣布，它将对其Copilot产品的企业用户承担法律责任。Adobe表示，它会保护使用Firefly的企业客户，以应对版权、隐私和公众权利主张。 版权问题一直困扰着生成性AI平台，现在已有更多的诉讼针对不同的公司，指控它们涉嫌侵犯版权。其中最新的一项诉讼是由像George R.R. Martin、John Grisham和Jodi Picoult这样的著名作者提起的。 此外，据路透社报道，谷歌已经面临了一项拟议中的集体诉讼，指控其为培训AI模型而获取个人信息和受版权保护的数据。”

在洛杉矶的Adobe MAX大会上，Adobe为大家呈现了Adobe Creative Cloud的最新版本，里面包括Photoshop、Illustrator、Premiere Pro等软件的100多项新功能。包括一些“魔法”般的基于新的Adobe Firefly模型的AI生成特性，适用于图像、矢量和设计。这些更新使每一位创作者都能拥有更多的创新工具，直接嵌入到您日常使用的创意工作流中。 下一代Firefly提供了更高的质量、更多的控制和更好的工作流集成。今年3月发布第一个Firefly图像模型开始，创意社区已经用它生成了超过30亿的图像，仅上个月就有10亿。Adobe出了Firefly图像生成能力的下一代，这是一个大大改进的模型。现在，在Adobe Firefly网络应用程序的beta版本中，Adobe Firefly Image 2 Model大大增强了创作者的控制力和图像质量。为成像提供的生成性AI的下一章提供了更大的模型容量和更好的图像生成，更快、更容易地实现创意愿景，用高质量的输出讲述故事。与第一个Firefly图像模型一样，Firefly Image 2也是为生成可安全用于商业工作的内容而设计的。 Adobe Firefly Model 2生成的图片。提示：一个树懒的电影工作室肖像，拍摄在一个纯黑的环形背景上。Firefly图像模型2为Firefly网络应用中的新的文本到图像功能提供了动力，包括Generative Match，允许按照现有图像的风格生成新图像。在Firefly网络应用中，提供了参考图像，所以可以生成具有一致外观和感觉的多张图像。或者，也可以上传自己的参考图像——只要确认有使用它的权限。还可以应用和调整生成图像的照片设置，包括景深、运动模糊、视野等，就像可以使用实物相机镜头那样。还可以调整生成图像的视觉强度，使它们更加逼真、艺术化或超现实。 Generative Match为所有负责扩大内容制作的人提供了大量的时间节省，同时确保它与品牌的外观和感觉相一致。我们继续倡导新的法律，并推出新的政策，以保护创作者免受不良行为者滥用他们的内容。Adobe正在倡导国会通过FAIR法案，使创作者可以采取行动反对未经他们许可冒充他们的风格或肖像的人。Adobe也在产品中设置了安全措施，以促进Generative Match的负责任使用。在Scott Belsky的博客中阅读更多相关内容。 ADOBE FIREFLY 体验生成性AI的最新进展。 今天就试试吧！ Adobe更容易将在Adobe Firefly应用程序中生成的资产带入其他创意工作流。现在，可以分享指向生成的图像的链接，包括使用的文本提示的信息，以帮助其他人了解如何创建类似的图像。还可以保存使用Firefly生成的图像到库，使能够在像Photoshop和Illustrator这样的Creative Cloud应用程序中重新打开图像。 可以尝试所有的Adobe Firefly的新更新，通过访问Adobe Firefly网络应用程序在您的浏览器上的网页或移动端。 一个有彩色头发的人描述自动生成 Creative Cloud应用程序中的更多AI创新，供创意专业人员使用 不到一个月前，Adobe在Adobe Photoshop中推出了Generative Fill和Generative Expand的生成性AI的功能。这些由Firefly驱动的功能深入嵌入到Photoshop的选择和图层中，使完全控制，使任何创意愿景成为现实。Generative Fill和Generative Expand在beta测试刚刚推出5个月后已经成为Photoshop中使用最多的功能之一。 今天，Adobe正在推出创意应用程序的AI驱动功能，包括对Illustrator、Lightroom、Premiere Pro、After Effects和Adobe Stock的更新。可以通过更新的应用程序到最新版本来获得这些新功能。 Adobe Illustrator中的创意生成性AI。Adobe正在推出一个新的生成性AI功能的第一次实现，带有文本到矢量图形，由新的Firefly矢量模型驱动。现在在Illustrator桌面应用程序的beta版本中可用，文本到矢量图形让可以快速、轻松地生成各种可编辑的矢量图形，包括图标、场景和图案，只需一个简单的文本提示。文本到矢量图形是获得灵感、启动一个项目或根据自己的工作风格生成新图形的完美方式。生成的矢量图形是完全可编辑的、可缩放的，并作为一个新的图层非破坏性地创建。 Adobe Firefly矢量模型使用我们新的Firefly矢量数据集，包括数百万个开放来源的SVG图标和矢量图形，以及来自世界各地的创意人员创建的内容。在Beta版中，Adobe还引入了Generative Match，一个用于文本到矢量图形的新功能，它允许您按照现有矢量图形的风格生成新图形。 Lightroom中的创意生成性AI。Adobe正在为您带来完全控制的新方法，提供AI驱动的功能，包括AI驱动的相机参数建议，自动识别并建议最佳的曝光、对焦和色彩设置。 Premiere Pro中的创意生成性AI。我们推出了新的AI驱动的工具和工作流，包括自动视频编辑，自动从视频剪辑中提取和选择最佳镜头。 After…