生成圖片
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本文比較了三個AI繪圖工具：GPT-4o、Gemini和Copilot在生成食譜圖片方面的表現，發現GPT-4o最能理解指令，生成圖片最符合要求，但運行時間較長且使用次數受限；Gemini和Copilot雖然運行速度快，但生成的圖片經常出現錯誤或與指令不符的情況，例如將冬瓜與哈密瓜混淆。
選擇適合的付費AI繪圖工具，關鍵不在於比較模型性能，而在於滿足實際需求、順手的UI介面以及有效的溝通。文章提供三步驟方法論：釐清特定需求（如私密生成、版權考量、文字排版、局部重繪、向量圖輸出），免費試用，找到順手的UI，最後選擇能理解你prompt的模型。
近期 ChatGPT 更新圖片生成功能，原本用 DALL.E 進行生成，現在改為直接從 GPT-4o 生成。而且可以調整得更細緻。
What's New?
圖片生成雖然很酷，但一直以來遇到一些問題，例如，文字會亂掉、繼續補充說明會跟原圖迥異等。這些在這次的更新都解決了。
想一次為多張圖片加上標註或水印？XnConvert 是你的最佳選擇！這款免費工具支援 Windows、Mac 和 Linux，不僅能批量處理圖片，還內建 80+ 種編輯功能，包含調整大小、濾鏡、旋轉等。無論是 AI 生成圖片還是攝影作品，XnConvert 都能幫你高效處理，讓你的工作更輕鬆！
這篇文章介紹10款支援繁體中文的AI圖片產生器，包含適用於不同使用者和需求的工具，並提供每個工具的功能、優點、免費額度等資訊，方便讀者快速找到合適的AI繪圖工具。
延續上一篇訓練GAM模型，這次我們讓神經網路更多層更複雜一點，來看訓練生成的圖片是否效果會更好。
[深度學習][Python]訓練MLP的GAN模型來生成圖片_訓練篇
資料集分割處理的部分在延續上篇文章，從第五點開始後修改即可，前面都一樣
訓練過程，比較圖
是不是CNN的效果比MLP還要好，
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的VAE模型其中的解碼器，來生成圖片。
[深度學習]訓練VAE模型用於生成圖片_訓練篇
輸入產生的隨機雜訊，輸入VAE的解碼器後，生成的圖片
本文主要介紹，如何利用VAE變分自編碼器來訓練生成圖片。
訓練集資料將採用TF影像資料庫中的fashion_mnist
VAE變分自編碼器簡單介紹
•VAE(Variational Auto-Encoder)中文名稱變分自編碼器，主要是一種將原始資料編碼到潛在向量空間，再編碼回來的神經網路。
指令：
給我真實的藍莓蛋糕圖片，藍莓蛋糕，使用白瓷盤裝盛，看來很好吃。HD高畫質.
Tengr 的蛋糕，第二張的叉子變形。
Bing的蛋糕比起來就假假：
在擬真度方面，tengrAI 好一點。
現在推出的訂閱服務這麼多種，每一種都要訂下去的話，每個月的基本開銷真的不小。現在利用GoingBus共享串流影音帳號的服務，可以用將近四折的價格使用GPT Plus，開啟多項新的服務功能。
