Kimi内测AI视频生成功能:每天免费100秒

那天我正琢磨着怎么给我的宠物狗豆豆拍一个酷炫的音乐视频,结果一不留神,就刷到了Kimi正在内测的这个新功能。

平时我们拍个视频,得找角度、想创意、后期剪辑,一通忙活下来,累得半死还不一定满意。

但现在,有了Kimi的AI视频生成功能,一切都不一样了!

它提供了12种预设风格模板,从复古胶片到现代简约,应有尽有。

而且,你还可以根据自己的喜好进行自定义创作,比如换个背景音乐,调调滤镜啥的。

最让我惊喜的是,它每天还送你100秒的免费创作空间!

这意味着,你每天都能尝试点新花样,让创意无限延伸。

我立马就试了一把,给豆豆拍了个摇滚风的视频。

效果简直炸裂!豆豆在镜头前摇头晃脑,配上那节奏感十足的摇滚乐,简直就像个摇滚明星!

我把视频发到朋友圈,瞬间收获了一大波点赞和评论,大家都说太酷了,问我是怎么做的。

如今人工智能在创意领域上已经展现了无限可能。

它不仅仅是一个工具,更是一个激发我们创造力的平台。

在这个信息爆炸的时代,我们每个人都是内容的创作者和分享者。

而Kimi的AI视频生成功能,就像是给我们每个人配备了一个私人创意团队,让我们能够更轻松地表达自己的想法和情感。

现在短视频这么火,很多人都想分一杯羹。

但说实话,不是每个人都有专业的拍摄和剪辑技能。

而Kimi的这个功能,就给了大家一个低门槛进入短视频创作的机会。

你不需要是专业的摄影师或剪辑师,只要有个手机,有个好想法,就能创作出属于自己的短视频作品。

相信,随着这个功能的不断完善和推广,会有越来越多的人加入到短视频创作的行列中来,用镜头记录生活、分享故事、传递情感。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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