亚马逊云科技-Adobe推进创新AI融入创作

亚马逊云科技-Adobe推进创新AI融入创作

关键字: [e2e, Firefly, Generative Ai Models, Creative Workflows, Enterprise Content Generation, Brand Customization, Personalized Digital Experiences, Gpu Compute Capacity, Machine Learning Workloads, Infrastructure As Code, Development Automation, Cloud Innovation]

本文字数: 1300, 阅读完需: 6 分钟

导读

来自Adobe的Cynthia Stoddard女士探讨了Adobe如何利用Firefly等生成式AI模型推动创新,在Illustrator和Adobe Express等产品中实现创意工作流程和内容生成。她强调,Firefly不仅延伸到了Adobe Gen Studio等企业产品,还允许企业使用自身的风格和资产生成符合品牌形象的内容。该演讲重点介绍了Adobe与亚马逊云科技的合作如何实现快速创新,亚马逊云科技为Adobe在云端扩展业务提供了服务和支持。此外,演讲者还介绍了亚马逊云科技的新产品,如EC2 Capacity Blocks for Machine Learning,可以更轻松地访问GPU计算能力,以及Console to Code,可以使用AI/ML模型根据控制台操作生成基础设施代码。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共1000字,阅读时间大约是5分钟。

在不断发展的科技领域中,Adobe 和 亚马逊云科技 (Amazon Web Services) 已成为开拓创新、革新各自领域的先驱。作为创意软件行业的领军企业,Adobe 大胆向前迈进,在其产品阵容中引入了五个额外的 Firefly 模型,其中包括一个专注于产品矢量图形的生成式人工智能模型。这一突破性的发展将尖端的人工智能功能无缝集成到 Adobe Illustrator 工作流程中,为创作者提供前所未有的工具,助力他们释放艺术创意。

此外,Adobe 推出了一款用于 Adobe Express 模板设计的模型,这一非凡成就使用户只需输入文本描述,即可在几秒钟内生成可完全编辑的模板。这一创新解决方案简化了创作过程,让用户能够以前所未有的速度和效率,轻松将想法转化为实际设计。

Firefly,Adobe 的人工智能技术,不仅应用于消费者产品,还通过 Adobe Gen Studio 融入到该公司的企业产品中。这一端到端的综合解决方案将 Adobe 的产品与 Firefly 的核心技术相结合,为品牌提供所需工具,满足内容需求、优化内容供应链,并通过个性化努力的可扩展性推动业务增长。Adobe Gen Studio 利用 Firefly 赋能企业生成适合商业使用的内容,确保合规性并减轻潜在风险。客户可以使用自己品牌的风格、人物和对象来定制和微调 Firefly,从而生成与品牌视觉识别系统完美契合的内容。

鉴于每个品牌的独特需求,Adobe Gen Studio 允许客户使用自己品牌的风格、人物和对象来定制和微调 Firefly,从而生成与其视觉识别系统完美契合的品牌内容。此外,Gen Studio 与各种平台上的 Firefly API 无缝集成,为工作流程注入动力,自动化流程,提高生产力和效率。

Adobe对创新的承诺是坚定不移的,公司的目标是拥有出色、完整、原生集成的创意模型,并为未来几个月制定了宏伟的路线图。正如Adobe首席信息官Cynthia Stoddard所说,“Adobe一直在创新,一直引领着创作者的方向。但正如您所看到的,创意的步伐正在加快。”

展望未来,转型仍在继续,因为人工智能(AI)作为一股颠覆性力量正在席卷整个行业。Adobe认识到了这一范式转移,并正在大力投资,为客户带来AI能力。值得注意的是,Adobe与亚马逊云科技(亚马逊云科技)的合作对于加快创新步伐起到了关键作用。亚马逊云科技为Adobe提供的账户团队和Adobe工程师建立了牢固的合作伙伴关系,随着Adobe在亚马逊云科技上的业务不断增长,提供了高水平的服务和支持。两家公司都期待继续合作,创造个性化的数字体验。

将重点转移到亚马逊云科技,该公司主动解决了客户在获取所需GPU资源以满足工作负载方面所面临的挑战。为此,亚马逊云科技最近宣布推出Amazon EC2 Capacity Blocks for Machine Learning,这是一种创新的云使用模式,进一步使机器学习民主化,让访问GPU计算能力变得更加容易。这一创新解决方案消除了保留当前未使用的GPU实例的需求,从而降低了成本,使开发周期更加可预测。

通过EC2 Capacity Blocks,客户现在可以通过指定集群大小、未来启动日期和持续时间来预留最新的NVIDIA P5实例,就像预订酒店房间一样。这一创新产品确保了在需要时可以不间断地访问所需的GPU计算能力,从而使企业能够顺利执行其人工智能计划。

亚马逊云科技一直在探索利用机器学习来加速开发和原型制作过程的方式,而不会影响生产最佳实践,例如基础设施代码。为此,亚马逊云科技推出了Console to Code,这是EC2控制台中深度集成的一项功能,允许客户以前所未有的速度无缝过渡从原型到生产代码。Console to Code利用了先进的大型语言模型和深度学习算法的强大功能,以CloudFormation、CDK、SDK、Terraform等格式生成基础设施代码。这些可执行和可重复的代码片段遵循亚马逊云科技指导的最佳实践,提高了部署成功率,并支持创建可靠的生产工作负载。通过简化开发过程,Console to Code使企业能够快速将想法转化为有形的、可投入生产的解决方案,促进敏捷性并加快上市时间。

此外,亚马逊云科技还宣布通过亚马逊云科技技能构建器推出新的计算知识数字徽章和相关的学习路径。个人可以通过完成一项简短的测试获得一个数字徽章,并可在简历、LinkedIn个人资料、雇主或社交媒体平台上展示。这个数字徽章证明了个人在计算知识方面的专业水平,增强了他们的专业信誉,并为他们开辟了新的机会。

该视频还强调了客户成功案例,展示了亚马逊云科技及其服务如何在各个行业推动创新。约翰迪尔公司是一家领先的农业机械制造商,正在利用亚马逊云科技的尖端技术来改革农业行业。同样,航空领域的创新公司Boom也在利用亚马逊云科技的强大功能来彻底改变我们的旅行方式。这些真实的案例展示了亚马逊云科技对于推动创新和塑造各个行业的未来所产生的深远影响。

总的来说,Adobe和亚马逊云科技正处于将创新的人工智能技术融入各自产品和服务的前沿,彻底改变了创意和云计算行业。Adobe将生成式人工智能模型引入其创意软件和企业解决方案,而亚马逊云科技的工具和服务则使机器学习民主化、简化开发流程并提升个人的计算知识,体现了两家公司坚定不移地推动创新,赋能企业和个人的决心。John Deere公司和Boom等公司的成功案例证明了亚马逊云科技的变革力量,以及在各个领域实现突破性进展的能力。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间:

Adobe Gen Studio借助Firefly技术,使企业能够根据自身品牌风格生成个性化内容,优化内容供应链,推动业务增长。

亚马逊推出了EC2 Capacity Blocks for Machine Learning,让机器学习更加民主化。

通过预留GPU实例容量,确保机器学习项目获得所需的GPU计算能力。

亚马逊云科技推出了Console to Code功能,利用大型语言模型和深度学习算法,可以从EC2控制台快速生成CloudFormation、CDK、SDK、Terraform等基础设施代码,加快从原型到生产的过程,并遵循亚马逊云科技最佳实践指南,提高部署成功率。

在EC2控制台中查看”控制台到代码”功能,即可将在控制台中记录的操作生成为所选格式的代码,简化了从想法到基础设施自动化的过程。

我们站在巨人的肩膀上,提供最安全、可靠和可扩展的云服务,助力您的创新。

总结

这篇演讲围绕着Adobe将生成式AI模型与其创意软件套件进行了整合,为艺术家和设计师提供了前沿工具。它强调了FIREFLY的推出,这是一种专门为Adobe Illustrator中的矢量图形设计的革命性AI模型,以及业内一款Adobe Express模板设计模型。这些创新简化了内容创作流程,优化了工作流程,使企业能够大规模生成个性化、符合品牌形象的内容。

此外,演讲强调了Adobe与亚马逊云科技的合作伙伴关系,这推动了快速创新,并促进了个性化数字体验的交付。亚马逊云科技的EC2 CAPACITY BLOCKS FOR MACHINE LEARNING使GPU计算能力民主化,确保机器学习项目具有可预测的计算能力。另外,新推出的亚马逊云科技CONSOLE TO CODE简化了从原型到生产代码的过渡,利用大型语言模型生成基础架构代码。

在演讲结束时,它强调了AI的变革力量以及Adobe和亚马逊云科技持续合作推动创新并塑造创意行业未来的重要性。演讲者邀请观众拥抱这些进步,释放创造力,并留下一个开放式问题:“你将创造什么?”

亚马逊云科技(Amazon Web Services)是全球云计算的开创者和引领者。提供200多类广泛而深入的云服务,服务全球245个国家和地区的数百万客户。亚马逊云科技致力于成为企业构建和应用生成式AI的首选,通过生成式AI技术栈,提供用于模型训练和推理的基础设施服务、构建生成式AI应用的大模型等工具、以及开箱即用的生成式AI应用。深耕本地、链接全球 – 在中国,亚马逊云科技通过安全、稳定、可信赖的云服务,助力中国企业加速数字化转型和创新,并深度参与全球化市场。

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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