Describe 支持两种输入方式：来自 Ideogram 的任何图像，或者从你的设备上传的图像。

　　渲染质量和速度控制：快速、默认和质量。快速模式优先考虑速度，大约在 5 秒内生成图像。另一方面，质量模式优先考虑更细节的内容，大约在 20 秒内生成图像。

　　负向提示词：告诉模型不想在输出图像中看到什么，可以使用此功能删除特定对象，甚至改善图像的风格。

　　他和其他 OpenAI 高管在会上推介了500强企业使用的 AI 服务，暗示OpenAI在某些情况下可能与微软展开了正面交锋。

　　在每次活动中，Altman 和首席运营官 Brad Lightcap 都提供了产品演示，包括 ChatGPT Enterprise（其著名的企业级聊天机器人，可根据简单的提示生成文本）、将客户应用程序连接到其 AI 服务（称为 API）的软件及其新文本- 到视频模型。

　　基准测试中，Grok-1.5V 的能力和GPT 4V不相上下，多项指标甚至超过GPT 4V！

　　RealWorldQA基准：这是一个新的基准测试，旨在评估多模态模型在理解真实世界物理空间方面的能力，包含超过700个问题和答案，主要采用来自车辆前摄像头等实际环境中的图像。

　　•能力：Grok-1.5V 在多个领域与现有前沿多模态模型竞争，特别是在多学科推理和理解文档、科学图表等方面表现出色。

　　•基准测试：在不使用思维链提示的情况下，通过对比其他模型，Grok-1.5V 在多个数据集上的表现令人瞩目，尤其是在新的RealWorldQA基准测试中，这一测试评估了模型对现实世界空间的理解能力。

　　GPT-4-Turbo 英文版的第一名，而 Claude Opus夺得中文版的第一名。 看来Claude更懂中文 另外阿里巴巴的Qwen 1.5 是目前国产模型中排名最高的，可能才开始，数据还不够多。

　　尽管扩散模型在图像生成方面取得了显著进展，但它们仍然存在一些问题，如生成的图像质量不足、缺乏符合人类审美的吸引力以及推理过程效率低下。这些问题限制了扩散模型在实际应用中的潜力和实用性。

　　UniFL框架的核心在于三个关键组件：感知反馈学习用于提升视觉质量，解耦反馈学习用于增强美学吸引力，对抗性反馈学习用于优化推理速度。这三个组件共同作用，使得UniFL能够有效地解决当前扩散模型面临的问题。

　　通过一系列深入的实验和广泛的用户研究，UniFL证明了其在提升生成模型质量和加速推理方面的优越性能。实验结果显示，UniFL在多个类型的扩散模型上都取得了显著的性能提升，并且在各种下游任务中展现出强大的泛化能力。

　　通过一行代码，Rerank 3 可以提升搜索性能或降低运行 RAG 应用程序的成本，对延迟几乎没有影响。