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炸裂了 Pika 1.0重磅发布， Pika lab 发布了一个新的AI模型，能够使用文本生成和编辑多种风格的视频，如3D动画、动漫、卡通和电影风格。 质量非常高！ 而且还难对视频内容进行精准的控制和编辑，例如调整视频的宽高比、更改视频中人物的衣服，给猩猩戴墨镜… 还没正式发布，现在可以排队：https://pika.art
视频介绍
pika是由华人demi guo创立的人工智能公司，效果非常炸裂
OpenAI联合创始人，深度学习，计算机视觉研究技术大神Andrej Karpathy对此评价：
你知道图像生成是如何从模糊的 32x32 纹理补丁到难以分辨真伪的高分辨率图像的，这一切大约只在弹指之间。现在，同样的情况正在时间轴上发生（延伸到视频），其反响让人有点摸不着头脑。每个人都将成为多模式梦境的导演，就像《盗梦空间》中的建筑师一样。
回过头来看，图像/视频生成与对数据要求极高的神经网络非常匹配，因为数据非常丰富，而且每张图像或视频的像素都是网络参数的巨大比特源（软约束）。当你在监督丰富的环境中训练巨大的神经网络时，你的训练损失 = 验证损失，生活就是如此美好。
我来解释一下：
在机器学习中，监督损失等于验证损失表示在训练神经网络时，使用的训练数据集和验证数据集的性能相似。监督损失通常是在训练集上计算的损失，而验证损失是在验证集上计算的。这种情况表明模型在训练和验证阶段都能够很好地泛化，即在未见过的数据上表现良好。
当监督损失与验证损失相等时，说明模型在两个数据集上都能取得相似的性能。这种情况通常是机器学习中一种理想的状态，表示模型没有过度拟合（在训练数据上表现得太好，但在新数据上表现不佳）或欠拟合（未能适应训练数据的模式）。
这种情况通常与数据的丰富性有关。当数据集足够大且包含多样性时，神经网络可以更好地学习数据的特征，并且在训练和验证数据上表现一致。数据丰富性有助于防止过度拟合，因为模型在训练时能够捕捉更广泛的模式，这些模式更有可能在验证数据上保持有效。
在监督学习中，当训练数据和验证数据都充分代表了问题的复杂性和多样性时，模型更有可能取得相似的损失结果，从而表现出更好的泛化性能。这也有助于确保模型对新的、未见过的数据有良好的预测能力。
结语
据说字节最近成立新的部门，主攻人工智能应用，字节应该拥有全球首屈一指的视频数据，视频丰富程度就不用说了，想像一下，字节下一个爆款产品，也许是突破现有创作模式的全新交互方式的神器，哈哈，pika已经将文字生成视频推向新高度了，字节还会远吗？
⭐星标AI寒武纪，好内容不错过⭐
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