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AI Book Generator, HitPaw, GPTzign, MARA AI, CandyIcons, Kafkai, Design My Bingo, AI Value Proposition Canvas Generator, Email Generator AI Tool, SVG.io 是最好的付費/免費 Generator(21) tools.







生成器是一种神经网络架构,用于生成式人工智能模型中创建类似于训练数据的新数据样本。它被引入为生成对抗网络 (GAN) 框架的一部分,由Ian Goodfellow在2014年提出,并已被广泛应用于各种生成式人工智能应用,如图像合成,文本生成和音频合成。
核心功能
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價格
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如何使用
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Grammarly | 文法和拼字檢查 |
免費 $0 USD / 月 無錯誤寫作。查看你的寫作語氣。利用 100 個 AI 提示生成文本。
| Grammarly 可整合到各種應用程式和網站中。用戶只需將文字輸入或粘貼到 Grammarly 編輯器中,或使用瀏覽器擴展在寫作時接收即時建議。Grammarly 會提供有關文法、拼字、標點、風格和語氣的回饋,幫助用戶改善寫作。 |
ElevenLabs | 文字轉語音 |
免費 $0 每月 每月10k積分
| 使用者可以透過平台的工具從文字生成語音,克隆語音、為影片配音,以及創建有聲書。該平台提供API和SDK供開發者將AI音訊能力整合到他們的產品中。使用者可以選擇語音、直接交付並發布內容。 |
Perchance | 使用清單創建隨機生成器 | 要在 Perchance 上創建隨機生成器,您需要創建引用其他清單的清單。例如,您可以定義一個 '包' 清單和一個 '項目' 清單,然後創建一個輸出,結合來自這兩個清單的隨機項目。您還可以調整項目被選中的機率和匯入其他用戶的生成器。 | |
Tripo AI | 圖像到 3D 的轉換 |
基本 $0.00 每月 600 點數,大約可生成 24 個圖像到 3D 模型
| 只需上傳圖像或輸入文字,Tripo AI 將在幾秒內生成 3D 模型。生成的模型可以下載為多種格式,以支援不同應用。 |
PixAI | AI藝術生成 | 信用套餐 購買信用套餐以解鎖拼圖或生成藝術。 | 使用者可以透過註冊或登錄生成AI藝術,然後使用平台上可用的生成工具。他們可以探索不同的模型,參加比賽,以及訓練自己的AI模型。 |
Midjourney | 基於AI的圖像生成 | 提供的內容沒有明確詳細說明如何使用Midjourney網站或平台。它提到了加入他們的Discord以獲取產品支持和問題解答。 | |
OpenArt | AI 圖片生成 |
免費 $0 適合新手嘗試並探索 AI 藝術創作
| 使用者可以免費註冊並開始使用基本模型創建圖片。他們可以輸入文字提示或上傳圖片來引導 AI。平台支援各種工具,如 txt2img、img2img 和 ControlNet。使用者還可以加入 Discord 社群來獲得試用點數。 |
NoteGPT | 各類內容的AI智慧摘要 |
免費計畫 免費 每月包含15個配額以試用所有功能。
| 使用者可以直接使用網站的工作區進行總結,或使用獨立的摘要和生成工具。Chrome擴充功能適用於YouTube、Udemy、Coursera、Vimeo、BiliBili和Google。只需輸入內容或URL,NoteGPT將生成總結、筆記或其他AI生成的輸出。 |
Speechify | 文字轉語音轉換 |
免費 免費 基本的文字轉語音功能
| 安裝 Speechify 應用程式或瀏覽器擴充功能,選擇您想要聽的文字,然後按播放。您可以自訂聲音、速度和語言。 |
NaturalReader | 具備自然的 AI 語音的 AI 文字轉語音 | 使用者可以上傳文件、貼上文本或使用 Chrome 擴充功能來收聽網頁。該平台提供個人、商業和教育用途的選項,每個選項都有特定的功能和授權需求。 |
在时尚行业中,可以使用生成器设计新的服装或图案
研究人员可以利用生成器来创建用于训练诊断模型的合成医学图像,保护患者隱私
行銷人員可以使用生成器創建個性化內容,如產品描述或廣告文案
用户赞扬生成器能够创建多样化和高质量的样本,为艺术,设计和内容创作开拓了新的应用。然而,一些用户指出了训练稳定生成器的挑战,以及在生成虚假内容方面潜在的滥用。
艺术家使用在绘画数据集上训练的生成器来创建具有类似风格的新艺术品
游戏开发者使用生成器来程序性地生成独特的游戏资产,如纹理或3D模型
要在GAN设置中使用生成器,请按照以下步骤进行: 1. 根据要生成的数据类型,定义生成器和鉴别器架构。 2. 使用随机权重初始化生成器和鉴别器网络。 3. 交替训练网络: - 使用生成器和随机噪声生成一批假样本。 - 训练鉴别器区分真假样本。 - 根据鉴别器的反馈更新生成器权重,以生成更真实的样本。 4. 重复步骤3直到生成器产生高质量样本。
能够创建类似于训练数据的新,多样化数据样本
可用于数据增强,改善在训练数据有限的任务上的模型性能
允许创造性应用,如生成艺术,音乐或设计







































