最近的一项研究提出了一种新方法，利用人类注意力来改善人工智能生成的图像质量。该方法使用显著性检测器来识别图像中最重要的区域，并优先考虑这些区域的生成。传统的图像生成方法会统一优化整个图像，而新方法则利用显著性检测器来识别和优先考虑更“重要”的区域，就像人类一样。这种方法可以提高图像质量和文本提示的保真度。研究人员使用了稳定扩散模型和显著性检测器来生成图像，并将其与传统方法进行了比较。结果表明，新方法在图像质量和文本提示的保真度方面

墨西哥城的创业团队"某处某人"利用人工智能设计的足球队服成功吸引了阿迪达斯的合作，展示了科技创新与传统手工艺的融合。团队通过AI图像生成技术创作出创新产品概念图，特别是将墨西哥传统刺绣元素融入阿迪达斯风格国家队球衣的设计，引起全球关注。该设计不仅提升了产品的独特魅力，还为超过3000位工匠提供了经济独立的机会，潜在影响15000人。阿迪达斯的加入，不仅推动了限量版墨西哥国家队球衣系列的推出，还体现了品牌的社会责任。通过与Nimble的合作，"某处某人"的产品打入全球苹果商店，实现了盈利并计划进行新一轮融资，展示出高效率设计与社会责任结合的商业模式的潜力。这一案例强调了科技、设计与社会企业模式在推动可持续发展和扶贫方面的巨大影响力。

本文报道了艺术家 Greg Rutkowski 请求将他的艺术作品从 AI 中移除的情况，但却被制作了一个 Rutkowski 特定的图像生成器。