AI页面 设计工具

以下是为您总结的相关英文文章重点： 1. 每周一更新的 AIGC 领域内容，包括谷歌开源的新语言模型 Gemma 2B 和 Gemma 7B，采用与 Gemini 相同技术且质量更高；Stability AI 发布的新图像生成模型 Stable Diffusion 3，可生成图像和视频；Groq 公司利用新型硬件实现语言模型每秒 500 个 Token 的高速输出，速度比顶级运营商快 18 倍；还介绍了新的 AI 产品如视频风格转换平台 GoEnhance、将 Figma 设计转为 React 组件的插件、用于项目管理的工具 Kraftful 等，以及精选的几篇英文文章，如优化 Stable Diffusion XL 的方法、构建语言模型 Tokenizer 的教程、新模型 Sora 和 LAVE 等的应用。 2. 常见的文章润色 AI 工具包括：Wordvice AI 集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务；ChatGPT 由 OpenAI 开发，可用于多方面写作辅助；Quillbot 是人工智能文本摘要和改写工具；HyperWrite 是基于 AI 的写作助手和大纲生成器；Wordtune 是 AI 驱动的文本改写和润色工具；Smodin 提供 AI 驱动的论文撰写功能。这些工具涵盖了文章润色的各个环节，科研人员和学生可根据自身需求选择。 3. 除聊天内容外，可让 AI 总结整理各种文章（不超过 2 万字），如复制文章给 GPTs 总结。对于 B 站有字幕的视频，可通过安装油猴脚本获取字幕，将字幕文字内容复制给 GPTs 进行总结，总结完还可继续提问或探讨。

以下是一些 AI 绘画常用的提示词： 画面构图方面： 人物拍摄：Chest Shot、headshot 爆头。 视角：Wideangle view 广角镜头、CloseUp的横截面图、cinematic shot 电影镜头。 相机相关：canon 5d,1fujifilm xt100,Sony alpha 相机型号焦段光圈。 其他：scenery shot 风景照、bokeh 背景虚化、foreground 前景、background 背景、Detail Shot。 画面氛围和情绪方面：moody 暗黑的、happy 鲜艳的，浅色的、dark 黑暗的、epic detail 超细节的、Brutal 残酷的，破碎的、dramatic contrast 强烈对比的、hopeful 充满希望的、anxious 焦虑的、depressed 沮丧、elated 高兴地、upset 难过的、fearful 令人恐惧的、hateful 令人憎恨的、happy 高兴、excited 兴奋、angry 生气、afraid 害怕。

考取有关 AI 的证书是否有必要，取决于个人的具体情况和目标。以下为您提供一些参考： 从经验来看，像 MQ 老师这样的知乎 AI 讲师，考取了国家工信部、微软、讯飞三个初级人工智能工程师证书。如果您在教育行业工作，拥有相关证书可能会有一定的帮助。 对于新手学习 AI，如果您希望通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程系统学习，这些课程可能会提供获得证书的机会，这有助于证明您的学习成果。 然而，证书并不是衡量您在 AI 领域能力的唯一标准。更重要的是您对 AI 知识的掌握和实践能力。建议您： 了解 AI 基本概念，熟悉术语和基础概念，包括主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 选择感兴趣的模块深入学习，比如图像、音乐、视频等，并掌握提示词的技巧。 进行实践和尝试，使用各种产品做出作品。 体验 AI 产品，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 总之，是否考取证书要综合考虑您的职业规划、学习需求和个人兴趣等因素。

以下是为小白提供的学习 AI 工具并运用于工作生活的建议： 一、从菜鸟到达人的进阶之路 可以参考元子的进化史： 1. Day 1：懵懵懂懂，只会说“你好，帮我写个报告”。 2. Day 7：学会表达，比如“帮我写一份周报，重点说明项目进度”。 3. Day 14：熟练掌握，例如“我需要一份项目总结，包含数据分析和改进建议”。 4. Day 30：把常规 AI 工具都试过一遍，并选定自己要持续玩的方向，比如 AI Agent。 5. Day 60：组队参加 AI Agent 比赛并有幸得奖。 这里推荐一个社区小伙伴的 100 天 AI 之路，每天都有记载，大家可以感受一下进境： 元子的心得： 1. 不要怕问“笨”问题，但要多直接问 AI。 2. 解决一个小问题也是进步，不积跬步，无以至千里。 3. 多试多练才是王道，来社区共学，一群人走得更远。 4. 融入生活和工作才能持久，学完就用才是王道，不要纯靠意志力。 二、工作中的 AI 小帮手 1. 需要快速生成报告，AI 来帮忙。 2. 需要快速整理数据，AI 来处理。 3. 需要快速翻译文件，AI 来翻译。 4. 需要快速优化文案，AI 来优化。 三、参与制作 AI 动画短片的经验分享 在参与设计 AI 动画短片时，比如负责“刺猬菠萝”角色的图片和视频制作，即使没有相关经验，在他人指导下也能逐渐掌握基本技巧，并通过 MJ 和 RunWayAI 工具提高效率。 为了做好这件事，可以： 1. 利用 WaytoAGI 社群中的入门资料，快速了解动画制作的基本流程和技术。 2. 积极参与团队讨论，向有经验的大佬请教，多多参与「共创活动」，不仅能快速学习，还能收获伙伴。 四、AI 与生活 对于超出自己理解范围的事情，最简单的方法就是试一试。学习新东西，百闻不如一练。在面向父母的“AI 布道”活动中会发现，AI 工具虽强大，但与普通人之间存在一定距离。AI 是未来必然的方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，能让普通人更快受益。 如果想要跟元子交朋友、一起在 AI 路上探寻，欢迎戳这里：

以下是关于飞书 AI 提示词的相关内容： 提示词模板和资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru： 在星流一站式 AI 设计工具中的提示词： 提示词用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 提示词优化方面，启用提示词优化后，可帮助扩展提示词，更生动地描述画面内容。 写好提示词的要点包括：内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，如一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量；调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容；利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大越优先。此外，还有预设词组供小白用户选择，以及辅助功能，如翻译功能可一键将提示词翻译成英文，删除所有提示词可清空提示词框，会员加速可提升图像生图速度。 在 AI 商用级问答场景中的提示词： 提示词是告诉全知全能的大语言模型，它是一个什么样的角色、要专注于哪些技能，使其能够按照您的想法变成所需的“员工”。例如设定角色为“美嘉”，按照其人设、背景和对话风格做设定。

以下是一些通过 AI 处理 Excel 数据的工具和方法： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 可自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，Chat Excel 也可以帮助处理 Excel 数据，您提出要求，它会逐步进行处理。同时，还可以利用一些其他的 AI 工具和技巧，如 360AI 浏览器实现 AI 内容摘要、问答、思维导图等功能，用通义听悟整理录音笔记等，来辅助处理 Excel 相关的数据工作。随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些用于搭建页面的 AI 应用： 1. 韦恩：扣子“AI 应用”入门 选择桌面网页，进入界面编排页面。 左侧有组件、模板和结构，组件包括布局组件、展示组件、输入组件和 AI 组件等。 中间是页面布局，左侧组件拖入并通过右侧的属性面板、事件面板进行设置。 右侧是属性面板和事件面板，不同组件的事件种类不同。 模板部分有官方提供的参考模板，结构部分方便找到页面及相关组件。 2. Wix ADI 网址：https://www.wix.com/ 特点：基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 3. Bookmark 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 4. Firedrop 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 5. The Grid 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是 AI 设计助手，可自动调整网站设计和布局，基于内容和用户互动优化，支持多种内容类型。 此外，还有韦恩：扣子“AI 应用”进阶中提到的邮票收藏馆应用的搭建案例，包括业务背景与逻辑梳理、页面设计等方面。

以下是一些能生成页面 UI 设计图的 AI 工具： 1. Midjourney：如果想指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加页面指令描述，如“landing page”“Profile Page”等。通过一系列操作，其产出的设计图视觉效果不错，适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。但目前直接用于落地开发仍有距离。在 Midjourney 中生成 UI 设计图没有固定的 Prompt，可先使用指令模板“ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble”，将“类型”替换为产品的关键词描述（英文）。 2. 即时设计：https://js.design/ 这是一款可在线使用的“专业 UI 设计工具”，为设计师提供更加本土化的功能和服务，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 3. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，能通过文本或图像生成代码化的用户界面，基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 4. Wix：https://wix.com/ 这是一款用户友好的 AI 工具，无需编码知识即可轻松创建和自定义网站，提供广泛的模板和设计选择，以及移动优化和集成电子商务等功能，能帮助不同领域用户创建各种网站。 5. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画生成强大网站，支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于页面 UI 生成的一些好用的 AI 辅助思路： 1. 使用 Midjourney 生成 UI 界面：如果想指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加一段页面指令描述，例如“landing page”“Profile Page”等。通过一系列操作，会发现 Midjourney 产出的设计图视觉效果不错，适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。但目前要直接用于开发仍有距离。 2. 推荐的网页原型图生成工具： 即时设计：https://js.design/ ，是可在线使用的“专业 UI 设计工具”，更注重云端文件管理、团队协作等。 V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix：https://wix.com/ ，用户友好的 AI 工具，无需编码知识即可创建和自定义网站，提供多种模板和设计选择。 Dora：https://www.dora.run/ ，使用 Dora AI 可通过一个 prompt 借助 AI 3D 动画生成强大网站。 3. 案例教程：在开发游戏时，让 AI 生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片等元素，其中部分元素生成较顺利，部分需多次尝试。生成的 HTML 代码简洁，CSS 结构不错但部分定位模式需调整。个人感觉 AI 生成的东西不能完全信任，仍需人工调整，学习和请教专家也是必要的。

以下是关于页面 UI 生成的一些好用的 AI 辅助思路： 1. 使用 Midjourney 生成 UI 界面：如果想指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加页面指令描述，如“landing page”“Profile Page”等。通过一系列操作，其产出的设计图视觉效果不错，适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。 2. 推荐的网页原型图生成工具： 即时设计：https://js.design/ ，是一款可在线使用的“专业 UI 设计工具”，更注重云端文件管理、团队协作等。 V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix：https://wix.com/ ，用户友好的 AI 工具，可在无编码知识的情况下创建和自定义网站，提供多种模板和设计选择等功能。 Dora：https://www.dora.run/ ，使用 Dora AI 可通过一个 prompt 借助 AI 3D 动画生成强大网站，支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 3. 案例教程：在开发游戏的过程中，让 AI 生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片等元素，其中部分元素生成效果较好，部分需要多次生成和调整。生成的 HTML 代码简洁符合期待，但 CSS 结构的 position 定位模式可能不对，需要人工修改。个人感觉 AI 生成的东西不能完全信任，仍需要人工调整和学习。

以下是关于进入 big model 页面的相关信息： 1. 模型下载： 大多数模型可在 Civitai（C 站）下载，网址为：https://civitai.com/ 。 使用 C 站的方法： 科学上网（自行解决）。 点击右上角筛选按钮，在框中找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora 。 看照片，感兴趣的点进去，点击右边“Download”保存到电脑本地。还可点击左上角“Images”，找到喜欢的图片点进去，查看全部信息，点击 Lora 和大模型可直接跳转到下载页面。复制图片信息可点击最下面“Copy...Data”。 2. 模型下载位置： 大模型：SD 根目录即下载 SD 时存放的文件夹。 Lora 和 VAE 也有相应的存放位置。 3. 分辨模型类型： 若不知下载的模型类型及应放的文件夹，可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/ ，将模型拖动到空白处即可自动弹出模型信息。 此外，还有关于 Lora 生图的步骤和 Llama3 部署的相关内容： 1. Lora 生图： 点击预览模型中间的生图会自动跳转页面。 可调节模型强度，建议在 0.6 1.0 之间。 能添加 lora 文件，显示训练过的所有 lora 的轮次。 输入正向提示词，选择生成图片数量、尺寸等。 采样器和调度器新手可默认，迭代步数在 20 30 之间，CFG 在 3.5 7.5 之间调整。 随机种子 1 代表随机生成图，复制好的随机种子可粘贴以生成近似结果。 合适的种子和参数可进行高清修复，选择放大倍数等。 2. Llama3 部署： 下载大模型可用于推理，有使用 API 和部署简单界面两种对话方式。 面向小白，可参考部署 webdemo 服务的代码，在/root/autodltmp 路径下新建 chatBot.py 文件并输入相应内容，启动 Webdemo 服务，在终端运行命令，将端口映射到本地，在浏览器中打开链接 http://localhost:6006/ 即可看到聊天界面。

很抱歉，目前无法直接为您生成一个具有拦截页面广告功能的浏览器插件。但一般来说，开发这样的插件需要具备以下步骤和技术知识： 1. 选择合适的编程语言，如 JavaScript 等。 2. 了解浏览器的扩展开发框架和 API，不同的浏览器可能有不同的要求和接口。 3. 实现广告检测和拦截的算法，这可能涉及到对网页元素的分析和识别。 4. 处理与浏览器的兼容性问题，确保在各种主流浏览器上都能正常工作。 如果您不具备相关的开发技能，也可以在各大浏览器的应用商店中寻找已有的广告拦截插件来满足您的需求。

以下是一些可以根据现有的网站或截图生成源代码的 AI 工具： ：借助 GPT4 Vision 的能力，能直接将屏幕截图转换为 HTML/Tailwind CSS，并利用 DALLE 3 的图像生成能力生成相似图像。 此外，还有一些与网站制作相关的 AI 工具： Wix ADI 。基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 Bookmark：网址为 。通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 Firedrop：网址为 。其 AI 设计助手 Sacha 可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid：网址为 。其 AI 设计助手 Molly 可以自动调整网站的设计和布局，基于内容和用户互动进行优化，支持多种内容类型。 在 AI 代码生成和开发工具方面： ：由 Wingware 开发的专为 Python 编程设计的开发环境，集成了多种功能，年度许可证起价 179 美元/月。 ：开源的 AI 开发助手，能根据产品需求生成完整的代码库，遵循 MIT 许可证。 ：Sourcegraph 的 AI 工具，作为全面的编程助手能理解整个代码库，个人使用免费。

主流的 LORA 训练工具包括： 1. B 站 UP 主“朱尼酱”的赛博丹炉，其界面友好、美观，适合新手入门。 2. 训练器，支持 Kolors 开源模型。 3. Kolors+Refiner，由 AIKSK 开发的工作流应用。 4. Kolors可图大模型XL 精修工作流，由@AiARTiST 非人类开发。 5. kolors+SDXL 细节修复+instant+ipa，由@谷尘 DesignDog 开发。 6. kolors 一键设计中文海报，由亦诚视觉开发。 7. ，魔搭社区官方模型。 8. InstantIDKolors 专属模型，由 InstantX 开发。

以下是一些在剧本创作中可以使用的 AI 工具： 1. 文本生成工具：如 GPT4、Claude、Kimi、智谱清言、文心一言等，可帮助生成故事创意、角色台词等。 2. 视频工具： Pika、Pixverse、Runway、SVD 可用于视频创作。 Junie 在电影制作中使用了多种工具，包括 AI 图像生成工具如 Stable Diffusion、Midjourney v5.2、DALL·E；AI 动画工具如 Pika、Runway、Deforum；口型同步工具 DID；AI 旁白工具 ElevenLabs；剪辑工具 Premiere；文字翻译工具 ChatGPT。 3. 图像工具：Stable Diffusion、Midjourney v5.2 可生成富有想象力的角色和场景等画面。 4. 声音工具：可用于背景音乐、音效、角色配音、声音克隆等。 在剧本创作过程中，除了使用工具，还需要注重故事的原创性和改编，可从自身或他人的经历、经典 IP 等获取灵感。同时，多实践、多与他人讨论也是提升剧本质量的重要方式。

以下是一些常用于剧本创作的 AI 工具： 1. 文字生成方面：GPT4、Claude、Kimi、智谱清言、文心一言等，可用于生成剧本的文字内容。 2. 图像生成：Stable Diffusion、Midjourney v5.2、DALL·E 等，能为剧本创作提供灵感和视觉参考。 3. 视频相关：Pika、Runway、Deforum 等，可用于生成视频片段。 4. 音频方面：ElevenLabs 可用于生成旁白等音频内容。 5. 剪辑工具：Premiere、剪映等，用于对视频进行剪辑和后期处理。 在剧本创作过程中，还可以参考以下方法和思路： 1. 故事来源：可以从原创（如自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等）或改编（如经典 IP、名著、新闻、二创等）入手。 2. 写作方法：编剧是有一定门槛的手艺，不要单纯套剧作理论和模板，要多写多实践，再结合看书总结经验。对于短片创作，可以从自身或朋友的经历改编入手，或者对触动自己的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事，有助于修改和进步。 3. 项目脚本方面：例如画小二团队在《李清照》AI 视频创作中，文字使用 GPT 脚本，图片使用 Midjourney，视频使用 Runway，音频使用 ElevenLabs 和剪映，剪辑使用剪映，还用到了 PS、AE 等其他工具。同时，在故事创作时，可以按照特定的模板生成 Prompt，包括标题、设置、主角、反派角色、冲突、对话、主题、基调、节奏等方面，并分章节生成小说目录。

以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议： 在构建基于 LLM 的应用时，Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案，只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现，开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时，工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务，而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过，对于许多应用来说，优化单个 LLM 调用（配合检索和上下文示例）通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现，例如： 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet（一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器）。 4. Vellum（另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具）。 这些框架通过简化标准的底层任务（如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等）使入门变得容易，但它们往往会创建额外的抽象层，可能会使底层提示词和响应变得难以调试，也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API，许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架，请确保理解底层代码。 此外，还有以下相关工具和应用： 1. VectorShift：能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序，利用大型语言模型（例如 ChatGPT）构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程，无需编码。 2. Unriddle：帮助更快阅读、写作和学习的工具，能简化复杂的主题，找到信息，提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览（Browserbase、Tiny Fish）、代码解释（E2B）和授权+认证（Anon）已经出现，它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件（如 CRM、ERP）交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法，它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考：https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents

以下是关于 AI 工业机械设计的相关信息： AI 绘画在工业机械设计中的应用： Midjourney 可生成包含工业机械的相关图片，如一个数据图标，蓝色渐变磨砂玻璃，磨砂玻璃建筑，白色透明科技感白色城市建筑场景，数据线链接，芯片等元素，具有高细节灰色背景与简单的线性细节，工作室照明，3d,c4d，纯白背景，8k 等特点。质感不错，可多尝试喂不同构图的图片，喂图玩法对图片影响最大的是参考图，建议多跑跑图。 AI 在航天器零部件设计中的应用： NASA 研究工程师瑞安·麦克莱兰使用商业 AI 工具设计既轻又坚固的任务硬件。AI 工具能在一小时内生成 30 或 40 个想法，设计的零件比人类设计的更强壮、更轻，且会提出人类想不到的想法，但有时也会犯人类不会犯的错误。 获取 AI 生成 CAD 图相关资料的途径： 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 专业书籍：查找相关专业书籍了解应用和案例。 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的课程，在 YouTube 等平台查找教程和演示视频。 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习，关注相关博客和新闻网站。 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的相关项目，如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究：研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图时，掌握相关基础知识和技术细节很重要，通过多种途径逐步掌握其应用和实现。随着 AI 技术发展，在 CAD 设计中的应用会更广泛，为设计师和工程师提供更多辅助和支持。

以下是关于 AI 工业设计的相关信息： 在小红书博主方面，有诸如 Ai HFBY 等博主从事工业设计相关内容的分享，您可以通过相应链接查看他们的作品和教程。 腾讯研究院的报告中提到，工业设计在基础模型和开源生态方面有所涉及，包括产品迭代、VR 构建的虚拟环境等。当前存在训练数据稀缺、泛化能力有限等瓶颈，未来方向包括 GANs 数据生成、迁移学习优化等。同时，在 3D 生成方面，须解决空间几何难题，材质还原方面基于几何模型的空间结构特征生成真实感材质与纹理映射，纹理生成方法多元化，核心技术不断突破，AI 赋能加速发展，应用场景持续扩展。 分众传媒携手阿里通义大模型开拓了品牌广告 AI 营销新模式，其中的 AI 创意设计包含 AI 设计、AI 生图、模板中心等能力，可通过对话方式表达设计需求，利用文生图/图生图能力解决各类营销场景素材生成需求，并提供数十万精选模板降低创意制作门槛。

以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识 （1）基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 （2）历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 （1）统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 （2）线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 （3）概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 （1）监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 （2）无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 （3）强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 （1）性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 （2）模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 （1）网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 （2）激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，以证件照为例，Code AI 应用开发教学中，智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强，目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时，要学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。

目前尚未有成熟的 AI 大模型或智能体能够直接实现输入材质图片就得到经过设计后的成品衣服的功能。但在 AI 领域的不断发展中，可能会有相关的技术和模型在未来出现。

目前尚未有专门的 AI 大模型或智能体能够直接实现您所描述的输入衣服材质图片就得到经过设计后的材质成品衣服的功能。但随着 AI 技术的不断发展，未来可能会出现相关的应用。

以下是关于室内设计在 AGI 方面的软件和用法的相关信息： 软件及用法： 1. Stable Diffusion： 选用原因：DallE 缺乏室内设计能力，MidJourney 出图效果好但无法基于现实环境重绘，Stable Diffusion 出图成功率较低，但可调用 controlnet 的 MLSD 插件捕捉现实环境线条特征做二次设计。 安装：安装 Stable Diffusion WEB UI。 配置：修改 webuiuser.bat 文件加上 listen 和 API 参数，让 Stable Diffusion 处于网络服务状态。 具备室内设计能力：下载室内设计模型（checkpoint 类型）放到 stable diffusion 目录/models/stablediffusion 下面，安装 controlnet 插件，使用 MLSD 插件实现空间学习。通过 API 方式让前端连接到 Stable Diffusion 后台。 2. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现惊艳，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值在线。 3. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索，输入房间面积需求和土地约束可自动生成户型图。 4. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束生成的设计结果。 5. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 使用 AI 进行室外设计的最佳实践： 1. 充分利用 AI 的创意生成能力，输入关键词生成多种创意方案，获取新颖灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能，利用 AR/VR 技术模拟和评估设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力，对采光、动线、材料等进行优化。 4. 借助 AI 的自动化设计功能，生成符合规范的平面图、立面图等。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式，发挥各自优势，提升设计效率和质量。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。