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能够用ai控制电脑打游戏

Answer

AI 在游戏中的应用已经有了很大的发展。生成式 AI 是一种机器学习类别,计算机能根据用户提示生成新内容,目前在文本和图像领域应用较成熟,在其他创意领域如动画、音效、音乐、虚拟角色等也有进展。

在游戏中,早期如雅达利的 Pong 就有计算机控制的对手,但它们只是简单脚本程序,不能学习,能力取决于程序员。如今,由于更快的微处理器和云技术,有了更多计算能力,能构建大型神经网络,在复杂领域识别模式和表示。

在游戏音频方面,生成式 AI 带来了实时生成对话,角色能说任何话并完全响应玩家行为;有助于玩家扮演幻想角色,维持幻觉;能控制声音细微差别;还能实现本地化,将对话翻译成任何语言并以相同声音发音,像 Deepdub 这样的公司专注于此领域。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

游戏中的生成式 AI 革命

生成性AI是一种机器学习类别,计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容。目前,文本和图像是这项技术的最成熟应用,但几乎在每一个创意领域都有工作在进行,从动画、音效、音乐,甚至到创造具有完整性格的虚拟角色。当然,AI在游戏中并不是什么新鲜事。即使是早期的游戏,如雅达利的Pong,也有计算机控制的对手来挑战玩家。然而,这些虚拟的敌人并不是我们今天所知道的AI。它们只是由游戏设计师制定的简单脚本程序。它们模拟了一个人工智能对手,但它们不能学习,它们的能力只取决于创建它们的程序员。现在与以前的不同之处在于,由于更快的微处理器和云技术,我们有了更多的计算能力。有了这种能力,我们可以构建大型的神经网络,这些网络可以在高度复杂的领域中识别模式和表示。这篇博文分为两部分:第一部分包括我们对游戏领域的生成性AI的观察和预测。第二部分是我们对该领域的市场地图,概述了各个细分市场并确定了每个市场的关键公司。

生成式AI在游戏领域的机会(市场假设+预测)

什么是生成式AI?生成式AI是机器学习的一个类别,计算机可以根据用户的输入/提示,生成原创的新内容。目前这项技术最成熟的应用主要在文本和图像领域,不过几乎所有的创意领域都有类似的进步(生成式AI的技术应用),覆盖动画、声音效果、音乐,甚至是对具备完整个性的虚拟人物进行原创。当然,人工智能在游戏中并不新鲜。即使是早期的游戏,如雅达利的《Pong》早就有计算机控制的对手和玩家进行对战。(笔者注:游戏开发商雅达利,创办时期在微处理器诞生后不久,在1972年推出首款街机Pong,奠定街机鼻祖地位。1974年,苹果的乔布斯加入雅达利,负责开发电子游戏)然而这些计算机中的虚拟对手和我们今天讲的生成式人工智能并不一样,这些计算机对手只是游戏设计师精心设计的脚本程序,它们确实模拟了一个人工智能的对手,但它们不能学习和迭代,水平和编写它们的工程师一样。

游戏中的生成式 AI 革命

实时生成对话。游戏中的语音通常是由配音演员预先录制的,但这些都局限于预录制的固定语句。借助生成性AI对话,角色可以说任何话——这意味着他们可以完全响应玩家正在做的事情。结合更智能的NPC AI模型(虽然不在本博客的讨论范围内,但目前同样是一个令人兴奋的创新领域),完全对玩家作出反应的游戏将很快成为现实。角色扮演。许多玩家希望扮演与他们现实世界身份相去甚远的幻想角色。然而,一旦玩家用自己的声音发言,这种幻觉就会破裂。使用与玩家的虚拟形象匹配的生成声音可以维持这种幻觉。控制。由于语音是生成的,你可以控制声音的细微差别,比如它的音色、抑扬、情感共鸣、音素长度、口音等等。本地化。允许对话被翻译成任何语言,并以相同的声音发音。像[Deepdub](https://deepdub.ai/)这样的公司专注于这个特定的领域。

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清华104页AI使用指南
以下是清华 104 页 AI 使用指南的相关内容: 智能纪要部分: 共学课程涵盖 config UI 从入门到精通,还有个人专栏研究报告、产品数据、全球投融资情况等内容,做项目时可查看细分赛道融资情况,也可学习 AI 功能创业,介绍了企业专栏内容如 Kimi 的技巧等。 提到了 AI 的案例和投稿,包含开发相关、微信机器人、人物角色等内容,还有日报动态、法律法规、历史更新和社区介绍等,布置了关于 AI 兴趣方向的小作业。 介绍了 CONFIUI 生态大会东京站 11 月 16 17 日的活动内容及报名,包括社区共创项目、大奖、首届活动情况、海外创作者共学等。 总结了关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍,包括使用情况、发起背景、内容安排及相关资源等;AIPO 线下活动及 AI 相关探讨,包括规则、玩法、重要地位和研究方向等;way to AGI 社区活动与知识库介绍,包括活动安排、材料准备、使用和内容更新等;还包括时代杂志评选的领军人物、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。 介绍了 AI 相关技术与活动,如 AI 音乐创作、数字人语音合成、config UI 的应用,以及社区共创项目如东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等,还有作业与报名、线下寄送物料组织活动、AI 春晚即将开始、AIPO 活动及相关挑战、共学活动与技能提升、硬件机器人材料购买、自媒体发布与流量扶持、活动奖项与历史玩法、工具使用与新大赛预告等。
2025-02-17
剧本创作有哪些AI工具
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。
2025-02-17
剧本创作有哦哪些AI工具
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。
2025-02-17
AI生图
以下是关于 AI 生图的详细教程: 一、Liblibai 简易上手教程 1. 定主题:明确您想要生成的图片主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint:根据主题选择贴近内容的 Checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora,以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE:选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层:设为 2。 6. Prompt 提示词:用英文写需求,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,无需考虑语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt:同样用英文单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数:使用 DPM++2M Karras 时,在 30 40 之间,过多意义不大且慢,过少出图效果差。 10. 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 11. 生成批次:默认 1 批。 二、AI 线上绘画教程 1. 背景:工作中需要大量图片时,AI 生图是高效解决办法,主流工具如 midjourney 付费成本高,stable diffusion 硬件门槛不低,可选择免费在线 SD 工具网站如。 2. 目标:让入门玩家在半个小时内自由上手创作绘图。 3. 注意事项:本教程适用于入门玩家,若有疑问可在评论区联系或加微信 designurlife1st 沟通,教程内容会持续更新。 三、Tusiart 简易上手教程 1. 图生图:上传图片后,sd 根据图片、模型、prompt 等信息重绘,重绘幅度越大,输出图与输入图差别越大。 2. 尺寸:太小生成内容有限,太大 AI 易放飞自我,如需高清图,可设中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 采样算法:即让 AI 用何种算法生图。 4. 采样次数:次数越多调整越精密,效果理论上更好但耗时越长,并非越多越好。 5. 提示词相关性:数字增大图像更接近提示词,但过高会使图像质量下降。 6. 随机种子 seed:固定种子可对图片进行“控制变量”操作,首次生成图时无种子。 7. Clip Skip:一般设为 2,早期无需过多关注。 8. ENSD:eta 噪声种子增量,默认 0 即可。
2025-02-17
可以用ai做商务服务么,比如帮用户申请个商标
AI 可以在一定程度上辅助商务服务,比如商标申请。商标申请要有区分度,能区分自家与别家产品,不像著作权需考虑独创性等。 关于 AI 作品的相关问题: 微链区块链存证流程: 登录方式:用微信扫码即可登录微链,登录后无需在个人中心完善信息。 存证选择:在页面左上角选择区块链存证,AI 作品一般选此选项。 信息填写:包括存证内容类型、存证附件、存证名称、作品作者、作品简介、著作权人等信息,著作权人可委托登记。 发表信息:填写发表地区、首次发表日期、权力取得方式等。 提交付款:确认存证上传,勾选并提交存证,手机扫码付款 10 元。 查看订单:在个人中心的版权订单中查看处理状态,处理完成后可在区块链版权存证处查看证书。 版权登记:带有 AI 性质或名字的作品无法做著作权登记,选择微链区块链存证有法律效应,且一次存证无需每年续费。 关于侵权问题: AI 生成肖像侵权:用他人著名肖像生成特定形象可能侵犯肖像权和名誉权,用自己肖像则相对安全。 AI 生成人脸相似侵权:若生成的人脸世界上不存在,侵权可能性小;若提示词相同且生成相似,可能侵权,需具体情况具体分析。 简单提示词作品版权:简单提示词生成的作品,法律可能不保护其版权,被搬运时难以有效维权。 以图生图的鉴定:若生成的图与原图看不出相同,一般不侵权,但用与原图无相似之处的图做底图的原因值得思考。 AI 生成音乐侵权:AI 音乐中歌词和旋律与某首歌有相似部分,是否侵权需多元素、多因素整体判断,如相似部分占比、整体结构等。 使用逝者肖像:逝者肖像权永远受保护,使用需谨慎,未造成不良影响且增益的情况下权利人可能不追究。
2025-02-17
写微信小程序,用哪个 ai 代码助手最好
以下是一些适用于写微信小程序的 AI 代码助手推荐: 1. DIN: 搭建 OneAPI 以汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt 作为知识库问答系统。 搭建 chatgptonwechat 接入微信,并配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。 2. Cursor: 可通过任意 AI 工具获得代码,专业代码模型表现更优。 网址:https://www.cursor.com/ 3. Deepseek(新手推荐): 网址:https://www.deepseek.com/zh 方便获取游戏代码,国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。 4. 通义灵码: 在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装(目前免费)。 5. JetBrains 自身的助手插件: 在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装(收费,目前有 7 天免费试用)。 6. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 7. 无影的晓颖 AI 助手: 内置在云电脑里,使用流畅,但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是,不同的 AI 代码助手在生成特定代码时可能有不同的表现,您可以根据自己的需求和实际使用体验进行选择。
2025-02-17
Ai生图和生视频和电脑算力的关系
AI 生图和生视频与电脑算力密切相关。 在生成图像和视频的过程中,需要强大的算力来处理复杂的计算任务。例如,像 PIKA1.0 这样的模型,在文生图和文生视频方面表现出色,其高质量和稳定性的输出依赖于足够的算力支持。 拥有大规模 GPU 集群、超算集群、云渲染平台等强大算力资源的企业或个人,能够更高效地完成生图和生视频的任务。 同时,未来算力的重点将从训练模型转向增强推理能力,这也将对 AI 生图和生视频的发展产生重要影响。 此外,一些新的模型和技术不断涌现,如 o1 推理模型,其在给出最终结果前会反复推演和验证,以提供更准确的结果。而像 OpenAI 发布会公布的 Sora v2 功能,能够生成 1 分钟长度的视频,并支持多种形式的转换,提升了多媒体创作的灵活性。 总之,电脑算力是实现高质量 AI 生图和生视频的重要支撑和保障。
2025-02-17
我要配置一台跑ComfyUI的电脑,请给我最具性价比的推荐
以下是为您推荐的跑 ComfyUI 最具性价比的电脑配置: 系统:Windows 7 以上。 显卡:建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡(N 卡),最低要求 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。SDXL 出来后,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 可流畅运行,推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB,越高越好,最低配可能会经常爆显存。 硬盘:留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。最好把软件和模型部署在 SSD(固态硬盘)上,以提高加载模型的速度。 CPU:无特别要求,但如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏,那运行 ComfyUI 通常也没问题。 需要注意的是,ComfyUI 相比 WebUI 配置更低,系统资源占用更少,出图速度更快,最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行,但速度极慢。配置上不封顶,您可以根据自己的需求和预算来选择。
2025-02-15
deepseek怎么在电脑本地部署使用
以下是在电脑本地部署 DeepSeek 的步骤: 1. 拥有扣子专业版账号:如果您还是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。开通成功的样子如相关说明。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型:访问地址:https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze 。打开火山方舟,找到开通管理,找到 DeepSeek R1 模型,点击开通服务。添加在线推理模型,添加后在扣子开发平台才能使用,具体添加过程包括添加模型和完成接入。 3. 创建智能体:点击创建,先完成一个智能体的创建。 此外,您还可以参考以下文章获取更详细的教程:《张梦飞:15 分钟零基础个人电脑部署 DeepSeekR1(无限制版)智能助手保姆级教程!》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NjKBw4n8HikDZBkeyB4cDQVynKh?useEs6=0 ),该教程适用于完全没有 AI 部署经验的小白,详细介绍了如何在个人电脑上快速搭建 DeepSeekR1 本地 AI 助手,包括 Ollama 安装、DeepSeekR1 模型下载与运行、显存检查、终端指令操作、网页插件使用等环节,并提供了清晰的步骤图,确保 15 分钟内完成部署。
2025-02-12
通义千问电脑版安装
以下是通义千问电脑版的安装步骤: 1. 回到宝塔,选择 Docker。如果显示“当前未安装”,则进行安装,点击确定,等待安装完成。安装完成后,刷新当前页面,看到相应的样子即表示安装成功。 2. 打开左侧【终端】,粘贴以下两行,验证 Docker 是否可用。看见版本号则没问题。 3. 一条一条复制以下命令,依次粘贴进入。 4. 访问 OneAPI,访问地址:http://这里改成你自己宝塔左上角的地址:3001/(举例:http://11.123.23.454:3001/),账号默认 root,密码 123456。 5. 点击【渠道】,类型选择阿里通义千问,名称随意,类型不用删减。 6. 把千问里创建的 API Key 粘贴到秘钥里中,点击确认。 7. 点击【令牌】【添加新令牌】,名称随意,时间设为永不过期、额度设为无限额度,点击【提交】。 8. 点击【令牌】,会看到自己设置的,点击复制,出现 key,然后在标红那一行中,自己手动复制下来。 另外,您还可以通过以下步骤获取通义千问的模型 key:先去,点击创建 API key,复制保存即可。
2025-02-10
通义千问有电脑版吗
通义千问有电脑版。阿里巴巴通义千问 2.5 正式发布,并开源 1100 亿参数模型。通义千问是由阿里云开发的聊天机器人,能够与人交互、回答问题及协作创作。此外,通义千问作为国内免费的 APP 之一,其在多模态和专有能力模型方面影响力强大,始终坚持开源路线,已推出多款开源模型。
2025-02-10
我想把自己电脑里的文档搭建一个AI知识库方便的随时查找相关信息,请问具体要怎么操作?
以下是在电脑里将文档搭建为 AI 知识库以便随时查找相关信息的具体操作步骤: 1. 上传文件:在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据,根据引导上传您的文档。 2. 等待解析:根据您上传的文档大小,百炼需要一定时间解析,通常占用 1 6 分钟,请您耐心等待。 3. 建立索引:进入,根据引导创建一个新的知识库,并选择刚才上传的文件,其他参数保持默认即可。知识库将为上一步骤中准备的文档建立索引,以便后续大模型回答时检索参考。选择向量存储类型时,如果您希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据,可选择 ADB PG。 4. 引用知识:完成知识库的创建后,可以返回进入到刚才创建的应用设置界面,打开知识检索增强开关、选择目标知识库,测试验证符合预期后点击发布。Prompt 中会被自动添加一段信息,以便大模型在后续回答时参考检索出来的信息。 此外,知识库中的文档需要被转换成向量形式,这依靠 Embedding Modle 完成。在检索阶段,检索器会根据问题向量在庞大的向量空间中搜索与问题相关的内容,通过相似性计算、排序与选择、信息抽取等操作找出最相关的信息片段。然后在信息整合阶段,将检索到的信息连同用户问题和系统预设整合成全新的上下文环境,为生成回答提供基础。 您还可以参考以下文章获取更多相关知识:
2025-02-09
使用O1来控制智能硬件
O1 是一个完全开源的可以控制家里电脑的 AI 语音智能助手。它能够看到您的屏幕内容,学习使用您常用的应用,无论您身在何处,都能通过按下按钮、讲话让它帮您操作电脑完成任务。其 CAD 文件、电路设计、代码完全开源,有能力的开发者可以直接制作该设备。灵感来自 Andrej Karpathy 的 LLM 操作系统,10 月份他的 LLM 科普视频含金量仍在上升。O1 运行一个代码解释语言模型,并在计算机内核发生特定事件时调用它。项目地址:https://github.com/OpenInterpreter/01
2025-02-05
控制模特的姿势
以下是关于控制模特姿势的方法: 在使用相关 AI 工具时,如 Stable Diffusion 等,有以下几种控制模特姿势的方式: 1. 使用蒙版和提示词:输入相关提示词,如“蓝色毛衣”,处理蒙版区域内容为“填充”,调整尺寸与图像一致,重绘幅度为 1。但可能会出现衔接问题,此时可降低重绘幅度或添加 openpose 来控制人物身体,获得正确姿势。 2. 利用 ControlNet 功能: 正常填写大模型和关键词生成照片。 鼠标滑到最下面,点击“ControlNet”。 点击空白处上传指定姿势的照片,并点击“启用”。 在“预处理器”和“模型”里选择“openpose”,用于让计算机识别人物姿势。 点击“预览预处理结果”,最后点击生成照片,即可得到指定姿势的照片。 在 ControlNet 参数配置方面: tile 用于对整体画面的控制,可选择分块+固定颜色+锐化,以保证颜色统一降低后续闪烁,不需要全过程引导,仅在开始时固定画面。 lineart 用于提取人物线条,保证人物整体不跑偏,权重给到 0.6 以控制整体画面输出稳定。 openpose 用于控制人物的姿态、表情和动作,推荐使用 DWpose 处理器,其对面部和手部的识别效果较好。
2025-01-17
MJ中如何精准控制颜色
以下是关于在 Midjourney 中精准控制颜色的一些方法和相关信息: 1. 在使用 MJ 生成兔子贴纸的过程中,关键词中限制了颜色,生成的图片会一种情绪对应一种颜色。若不想让模型把情绪和颜色做挂钩,同一种情绪可多生成几张不同色系的;若需要挂钩,也可反其道而行之。 2. 进行 SD 上色时,正关键词主要前面添加了增加照片质感常用的+mj 生成线稿的关键词调整(去掉 mj 里线稿的关键词,一开始嘴巴效果不好,添加了张开嘴巴等关键词,颜色都是可以单独调整控制)+风格参数。负关键词看自己的效果添加,添加一切不想要的东西。 3. 在 MJ 的公式方面: 角色人物公式:人物姓名(命名)+描述词(重要描述词和人物特征描述词)+风格+官方命令词。 3D 公式:主体+描述词(重要描述词和物体特征描述词)+风格+灯光+官方命令词。 插画公式:主题描述词语+风格(风格名称或画家)+描述+颜色灯光+官方命令。 特定公式: 连续场景变化公式: 角色/场景公式:上传图片(喂图)+人物描写(融入其他场景需要关键词 white background,结合场景后换成 walking in a futuristic cyberpunk city)+场景风格描写+官方命令。 木偶公式:人物图片+场景+人物+动作+风格+官方命令。 等距粘土公式: 等距+物体+max emoji(表情符号),soft(柔和)lighting soft(柔和光线)pastel colors/pastel background(背景)+3Dicon+clay(粘土)+blender 3d+背景颜色=等距粘土物体。 安子布莱斯娃娃/也可以换成其他知道的娃娃名称+灯光/颜色/背景/材质+clay(粘土)+良奈吉友画风/或者其他名人风格=人。 3D 图标公式(未测试,可用):喂图(1~3 张相似的风格)+描述的 icon(和喂图一致的关键词)+颜色(和喂图颜色一致的)+渲染词+官方命令。 通用公式:角色/物体描述+背景描述+灯光风格+官方命令。
2025-01-17
图的角色 用 cref 去控制一致性 风格可以用 sref 去控制
在 Midjourney 中,cref 和 sref 是用于引用图片的功能,它们有以下区别和使用方法: 1. 角色参考(cref): 作用:保持图像角色的一致性。 使用方法:在提示后添加“cref”,紧接着指向人物参考图像的 URL。例如:/imagine prompt beautiful girlcref。可以使用“cw”调整参考图像对生成图像的影响程度,数值范围从 0 到 100。强度 100(“cw 100”)是默认值,会使用面部、头发和衣服,cw 为 0 的话仅保证脸部一致。基础格式为“cref 图片链接,cw 100”。 参考链接: 2. 风格参考(sref): 作用:生成类似风格的图片,保持画风的一致性。 使用方法:在提示后添加“sref”,紧接着指向风格参考图像的 URL。例如:/imagine prompt beautiful girlsref。可以使用“sw”调整参考风格对生成图像的影响程度,数值范围从 0 到 1000。基础格式为“sref 图片链接,sw 100”。 参考链接: 如果想引用一张图,但只是把它作为新图的一部分,可以使用“sref”或“cref”,并通过调整“sw”或“cw”的值来控制引用图像的影响程度。例如:/imagine prompt beautiful girlsrefsw 500。这样,生成的图像将会在保持原有风格的同时,融入一部分引用图像的风格。
2025-01-13
我想找一个能够实现运动控制逻辑的编程助手
目前在 AI 领域中,有一些编程助手可以帮助您实现运动控制逻辑。例如,您可以考虑使用 Python 中的相关库,如 `numpy`、`matplotlib` 等,结合数学和物理知识来构建运动控制模型。另外,一些专门的机器人编程框架和工具,如 ROS(Robot Operating System)也能为您提供支持。但具体选择哪种工具,还需要根据您的具体需求和技术背景来决定。
2024-11-20
控制在智能制造中的应用
以下是关于控制在智能制造中的应用的相关信息: 在智能制造领域,控制技术有着广泛的应用: 1. 预测性维护:利用人工智能预测机器故障,帮助工厂避免停机,提高生产效率。 2. 质量控制:通过人工智能检测产品缺陷,提升产品质量。 3. 供应链管理:借助人工智能优化供应链,提高效率并降低成本。 4. 机器人自动化:运用人工智能控制工业机器人,进一步提高生产效率。 此外,ControlNet 是一种由斯坦福大学张吕敏发布的神经网络模型,它能与预训练的图像扩散模型(如 Stable Diffusion)结合,通过引入额外条件输入来控制 AI 绘画的生成过程。其工作原理是将 Stable Diffusion 模型的权重复制到 ControlNet 的可训练副本中,并使用外部条件向量训练副本,具有训练过程的鲁棒性、避免过度拟合、可在小规模设备训练以及架构兼容性和迁移能力强等优点,不仅用于 AI 绘画,还可用于图像编辑、风格迁移、图像超分辨率等多种计算机视觉任务。
2024-10-28