直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

建筑师要学stablrdiffusion吗

回答

建筑师是否要学习 Stable Diffusion 取决于个人需求和兴趣。

Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件。学习它有以下一些方面需要了解：

  1. 学习目的：大多数人只是要能够熟练使用它，而不是深入研究其原理。目的是花更少的时间快速入门。
  2. 软件原理：虽然原理复杂，但不影响使用。
  3. 提示词学习：这是一个系统性的过程，包括学习基本概念，如了解工作原理和模型架构、掌握提示词组成部分；研究官方文档和教程；学习常见术语和范例；掌握关键技巧，如组合词条、控制生成权重、处理抽象概念描述；通过实践和反馈总结经验，创建提示词库，并持续跟进前沿。

总之，学习 Stable Diffusion 对于建筑师来说并非必需，但如果对通过 AI 辅助设计、获取灵感等方面有需求，学习它可能会带来一定的帮助。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

教程：超详细的Stable Diffusion教程

简单来说，Stable Diffusion（简称SD）就是一个AI自动生成图片的软件通过我们输入文字，SD就能生成对应的一张图片，不再需要像以前一样要把图片“画”出来，或者是“拍”出有的人说，我学习一个软件之前是不是要先知道它的原理呢？我的回答是：不需要！下面这张图就是我在网上保存的SD的原理图看得懂吗？看不懂，我也看不懂影响使用吗？完全不影响！很多人想学习stable diffusion，上网一搜，大多数教程都先告诉你SD的原理是什么但偏偏就是这一步就劝退了很多人继续学习因为这看起来真的好像很复杂很难但事实是：大多数的我们只是要能够熟练使用SD而不是要深入研究它我们还有自己的学习和工作因此，我们的目的就是花更少的时间快速入门Stable Diffusion当然了，如果你的时间比较充裕，去把SD的原理也了解了也是可以的跟大家说这些是想告诉大家学习SD真的非常简单！！这篇文章就会带大家通过一个个案例，实际上手操作生成各种照片我相信在你看完这篇文章并且自己去尝试过之后你就已经可以快速上手stable diffusion了！！接下来我们就正式开始去使用stable diffusion！！

【SD】软件原理傻瓜级理解

首先是关于Stable Diffusion的工作原理，就好比你现在想学画画，学梵高的风格，那么你肯定要先去看梵高的画，然后一幅幅的临摹。一幅画起码要临摹个一百遍吧，从一开始完全不像，到慢慢找到要领，要想画到出神入化以假乱真的地步，一个月的时间够短了吧。梵高一生有接近500幅画，全部学完大概四十年吧，然后你就可以开始接单画梵高风格的画了。当然，客户的要求肯定不是让你画一模一样的梵高《向日葵》，而是说我要一幅梵高的《西瓜》，并且考虑到你已经很熟练了，给你半个小时的时间画出来，应该不难吧。于是，你吭哧吭哧地画完，客户看完之后立马给了你一个大嘴巴子，说你这个画的是神马东西，立马再给我画一幅。然后你强忍着泪水继续画，好不容易画完了，客户看完之后略有所思，说这一稿还行，但是这个颜色不太好，你再用黄色、紫色、粉红色各微调一版给我。于是，你又花了两个小时，改了三稿给客户，客户看完沉吟了许久，说我可能不太喜欢梵高了，你给我来一幅毕加索风格的吧。。。。。。于是，我打开了AI，花了一分钟的时间画完了这两幅画。

问：如何系统学习 SD 的提示词

学习Stable Diffusion的提示词是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验的相互结合。以下是一些建议的步骤：1.学习基本概念-了解Stable Diffusion的工作原理和模型架构-理解提示词如何影响生成结果-掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）2.研究官方文档和教程-通读Stable Diffusion官方文档，了解提示词相关指南-研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享3.学习常见术语和范例-熟悉UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念-研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例4.掌握关键技巧-学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果-掌握使用"（）"、""等符号来控制生成权重的技巧-了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述5.实践和反馈-使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像-对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训-在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议6.创建提示词库-根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库-将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用7.持续跟进前沿-关注Stable Diffusion的最新更新和社区分享-及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势

其他人在问
如要学习使用AI，主要的用法是输入文字生成图片，再进一步生成中短视频，应该使用哪些工具，如何进行？
如果您想学习使用 AI 输入文字生成图片，再进一步生成中短视频，可以使用以下工具和按照以下步骤进行： 工具： 1. ChatGPT（https://chat.openai.com/）+ 剪映（https://www.capcut.cn/）：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频所需场景、角色、镜头等要素，并生成对应素材和文本框架，实现从文字到画面的快速转化。 2. PixVerse AI（https://pixverse.ai/）：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory（https://pictory.ai/）：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容，无需视频编辑或设计经验。 4. VEED.IO（https://www.veed.io/）：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划视频内容。 5. Runway（https://runwayml.com/）：能将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-09-18
如果要学习AI干什么？
学习 AI 具有多方面的意义和用途： 1. 知识拓展： 深入理解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其相互关系。 熟悉 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握统计学（如均值、中位数、方差等概念）、线性代数（如向量、矩阵等概念）、概率论（如条件概率、贝叶斯定理）等数学基础。 2. 技能提升： 学会为类定义属性和方法，并通过对象调用。 掌握类之间的继承关系和多态的实现。 理解并能运用异常处理，使用 try 和 except 语句处理程序错误。 熟练进行文件操作，包括文件读写、文件与路径操作等。 了解监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习等算法和模型。 掌握模型性能评估（如交叉验证、精确度、召回率）和模型调优（如网格搜索）的方法。 熟悉神经网络基础。 3. 应用实践： 可以根据自身兴趣选择特定的 AI 应用领域（如图像、音乐、视频等）进行深入学习和实践。 通过在线教育平台的课程按自己节奏学习，并有机会获得证书。 对于新手，学习路径如下： 1. 了解 AI 基本概念：阅读相关资料熟悉术语和基础概念，包括其主要分支及相互联系，浏览入门文章了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅：在特定的学习路径中了解生成式 AI 等基础知识，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台课程自主学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入：根据个人兴趣选择特定领域深入学习。
2024-09-17
我们为什么要学习AI
学习 AI 具有多方面的重要性，尤其是在医疗保健领域产生真正的改变方面： 1. 培养处理细微差别决策的直觉：如同医学生和药物科学家需要从基础课程开始学习，AI 也需要通过学习来培养处理复杂数据中细微差别的能力，例如理解不同分子结构对健康的影响。 2. 开发具有潜在空间层次结构的堆叠模型：这有助于 AI 理解模式和关系，可能会以类似人脑皮层的方式发展，但会针对特定任务形成专门的神经架构，如生物皮层和药物设计皮层。 3. 弥补当前 AI 的不足：尽管 AI 如 GPT4 在某些考试中表现出色，但仍存在不足。为真正改变医疗保健领域，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI 模型生态系统。 4. 获得复杂情况下的最佳答案直觉：成为领域顶尖人才通常需要多年的信息输入和实践学习，这一过程对于培养在复杂情况下确定最佳答案的直觉至关重要，AI 也面临同样的挑战，当前的学习方式需要改进，应通过堆叠模型进行训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。
2024-09-13
学习AI首先要学习什么？
学习 AI 首先要学习以下内容： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 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），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 4. 对于中学生： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等）以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 5. 对于希望继续精进的学习者： 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理：理解异常，学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作：学习文件读写，理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。 对于 AI，可以尝试了解以下内容，作为基础： 背景知识：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；历史发展，简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础：统计学基础，熟悉均值、中位数、方差等统计概念；线性代数，了解向量、矩阵等线性代数基本概念；概率论，基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型：监督学习，了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）；无监督学习，熟悉聚类、降维等算法。
2024-08-07
我想了解AI，首先需要学习什么？
如果你想开始学习 AI，以下是一份详细的学习路径指南，可以帮助你从基础概念到实际应用，逐步建立起你的 AI 知识体系： 1. 了解 AI 基本概念：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。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。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，你可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 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），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 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你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎你实践后的分享。 5. 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，你可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发你对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进：AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，你将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。
2024-05-12
建筑师要会的AI软件
以下是一些建筑师可能会用到的 AI 软件： 1. 对于审核规划平面图： HDAidMaster：云端工具，建筑师可使用主流 AIGC 功能进行集卡式方案创作，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai：主要面向住宅行业，能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 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信息集成，实现数据汇总与管理。 2. 对于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合支持逻辑视图创建。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（现 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 每个工具都有其特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。
2024-08-29