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有专门识别专业图片的大模型工具吗?

回答

目前有一些可用于识别专业图片的大模型工具。例如,chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言等。国产大模型中,像智谱和文心等也具备一定的相关能力。在使用图片相关工具时,比如清影,有一些技巧,如选用尽可能清晰的图片,上传图片比例最好为 3:2(横版),若原图不够清晰可采用分辨率提升工具将其变清晰,提示词要简单清晰等。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

提示词快闪答疑

1.lili上课用什么工具大模型工具请大家自行准备哈。根据自己条件准备,以下是推荐顺序:1.chatGPT 4.02.kimichat3.智谱清言41.张俊文本纠错方面有什么方法案例如果是问工具的话飞书文档就带纠错功能,还可以。如果是用prompt纠错的话文本量不能太大,就直接告诉大模型:检查下列文本中的错别字、语法错误和格式错误,指出并改正,重新生成新的文本。1.王鹏华用文心一言APP,可以吗可以1.和子有没有适用于Mj Dalle3,stable diffusion方面AI绘画提示词生成技巧绘画问题超纲了1.Claire看到国外有些提示词已经可以支持调用其他AI工具了。例如chatGPT调用画图的AI工具。国内有类似AI工具之间调用的吗?你的问题没有描述清楚,是指国产大模型能不能文生图吗?是的话,一些模型可以,比如智谱和文心。1.Claire看到国外有些提示词已经可以支持调用其他AI工具了。例如chatGPT调用画图的AI工具。国内有类似AI工具之间调用的吗?你的问题没有描述清楚,是指国产大模型能不能文生图吗?是的话,一些模型可以,比如智谱和文心。1.有没有什么方法把文章给AI看看让他自己给自己写Prompt把文章给大模型看看很容易发给他就想了,关键是自己给自己写什么样的prompt?

十七问解读生成式人工智能

“小模型”确实有其优势,尤其是在特定任务上表现得非常出色。比如,如果你训练了一个专门识别猫🐱或狗🐶的模型,它在这个任务上可能非常精准。然而,这个模型就无法用于其他任务(因为用来训练模型的数据主要是由猫猫狗狗的照片组成的)。而“大模型”则不同,它像一个多功能的基础平台(有时也被称为“基座模型”)。大模型可以处理多种不同的任务,应用范围非常广泛,并且拥有更多的通识知识。这就是为什么尽管“小模型”在某些特定领域内表现优异,我们仍然需要“大模型”的原因:它们能够在更广泛的场景中提供支持和解决问题。

工具教程:清影

⚠️技巧1:选用尽可能清晰的图片,上传图片比例最好为3:2(横版),清影支持上传png和jpeg图像如果原图不够清晰,会影响模型对图片的识别,可以采用分辨率提升工具将图片变清晰。⚠️技巧2:提示词要【简单清晰】1️⃣可以选择不写prompt,直接让模型自己操控图片动起来。2️⃣明确你想动起来的【主体】并以「主体」+「主题运动」+「背景」+「背景运动」的方式撰写提示词(一定要有主体,不然可能会出现AI狂乱景象)如果你不明确大模型如何理解你的图片,推荐将照片发送到清言对话框进行识图,明确你的【主体】该如何描述。

其他人在问
OCR文字 识别的软件
以下为您介绍一些与 OCR 文字识别相关的内容: 在“安仔:我用 Coze 免费手搓了一个 24 小时英语陪练,根治了我多年的哑巴英语”中提到使用了 Simple OCR 插件,它能够识别图片中的文字,并返回识别结果,用于读取用户上传图片或文件的文字,并做相应处理。 在移动端图片视觉处理方面,对于试卷拍照去除书写笔迹,有以下详细方法: 1. 图像预处理: 图像去噪:使用高斯滤波、中值滤波等去噪算法去除图像中的噪声。 图像增强:通过直方图均衡化、对比度增强等增强算法提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割: 使用阈值分割、边缘检测和基于区域的分割等算法将试卷图像中的书写笔迹和背景分离。 3. 文字检测: 在分割后的图像中,使用基于深度学习的文本检测模型等文字检测算法识别出试卷上的文字区域。 4. 文字识别: 对检测到的文字区域进行文字识别,将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR 技术。 5. 后处理: 根据需求进行后处理,如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练(可选): 如有足够的数据,可以采用机器学习技术训练模型,通过学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。 7. 优化算法:
2024-09-18
给我推荐一些可以识别图片中文字的AI工具
以下为您推荐一些可以识别图片中文字的 AI 工具: 1. PixelLLM Google 的新视觉语言模型:能提供对图片内容的详细描述及每个词汇的具体位置,可识别图片中的物体并精确指出其位置,特别适用于图像和文字紧密结合的任务。相关链接:https://jerryxu.net/PixelLLM/ 、https://arxiv.org/abs/2312.09237 2. EmbedAI:支持使用各种数据源训练 ChatGPT,包括文件、网站、Notion 文档和 YouTube。应用范围广泛,如智能客服、个性化学习助手等。无代码平台,适合非编程背景用户。相关链接:https://thesamur.ai 、https://x.com/xiaohuggg/status/1736336780876742873?s=20
2024-09-12
我需要一个能用于命名实体识别的prompt,针对具体的抽取事例为我提供一个这样的模板,要保证抽取结果的准确性。
以下是一个用于命名实体识别的 Prompt 模板示例: “请从以下文本中准确识别出所有的命名实体,并按照人物、地点、组织、时间等类别进行分类:” 通过这样明确的指令,能够引导模型更有针对性地进行命名实体的抽取,从而提高抽取结果的准确性。
2024-09-08
人脸识别
以下是关于人脸识别的相关信息: 视频模型“可灵”的测试内容包括场景识别(室内和室外)、物体识别(静态和动态)、人物识别(面部、姿态)、动作识别(基本动作)等方面。例如,测试了模型在不同室内环境(办公室、厨房、卧室等)和室外环境(街道、公园、商场等)中的表现,对不同面部特征(不同年龄、性别、种族等)、人物姿态(站立、坐下、躺卧等)和基本动作(走路、跑步、跳跃等)的识别能力。 11 月 24 日的 XiaoHu.AI 日报中提到: DeepFace 是面部识别和分析工具,功能包括面部验证、识别和属性分析,整合多个先进模型,准确率超越人类,支持实时视频分析和外部系统调用。 Comfyui 进行了 SVD Image 2 Video 优化,优化内存占用至 8GB,并提供 workflow 以供在不同显卡上运行。 有泄露的 GPTs 提示大集合,涵盖学术、占卜、医疗咨询等多个应用领域。 PixelDance 是高动态视频生成模型,能通过文本和图片生成复杂场景视频,在连贯性和视频质量方面表现卓越。
2024-09-06
我想从人力经济学角度写一篇智能语音识别技术在护士中的应用的文章,请帮我写一篇写作大纲,字数150字。
以下是为您生成的一篇关于智能语音识别技术在护士中应用的写作大纲,约 150 字: 一、引言 介绍智能语音识别技术的发展及在医疗领域的应用背景。 二、智能语音识别技术概述 技术原理、特点及优势。 三、在护士工作中的应用现状 如护理记录、医嘱执行等方面的应用情况。 四、对护士工作效率的影响 包括节省时间、减少错误等。 五、对护士职业发展的影响 技能要求变化、职业晋升机会等。 六、面临的挑战与对策 如技术准确性、隐私保护等问题及解决办法。 七、结论 总结应用前景及未来发展趋势。
2024-09-04
识别文稿错字的工具
以下是一些识别文稿错字的工具和方法: 飞书文档自带纠错功能。 使用大模型进行纠错,例如可以直接告诉大模型:检查下列文本中的错别字、语法错误和格式错误,指出并改正,重新生成新的文本。但如果用 prompt 纠错,文本量不能太大。 此外,关于其他相关内容: Ideogram 2.0 在生成图像中的文字时,是通过学习大量文字图像及其外观和风格来生成的,可能会出现字体生成错误,可通过再次生成提示、使用编辑器修改等方式纠正。 还有 OpenAI 与 Claude 转换器的相关信息,如语法纠正、机场代码提取、根据心情生成颜色的 CSS 代码等任务的 Prompt 转换。
2024-08-30
如果借用大模型进行本地训练
借用大模型进行本地训练的相关内容如下: 对于 SDXL 大模型: 1. 模型组成:分为两个部分,base+refiner 是必须下载的,base 用于文生图操作,refiner 用于细化生成的模型以获得更丰富的细节;还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片的画面效果和色彩。 2. 下载途径:三个模型的下载链接可关注公众号【白马与少年】,回复【SDXL】获取。 3. 部署步骤:首先在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。然后将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下,vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成后启动 webUI 即可在模型中看到 SDXL 模型。 4. 使用方法:先在文生图中使用 base 模型,填写提示词和常规参数,尺寸可设为 10241024 进行生成。 部署和训练自己的大模型的主要步骤: 1. 选择合适的部署方式,包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,如开源的预训练模型 BERT、GPT 等,也可自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护,大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 对于基于百川大模型的训练: 选择 Baichuan27BChat 模型作为底模,配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里,选择 sft 训练方式,加载定义好的数据集 wechat 和 self_cognition。学习率和训练轮次非常重要,需根据数据集大小和收敛情况设置。使用 FlashAttention2 可减少显存需求、加速训练速度。显存小的朋友可减少 batch size 和开启量化训练,内置的 QLora 训练方式好用。需要用到 xformers 的依赖,显存占用 20G 左右,需耐心等待。
2024-09-20
大模型训练的底层逻辑是什么
大模型训练的底层逻辑主要包括以下方面: 1. 参数数量庞大:大模型拥有从数十亿到数千亿的大量参数,这些参数在学习过程中不断调整,帮助模型更深入地理解和生成数据。 2. 多模态原理:以图片生成为例,如当前较火的 StableDiffusion 所采用的扩散模型,其训练过程是先给海量带有标注文字描述的图片逐渐加满噪点,模型学习每一步图片向量值和文字向量值的数据分布演变规律并沉淀下来。后续输入文字后,模型根据文字转化的向量指导充满噪点的图片减噪点以生成最终图片。 3. 数据依赖:大模型通过处理和理解海量数据来学习,包括文本、图像、音频等。但也存在知识局限性,如无法获取实时性、非公开或离线的数据。 4. 存在问题:大模型技术本质导致输出结果具有不可预测性,存在幻觉问题,会提供虚假、过时或通用信息,且应用时还需考虑数据安全性。
2024-09-20
国内外好用的图生视频模型
以下是一些国内外好用的图生视频模型: 可灵(国内,免费) 网址:https://klingai.kuaishou.com/ 支持文生视频、图生视频。 支持图生视频首尾帧功能。 提示词可使用中文。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择(5s、10s),支持 16:9、9:16、1:1 尺寸。 图生视频除了不可运镜控制以外,其他跟文生视频基本相同。 默认生成 5s 的视频。 ETNA(国内) 网址:https://etna.7volcanoes.com/ 由七火山科技开发的文生视频 AI 模型。 可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。 生成的视频长度在 8 15 秒,画质可达到 4K,最高 38402160,画面细腻逼真,帧率 60fps。 文生视频,支持中文,时空理解。 关于可灵的文生视频效果,测试者 Austin 周安鑫进行了以下测试: 1. 场景识别:包括室内和室外,如客厅的沙发、液晶电视、漂亮的波斯猫、超现实主义的蜿蜒河流、茂密森林、灿烂花海、碧绿草坪等。 2. 物体识别:涵盖静态和动态物体,如水晶球、跳动的火焰、翱翔的飞鸟、闪烁的流星、飞溅的水珠等。 3. 人物识别:包括面部和姿态,如一个人笑容灿烂、一个人惊恐愤怒,一位芭蕾舞女孩在冰面上跳舞等。 4. 动作识别:包含基本和复杂动作,如短跑运动员快速奔跑、赛车手驾驶跑车激烈漂移等。 5. 事件检测:有简单和复杂事件,如一位帅哥在喝水、外星文明和地球进行星际大战等。 6. 环境变化:涉及光线和天气,如奇幻的极光舞动变幻、城市写字楼灯光忽明忽暗、闪电交加、乌云密布、台风、大雨等。 7. 多对象场景:包括单一和多对象场景,如 1 个飞行员驾驶战斗机翱翔太空、海军指挥航母战斗群展开激烈战斗等。 8. 特殊场景:有遮挡和非标准场景,如城市大雾遮挡摩天大楼、一边是神秘海底世界,一边是梦幻糖果屋。 9. 细节检测:包含小物体和微表情,如崭新的苹果电脑屏幕上播放电影、瞳孔收缩、脸颊泛红、嘴唇微微颤抖。
2024-09-19
你自己使用的是什么模型
以下是关于模型的相关信息: 新的 gpt3.5turbo 模型针对会话进行了优化,原始的 GPT3.5 模型针对文本补全进行了优化。 用于创建嵌入和编辑文本的端点有自己的一组专用模型。 在 AI 输入框下方有一个下拉列表,允许选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用的模型包括:GPT4o、GPT4、Claude 3.5 Sonnet、cursorsmall。其中,cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。您可以在 Cursor Settings > Models > Model Names 下添加其他模型。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2,其最值得注意的是有非常大的上下文窗口,与其他大型语言模型相比,不太可能恶意行事。
2024-09-19
推荐下好用的具备图像OCR能力的大模型
目前在具备图像 OCR 能力的大模型方面,一些较为知名和好用的包括百度的文心大模型、阿里云的通义大模型等。但大模型的性能和适用场景可能会因具体需求和使用场景的不同而有所差异。您可以根据自己的具体需求进一步评估和选择。
2024-09-19
AI 大模型命名 带有-instruct的含义
AI 大模型中带有“instruct”通常与指令微调相关。在大模型的训练过程中,指令微调是其中一个重要阶段。此阶段模型被训练以理解并执行具体指令,例如翻译文本等,从而能够回答问题。指令微调阶段输入的内容通常包括三个部分,如“Instruct:请你翻译下面这段话”“Input:一段英文”“Output:一段中文”。通过指令微调,模型能够更好地按照人类的期望和具体要求进行输出。
2024-09-19
使用多模态提取图片中的表格信息
以下是关于多模态提取图片中表格信息的相关内容: 在多模态任务和评测方法方面,有以下任务及相关信息: |任务名称|简称|数据集名称|数据集大小|指标计算| |||||| |Video Action Recognition|VAR|UCF101|101 类共 13K 个视频片段|Accuracy| |||HMDB51|51 类共 7K 个视频片段|Accuracy| |||Moments in Time|339 类共 1M 个视频片段|Accuracy| |||Kinetics400|400 类且每类 400 个视频片段|Accuracy| |||Kinetics600|600 类且每类 600 个视频片段|Accuracy| |||Kinetics700|700 类且每类 700 个视频片段|Accuracy| |Image Text Retrival|Retrival 任务|Flickr30K|31K 张图片,155K 文字描述|R@1| |||MSCOCO|113K 张图片,567K 文字描述|R@1| |Image Caption|Caption 任务|Visual Genome|108K 图片,5.41M 文字描述|CIDEr| |||CC3M|3.01M 对图片和文字描述|CIDEr| |||SBU|867K 对图片和文字描述|CIDEr| |||LAION400M|400M 图片|CIDEr| |Visual QA|VQA|VQAv2|265K 张图片|Accuracy| |||VisDial|130K 图片|Accuracy| Gemini 模型本身是多模态的,展示了无缝结合跨模态能力,例如从表格、图表或图形中提取信息和空间布局,以及语言模型的强大推理能力。 GPT4V 在视觉编码能力方面,图 46 进一步展示了其将输入图像中的表格重构为 MarkDown/LaTex 代码。
2024-09-20
AI怎么把图片做成视频
以下是将图片制作成视频的几种方法: 1. 使用 PixVerse 网站(https://app.pixverse.ai):涂抹选区,给出相应的运动方向,最后加入配音,剪辑一下即可。 2. 利用快影(需先通过内测申请): 打开快影,选择 AI 创作。 选择 AI 生成视频。 选择图生视频。 上传处理好的图片,填写想要的互动动作和效果,然后点击生成视频,排队等待生成结束后点击下载。 3. 采用 Midjourney 出图结合 AI 视频软件的方法: 使用 Midjourney 垫图加描述出图。 下载“素材”项里的深度图,打开 MJ 官网(https://www.midjourney.com/)上传深度图。 若图片完美可直接生成视频,若有黑边则需下载图片并用 PS 创成式充填处理黑边。
2024-09-19
请帮我推荐一个去除图片中文字的工具
以下为您推荐一些去除图片中文字的工具: 1. AVAide Watermark Remover:在线工具,使用 AI 技术,支持多种图片格式如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单,上传图片、选择水印区域,保存并下载处理后的图片,还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 2. Vmake:提供 AI 去除图片水印功能,可上传最多 10 张图片,AI 自动检测并移除水印,处理完成后可保存生成的文件,适合需快速去除水印及在社交媒体分享图片的用户。 3. AI 改图神器:提供 AI 智能图片修复去水印功能,可一键去除图片中多余物体、人物或水印,不留痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像,操作简便。 此外,还有以下工具或方法可供选择: ps 的 ai 版,操作相对简单。 SD 局部重绘。 Firefly、canva、Google photo 都有局部重绘功能。 微软 Designer 免费。 https://clipdrop.co/cleanup
2024-09-18
图片去文字的接口
以下是一个移动端图片视觉处理以去除试卷拍照中书写笔迹的方法: 1. 图像预处理 图像去噪:运用去噪算法,例如高斯滤波、中值滤波,来去除图像中的噪声。 图像增强:通过增强算法,像直方图均衡化、对比度增强,提高图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割 采用图像分割算法将试卷图像中的书写笔迹和背景分离,常用的分割算法有阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 3. 文字检测 在分割后的图像中,使用文字检测算法,比如基于深度学习的文本检测模型,识别出试卷上的文字区域。 4. 文字识别 对检测到的文字区域进行文字识别,将文字内容转变为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包含基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR(Optical Character Recognition)技术。 5. 后处理 根据需求进行后处理,例如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练(可选) 若有充足的数据,可以利用机器学习技术训练模型,通过学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。 7. 优化算法
2024-09-18
消除图片文字
以下是关于消除图片文字的方法和相关工具的介绍: 消除图片文字的方法: 1. 图像预处理: 图像去噪:使用去噪算法(如高斯滤波、中值滤波)去除图像中的噪声。 图像增强:通过增强算法(如直方图均衡化、对比度增强)提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割:使用图像分割算法将试卷图像中的书写笔迹和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 3. 文字检测:在分割后的图像中,使用文字检测算法(如基于深度学习的文本检测模型)识别出试卷上的文字区域。 4. 文字识别:对检测到的文字区域进行文字识别,将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR(Optical Character Recognition)技术。 5. 后处理:根据需求进行后处理,如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练(可选):如有足够的数据,可以采用机器学习技术训练模型,通过学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。 AI 去水印的工具: 1. AVAide Watermark Remover:这是一个在线工具,使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式,如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单,只需上传图片,选择水印区域,然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能,如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake:这个工具同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片,AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后,用户可以选择保存生成的文件。这个工具适合需要快速去除水印的用户,尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器:这个工具提供 AI 智能图片修复去水印的功能,可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印,不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像,操作简单方便。 这些工具各有特点,可以根据您的具体需求选择最适合您的去水印工具。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-18
有什么免费的AI图片生成工具
以下是一些免费的 AI 图片生成工具: 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ 是一个受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,用户通过简单拖放操作创建海报,其 AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计:https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案,稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate:https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,用户可用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能帮助用户快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面,用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,还集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 以下是一些图片生成 3D 建模工具: 1. Tripo AI:VAST 发布的在线 3D 建模平台,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型,基于数十亿参数级别的 3D 大模型,实现快速 2D 到 3D 转换,并提供 AI 驱动的精准度和细节。 2. Meshy:功能全面,支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成,用户上传图片并描述材质和风格可生成高质量 3D 模型。 3. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象,再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,适用于游戏领域模型生成,用户上传图片或输入文本提示词生成 3D 模型。 5. VoxCraft:由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 以下是一些文生图工具: 1. DALL·E:OpenAI 推出的文生图工具,可根据输入文本描述生成逼真图片。 2. StableDiffusion:开源的文生图工具,能生成高质量图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因其高质量图像生成效果和用户友好界面设计受到广泛欢迎,在创意设计人群中尤其流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站查看更多文生图工具:https://www.waytoagi.com/category/104 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-18
数字媒体艺术专业,毕设建筑浏览动画,灵感推荐
很抱歉,目前知识库中没有关于数字媒体艺术专业毕设建筑浏览动画灵感推荐的相关内容。但您可以从以下几个方面获取灵感: 1. 研究著名建筑大师的作品及其设计理念,从中汲取创意。 2. 观察不同文化和地域的特色建筑,将其独特元素融入动画。 3. 参考科幻电影或游戏中对未来建筑的想象和呈现方式。 4. 关注当下的建筑趋势,如绿色建筑、智能建筑等,从中获得启发。 5. 从自然景观中获取灵感,例如山脉、河流等的形态和韵律,运用到建筑的造型和布局中。
2024-09-14
数字媒体艺术专业,毕设做三维建筑浏览动画,灵感推荐
很抱歉,目前知识库中没有关于数字媒体艺术专业毕设做三维建筑浏览动画的灵感推荐相关内容。但您可以从以下几个方面获取灵感: 1. 研究不同风格的建筑,如现代主义、古典主义、后现代主义等,从中汲取设计元素和特点。 2. 观察自然景观,如山峦、水流、森林等,将自然元素融入建筑设计中。 3. 参考著名建筑师的作品,分析其创意和表现手法。 4. 从科幻电影、游戏中的虚拟建筑获取灵感,想象未来建筑的可能性。 5. 关注当下的城市发展和社会需求,思考如何通过建筑解决实际问题并展现创新理念。
2024-09-14
AI辅助语言服务专业的学习
以下是关于 AI 辅助语言服务专业学习的相关内容: 留学顾问方面: 智能问答系统:可利用聊天机器人等提供 24/7 在线咨询服务,回答常见问题、提供留学流程指导、解释签证要求等。 个性化留学规划:通过机器学习和数据分析技术,分析学生背景等信息,制定个性化规划和申请策略,包括选校、选专业、申请时机等。 语言学习辅助:对需提高英语水平的学生,利用 AI 语言学习工具,如语音识别、自然语言处理等提供个性化辅助和练习。 智能文书起草:利用自然语言生成技术自动生成留学申请文书等文件,减少人工起草时间和工作量。 数据分析和预测:利用数据分析和预测建模技术,分析历史数据和趋势,预测录取率、就业前景等,提供准确建议和指导。 英语学习方面: 明确学习目的和需求:根据是为跨语言交流、应试、工作还是获取信息等目的,确定学习必要性和路径。 多邻国:激励反馈好,能让人坚持,但产品形式和内容更适合 B2 以下水平。 Call Annie 或 PI 练口语:非专业练口语产品,学习反馈不足,对话偏正式、不够口语化,难找到可持续交流话题。目前的 AI 口语练习工具,从伙伴发展成 tutor 可能需半年以上时间。 重点在于“有效输入”,然后是理解后输出。可尝试的方法如不开字幕听感兴趣的优质播客(如 Lex Fridman 等),每天熟读并背诵一篇 100 字短文。 智能辅助工具:利用 Grammarly 进行写作和语法纠错。 语音识别和发音练习:使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 自适应学习平台:使用 Duolingo 量身定制学习计划,提供个性化内容和练习。 智能导师和对话机器人:利用 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。
2024-09-04
专业知识库该如何构建
构建专业知识库可以通过以下两种方式: 使用 GPT 构建: 1. 将大文本拆分成若干小文本块(chunk)。 2. 通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量,这些向量与文本块的语义相关,并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 3. 当用户提出问题时,将问题通过 embeddings API 转换成问题向量,与向量储存库中的文本块向量比对,查找距离最小的几个向量,把对应的文本块提取出来,与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 使用 Dify 构建: 1. 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式,并对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集:在 Dify 中创建新的数据集,上传准备好的文档,并为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式,包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式,根据实际需求选择合适的方式。 4. 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用,并在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代,定期更新知识库,增加新内容以保持时效性。 总的来说,Dify 提供了可视化的知识库管理工具,关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置、集成应用和持续优化。
2024-08-22
我想做aigc产品经理,都要会ai哪些专业知识
如果您想成为 AIGC 产品经理,以下是一些需要掌握的 AI 专业知识: 1. 对 AIGC 有坚定的信念:记得第一次使用 ChatGPT 时的兴奋,关注 AI 发展动态,如熬夜看过 GPT4、Copilot 的发布会,想办法搞定 Plus 账号,期待 GPT5 等。 2. 熟悉各类 AIGC 应用:用过如 GPT4、NewBing、Kimi、Perplexity、Suno 等应用,对新的爆款产品能第一时间尝试。 3. 具备实践能力:可以简单上手,不限于调用 API 做小 demo,会写复杂的提示词,做简单的 RAG 应用、文生图、视频,微调模型等。 4. 理解算法知识: 了解基本的机器学习算法原理,有助于更好地理解产品核心技术,做出合理决策。 掌握一定算法知识,能与开发团队有效沟通,减少信息不对称带来的误解。 在产品规划阶段,评估某些功能的技术可行性。 把握 AI 技术发展迅速的趋势,更好地把握产品未来发展方向。 发现产品独特优势,提出创新特性,提升产品竞争力。 提升数据分析能力,很多 AI 算法涉及数据处理和分析。 5. 针对具体的工作场景,例如: 面向 AIGC 领域,结合应用场景,开发针对性图像生成解决方案。 负责模型的部署和推理性能优化,确保模型在实际应用中的高效性和稳定性。 持续关注最新技术发展和业界趋势,积极推动团队技术水平提升,并将新技术应用到实际项目中。
2024-08-20
免费的中文版的专业的AI修图
目前免费且专业的中文版 AI 修图工具相对较少。一些常见的修图工具可能会有部分 AI 相关的功能,但可能并非完全免费或专业。您可以关注一些图像处理软件的官方网站,了解其是否推出了相关的免费且专业的 AI 修图服务。
2024-08-17