生成室内效果图的最佳AI模型

以下是一些可以直接制作 Excel 表格的 AI 工具： 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，用户可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。 5. GPTExcel：在相关排行中有所体现。 6. SheetGod：在相关排行中有所体现。 7. 酷表 ChatExcel：在相关排行中有所体现。 8. GPT Workspace：在相关排行中有所体现。 9. OpenAI in Spreadsheet：在相关排行中有所体现。 10. Ajelix AI Excel Tools：在相关排行中有所体现。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些在医学相关领域表现出色的 AI： 1. AlphaFold：由 DeepMind 开发，在蛋白质结构预测方面表现出色，其预测准确度超过其他系统，为科学家和药物开发提供了巨大帮助。 2. ESMFold（Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型）：截至目前已经进行了 7 亿次预测。 3. 多伦多大学研究人员开发的新 AI 系统：利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。 4. 华盛顿大学 David Baker 教授团队开发的 RF Diffusion：基于 DALLE 的人工智能系统，用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 5. 洛桑联邦理工学院科学家们开发的 PeSTo：基于神经网络的新工具，可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用，速度快、且通用性强。 6. Surrey 大学开发的人工智能系统：用于识别个体细胞中的蛋白质模式，这一进展可用于理解肿瘤的差异并开发药物。 此外，ChatGPT、Google Bard 等技术在日常工作生活中很有用，也极大加速了医疗健康生物制药的研究，AI 已经在抗癌、抗衰老、早期疾病防治（如提前三年诊断胰腺癌、帮助早期诊断帕金森等）、寻找阿尔兹海默症的治疗方法等方面起着重要作用。例如： 1. 两名高中生与医疗技术公司 Insilico Medicine 及其人工智能平台 PandaOmics 合作，发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因，这些基因对于有效对抗这种癌症至关重要。 2. 由 Integrated Biosciences 领导的一项最新研究通过使用人工智能筛查了超过 800,000 种化合物，专家们发现了三种高效的药物候选物，其药理学性质优于目前已知的抗衰老物质。 3. 亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 相关文献参考： 1. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 2. https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514 4. https://hms.harvard.edu/news/aipredictsfuturepancreaticcancer 5. https://finance.yahoo.com/news/teenagegeniusesaiuncovercancer163541619.html 6. https://www.earth.com/news/artificialintelligenceidentifiesnewantiagingcompounds/ 7. https://medicalxpress.com/news/202305scientistsaidrugalzheimer.html

以下是关于 AI 生成配图及相关内容的信息： 如果您想用 AI 把小说做成视频，大致的制作流程如下： 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。 另外，关于 Runway 生成 AI 动画，可以使用图片+文字描述功能，将 MJ 生成的图片增加对应的动态描述，输入 Runway，同时增加镜头变换的设置（具体教程看）。悦音 AI 配音具有旁白质感，如磁性浑厚、大片质感、娓娓道来。

以下是关于如何用 AI 提高学习效率的方法： 一、学习外语 1. 语言学习应用 Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择语言，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术提供个性化课程和练习，重点是实际交流所需技能。注册账户，选择课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析进度，提供适合练习和反馈。注册并选择语言，使用多种练习模式学习。 2. AI 对话助手 ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 对话，询问语法、词汇等问题，模拟交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，用于日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音或文本输入互动。 二、英语学习 1. 智能辅助工具：利用 Grammarly 进行写作和语法纠错，改进表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：使用 Duolingo 利用 AI 量身定制学习计划，提供个性化内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：利用 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 三、数学学习 1. 自适应学习系统：使用 Khan Academy 结合 AI 提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用 Photomath 通过图像识别和数学推理技术提供解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用 Socratic 利用 AI 解答问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：参与 Wolfram Alpha 的课程和实践项目，利用 AI 进行数学建模和问题求解。 四、未来教育中 AI 的应用 1. 个性化学习平台：如 Knewton 平台，利用数据分析构建个性化学习路径，预测学习难点并提供解决方案，提升学习效率。 2. 自动评估：如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，通过自然语言处理技术自动批改作文和开放性答案题，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：如 Google 的 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实：如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生安全进行实验操作并获取 AI 反馈。

以下是为您提供的关于爬虫的指导： 如果您不会代码但想要完成一个爬虫应用，可以参考以下步骤： 1. 已知文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ 。 2. 已知 ChatGPT 很会写程序，并且使用 Colab 。 3. 得出结论：让 ChatGPT 帮我们写抓取该文章正文内容的程序，然后在 Colab 里运行。 在许多情况下，对于爬虫任务，我们需要明确以下几点： 1. 当有简单需求时，给 AI 下达明确命令来完成一次性任务，例如制作一个简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。 2. 当 AI 满足简单需求并获得正反馈后，期待会提高，但需要了解 AI 编程的边界和限制。 3. 对于大多数需求，应优先寻找现成的软件解决方案，遵循以下顺序： 优先找线上工具，例如制作白底图等功能，如果线上有现成的工具那最好。 其次找插件，基于现有系统找合适的插件。 最后是本地应用，当线上工具和插件都不满足需求时，再考虑本地应用。 4. 对于 API 功能： 先找现成的开源工具，GitHub 上很多。 然后考虑付费服务。 5. 如果都找不到现成的方案，才考虑自己编程。毕竟，人生苦短，要以终为始，抛开技术障碍，聚焦于目标。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 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。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 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，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。记住，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，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。

目前在生成展览展示活动 3D 效果图方面，较为出色的 AI 工具包括 NVIDIA Omniverse。它具有强大的 3D 渲染和模拟能力，可以根据您提供的品牌及设计要求生成较为逼真的效果图。但需要注意的是，使用任何 AI 工具都需要您对输入的要求进行清晰准确的描述，以获得更符合期望的结果。

以下为您推荐一些能生成制作 3D 效果图的 AI 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，实现快速的 2D 到 3D 转换，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，适用于游戏领域的模型生成，用户上传图片或输入文本提示词即可。 5. VoxCraft：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，提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 此外，在设计和工程领域，还有一些 AI 工具和插件可以辅助或自动生成 CAD 图，例如： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。但这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

以下是一些关于利用 AI 做房屋装修设计和效果图的相关信息： 案例“家居：生成装修方案”中，整个装修方案流程由 GPT4 完成，包括图纸、预算、设计装修风格、施工、风水布局，最后出 3D 效果图，全屋显示。您可以查看获取更详细内容。 此外，还有一些关于 AI 在其他领域的应用案例，如： 健康方面：应对阅读障碍、心理咨询 AI 工具和案例。 在工作中的出图应用，包括学习使用节点、自定义节点、搭建工作流等。 AI 绘画方面，如小码哥的婚纱系绘画示例。

以下是一些用于室内设计的 AI 软件： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，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。 2. 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，能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. 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相关标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能将建筑全寿命周期内的信息集成管理。 此外，还有以下相关应用： 1. 酷家乐等设计软件：可快速生成个性化室内设计方案，允许用户上传户型图并通过 AI 生成多种设计方案。 但每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。

以下是一些可能有助于您使用 Midjourney 实现 Hello Kitty 主题室内设计的提示词示例： 一个充满 Hello Kitty 元素的温馨卧室，粉色调，可爱的家具，有 Hello Kitty 形状的窗户，柔软的地毯 ar 2:3 Hello Kitty 主题的客厅，有巨大的 Hello Kitty 沙发，粉色和白色的墙壁，Hello Kitty 图案的吊灯 ar 3:2 以 Hello Kitty 为主题的儿童房，有 Hello Kitty 床，Hello Kitty 衣柜，彩色的地板，充满童趣的装饰 ar 4:3 Hello Kitty 风格的厨房，粉色的橱柜，Hello Kitty 形状的炉灶，可爱的餐具 ar 1:1 Hello Kitty 主题的浴室，粉色的浴缸，Hello Kitty 图案的瓷砖，温馨的灯光 ar 9:16 您可以根据自己的需求对这些提示词进行调整和修改，以获得更符合您期望的设计效果。

以下是关于 AI 室内设计的相关信息： AI 在室外设计的最佳实践： 1. 充分利用 AI 的创意生成能力：使用 AI 图像生成工具，输入关键词生成多种创意设计方案，获取新颖独特的灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能：利用 AR/VR 等技术，将设计方案在实际环境中模拟和可视化，便于评估和验证。 3. 运用 AI 的分析和优化能力：对设计方案的采光、动线、材料等方面进行分析优化，满足实际需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能：利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高设计效率。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式：人工设计师与 AI 工具互补，在各环节充分利用 AI 的能力，提升设计质量。 用 GPT 开发的相机 APP 在室内设计方面的应用： 利用室内设计规则和现实布局特点，重新渲染更协调的室内设计方案。 优点：自动选定室内设计主要风格和色系，找出风格不协调家具并指导调整。 缺点：Stable Diffusion 出图成功率不高，约 10%，细节存在崩坏情况，不能指导整个装修工程。 AI 绘画常用提示词中的室内设计相关： interior design 室内设计 总的来说，AI 技术为室内设计带来了新的可能性和工具，但也存在一些局限性，需要合理利用其优势。

以下是关于室内 VR 设计的相关信息： GPT4V 在室内设计方面的应用：Pietro Schirano 请 GPT4V 给出了改进建议，结合自定义说明进行了个性化建议，涵盖从颜色到触感等方面。 AI 绘画常用提示词中与室内设计相关的有：interior design 室内设计。 关于 AI 做室外设计的最佳实践，可参考以下几点： 1. 充分利用 AI 的创意生成能力，输入关键词生成多种创意设计方案，获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能，利用 AR/VR 等技术将设计方案在实际环境中模拟和可视化，便于评估和验证。 3. 运用 AI 的分析和优化能力，对设计方案的采光、动线、材料等方面进行优化，满足使用者需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能，自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高设计效率。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式，形成良性互补，发挥各自优势。 需要注意的是，以上部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是 AI 在室内设计领域的应用： 1. 创意生成：充分利用 AI 的创意生成能力，使用图像生成工具，输入关键词生成多种创意设计方案，获取新颖独特的设计灵感。 2. 模拟和可视化：结合 AI 的模拟和可视化功能，利用 AR/VR 等技术，将设计方案在实际环境中进行模拟和可视化，帮助评估和验证方案。 3. 分析和优化：运用 AI 的分析和优化能力，对设计方案的采光、动线、材料等方面进行优化，确保符合使用者需求和体验。 4. 自动化设计：借助 AI 的自动化设计功能，自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高设计效率，缩短设计周期。 5. 协作模式：融合 AI 与人工设计的协作模式，形成良性互补，发挥各自优势。 同时，也有利用 AI 进行室内设计的案例，比如利用室内设计规则和现实布局特点，重新渲染更协调的室内设计方案，能自动选定主要风格和色系，找出不协调家具并指导调整，但存在 Stable Diffusion 出图成功率不高、细节崩坏、不能指导整个装修工程等问题。 生成性 AI 还可以为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型，并协助关卡设计，在营销、网页设计、室内设计和景观设计等领域也有应用。

可以利用 AI 为房子设计室内布局。以下是一些相关的方法和工具： 使用 Stable Diffusion 进行室内设计：首先点开“ControlNet”的状态栏，①上传需要进行设计的房间照片；②点击“启用”；③预处理器和模型都选“msld”，这是用来计算房屋线条的。接着切换一个现实照片的大模型，关键词先输入照片质量关键词，然后输入照片的主体，如一个客厅，最后点击生成。这样出来的照片既保留了原来房子的构造，又可以看到新的房屋风格。 一些 AI 工具可以帮助建筑设计师审核规划平面图，例如： HDAidMaster：是一款云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计三个领域表现出色，搭载了自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 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，能根据输入的房间面积需求和周边土地约束自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关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的信息集成，实现数据汇总与管理。 但每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

以下是关于 chilloutmix 模型的相关信息： 在腊八节相关的生成中，模型为 chilloutmix_NiPrunedFp32Fix，生成尺寸与草稿图保持一致，有正、负面关键词及 ControlNet 设置等具体参数。 在猫猫相关的生成中，虽然作者建议使用 chilloutmix_NiPrunedFp32Fix 模型，但也可以尝试其他模型。 在 AIGC Weekly 09 中，提到从 civitai 下载 ChilloutMix 模型并放到整合包 models\\Stablediffusion 目录里启动 web UI 切换模型。

以下是为您分享的关于 SD 模型的相关内容： 对于 SDXL 的 ControlNet 模型中的 Canny 硬边缘模型，有不同型号，如 4080ti 笔记本测试中，12G 显存下，sdxl base+refiner 模型，使用 diffusers 的 2.5Gfull 模型绘制 10241024 尺寸图片需 2 分 57 秒，320Mb 的 small 模型用时 34s，质量差距不大但时间优势明显。其他作者如 kohya 的用时 33 秒，更接近真实质感。sai 的 128lora 和 256lora 分别用时 39 秒和 1 分 08 秒，偏绘画感觉。t2i 的用时 34s，偏插画。关闭 refiner 能节省一半左右时间，平均 17 秒左右。 在 Depth 深度模型测试中，图形尺寸 6641024，diffusers 的 full 模型用时 2 分 48 秒，small 模型用时 23s，kohya 模型用时 42 秒，sai 模型用时 1 分 12 秒，sargezt 模型用时 1 分 52 秒。 用 Stable Diffusion 时，要先确定照片风格，如生成真人 AI 小姐姐可选用 chilloutmix 的大模型。部分常用大模型可在分享的链接中根据文件夹名称找到。文章第三部分会详细介绍模型下载位置和存放位置。 对于 ControlNet 中线条约束类的预处理器和模型，作者已整理好，如需获取可添加公众号【白马与少年】回复【SD】。同时作者还附上一张图帮助理解 ControlNet 模型的命名规则。

Stable Diffusion（SD）模型是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型，参数量约 1B，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。 文生图任务是将一段文本输入到 SD 模型中，经过一定迭代次数生成符合文本描述的图片。例如输入“天堂，巨大的，海滩”，模型生成美丽沙滩的图片。 图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示将输入图片重绘以更符合文本描述。比如在之前生成的沙滩图片上添加“海盗船”。 输入的文本信息需通过“桥梁”CLIP Text Encoder 模型转换为机器数学信息。该模型作为 SD 模型中的前置模块，将输入文本信息编码，生成 Text Embeddings 特征矩阵，用于控制图像生成。 CLIP 模型包含 Text Encoder 和 Image Encoder 两个模型，在 Stable Diffusion 中主要使用 Text Encoder 模型。它将输入的文本 Prompt 编码转换成 Text Embeddings（文本的语义信息），通过 UNet 网络中的 CrossAttention 模块嵌入 Stable Diffusion 中作为 Condition，对生成图像的内容进行控制与引导。目前 SD 模型使用的是中的 Text Encoder 模型。 CLIP ViTL/14 中的 Text Encoder 是只包含 Transformer 结构的模型，由 12 个 CLIPEncoderLayer 模块组成，模型参数大小是 123M，输出的 Text Embeddings 维度为 77x768。 以下是相关资源获取方式： SD 模型权重百度云网盘：关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 模型，即可获得包含多种模型权重的资源链接。 SD 保姆级训练资源百度云网盘：关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SDTrain，即可获得包含数据处理、模型微调训练及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码等全套资源。 Stable Diffusion 中 VAE，UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载：关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 网络结构，即可获得网络结构图资源链接。

以下为您推荐一些利用大模型辅助高中历史教学设计的案例： 有一位历史老师使用 GPT 给学生讲课，通过 GPT 生成一个“沉浸式”历史片段游戏，让学生扮演一个角色“设身处地”地做决策，学生的作业是找出 GPT 的错误。例如明朝灭亡、南京、1645 年 5 月的相关案例，您可以参考：https://chat.openai.com/share/86815f4e674c4410893c4ae3f1b7412e/continue 。 对于历史专业的学生，当他们遇到像 ChatGPT 这样的语言模型时，已经训练有素能够识别一些常见的陷阱，如事实不准确等，并通过事实核查、分析体裁和受众、在相关来源中搜索等技能来解决这些问题。 语言模型对于历史学家和历史专业的学生是有益的，但对于历史老师和其他教育工作者在短期内可能会带来一些问题，需要重新思考许多作业的布置方式。 您可以尝试借鉴这些案例，根据您的教学需求和学生特点，对大模型的应用进行调整和优化。

大模型在修复老旧低分辨率视频方面是可行的，但具体效果因模型和方法而异。 例如，使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型、StableSR 模块和 VQVAE 等，通过不同的放大方法进行测试。如“Ultimate SD upscale”脚本放大，重绘幅度不同效果有别，重绘幅度大可能导致人物失真。“后期处理”的放大方法能使眼神更锐利，但对模糊的头发改善有限。而 StableSR 的放大则需要进行相应的模型和参数调整。 另外，像 Sora 这样的大型视觉模型，能够在原始尺寸上训练、理解和生成视频及图像。它可以处理不同格式和分辨率的视觉数据，保持原始宽高比，改善生成视频的构图和框架。其基础模型用于低分辨率视频生成，通过级联扩散模型细化提高分辨率，采用 3D UNet 架构，结合多种技术和方法，能生成高保真度且具有可控性的视频。

目前 ChatGPT 没有 ChatGPT1 这个大模型。ChatGPT 有多个版本，如 ChatGPT3、ChatGPT3.5、ChatGPT4 等。您可以通过以下方式使用 ChatGPT 相关模型： 1. 访问 OpenAI 的官方网站，按照其指引进行注册和使用。 2. 部分应用和平台可能集成了 ChatGPT 的接口，您可以在这些应用中体验其功能。 需要注意的是，使用 ChatGPT 时应遵循相关的使用规则和法律法规。