知道源代码就可以加载AI吗？

以下是一些关于 AI 相关技术的开源代码应用： VALLEX：一个开源的多语言文本到语音合成与语音克隆模型。它支持多种语言（英语、中文和日语）和零样本语音克隆，具有语音情感控制和口音控制等高级功能。VALLE X 最初由微软发布，但未发布任何代码或预训练模型。作者复现并训练了一个开源可用的 VALLE X 模型。 对于 AI 生成 CAD 图，您可以参考以下方面获取相关资料： 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。 专业书籍：查找相关的专业书籍。 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，以及在 YouTube 等视频平台上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。 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 阿里云最新开源模型 FunAudioLLM：包括 SenseVoice 用于高精度多语言语音识别、情感识别和音频事件检测，CosyVoice 用于自然语音生成，具有多语言、音色和情感控制等功能。相关模型已在 Modelscope、HuggingFace 开源，训练、推理和微调代码在 GitHub 上发布。

以下为您推荐一些好用的 AI 写信息报道软件： 1. Copy.ai：是一款功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，其智能算法能根据用户提供的信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 此外，随着人工智能技术的迅猛发展，小型企业在 2024 年也迎来了新的应用场景： 1. 聊天机器人：分为信息型和实用型，在企业网站上用于回答常见问题或执行特定任务，能大幅减少客户服务方面的人力成本。 2. AI 撰写内容：如 ChatGPT 等工具，为内容创作有困难或资源有限的小型企业提供高效解决方案，快速生成高质量文本内容。 3. 语音搜索优化：小型企业需优化网站以适应语音搜索普及的趋势，确保内容清晰准确，使用架构标记等技术提高语音助手理解度。 4. 网站个性化：为每位访客提供定制化体验，增强客户参与度和忠诚度。 5. 利用 AI 分析客户数据：通过机器学习算法进行预测性分析，发现模式和趋势，为营销活动或个性化体验提供有价值洞见。 6. 社交媒体管理与情绪分析：利用情绪分析工具深入了解客户反馈，调整产品和营销策略。 以下是 1 月 3 日的一些 AI 相关资讯： 1. 微软研究团队利用合成数据训练 AI，减少成本和偏见，生成 100 种语言的文本数据提高训练效率。论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.00368 。 2. Pile：开源的 AI 日记软件，界面美观，集成 OpenAI API，有 AI 搜索和问题解答功能，保证安全隐私。下载链接：https://udara.io/pile/ ，项目源码：https://github.com/UdaraJay/Pile 。 3. VCoder：视觉编码器增强模型，增强 LLM 的视觉理解和分析能力，处理分割图和深度图，改善对象感知，在对象识别任务中表现优于 GPT4V。项目链接：https://praeclarumjj3.github.io/vcoder/ ，代码库：https://github.com/SHILabs/VCoder 。 4. M2UGen：多模态音乐理解生成模型，能理解音乐风格、乐器、情感，进行音乐问答，根据文本、图像、视频生成音乐，由腾讯与新加坡国立大学开发。 5. DreamTalk：人物头像动画生成开源，使人物照片头像根据音频说话或唱歌，保持嘴型和表情一致。代码库：https://github.com/alivilab/dreamtalk 。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于新手学习 AI ，可以从以下几个方面开始： 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，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，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。 对于中学生学习 AI ，建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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。 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。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。

要更快地成为 AI 领域的专家，您可以参考以下几个方面： 1. 学习基础：像预医学生一样，从相关的基础课程开始，例如数学、统计学、计算机科学等，为深入学习 AI 奠定坚实的基础。 2. 实践经验：通过参与实际项目、实习或研究工作，积累实践经验，从实践中获取那些书本上没有的知识和直觉。 3. 模型训练：采用堆叠模型的训练方式，而非单纯依赖大量数据和生成模型。例如，先训练基础学科的模型，如生物学、化学等，再添加特定领域的数据点。 4. 开发特定领域模型：创建专门针对特定领域的 AI 模型，如医疗保健领域的专家 AI，而不是追求全能的通用 AI。 5. 多样化方法：在编码、数据和测试方面采用多样化的方法，创建多个专家 AI 并在需要时提供不同意见。 6. 现实世界互动：让人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动数据供 AI 学习，使 AI 接触到多样化的视角，避免偏见。 总之，成为 AI 领域的专家需要系统的学习、丰富的实践和不断的探索创新。

目前在 AI 领域中，较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析，而在 AI 中，更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务，最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。

目前在 AI 领域，暂时没有特别知名的专门用于生成自动 AI 样机的工具 mockup。但随着技术的不断发展，未来可能会出现相关的创新工具。您可以持续关注 AI 技术的最新动态，以获取相关信息。

2024 年 11 月，AI 圈发生了以下大事： 11 月 1 日： 《》来自南乔，10 月 AI 行业大事件盘点包括多家公司的重要发布和创新，如 OpenAI 推出多项新功能，字节发布 AI 智能体耳机，以及各大模型的开源。趋势方面，强化学习被认为是推动 AGI 发展的关键技术，原生多模态模型逐渐成为研究热点。新兴应用如 AI 音乐创作、翻译和智能助手等受到关注，整体呈现出技术与应用的快速发展态势。 《》来自歸藏，10 月份美国 AI 聊天机器人市场报告显示，ChatGPT 仍是市场领导者，但份额逐渐下降。谷歌和微软在争夺第二的位置，Perplexity 和 ClaudeAI 则实现高速增长，正在从 ChatGPT 和 Gemini 手中蚕食市场份额。总体来看，专业 AI 工具的增长势头强劲，而初创公司的用户获取相对缓慢。 《》比尔・盖茨在采访中讨论了人工智能的革命性影响，认为 AI 将使每个人都能成为“超级个体”，改变人机交互方式。他强调 AI 将显著降低白领工作的成本，并逐渐影响蓝领市场。盖茨还提到他对全球健康和气候问题的关注，认为技术创新速度超出预期，未来 20 年将是充满希望的时期。他同时探讨了可再生能源的发展，尤其是核能和太阳能的潜力。 11 月 7 日： 《》Marc Andreessen 强调，真正的变革性技术必须从产品设计之初就深度融入，而不是简单地在现有产品上添加 AI。他指出，AI 作为一种新型计算机，能够以概率方式输出结果，带来无限创造力。AI 将在多个行业引发重大变革，尤其是在生物科技和金融等领域，初创公司有机会重新定义产品类别，摆脱传统束缚。 《》前 OpenAI 研究员 Alexey Guzey 在 2017 至 2024 年间对人工智能（AI）发展的看法变化。他最初认为实现通用人工智能（AGI）需要数十年，但后来逐渐意识到大型语言模型（LLM）实际上并不具备真正的思考能力。阅读几年间他的心路历程，是非常好的求索经历。 《》在 10 月的总结中，Orange AI 反思了创业的艰辛，强调创业最难的是人和信任。创业者需找到优秀团队，并相信自己和他人。此外，利益分配在企业盈利后成为关键问题，需要坦诚沟通。10 月关注了 AI 搜索、音频、视频生成和编码等主题，并参与了多个活动，收获颇丰。 此外，还有关于 AI 在未来一年的 10 个预测： 一个主权国家向美国大型人工智能实验室投资 100 亿美元以上，需要国家安全审查。 没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站将会迅速走红（例如 App Store Top100）。 案件开始审理后，前沿实验室对数据收集实践实施有意义的改变。 由于立法者担心权力过度，欧盟人工智能法案的早期实施最终比预期更为缓慢。 OpenAl o1 的开源替代品在一系列推理基准测试中超越了它。 挑战者未能对 NVIDIA 的市场地位造成任何重大打击。 由于公司难以实现产品与市场的契合，对人形机器人的投资水平将会下降。 苹果设备上研究的强劲成果加速了个人设备上 AI 的发展势头。 人工智能科学家撰写的研究论文被大型机器学习会议或研讨会接受。 一款以与 GenAI 元素交互为基础的视频游戏将取得突破性进展。

SD 大模型无法加载可能有以下原因及解决方法： 1. LORA 方面： LORA 可以提炼图片特征，文件通常有几十上百兆，承载信息量远大于 Embedding。下载的 LORA 放在根目录的【……\\models\\Lora】文件夹下，使用时点击红色小书，找到 LORA 选项卡加载。 使用 LORA 时要注意看作者使用的大模型，一般需配套使用，还可能需要加入特定触发词，如盲盒 LORA 需加入“full body, chibi”等提示词。 2. Hypernetworks 方面： Hypernetworks 主要针对画风训练，文件下载后放在根目录的【…\\models\\hypernetworks】，使用时点击红色小书，找到 Hypernetworks 选项卡加载。 3. 模型下载与安装方面： 常用的模型下载网站有：。 下载模型后需放置在指定目录，大模型（Ckpt）放入【models\\Stablediffusion】，VAE 模型放入【models\\Stablediffusion】或【models\\VAE】目录（有的大模型自带 VAE 则无需再加），Lora/LoHA/LoCon 模型放入【extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora】或【models/Lora】目录，Embedding 模型放入【embeddings】目录。模型类型可通过检测。 不会科学上网时，可在启动器界面直接下载模型，将下载的大模型放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】，在左上角模型列表中选择（看不到就点旁边蓝色按钮刷新）。 旁边的 VAE 相当于给模型增加提高饱和度的滤镜和局部细节微调，可在启动器里下载，放在根目录的【……\\models\\VAE】。 Embedding 功能相当于提示词打包，下载 Embedding 可在 C 站通过右上角筛选 Textual Inversion 找到，放在根目录下的【embeddings】文件夹里。 由于无法确定您大模型无法加载的具体原因，您可以根据上述内容逐一排查。

加载别人训练的 qwen 模型通常涉及以下步骤： 1. 对于直接调用千问的某一个大模型，如“qwenmax”模型，在 COW 中需要更改 key 和 model。在 /root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件进行更改，并添加"dashscope_api_key"。获取 key 可参考视频教程或图文教程。同时，需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，若对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，可能是未实名认证，可点击去，或查看自己是否已认证。 2. 部署大语言模型时，如下载 qwen2:0.5b 模型，对于不同的电脑系统操作有所不同。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。之后复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。 3. 对于 Ollama 大模型部分，为避免没下载大模型带来的报错，需要先下载 ollama，网站：网站中复制代码，然后像特定操作一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径，在上方的路径下输入 cmd，进入到下方的命令行，右键粘贴刚才的代码，等待下载即可。

加载开源模型的步骤如下： 1. 下载相关模型节省时间： Base Model DreamShaper XL Turbo: https://civitai.com/models/112902/dreamshaperxl LoRA：Envy Anime Watercolor XL 03：https://civitai.com/models/382684/envyanimewatercolorxl03 Alphonse Mucha Style：https://civitai.com/models/63072/alphonsemuchastyle 2. 打开以下链接放在后台： Ollama: https://ollama.com/ https://github.com/stavsap/comfyuiollama IPAdapter：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus InstantID: https://github.com/cubiq/ComfyUI_InstantID PuLID：https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI 3. 安装缺失节点： 下载过程中若发现 layer style 下不了，可重启重新下载，尝试修复。若仍不行，从官网重新下载到./custom_nodes 的文件夹下。 4. 从官网下载两个文件，点击左上角部分将加载器展开并选择官网下载好的两个模型。 5. 对于 GDino 加载器部分，在链接：处下载相关文件，然后检查文件是否齐全。对于 groundingdino 和 sams 配置是否齐全可以使用“抠头发.json”来检验。 6. Ollama 大模型部分： 首先，下载 ollama，网站： 其次，在网站中，复制代码。然后，打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径，在上方的路径下输入 cmd，进入到命令行，右键粘贴刚才的代码，等待下载。

ControlNet 一直加载可能由以下原因导致及对应的解决方法： 1. 模型版本问题：确保 checkpoint、ContalNet 等所有需要加载模型的版本均基于 SD1.5，否则可能会报“超出索引”的错误。 2. 节点未安装完全：载入工作流后若出现爆红部分，可能是节点没下好、没下全。此时可以先全部更新，让所缺节点“显露出来”，然后安装好缺失的节点。 3. 参数设置问题：假如右下角的区域报红，那么就得根据报错信息相应调整一下左上角蓝色区域的 h、w 参数。 此外，ControlNet 还有一些新的功能和应用，例如： 1. 1.1 版本新出的 lineart 线稿提取功能，可先通过 invert 预处理将白底黑线处理成黑底白线，然后切换到 lineart 预处理器和模型进行生成。 2. mlsd 直线线条检测功能，一般用在建筑或者室内设计上，预处理器可提炼出室内的结构线。 ComfyUI 中的 ControlNet 高级控件： 在时间步和批处理潜变量之间调度 ControlNet 强度的节点，以及应用自定义权重和注意力掩码。这里的 ControlNet 节点完全支持滑动上下文采样。输入包括 positive（提示词（正面））、negative（提示词（负面））、control_net（加载了控制网络）、image（用于指导控制网络的图像）、mask_optional（应用于控制网络的注意力掩码）、timestep_kf（时间步关键帧）、latent_kf_override（潜在关键帧的覆盖）。

提示词（Prompt）是给语言模型或相关工具的输入文本，用于指定其应执行的任务和生成的输出。以下是关于提示词的学习方法： 1. 理解提示词的作用：提示词向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。 2. 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中查找。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化构建。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等，辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域，持续关注最新成果和方法论。 对于学习 Stable Diffusion 的提示词，这是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验结合，步骤如下： 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： 通读官方文档，了解提示词相关指南。 研究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范例。 4. 掌握关键技巧： 学习组合多个词条精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”“”等符号控制生成权重的技巧。 了解处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈： 用不同提示词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。 在社区分享，请教高手获取反馈和建议。 6. 创建提示词库： 按主题、风格等维度建立自己的提示词库。 记录成功案例和总结，方便后续参考复用。 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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

关于您上传数据到 Coze 数据库的数据安全保障问题，以下是相关信息： 合规说明方面： 不存在产出违法违规内容，包括色情暴力、政治敏感和违法犯罪等。 不存在爬取行为，遵循 robot.txt 爬虫协议，未使用匿名代理。 不存在版权争议问题，未爬取强版权资源、付费内容等。 不存在跨境数据传输，未使用海外 API 和海外模型。 有安全合规声明，作者声明作品没有侵权，作品安全可用且公开可接受。 Coze 数据库的功能特点： 知识库功能不仅支持上传和存储外部知识内容，还提供多样化的检索能力，能解决大模型可能出现的幻觉问题和专业领域知识的不足，显著提升回复准确性。支持从多种数据源上传文本和表格数据，自动将知识内容切分成多个片段进行存储，并允许用户自定义内容分片规则，提供多种检索方式，适应各种使用场景。 数据库具备记忆能力，可以存储和检索用户的交互历史，以提供更加个性化的服务。支持实时更新，确保信息最新。能存储用户的交互历史，包括提问、回答和反馈，用于理解用户需求和优化对话流程，可进行个性化服务和错误纠正与学习。 综上所述，从目前的信息来看，您上传给 Coze 数据库的数据在一定程度上是有安全保障的。但具体情况还需参考 Coze 数据库的最新政策和规定。

以下是关于在 Midjourney 中写提示词以生成所需图片的一些指导： 1. 常规操作： 登录 Discord 网站，打开 MJ 服务器出图。 通过 /imagine 命令，在对话框输入“/imagine”激活指令，然后把提示词粘贴到“prompt”后面，点击发送即可。 想要多少张图片，就要输入多少次提示词，且输入下一次提示词之前，要等待上一张图片生成完毕。 2. 使用插件提效： Autojourney 是电脑浏览器的一个插件，可在浏览器拓展程序中下载安装。 它功能强大，支持批量发送提示词、自动下载图片、自动放大图片、生成提示词等功能，能够提高使用 Midjourney 的效率。 点击浏览器右上角的插件，选择 Autojourney 插件将其激活，将提示词复制到插件中点击发送，提示词会排队进入 MJ 发送程序，自动批量出图。 Autojourney 插件支持一次输入 10 组提示词。 3. Midjourney V6 更新风格参考命令 2.0“sref”： 将“sref”和 URL添加到提示的末尾，以参考风格参考图像的视觉风格创建新图像。 新提示本身没有美学内容，有助于“sref”的执行。 4. Midjourney 最新编辑器更新： 常见问题：提出极其不合适的请求或要求修改非常小的区域，可能无法得到预期结果；在场景中放很小的头部并要求外绘，生成的身体可能会太大。 重纹理化：是一种通过使用另一张图像来引导图像结构或构图的方法，从构图引导图像开始，然后使用提示词和参数添加所需细节。 右侧显示的缩略图：显示器右侧的缩略图显示最近几次编辑会话的记录，左边稍大的缩略图是上传或链接的母图像，其他四张是子图像，展示根据提示生成的不同表达方式。 “View All /查看全部”按钮：每次在不改变选择区域的情况下对母图像进行编辑时，会生成新的缩略图行，更改提示词，新提示词对应的图像会显示在子图像中。

以下是一些可以帮助您写代码或辅助编程的 AI 软件： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，帮助更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议，能扫描安全漏洞并提供修复建议，遵循最佳安全实践。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手，基于自研基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 此外，还有 Wing Python IDE Pro 专为 Python 编程设计，集成多种功能；Smol Developer 是开源的 AI 开发助手，能根据产品需求生成完整代码库。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自己的需求选择最适合的工具。

Fluffy 相关提示词描述如下： 含义：这个词用来描述某种质地柔软、轻盈、松散或有蓬松感的物体，常用于适配动物的毛发、云彩、食物、布料，美容化妆等多种材料和场景，着重营造一种温馨、舒适、轻松的氛围。 主题风格： 作用： 增强感官体验：Fluffy 描述的物体通常能提供愉悦的触感体验。 营造舒适氛围：在家居装饰、服装设计等方面，营造一种温暖和舒适的氛围。 吸引视觉注意：在广告和视觉艺术中，fluffy 物体常常被用来抓住观众的目光。 技巧： 材料选择：纤维结构和化学组成的不同，造就了不同的手感和光泽，比如羊毛和棉花。 毛发渲染：专门用于生成和渲染细长、柔软的物体，如动物毛发、人类头发、草地等。 材质特性：类似羽毛等轻盈蓬松材质应考虑空气动力学效应——如何在空中漂浮或飘动。 灯光运用：使用柔光或特定角度的照明来突出材质的轻盈和柔软。 应用： 家居和室内设计：Fluffy 的枕头、抱枕、地毯等家居用品。 时尚与服装：在服装设计中，如毛衣、围巾和冬季外套等，保暖性与时尚感兼顾。 食品工业：在食品制作中，如蛋糕、面包、甜点等，fluffy 的质地是吸引消费者的一个重要因素。 动物和宠物产品：宠物床垫、玩具等，fluffy 的材质可以提供给宠物更大的舒适感。 广告和市场营销：使用 fluffy 的概念在广告中创建吸引人的、温馨的图像。

以下为您推荐一些好用又免费的 AI 写作工具： Bing（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx） Claude 2（https://claude.ai/） 常用于营销领域的 AI 工具： Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，从免费到商业级不等，可用于制作营销视频、产品演示等。 HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 好用的 AI 新闻写作工具： Copy.ai：功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能。可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。智能算法可根据用户提供信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员使用。 Jasper AI：虽然主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容。写作质量较高，支持多种语言。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。