直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

找了好久也没找到,记得老师是建筑设计师,设计了在深圳大楼,做了有关于 stablediffution 的分享,你能帮我找到是哪个视频吗

回答

以下是为您找到的相关视频信息:

  1. 爆肝博主 ZHO 去年 10 月份发布的一系列围绕 Stable Diffusion 的系统整理视频,深入浅出地介绍了整个生态的发展和梳理,包括论文原理和应用技术等多方面内容,分了四集,一共 4 小时,超 5 万字。系列导览:
    • 认识 Stable Diffusion、一周年回顾和 SD 生态圈三方面展开,形成基础认识。
    • 从 AIGC 浪潮聚焦到扩散的系统梳理,从理论的角度理解扩散模型如何实现 0 到 1 的跨越。
    • 将围绕 SD 展开从模型到生态的全面盘点,一起探究 SD 的创新与未来。
    • 对各类 GUI 的盘点、聚焦 ComfyUI,从设计到实际操作做全面梳理。系列视频:b23.tv/NVRRqqQ
  2. EP.3 - IP Adapter 对话阿文,阿文老师介绍自己是发布会 PPT 设计师,2022 年 4 月开始关注 diffusion 领域,早期跟了很多工具的发布以及测评,比如 Dall-E 和 Stable Diffusion,一直尝试把 AI 工具用到平面工作流当中。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

爆肝博主 ZHO-绘画

【Zho】TCD 🆚 SDXL-Lightning直观对比TCD的ComfyUI插件作者终于把黑图问题修复了,现在可以正常出图了!底模Playground v2.5TCD 8步Lightning 8步1)速度完全一样(和我diffuser版测试不同不知为何)2)效果和之前测试结论基本一致(差别不明显,各有千秋,TCD质感更加偏真实一些,加上有Gamma参数可调,会更灵活,Lighting质感偏“光滑油亮”一些,氛围感略好)3)底部两行是TCD特有的细节调节参数Gamma对比项目地址:https://github.com/dfl/comfyui-tcd-scheduler[heading2]3月21日[content]又一项衣服试穿的论文:Wear-Any-Way还没公开代码https://mengtingchen.github.io/wear-any-way-page/[heading2]3月21日[content]【Zho】随着新技术的不断涌现,很多小伙伴发现需要一些原理层面的知识,这里自荐一下我在去年10月份发布的一系列系统整理视频,围绕Stable Diffusion深入浅出的介绍了整个生态的发展和梳理,包括了论文原理和应用技术等多方面内容,分了四集,一共4小时,超5万字内容系列导览:1️⃣认识Stable Diffusion、一周年回顾和SD生态圈三方面展开,形成基础认识2️⃣从AIGC浪潮聚焦到扩散的系统梳理,从理论的角度理解扩散模型如何实现0到1的跨越3️⃣将围绕SD展开从模型到生态的全面盘点,一起探究SD的创新与未来4️⃣对各类GUI的盘点、聚焦ComfyUI,从设计到实际操作做全面梳理系列视频:b23.tv/NVRRqqQ

爆肝博主 ZHO

【Zho】TCD 🆚 SDXL-Lightning直观对比TCD的ComfyUI插件作者终于把黑图问题修复了,现在可以正常出图了!底模Playground v2.5TCD 8步Lightning 8步1)速度完全一样(和我diffuser版测试不同不知为何)2)效果和之前测试结论基本一致(差别不明显,各有千秋,TCD质感更加偏真实一些,加上有Gamma参数可调,会更灵活,Lighting质感偏“光滑油亮”一些,氛围感略好)3)底部两行是TCD特有的细节调节参数Gamma对比项目地址:https://github.com/dfl/comfyui-tcd-scheduler[heading2]3月21日[content]又一项衣服试穿的论文:Wear-Any-Way还没公开代码https://mengtingchen.github.io/wear-any-way-page/[heading2]3月21日[content]【Zho】随着新技术的不断涌现,很多小伙伴发现需要一些原理层面的知识,这里自荐一下我在去年10月份发布的一系列系统整理视频,围绕Stable Diffusion深入浅出的介绍了整个生态的发展和梳理,包括了论文原理和应用技术等多方面内容,分了四集,一共4小时,超5万字内容系列导览:1️⃣认识Stable Diffusion、一周年回顾和SD生态圈三方面展开,形成基础认识2️⃣从AIGC浪潮聚焦到扩散的系统梳理,从理论的角度理解扩散模型如何实现0到1的跨越3️⃣将围绕SD展开从模型到生态的全面盘点,一起探究SD的创新与未来4️⃣对各类GUI的盘点、聚焦ComfyUI,从设计到实际操作做全面梳理系列视频:b23.tv/NVRRqqQ

EP.3 - IP Adapter 对话阿文:一图定风格,我和 AI 的契约

[title]EP.3 - IP Adapter对话阿文:一图定风格,我和AI的契约[heading3]两位嘉宾的自我介绍Jojo:好的。也请阿文老师介绍一下自己,你是怎么开始对diffusion这个领域感兴趣的?阿文:大家好,我是阿文,我的工作是做发布会PPT设计师,经常给各大互联网公司和大企业做超宽屏PPT。我也爱好设计工具,我平时会在微博上经常分享一些设计类相关的工具,因为它们真的很能帮到我。2022年4月,我注意到网上开始流行Disco Diffusion,一种通过输入文字就能生成图像的神奇工具m这对我这样的设计师来说太震撼了。从那以后,我就开始关注这个领域,然后做了一些测评,反响都很好,然后我就坚持关注diffusion领域的工具更新。我我早期的时候跟了很多工具的发布以及测评,比如Dall-E和Stable Diffusion,后来Stable Diffusion在取名字之前,我就看到它在这个Twitter上面的一些试用,当时也非常的震惊,一直到现在一直尝试把AI工具用到我的平面工作流当中。Jojo:你们都比较谦虚。从我的角度看,叶老师的IP adapter是现在整个领域里最广泛使用的Stable Diffusion插件之一,我看到的很多作品里都能找到它的痕迹。阿文的工作室也是国内最顶尖的PPT设计工作室之一了,不论是对客户的服务例证,还是对社区通过工具和模板的贡献,再到结合AI的行动力,都是这个领域里最前沿、最有影响力的品牌之一。

其他人在问
如何利用AI来精准找到合适的客户
以下是利用 AI 来精准找到合适客户的一些方法: 1. 聊天机器人:在企业网站上使用聊天机器人,分为信息型和实用型,可回答常见问题和执行特定任务,减少客户服务人力成本。 2. AI 撰写内容:如 ChatGPT 等工具,能为内容创作有困难或资源有限的企业快速生成高质量文本,提高创作效率。 3. 语音搜索优化:随着语音搜索普及,优化网站以适应,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,如用名字问候、根据浏览历史推荐产品,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洞见,更有效地定位目标客户。 6. 社交媒体管理与情绪分析:利用情绪分析工具深入了解企业在社交媒体上的形象,通过分析客户评论和反馈调整产品和营销策略。 对于中小企业,还可以: 1. 目标市场分析:使用 AI 工具进行市场细分,收集包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等广泛数据并分析,将市场细分为不同客户群体,每个群体具有独特需求和行为特征,然后基于分析结果定制化营销策略,并持续监测和调整。 在阿里巴巴平台上,利用 AI 完成营销技巧和产品页面优化可采取以下步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据以识别关键信息。 2. 关键词优化:AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片,展示产品特点。 6. 价格策略:分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 10. 营销活动分析:了解活动效果,吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:预测需求,优化库存,减少积压和缺货。 12. 支付和交易优化:分析支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高知名度。 14. 直播和视频营销:分析观众行为,优化直播和视频内容,提高参与度和转化率。
2024-10-15
人工智能时代下最重要的三个基石是什么,我们可以在哪里找到这三个基石的资源
在人工智能时代,最重要的三个基石通常包括以下方面: 1. 架构:如 Transformer 和 Diffusion 这两种核心架构,分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥关键作用,构成了当前 AI 技术的重要基础。 2. 算力:自 2010 年以来,GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发,为 AI 技术的进步提供强大支持。 3. 人才网络:AI 领域的关键人才网络起到不可忽视的作用,例如 Google 及其相关实验室和收购的公司培养和汇聚了众多杰出人才,他们的流动与合作推动了 AI 技术的发展。 关于这三个基石的资源,您可以通过以下途径获取: 1. 科技类的专业网站和论坛,如一些知名的技术社区和学术网站。 2. 相关的学术研究报告和论文,可在学术数据库中查找。 3. 行业内的权威专家和学者的讲座、演讲等。 4. 科技公司发布的技术文档和报告。
2024-10-10
在哪里可以找到数据 算力 算法的资源
以下是一些可以找到数据、算力、算法资源的途径: 关于数据:数据集对人工智能学习算法发展至关重要,AI 伴随着神经网络的发展而出现,多层神经网络大规模数据分析技术中的数据集是重要资源。 关于算力:您可以通过以下链接了解算力的相关内容: 算力的字面意思就是计算能力,可以直接转化成 GPU 就是算力,电脑里的显卡就是 GPU,哪怕购买云服务,也是服务商买显卡“租”给您用。 关于算法:目前没有明确给出具体的算法资源获取途径,但您可以通过相关的学术网站、技术论坛等渠道进一步搜索。
2024-10-10
人工智能时代下最重要的三个基石是什么,我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface
在人工智能时代,最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面,当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就都可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力,Diffusion 代表了数据向图像转换的能力,它们构成了当前 AI 技术的重要基石。 算力方面,自 2010 年以来,GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的提升,为 AI 技术的进步提供了强大支持。 人才网络方面,AI 领域的关键人才大多源自于 Google,特别是其在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室,以及收购的英国公司 DeepMind。这些机构和个人形成了强大的人才网络,推动了 AI 技术的发展,并培养了一批杰出的领军人物。人才在不同公司之间的流动和合作也促进了 AI 技术的快速进步。 关于这三个基石的资源,目前没有明确提及具体的获取渠道。但您可以通过以下途径寻找相关资源: 1. 学术研究网站和数据库,如知网、Web of Science 等,以获取关于架构、算力和人才网络的学术研究成果。 2. 科技行业的专业论坛和社区,与同行交流和分享资源。 3. 关注知名科技公司和研究机构的官方网站和社交媒体账号,获取最新的研究动态和资源。
2024-10-10
人工智能时代下最重要的三个基石是什么,我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface
在人工智能时代,最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面,当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就都可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力,Diffusion 代表了数据向图像转换的能力,它们构成了当前 AI 技术的重要基石。 算力方面,自 2010 年以来,GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的爆发,为 AI 技术的进步提供了强大支持。 人才网络方面,AI 领域的关键人才几乎都源自于 Google,特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室,以及它收购的英国公司 DeepMind。这些机构和个人形成了强大的人才网络,推动了 AI 技术的发展,并培养了一批杰出的 AI 领军人物。从 Google 到 OpenAI,再到 Facebook 和其他多家公司,人才的流动和合作推动了 AI 技术的快速进步。 关于这三个基石的资源,您可以通过以下途径获取: 1. 学术研究论文:在相关的学术数据库中搜索关于 AI 架构、算力和人才发展的研究成果。 2. 专业技术论坛和社区:例如一些知名的 AI 技术论坛,开发者们会在其中分享和讨论相关的知识和经验。 3. 科技公司的官方网站和技术博客:如 Google、NVIDIA 等公司的网站,可能会发布有关其在 AI 领域的技术创新和人才培养的信息。 4. 在线教育平台:一些提供 AI 课程的平台,可能会涵盖这三个方面的知识和案例。
2024-10-10
人工智能时代下最重要的三个基石是什么,我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface
在人工智能时代,最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面,当前市场上许多出色的 AI 技术成就都可追溯到 Transformer 和 Diffusion 这两个核心架构,它们分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥着关键作用。 算力方面,自 2010 年以来,GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发,为 AI 技术进步提供了强大支持。 人才网络方面,AI 领域的关键人才大多源自 Google 及其相关机构,如在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的实验室以及收购的英国公司 DeepMind,这些人才的流动与合作推动了 AI 技术的发展。 关于这三个基石的资源,目前没有明确提及具体的获取渠道。但您可以通过以下途径寻找相关资源: 1. 学术研究网站和数据库,获取关于架构、算力和人才网络的最新研究成果和报告。 2. 科技公司的官方网站和技术文档,了解其在相关领域的创新和实践。 3. 专业的 AI 技术论坛和社区,与同行交流和分享资源。
2024-10-10
关于艺术设计师的提示词
以下是一些关于艺术设计师的 AI 绘画常用提示词: 风格提示词: 点彩派(pointillism) 克劳德莫奈(Claude Monet) 桁缝艺术(quilted art) 局部解剖(partial anatomy) 彩墨纸本(color ink on paper) 涂鸦(doodle) 伏尼契手稿(Voynich manuscript) 书页(book page) 真实的(realistic) 3D 风格(3D) 复杂的(sophisticated) 真实感(photoreal) 国家地理(national geographic) 超写实主义(hyperrealism) 电影股的(cinematic) 建筑素描(architectural sketching) 对称肖像(symmetrical portrait) 清晰的面部特征(clear facial features) 室内设计(interior design) 武器设计(weapon design) 次表面散射(subsurface scattering) 游戏场景图(Game scene graph) 角色概念艺术(character concept art) 废土风格(Wasteland Punk) 数字雕刻风格(digitally engraved) 建筑设计风格(architectural design) 海报风格(poster style) 东方山水画(Tradition Chinese Ink Painting) 浮世绘(Japanese Ukiyoe) 日本漫画风格(Manga style) 童话故事书插图风格(stock illustration style) 梦工厂动西风格(CGSociety) 梦工厂影业(DreamWorks Pictures) 皮克斯(Pixar) 时尚(Fashion) 日本海报风格(poster of Japanese graphic design) 90 年代电视游戏(90s video game ) 法国艺术(french art) 包豪斯(Bauhaus) 日本动画片(Anime) 像素画(卜绘 and Pixel Art) 古典风,1819 世纪(Vintage) 黑白电影时期(Pulp Noir) 乡村风格(Country style) 抽象风(Abstract) 印刷风(risograph iso) 设计风(Graphic) 在 SD 文生图中,提示词的写法示例: 英文为:,drawing,paintbrush 。在这组提示词中,括号和:1.2 都是用来增加权重的,权重越高在画面中体现越充分,同样提示词的先后顺序也会影响权重。 反向提示词:NSFw,,(融合的手指:1
2024-10-18
AI设计师
以下是关于 AI 设计师的相关信息: 招聘信息: 正在寻找会使用 StableDiffusion,对 AI 设计充满热情渴望学习成长的伙伴。 岗位职责: 负责 AI 风格的开发和调试工作,参与项目的整体风格和审美定义。 根据产品需求完成风格渲染的研发、测试、配置和维护。 熟练使用 StableDiffusion Web UI 等 AI 框架进行风格研发。 负责 AI 模型(如 LoRA,Prompt/Prompt Sentence)的训练、参数调整以及性能优化。 编写高质量的渲染记录文档,进行配置和模型训练质量控制。 为团队提供技术支持和指导,解决技术难题。 任职要求: 具有至少半年的 StableDiffusion Web UI 使用经验,知道如何安装对应插件和 models 并使用。 英文水平需要能看懂 Web UI,Hugging Face 上的英文文档。 能根据需求去完成对应的渲染测试,包括但不局限于 t2i,i2i 以及视频渲染。 能熟练的根据不同的 check point,prompt 和 LoRA 来结合 CFG(和 i2i 的 DS 指)和 ControlNet 来达到测试需求。 能够独立进行模型训练和参数调优。 拥有良好的记录和沟通习惯,结构清晰,命名规范,逻辑性强,能够对团队进行技术指导。 思路清晰、积极主动、认真踏实、良好的沟通能力和团队合作精神,有敏捷研发经验优先。 室外设计的最佳实践: 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,获取新颖独特的设计灵感。 结合 AI 的模拟和可视化功能:利用 AR/VR 等技术,将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化,帮助评估和验证设计方案。 运用 AI 的分析和优化能力:使用 AI 工具对设计方案进行分析,如采光、动线、材料等方面的优化,确保符合使用者需求和体验。 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,缩短设计周期。 融合 AI 与人工设计的协作模式:人工设计师与 AI 工具形成良性互补,发挥各自优势,在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力。 AI 创客松参与同学自我介绍和分类: |序号|姓名/昵称|擅长领域/岗位|想法/方向|优势| |||||| |14|Cici🦾|AI 算法开发|宠物与 AI 结合|AI 产品研发和创业经验| |15|BIN 陈裕彬|CTO|AI 绘画精灵、AI 推文小说视频生成器|爆款 AI 小程序作者| |16|11 鸭鸭呀|产品经理|智能写作产品|Prompt 撰写,AI 应用经验| |17|zz|AI 产品经理|效率工具和游戏方向|大厂经验,AI 产品经理| |18|天天向上|AIGC 爱好者|AI 配音应用|配音演员,AI 预告片制作| |19|烦烦烦🧢🍻|产品经理|企业服务 AI 应用|PRD 输出,前端开发能力| |20|周文斌|产品业务负责人|AI 创业|产品规划和研发经验| |21|Wilson·W|咨询顾问/服务设计师|AI 组团协作场景|GPT4.0 用户,咨询行业经验| |22|王蒙|程序员|AI 相关开发|后端开发经验| |23|Nero|产品体验设计师|AI 绘画、AI 视频|AIGC 研究方向| |24|Suda|智能客服产品经理|数字人、AI 应用|Prompt 撰写,AI 工具经验| |25|黄钊钊|产品经理|大模型调度平台|产品落地实现能力| |26|高鹏|产品经理|AI 投资与创业|大厂经验,红杉资本背景| |27|组织型后卫|BIM 工程师|数字化应用|建筑结构三维建模能力|
2024-10-17
我是室内设计师,ai能帮我做什么
对于室内设计师来说,AI 能提供以下帮助: 1. 充分利用创意生成能力:可以使用 AI 图像生成工具,输入关键词如“室内客厅”“卧室”等,生成多种创意设计方案,获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合模拟和可视化功能:利用 AR/VR 等技术,将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化,更好地评估和验证设计方案。 3. 运用分析和优化能力:使用 AI 工具对设计方案进行分析,如采光、空间布局、材料等方面的优化,确保设计方案符合使用者的实际需求和体验。 4. 借助自动化设计功能: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,缩短设计周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式:人工设计师与 AI 工具形成良性互补,发挥各自的优势,在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力。 有一些 AI 工具可以帮助您审核规划平面图,例如: 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,搭载了自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 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。 另外,您还可以通过字节旗下的 Coze AI 的图像工作流快速出家装设计效果图,体验地址为:https://www.coze.cn/store/bot/7374039392832405554?panel=1&bid=6cq1cccs00017 。
2024-09-30
AI未来会取代UI设计师吗
目前关于 AI 是否会取代 UI 设计师存在多种观点。 一方面,有观点认为 AI 将提高设计师的能力,并使设计更易接触。AI 可以取代基于组件的设计工作,让设计师专注于端到端流程。随着 AI 越来越多地融入产品中,AI 设计的角色将变得至关重要,需要针对 UI/UX 设计特别设计的 ML 模型,并且具有潜力进行直观互动的基于 AI 技术的聊天界面。AI 还能帮助用户发现和理解其真正愿望,促进协作与社区合作。 另一方面,也有观点指出未来的界面将会是动态界面,可以根据提示直接生成 UI 代码,而非设计稿。未来设计师可能不需要设计众多完整的界面和交互模式,专注于生产完成细分需求与 AI 交互所需要的组件即可,甚至可能不需要画设计稿。因此,未来对于 UI 或 UX 设计师的需求数量难以确定。 以下是一些与 UI 设计相关的 AI 工具和资源: 使用 Midjourney 和 Figma 进行 AI 驱动的 UI 设计: 用户研究: 搜索: Figma 平台 AI 插件: Magician for Figma
2024-09-25
室内设计师怎么通过AI完成自己的设计图
室内设计师可以通过以下方式利用 AI 完成设计图: 1. 充分利用 AI 的创意生成能力:使用 AI 图像生成工具,输入关键词如室内空间的名称等,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:借助 AR/VR 等技术,将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化,以便更好地评估和验证设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力:使用 AI 工具对设计方案进行采光、动线、材料等方面的分析和优化,确保符合使用者的实际需求和体验。 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,缩短设计周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式:人工设计师与 AI 工具形成良性互补,在创意、分析、优化等环节充分发挥各自的优势。 以下是一些能够帮助室内设计师的 AI 工具: 1. HDAidMaster:云端工具,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,软件的 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。 此外,还有用 Coze 的工作流创建快速出家装设计效果图,并收集客户联系方式形成销售线索的方式。
2024-09-13
服装设计师适合使用什么aigc工具?
服装设计师可以使用多种 AIGC 工具来辅助设计过程,以下是几种常见的工具: 1. OOTDiffusion:这是一个开源的 AI 换装工具,可以根据模特照片和换装要求,快速生成换装效果图。设计师可以使用这个工具来尝试不同的服装搭配和设计方案。 2. UIzard:这是一个利用 AI 技术生成用户界面的工具,可以根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。设计师可以使用这个工具来快速创建和迭代产品设计的原型。 3. Figma:这是一个基于云的设计工具,它提供了自动布局和组件库,可以帮助团队快速协作并迭代产品设计。Figma 的社区也开发了一些 AI 插件,用于增强设计流程。 4. Sketch:这是另一款流行的矢量图形设计工具,它提供了插件系统,其中一些插件利用 AI 技术来辅助设计工作,例如自动生成设计元素等。 这些工具都可以帮助服装设计师提高设计效率和创新能力,但是具体使用哪种工具还需要根据设计师的需求和技能水平来决定。
2024-05-26