如果给AI数据，AI可以做出小波分析并出图吗

AI（人工智能）是一个广泛的概念，旨在让机器模拟人类智能。 机器学习（ML）是AI的一个分支，指计算机通过数据找规律进行学习，包括监督学习（使用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，如分类和回归）、无监督学习（处理无标签数据，让算法自主发现规律，如聚类）和强化学习（从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗）。 深度学习（DL）是一种机器学习方法，参照人脑构建神经网络和神经元，由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI（AIGC）能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于：深度学习是机器学习的一种重要方法，机器学习又是实现人工智能的重要途径，而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如，生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络，对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型（LLM）如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。

要将一个建筑物变成 Jellycat 风格，您可以按照以下步骤操作： 1. 打开即梦 AI，选择图片生成，网址为：https://jimeng.jianying.com/ 2. 输入提示词，格式为：Jellycat 风+毛茸茸的建筑物名称，例如“Jellycat 风+毛茸茸的埃菲尔铁塔”，您可以充分发挥创意。 3. 选择最新的模型，将精细度拉到最大值。 4. 点击生成，几秒钟后就能看到您想要的图片效果。 以下是一些案例参考： 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的埃菲尔铁塔 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的锅子和饺子 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的星巴克咖啡杯 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的水蜜桃 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4w1dEvlH1l6mqTrPLGPC4g

以下是一些关于生成海报的 AI 相关信息： 设计海报的 AI 产品： Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，是非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 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。 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，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面，可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 案例：有摊主在 10 天前开发的 AI 除了提供配方，还会自动生成一张海报。 用 AI 快速做一张满意海报的方法： 需求场景：如发朋友圈等需要有吸引力的图文，网上找图可能质量差、易撞图，自己相册照片可能不合适等。 大致流程： 确定主题与文案，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助。 选择风格与布局，背景可灵活调整画面布局。 使用无界 AI 生成并筛选满意的海报底图。 进行配文与排版，得到成品，排版可参考 AIGC 海报成果。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是新手学习 AI 的基础入门指南： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，欢迎实践后分享。 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。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 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。 2. 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。 3. 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。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，第二期「AI 实训营」手把手学 AI 【第二期：大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员】，讲师为梦飞，WaytoAGI Agent 核心创作者，词元映射 CEO。课程安排如下： |时间|主题|课程内容| |||| |01/22 20:00<br>|0 基础入门篇：写代码像聊天一样简单<br>可以进入钉钉群获取更多文档：https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space|AI 编程的能力与边界<br>通义灵码上手指南<br>一句话 AI 编程小游戏展示| |01/23 20:00<br>|AI 编程实战篇：人人都能“福从天降”|0 基础带练“福从天降”小游戏<br>自然语言生成更多小游戏<br>如何在 Github 部署并生成在线链接| 加入通义灵码钉钉共学群（钉钉群号：78080029971），大咖在线答疑！

以下是关于 AI 入门的相关内容： Python + AI 入门： 许多朋友在深入学习 AI 时因编程而感到困难，各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。 本入门旨在让大家在 20 分钟内掌握 Python 和 AI 的相互调用，完成简单程序、爬虫应用抓取公众号文章、为公众号文章生成概述等任务。 Python 拥有丰富的标准库，若不够用可通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新道具，在 AI 领域被广泛使用。 OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》： 第一阶段包括迈出第一步，看书听课进社区。 DAY5：研究并开始使用 Kimi，抱着每天问 100 个问题的心态调整思考模式，养成有问题问 AI 的习惯，可参考。 DAY6：应朋友推荐学习吴恩达的生成式人工智能课程，可在 B 站搜索对应关键词获取资源，学习笔记参考，抽空陆续 3 天学完。 DAY7：探索用 AI 解决真实问题，如团队写行业研究报告。 适用于 JavaScript 的 AI 堆栈入门： 尽管当前版本是起点，但会逐步完善堆栈并增加更多选项。路线图包括交互式 CLI 用于 createaistack、事务性数据库用于高级用例、更多向量数据库和部署平台选项、开源模型的轻量级微调步骤等。 对在创建过程中发挥重要作用的开源项目如表示感谢。

搭建 AI 智能体的步骤和要点如下： 1. 创建智能体：输入人设等信息，并放上相关工作流。配置完成后可以进行测试，但千万不要直接发布。 工作流中如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，其他人调用会消耗您的费用。您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，用户购买后输入 token 再发布。 2. 明确需求和 AI 能力： 在搭建智能体帮助提炼品牌卖点时，需要先明确 AI 的能力边界，例如 AI 对公司及所在市场不了解的部分，包括公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望在新渠道获得的结果等。 AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值的信息和模式、拥有大量训练数据并能输出更全面的相关信息、理解用户提供的内容并按正确结构梳理有效输出内容。因此，更适合将智能体作为引导型的灵感提问助手。 3. 学会搭建 AI 智能体： AI 智能体如同员工或智能助手，能根据设定的工作流自动调用不同 AI 工具完成全流程任务，无需人类时刻干预。 例如设计“写作助手”的 AI 智能体，输入文章主题、风格和要求，它能自动完成文章大纲处理、初稿撰写、修改润色和排版等工作，大大提高效率。

以下是为您整合的相关内容： 应用开发方面： 自制微博指数爬虫工具：通过分析微博话题页面，找到真实数据地址，明确规则后让 AI 帮忙写代码，可在 colab 上运行，爬取数据后存储到 excel 并自动下载到本地。 Markdown 分页策略： LangChain 提供多种文本分页策略，包括按 Headers 或“章”划分、合并相邻较小部分、对大的“章”按“节”继续拆分、对大的“节”按“段”“句”“词”逐步拆分，直到满足长度要求。 处理结构化数组对象数据： 让 AI 更好地处理结构化数组对象数据的建议包括提供数据结构描述、用必要的示例数据、明确说明分析需求、让 AI 编写代码完成分析。Claude 和 ChatGPT 支持直接运行代码，处理结构化数据更高效。 金融服务业与生成式 AI： 生成式 AI 可帮助金融服务团队改进内部流程，简化日常工作流程。 预测方面：帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，发现模式，为预测建议输入并适应模型。 报告方面：自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告。 会计和税务方面：帮助综合、总结税法和潜在扣除项。 采购和应付账款方面：帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。

以下是一些能直接输出图片的 AI 网站： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 5. 无界 AI：一款可以在线 AI 生成图片的网站（类似 SD Online 一键出图版），网址为 https://www.wujieai.cc/ （新用户扫码注册可领取积分）。 此外，还有用于鉴别图片是否为 AI 生成的网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但需注意，AI 鉴别仍存在一些局限性。

目前市面上有一些能够实现图片文字翻译并输出图片的应用。例如，百度翻译、腾讯翻译君等，它们在一定程度上具备这样的功能。但具体的效果可能会因图片的清晰度、文字的复杂程度等因素而有所不同。

很抱歉，目前没有关于使用 Macbook M3 Pro 芯片运行 ComfyUI 工作流出现黑屏且无输出图像的具体原因的相关知识。可能的原因有多种，比如软件与芯片的兼容性问题、显卡驱动异常、工作流设置错误、系统资源不足等。建议您检查软件的版本是否与您的系统兼容，更新显卡驱动，确认工作流的设置是否正确，以及关闭其他占用大量资源的程序以释放系统资源。

Flux 和 SDXL 出图主要有以下区别： 1. 生成人物外观：Flux 存在女生脸油光满面、下巴等相同外观问题，而 SDXL 相对在这方面有改进。 2. 模型构成：SDXL 由 base 基础模型和 refiner 优化模型两个模型构成，能更有针对性地优化出图质量；Flux 中 Dev/Schnell 是从专业版中提取出来，导致多样性丧失。 3. 处理方式：在低显存运行时，可采用先使用 Flux 模型进行初始生成，再用 SDXL 放大的分阶段处理方式，有效控制显存使用。 4. 模型参数和分辨率：SDXL 的 base 模型参数数量为 35 亿，refiner 模型参数数量为 66 亿，总容量达 13G 之多，基于 10241024 的图片进行训练，可直接生成 1000 分辨率以上的图片，拥有更清晰的图像和更丰富的细节；而 Flux 在这方面相对较弱。

Flux 和 SD3.5 出图存在以下区别： 1. 模型性质：Flux.1 有多种版本，如开源不可商用的 FLUX.1等。而 SD3.5 未提及相关性质。 2. 训练参数：Flux.1 的训练参数高达 120 亿，远超 SD3 Medium 的 20 亿。 3. 图像质量和提示词遵循能力：Flux.1 在图像质量、提示词跟随、尺寸适应、排版和输出多样性等方面超越了一些流行模型，如 Midjourney v6.0、DALL·E 3和 SD3Ultra 等。 4. 应用场景：Flux.1 可以在 Replicate 或 fal.ai 等平台上试用，支持在 Replicate、fal.ai 和 Comfy UI 等平台上使用，并且支持用户根据自己的数据集进行微调以生成特定风格或主题的图像。而 SD3.5 未提及相关应用场景。 5. 本地运行：文中尝试了在没有 N 卡，不使用复杂工作流搭建工具的 Mac Mini M1 上运行 FLUX.1，以及在边缘设备 Raspberry PI5B 上运行的情况，未提及 SD3.5 的相关内容。 6. 模型安装部署：对于 Flux.1，不同版本的模型下载后放置的位置不同，如 FLUX.1应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。而 SD3.5 未提及相关安装部署内容。 7. 显存处理：对于 Flux.1，如果爆显存，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型，设置为 fp8 可降低显存使用量，但可能会稍微降低质量。而 SD3.5 未提及相关显存处理内容。 8. 提示词使用：在训练 Flux 时，应尽量使用长提示词或自然语言，避免使用短提示词，因为 T5 自带 50%的删标。而 SD3.5 未提及相关提示词使用内容。

以下是为您推荐的国内较好的 AI 设计出图网站： 爱设计 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品领域表现出色，其背后有强大的团队，能敏锐把握 AI 与 PPT 结合的市场机遇，已确立市场领先地位。对于经常制作 PPT 的商务人士、教育工作者、学生等都是值得尝试的工具，能提高效率并保证高质量输出。 如果您想了解关于 AI 生成 CAD 图的相关资料，可以参考以下几个方面： 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 专业书籍：查找相关专业书籍。 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的相关课程，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，关注相关博客和新闻网站。 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 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。 以下是一些用户在工作中对出图的需求示例： |用户|联系方式|需求| |||| |kone|18616571618|AI 短片、AI 商业广告| |晓涵|17801234978|做视频| |uohigher|13902973307|个人学习| |卿卿子|18610036923|图片批处理| |lok|18529409793|设计| |hell 小明|13590623865|产品图| |iseeu|15532394695|提高工作效率，页面设计，配文出图| |大白光|17704034008|出图和视频| |三川|18681537236|出图和 AI 出视频| |李小蜗|18366606265|动漫真人电影| |Lucky|18475643966|出图，视频| |无名之辈|15813236448|自媒体 ip 打造，影音行业的创新，母婴等电商行业的赋能| |龙|13911904101|画图，工作，变现| |colour|19977743192|工作流设计| |小熠|13242135972|视频、图片处理| |顺势上马|/|自媒体和电商办公等| |叉子|15103211190|儿童绘图，小红书引流| |harry|15921430685|兴趣学习，自媒体素材，自定义节点开发| |古戈尔|18975394699|视频，动画| |二师兄|13818462550|图像流制作，装修工程和建筑工程| |fyu|15880036058|生图|

以下是一些可以根据您的 AI 文本描述生成图片，并能在 AI 或 PS 等绘图软件上直接编辑每个元素的软件和网站： 1. Stable Diffusion 模型：可以根据您输入的文本指令生成图片，生成的图片样式取决于您输入的提示词。 2. Anifusion：这是一款基于人工智能的在线工具，您只需输入文本描述，其 AI 就能将其转化为完整的漫画页面或动漫图像。具有以下功能和特点： AI 文本生成漫画：根据输入的描述性提示生成漫画。 直观的布局工具：提供预设模板，也支持自定义漫画布局。 强大的画布编辑器：可在浏览器中直接优化和完善生成的艺术作品。 多种 AI 模型支持：高级用户可访问多种 LoRA 模型实现不同艺术风格和效果。 商业使用权：用户对创作的作品拥有完整商业使用权。 在进行 AI 作图时，还需注意以下创作要点： 1. 注重趣味性与美感的结合，趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感要在美术基础不出错的前提下实现形式与内容的结合。 2. 像纹身图创作要强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 编写提示词时要用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，例如 Flux 对提示词的理解和可控性较强。

以下是关于 AI 做出爆款 APP 的相关内容： 短期内，AGI 并未迅速催生大量“明星 APP”和“变现机器”。只有 ChatGPT、Charactor.ai 等少数 App 实现了用户突破。大量上层应用 APP 如昙花一现，迅速被 OpenAI 官方取代，且无法做到成本打平，导致投资人极端谨慎，公众对 AI 渐趋麻木。 长期来看，技术稳定且加速迭代。23 年 3 月预测的众多技术，如视频生成、音频生成、代理 Agent、记忆能力、模型小型化等，虽距离商用存在问题，但突破只是时间问题。 生成式 AI 已成为一种现象，每个开发者都在研究其应用，每个企业买家都在需求它。ChatGPT 是最快达到 1 亿 MAU 的应用程序，且第一批杀手级应用已出现，如 Character AI 的参与深度、Github Copilot 的生产力益处、Midjourney 的商业化路径等。开发者是关键，他们创造了各种意想不到的使用案例，AI 应用的形态也在不断发展。 Sequoia Capital 指出，生成式 AI 的第一年推出的应用多为新技术的轻量级演示，未达预期，用户留存率糟糕。但尽管市场存在问题，生成式 AI 开局仍比 SaaS 好，OpenAI 在 2023 年实现了二十亿美元的年化收入，增长迅速。

目前暂时没有直接能实现您这个需求的现成工具。但要实现这个功能，可能需要以下步骤： 1. 声音采集与处理：首先需要采集您的声音，并进行处理和特征提取，以便后续生成语音。 2. 智能体开发：利用相关技术开发能够模拟您声音的智能体。 3. 微信接口对接：由于微信的接口限制和安全策略，直接对接微信发送消息可能存在困难，需要寻找合法合规的途径。 4. 定时任务设置：通过编程实现定时发送的功能。 这是一个较为复杂的综合性项目，可能需要涉及语音处理、人工智能、软件开发等多方面的知识和技术。

以下是为您制定的零基础开始的 AI 教学计划，学期为 2 个月： 第一个月： 1. 第一周 了解 AI 的基本概念和应用领域，包括 AI 绘画、自然语言处理等。 熟悉常见的 AI 工具和软件，如 StableDiffusion（SD）、Midjourney 等。 2. 第二周 深入学习 SD 的基础教程，掌握其基本操作和功能。 开始尝试使用 SD 进行简单的创作，如生成一些简单的图像。 3. 第三周 继续巩固 SD 的使用技巧，尝试更复杂的创作，如不同风格的图像生成。 学习如何优化图像生成的效果，如调整参数、选择合适的数据集等。 4. 第四周 探索 AI 变现的途径，了解如何将 AI 技术应用于实际项目中。 参与相关的社群讨论，与其他学习者交流经验。 第二个月： 1. 第一周 学习新的 AI 工具，如 Midjourney，并熟悉其操作和特点。 练习使用 Midjourney 进行文生图的创作，打磨提示词的使用技巧。 2. 第二周 深入研究 AI 在不同领域的应用案例，如证件照制作等。 尝试将所学的 AI 技术应用到实际项目中，如制作简单的证件照应用。 3. 第三周 总结前两个月的学习经验，查漏补缺，解决遇到的问题。 继续探索创新的 AI 应用方式和解决方案。 4. 第四周 对整个学期的学习成果进行评估和展示。 思考未来在 AI 领域的发展方向和进一步学习的计划。

以下是为您推荐的一些有助于制作自己软件的代码工具： 1. Vercel 的 V0：可以根据自然语言描述生成工作界面，例如个人财务仪表板，并提供多个版本供选择，还能根据后续说明进行迭代。 2. TLDraw 的 Make Real 原型：在画布上连接多模态语言模型（GPT4 Omni），通过绘制和注释界面生成可运行的软件。 3. Bolt.new：AI 帮您自动写代码、自动运行并自动部署，全部在浏览器中完成，只需撰写简单提示，支持现代开发工具链，如 npm、Vite 和 Next.js。 4. GPTs 相关工具，如： Picturator：设计类，描述和图像生成专家。 GPT Code Copilot：代码类，您的人工智能软件开发助手。 Logo Maker：设计类，为您的业务制作专业高质量的 PNG。 提示精灵小富贵（Prompt Pet）：效率工具、文本类，主动懂您，会帮您写 Prompt 的仓鼠精灵。 ChatPRD：商业、文本类，按需提供服务的首席产品官，帮助起草和改进 PRD 文档。 VentureGPT：商业类， 打造的风险投资合作伙伴。 There's An API For That：代码类，最先进的 API 查找器，可用于 2000 多个手动策划的任务。

要让 AI 对自己的写作做出精确的建议，可以从以下几个方面入手： 1. 提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）：一个好的提示词能够帮助 AI 更准确地理解您的需求，并生成更符合预期的内容。如果已有基本提示词，AI 能生成基础文章；若想进一步提升质量，可尝试提供更详细、更具创意的提示词，以便 AI 更好地捕捉文章的语气、风格和重点。例如，“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。” 2. 与 AI 互动改进写作：将文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容，或就如何为特定受众提供更好的建议。可以要求它以截然不同的风格创建多个草稿，使事物更生动，或者添加例子，以激发自己做得更好。 3. 利用 AI 完成任务：把 AI 当作实习生，让其协助写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 4. 借助 AI 保持动力：当在任务中遇到困难挑战而分心时，AI 可以提供让自己保持动力的方式。