我想生成有具体建筑的图像设计，如夫子庙，而不是古风建筑，怎么表述，让AI理解

以下是一些提供 AI 换装或 AI 试衣功能的网站： AI 试衣 Outfit Anyone：一款虚拟试衣图片生成模型，基于人像照片及服装图生成穿着后的试衣图片。 快手可灵 AI：可灵 AI 平台上线 AI 试衣功能，支持用户上传任意一张服装图、一张模特图，一键生成自然贴合的模特试穿效果。网址：https://klingai.kuaishou.com Xiaohu.AI 日报中提到的处于产品内测阶段的可根据身高、体重、衣服合体要求等个性化选择进行 AI 匹配的虚拟试穿体验。网址：https://x.com/imxiaohu/status/1767155634703929397?s=20

以下是为您介绍的一些 AI 游戏： 1. 《Suck Up!》：这是一款由 Proxima 工作室开发的“喜剧欺骗游戏”。玩家在游戏中扮演吸血鬼，通过换装、与 LLM 驱动的 NPC 对话来使其放下警惕，最终成功吸血足够多的居民获得胜利。上线仅三周，在全网播放火速突破千万，在 youtube 上引起大量关注，评论区网友赞不绝口，主创对其未来很有信心。 2. 《PUBG:BATTLEGROUNDS》：其中的 AI 队友可帮助玩家寻找战利品、驾驶载具，并协作完成目标。能模拟真人队友行为，实时分析战场情况，互动分享战利品并提供战略建议，提升了游戏中的战术协作性和乐趣。 3. 采用 NVIDIA ACE 全新 AI 游戏角色引擎的游戏：让 NPC 拥有感知、思考、决策和行动能力，可与玩家互动、适应环境变化，并根据玩家行为进行调整，成为“活角色”。

以下是一个系统学习 AI 大模型应用开发的学习路线： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 研读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 进行模型评估和可解释性研究。 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习： 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态： 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 7. 参与相关社区交流和项目实践： 总的来说，AI 大模型应用开发是一个多学科、系统性的领域，需要深入的理论学习和工程实践经验相结合。除了学习基础知识，熟练使用开源框架工具也很关键。保持对前沿动态的跟踪，并实际参与相关项目是获得真知灼见的最佳途径。 此外，以下是一个利用 AI+SMART 安排学习计划的案例： 学习目标与个人或职业发展目标的关系：平时工作中需要经常阅读英文文档。另外，有朋友和客户是英文母语者，想要和他们沟通更加顺畅。其次，希望未来有机会进入大型外企工作。 具体学习内容：首先是词汇需要提高，其次听力、口语、阅读和写作这些方面都进行全面提高。 量化学习进度和成功：以考取雅思 8.0，且可以和朋友或客户流利的交谈为目标。 时间框架：半年内。 现实可行性：目前雅思 6.5，每天可以投入 2 小时。周末可以更多。有访问网络课程的条件，也可以购买书籍或其他学习材料。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的 AI 入门知识： 1. 基础概念： 熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（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。 阅读入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 学习途径： 参考「」中的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 3. 深入学习： 根据自身兴趣选择特定模块（如图像、音乐、视频等）深入学习。 掌握提示词技巧。 4. 实践巩固： 理论学习后进行实践，尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的作品和文章。 5. 体验产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用体验。 同时，还需要了解以下基础内容： 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。

以下是关于雪梅 May 的 100 天 AI 学习笔记的相关内容： 作者介绍： 适合人群：适合纯 AI 小白，可参考日记了解学习路径。 学习模式：输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信，可尝试此模式。 学习内容：日记中的学习内容可能因 AI 节奏快而不适用，可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间：在半年多时间跨度中，有空时学习，并非每天依次进行。 学习状态：2024 年保持较好状态，不仅学 AI，还看了 33 本书。 费用情况：学习资源免费开源。 第九阶段：学以致用，开源分享 May 花时间复盘过去半年的学习日记，有很棒的发现。 学习路径：迈出第一步→大量学习输入→疯狂模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累量变产生质变→开始分享。 特别是学习 coze 的路径：输入→模仿→自发创造，是真实实践得出的规律。 虽费曼学习法主张教会别人是最好学习方式，但开始时自学、输入为主。 现在有分享自信，写学习日记和感受已是分享，后续会有更多分享。 第十一阶段：寻找继续坚持下去的动力 从 24 年 5 月到 25 年 2 月，学完 100 天，仍未找到明确深耕方向。 学习中易遇瓶颈，需找正反馈，开源学习日记获加油是一种方式，还需更好的正反馈继续坚持。

以下是一些关于用 AI 写论文的提示词示例： 1. 请根据我提供的关于的研究资料，创作一篇学术论文。论文要有清晰的引言，阐述研究背景和意义；主体部分详细分析相关理论和实验结果；结论部分总结研究成果并提出未来研究方向。语言要严谨、专业。 2. 以，撰写一篇论文。文章应包含对现有研究的综述，提出创新性的观点和方法，并用数据和案例进行论证。格式要符合学术规范。 3. 基于对的论文。要求论文结构合理，逻辑严密，引用恰当的参考文献，语言表达准确流畅。 另外，在使用提示词时，需注意清晰明确地表达需求，包括论文的主题、结构、语言风格、重点内容等方面，以便 AI 生成更符合要求的论文。

很抱歉，目前没有关于生成建筑项目管理系统的具体内容。但一般来说，生成一个建筑项目管理系统需要以下步骤： 1. 需求分析：明确系统的功能需求，例如项目规划、进度跟踪、资源管理、成本控制、质量管理等。 2. 技术选型：根据需求选择合适的技术框架和开发工具。 3. 数据库设计：构建能够存储项目相关数据的数据库结构。 4. 功能模块开发：逐步实现各个功能模块，如项目创建、任务分配、进度更新等。 5. 界面设计：设计简洁、易用的用户界面，方便用户操作。 6. 测试与优化：对系统进行全面测试，修复漏洞和优化性能。 7. 部署与维护：将系统部署到生产环境，并持续进行维护和改进。 由于缺乏具体的细节和要求，以上只是一个大致的框架，实际的生成过程会更加复杂和具体。

在降本增效的情况下，建筑设计院是自己开发 AI 还是应用现有的 AI，需要综合多方面因素来考虑。 现有的 AI 工具已经在很多领域带来了显著的优势，例如： 1. 提高效率：能够快速产生创意效果和设计方案。 2. 丰富设计效果：极大地丰富了设计自由度，实现各种创意。 3. 拓展工作流程：促使设计工作流程重新组合再造，拓展设计师的思维边界。 同时，也有一些专门针对建筑设计的现有 AI 工具，比如： 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 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，能根据输入需求自动生成户型图。 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，能实现建筑全寿命周期内信息的集成与管理。 然而，自己开发 AI 也有其潜在的好处，比如可以更精准地满足设计院的特定需求和业务特点。但开发 AI 需要投入大量的资源和时间，包括技术人才、资金、研发周期等。 综上所述，建筑设计院应根据自身的技术实力、资源状况、业务需求的独特性等因素来权衡选择。如果资源有限且现有工具能满足大部分需求，应用现有的 AI 可能是更好的选择；如果对特定功能有极高的要求且有足够的能力和资源支持，自己开发 AI 也未尝不可。

在建筑行业，有以下成熟的 AI 应用： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，建筑师能在平台使用主流 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作，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 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，设计师输入房间面积需求和土地约束，软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，为设计师提供全新设计模式，在住宅设计早期可引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果，保证合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台：从住宅设计图构件开始，形成全自动智能审图流程，能自动导入、区域划分、构件识别、强条审查和导出结果，为建筑信息自动建模打下基础，实现建筑全寿命周期内信息集成与管理。 此外，在建筑设计效果图生成方面，图片转绘技术也有应用，比如建筑公司可利用该功能将建筑设计草图或实景照片转化为不同风格的效果图，帮助客户快速理解设计方案的外观效果。

以下是为您整合的相关内容： 北京具有丰富多样的特色元素，包括经典地标如万里长城、天安门广场、故宫角楼、天坛等，见证了历史变迁；宜居生活方面，有独特的美食如豆汁儿、脆皮烤鸭、老北京炸酱面，以及充满京腔的日常生活；潮流文化新地标如国家博物馆、胡同里的新老交融、环球影城、798 等；未来科技方面，有西二旗的上班族日常、北大化学系科研 vlog、世界机器人大会等。 在海报设计方面，若对 AI 回答有疑问可再搜索确认，对于想用的项目要确认与北京的关系及能否使用；兔爷、戏曲金句等北京有名元素可用，金句可分化。做海报时可借鉴三思老师毛绒玩具美食系列，先找参考、做头脑风暴。比赛征集内容有四个赛道，若做系列海报，围绕金句或偏向北京非遗项目做系列较简单。用 AI 制作海报时，如制作北京地标糖葫芦风格海报，可用集梦 2.1 模型，以天坛等建筑为画面中心，注意材质、抽卡选图和细节处理。 对于设计房山区中小学数学节 LOGO，您可以考虑将房山区的特色文化、地标建筑、生态景观与数学元素（如几何图形、数学公式、数学符号等）和 AI 元素（如神经网络图案、代码片段、智能机器人形象等）相结合。例如，以房山区的著名建筑为主体，融入数学图形进行变形设计，同时添加一些代表 AI 的线条或图案，以生动诠释“数学 + AI=？”的主题内涵。

以下是一些能够在建筑设计方面提供帮助的智能体： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，平台搭载的建筑大模型 ArchiMaster 由建筑设计院开发，软件的 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，设计师输入房间面积需求和土地约束，软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，为设计师提供全新设计模式，在住宅设计早期能引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果，保证合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能自动导入、划分区域、识别构件、审查强条和导出结果，还能为建筑信息自动建模，集成建筑全寿命周期信息实现数据汇总与管理。 每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

以下是一些适合建筑行业的应用方案和相关的 AI 工具： 应用方案： 1. 建筑设计效果图生成：建筑公司可以利用图片转绘功能，将建筑设计草图或实景照片转化为不同风格的建筑效果图，帮助客户快速理解设计方案的外观效果。 2. 审核规划平面图：利用 AI 工具对规划平面图进行审核，提高效率，减少错误。 AI 工具： 1. HDAidMaster：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。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，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，将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 需要注意的是，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。同时，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以辅助您生成中古风装修设计 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：这是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，有助于创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：一款基于 AI 的设计软件，能够帮助创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：这是一款基于 AI 的 CAD 软件，可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. 生成设计工具：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。 需要注意的是，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，然后再尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。