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AI如何在平面设计工作流中提高效率,具体的步骤有哪些

Answer

以下是 AI 在平面设计工作流中提高效率的具体步骤和相关信息:

  1. 工具选择

    • 主要工具:Midjourney 和 Stabel Diffusion。
    • 辅助工具:RUNWAY 和 PS beta 等。
  2. 工作流效果

    • 创意多样:设计解决方案更为多样和创新,项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。
    • 执行加速:AI 生成的设计灵感和概念显著缩短了创意阶段所需时间,设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。
    • 整体提效:在整体项目的设计时间减少了 18%。
  3. 提升能力的方法

    • 建立针对性的 AI 工作流:使用 lora 模型训练的方式,生成特定的形象及 KV 风格,建立包含品牌形象、风格视觉 DNA 的模型,并根据实用场景进行分类。
    • 实用的模型训练:在营销活动期间,根据市场环境和消费者偏好的变化迅速调整 lora 模型。
    • AI 设计资产储备:建立和管理 AI 设计资产,沉淀相关知识、技能、工具,促进团队内部的知识积累和提升。

此外,对于建筑设计师审核规划平面图,以下是一些可用的 AI 工具:

  • HD-AidMaster: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 ArchiMaster。
  • Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索,能根据输入需求自动生成户型图。
  • ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期可引入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,实现数据的汇总与管理。

但每个工具都有其特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

大淘宝设计部2023年度AI设计实践报告

AI在大淘宝设计部中的定位今年通过持续的探索和实战考量,在追求创新和效率的道路上,AI作为工具成为了我们的得力助手:主要工具为Midjourney和Stabel Diffusion,辅助工具有RUNWAY和PS beta等[heading1]AI介入工作流效果[content]AI改变了设计工作流的许多传统步骤,引入了新的工具和方法。我们看到在营销设计中,AI设计在营销设计整体项目设计时间大约减少18%左右,其中在创意阶段丰富性提升150%左右、时间节省60%左右。这些变革不仅缩短了项目周期,还拓宽了设计师的创意边界和技术应用范围,辅助传统工作流得到前所未有的效果提升和效率优化:1.创意多样AI的运用使得设计解决方案更为多样和创新。项目中不同创意概念的提出数量增加了150%2.执行加速AI生成的设计灵感和概念,显著缩短了创意阶段所需时间。设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均60%3.整体提效通过与AI的多种手段结合,从创意发散到落地执行品效都有显著提升。在整体项目的设计时间减少了18%总而言之,这些AI工具不仅仅是技术上的进步,它们代表了一种全新的工作理念。

大淘宝设计部2023年度AI设计实践报告

使用lora模型训练的方式,能够生成特定的形象及KV风格,建立一个包含品牌形象、风格视觉的DNA的模型,我们将模型根据实用场景分成了4种类型:此外,在营销活动期间,市场环境和消费者偏好可能会发生变化。我们在紧跟这些变化的同时,迅速调整lora模型,确保持续符合目标用户的喜好,使营销内容更加生动鲜明,与消费者的连接也更加紧密。[heading3][heading3]3.「AI设计资产储备」——设计团队的AI能力提升[content]建立和管理AI设计资产,沉淀AI相关的知识、技能、工具,可以提升团队AI能力,对设计成效产生正面影响:团队成员可以分享他们的设计经验验和学习心得,从而促进团队内部的知识积累和提升。参数库可以帮助团队快速启动新项目,确保设计的准确性,并减少重复工作。工具、模版、元素可以帮助团队在设计过程中更高效地生成,同时保持设计的一致性和质量。AI整合工具平台:桃花源根据对日常设计工作的需求,我们团队依托实践沉淀的工作流和经验,搭建了AI整合工具平台——「桃花源|淘宝设计AIGC」。逐步引入的每一项功能经过细致的评估和选择,以确保其实用性和与业务需求的贴合度,同时能够增强我们设计工作的专业性和效率,为我们的产品和服务创造更大的价值。

问: 有没有能够帮助建筑设计师审核规划平面图的AI工具

有一些AI工具可以帮助建筑设计师审核规划平面图,以下是一些例子:1.HD-AidMaster:这是一款云端工具,建筑师可以在平台上使用主流的AIGC功能,进行有趣的集卡式方案创作。它在建筑设计、室内设计和景观设计三个领域都有很惊艳的表现。平台搭载了自主训练的建筑大模型ArchiMaster,作为一家建筑设计院开发出的成果,无论是软件的UI还是建筑设计的成果,颜值都很在线。2.Maket.ai:这款软件主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面做出了AI技术的探索。设计师只要预先输入不同房间的面积需求和周边土地约束,软件就能自动生成几个户型图,点击可以查看详细的设计结果。3.ARCHITEChTURES:这是一个AI驱动的三维建筑设计软件,给设计师提供了一种全新的设计模式。在住宅设计的早期阶段,ARCHITEChTURES可以引入相关的标准和规范,用于约束AI生成的设计结果,比如净面积要求、房间大小要求、净高要求等,保证设计的合规性。4.Fast AI人工智能审图平台:这个平台从住宅设计图的构件开始,形成一套集“自动导入设计图”、“自动区域划分、构件识别、强条审查”、“自动导出结果”于一体的全自动智能审图流程,同时为建筑信息自动建模打下基础,最终将规划设计、施工、运维管理等建筑全寿命周期内的所有信息集成在一起,实现数据的汇总与管理。以上工具都可以帮助建筑设计师在设计过程中提高效率,减少错误,并提供更多的设计可能性。但是,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。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

Others are asking
ai平面设计工具
以下是一些常见的 AI 平面设计工具: 1. 对于建筑设计师审核规划平面图,有以下工具: 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 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值高。 Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索,能根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,可在住宅设计早期引入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,能将建筑全寿命周期内的信息集成。 2. 用于画 CAD 图的 AI 工具包括: CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology:基于 AI 可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD:根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具。 3. 星流一站式 AI 设计工具的入门模式中,右侧生成器有以下参考功能: 图像控制功能,如空间关系、线稿、人物长相、姿势等,精准控制生成图像的内容和风格。 只能使用以下四种参考功能: 全部图片参考功能,包括原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割等。 原图、SoftEdge 线稿、配色参考、配色打乱、法线贴图、MLSD 线稿等。 需要注意的是,每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。同时,这些内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-24
用AI怎么样跟平面设计搭配
以下是关于 AI 与平面设计搭配的相关内容: 使用 AI 进行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 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化,以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、优化等环节充分利用 AI 的能力,提升整体的设计效率和质量。 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 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 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,可在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 AI 在设计领域的应用和影响: AI 模型生成的图像通常具有非白色背景。AI 在创意资产是业务重要组成部分的行业中带来明显变化,不仅限于图像,还适用于整个设计领域,如游戏中的 2D 艺术、纹理、3D 模型和关卡设计,营销中的库存艺术、产品摄影和插图,以及网页设计、室内设计和景观设计等。全面的创意努力可能在系统构建之前就被 AI 打破。
2024-09-21
平面设计AI都有哪些工具?各工具的优势是什么?
以下是一些平面设计相关的 AI 工具及其优势: 建筑设计审核规划平面图的 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 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索,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,在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果,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,实现建筑全寿命周期信息集成与管理。 设计海报的 AI 工具: 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ 是受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,AI 功能可辅助选色和字体样式。 2. 稿定设计:https://www.gaoding.com/ 智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析生成设计方案,稍作调整即可完成设计。 3. VistaCreate:https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台,提供大量模板和元素,AI 工具可创建个性化海报,智能建议功能帮助用户找合适元素。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ 拖放界面方便,能快速创建演示文稿、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,简化设计流程。 但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。
2024-09-11
有没有平面设计的AI
以下是一些能够在平面设计方面提供帮助的 AI 工具: 1. Fast AI 人工智能审图平台:从住宅设计图的构件开始,形成一套集“自动导入设计图”、“自动区域划分、构件识别、强条审查”、“自动导出结果”于一体的全自动智能审图流程,同时为建筑信息自动建模打下基础,最终将规划设计、施工、运维管理等建筑全寿命周期内的所有信息集成在一起,实现数据的汇总与管理。 2. HDAidMaster:云端工具,建筑师可在平台上使用主流的 AIGC 功能,进行有趣的集卡式方案创作。在建筑设计、室内设计和景观设计三个领域都有出色表现。搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件的 UI 和建筑设计成果颜值在线。 3. 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 AI 技术探索。设计师预先输入不同房间的面积需求和周边土地约束,软件能自动生成几个户型图,点击可查看详细设计结果。 4. 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。在住宅设计早期阶段,可引入相关标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证设计合规性。 此外,还有一些可以辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator(AI)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,能帮助用户创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可帮助用户创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD: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。
2024-08-15
在 COMFY UI 中,关于 Tile 平铺预处理器怎么工作流中怎么使用
在 ComfyUI 中,关于 Tile 平铺预处理器的使用方法如下: 1. 平铺和切片都是用于处理大尺寸视频的技术,可以帮助在有限的 GPU 内存下处理高分辨率视频。 tile_sample_min_height:96,最小平铺高度。 tile_sample_min_width:96,最小平铺宽度。这两个参数定义了在使用平铺时的最小尺寸。 tile_overlap_factor_height:0.083,高度方向的重叠因子。 tile_overlap_factor_width:0.083,宽度方向的重叠因子。这些因子决定了平铺时各个块之间的重叠程度。 enable_vae_tiling:设置为 false,表示不启用 VAE(变分自编码器)的图像平铺。 enable_vae_slicing:设置为 false,表示不启用 VAE 切片。如果启用了平铺(tiling),它会将大图像分割成小块进行处理,然后再组合起来,这有助于处理大分辨率的视频。VAE 切片(如果启用)可以通过分割输入张量来分步计算解码,这有助于节省内存。 2. 将您的 ComfyUI 更新到最新。 3. 将 clip_l 和 t5xxl_fp16 模型下载到 models/clip 文件夹。确保您的 ComfyUI/models/clip/目录中,有 t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors,您可以改用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 来降低内存使用量,但如果您的 RAM 超过 32GB,建议使用 fp16。跑过 flux 就有这些模型,没有的话翻之前文章有下载。 4. 在您的 ComfyUI/models/vae/文件夹中,有 ae.safetensors。 5. 将最开始下载的 flux1filldev.safetensors 放于 ComfyUI/models/unet/文件夹中。 6. 使用 flux_inpainting_example 或者 flux_outpainting_example 工作流。
2024-12-26
coze工作流中提示词优化节点有吗?
在 Coze 工作流中存在提示词优化节点。这个节点比较容易理解,如果觉得提示词需要优化,可加入该节点进行处理。其参数很简单,只有一个要优化的提示词。例如,用一开始就在用的文生图提示词“1 girl in real world”进行试用。优化后添加了很多具体信息,如在带着好奇心看书,环境中有阳光,色彩搭配的特点等。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面,“in real world”控制真实图片生成的效果比“realistic”好。
2024-11-16
coze工作流中的编辑代码如何使用
在 Coze 工作流中,代码的使用方法如下: 首先进入 Coze,点击「个人空间工作流创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。根据弹窗要求自定义工作流信息,点击确认后完成工作流的新建。 在编辑视图中,左侧「选择节点」模块中,代码节点支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 按照流程图,在编辑面板中拖入对应的代码节点。 例如在艾木的介绍中,利用“Code”组块插入一段 Python 代码,将 Google 搜索返回结果格式化成两个字符串,一个是由搜索结果相关信息拼接而成,另一个是由搜索出来的网页链接拼接而成。这段代码起到了粘合剂的作用,逻辑不复杂,理论上也可以让 AI 帮助生成。
2024-09-30
扣子工作流中能不用代码实现简单的数据处理吗
在扣子工作流中,是可以不用代码实现简单的数据处理的。例如,通过一些插件和大模型节点可以完成部分数据处理任务。 在生成有趣的《图文短句》的工作流中,包括多个步骤,如通过大模型生成标题、简介、文案等,并进行归纳总结和传递给图像流等。 在一泽 Eze 的教程中,提到在 Coze 上搭建工作流框架时,左侧“选择节点”模块中实际用到的有插件、大模型和代码。插件可提供一系列能力工具,大模型用于实现各项文本内容的生成,代码支持编写简单的 Python、JS 脚本对数据进行处理。按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。但对于一些简单的数据处理,不使用代码,依靠插件和大模型也有实现的可能。
2024-09-30
如何在agent 工作流中间加入对话窗口?
在 agent 工作流中间加入对话窗口可以参考以下步骤: 1. 对于分段输入正文,考虑到对照精读环节适合批处理形式,需要把正文分割,用 LLM 节点批处理每一段的对照精读,最终拼合精读结果以输出完整文本。用户输入原文的格式一般是:为了确保正确区分标题句和段落内容,直接在 AI 对话窗口中通过开场白提示用户按格式输入文章,用“”符直接标记标题句。然后用 Python 脚本去掉标题句,并把剩下内容按照段落的换行逐段输出为 Array<String>格式,同时附上 Python 代码。试运行后,节点会按照预期分次输出每一段原文。 2. 在点击“发布”发布工作流后,创建一个 bot 进行最终的工作流封装。封装过程包括:创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换 Bot 模式为“单 Agent(工作流模式)”(因为此 Agent 只需在每次输入英文文章时返回精读结果,不需要外层 bot 对输入进行其他任务理解,直接调用工作流即可)、把配置好的工作流添加到 Bot 中、填写开场白引导用户使用,并关闭开场白预置问题(因为使用流程里用不到)。
2024-09-20
coze工作流中的消息节点如何在bot中使用
在 Coze 工作流中,消息节点在 Bot 中的使用如下: 1. 消息节点支持在工作流执行过程中返回响应内容,可解决回复消息内容多或工作流长导致用户无法及时收到响应的问题。它支持流式和非流式两种消息模式。 2. 一个消息节点包含以下配置: 输出变量:配置输出变量,可将其添加到下方的回答内容区域中,Bot 调用工作流时只会回复设定的“回答内容”,这些变量也可在配置卡片时使用。 回答内容:工作流运行时,Bot 将直接用这里指定的内容回复对话,可使用{{变量名}}的方式引用输出参数中的变量。 流式输出: 默认关闭,即采用非流式输出,待接收到全部消息内容后,再一次性输出全部消息内容。 开启流式输出后,上一节点一边生成回复内容,一边通过消息节点进行输出,不需要等待全部内容都加载完后再返回,类似于打字机的效果。 3. 在 Coze 中,消息组件是常用的工作流节点,用于实现工作流在执行途中与用户之间的交互。默认情况下,消息组件的流式输出功能是关闭的,当面对长文本或希望优化用户体验时,可以启用流式输出,以提升用户体验,例如在实时聊天 Agent 中,能显著提高用户的参与度和满意度。
2024-09-18
ai自动总结视频
以下是关于 AI 自动总结视频的相关内容: 目前大部分用 AI 总结视频的工具/插件/应用是通过提取视频字幕来实现的。对于有字幕的 B 站视频,若视频栏下面有字幕按钮,说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。可以安装油猴脚本,安装后刷新浏览器,点击字幕会出现“下载”按钮,可选择多种字幕格式,然后将字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 此外,如果想用 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。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-27
如何训练AI
训练 AI 通常包括以下步骤: 1. 收集海量数据:如同教导孩子成为博学多才之人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样,对于 AI 模型,要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据:在孩子学习前要整理资料确保适合其年龄和学习能力,AI 研究人员也需清理和组织收集的数据,如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构:为孩子设计学习计划,研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构,通常是复杂的神经网络,如 Transformer 架构,其擅长处理序列数据(如文本)。 4. 训练模型:如同孩子开始阅读和学习,AI 模型开始“阅读”提供的所有数据,这个过程称为“训练”。例如,模型会反复阅读数据,尝试预测句子中的下一个词,通过不断重复逐渐学会理解和生成人类语言。 此外,为了在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变,应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始,再通过学徒实践从出色实践者那里学习,获取复杂情况下确定最佳答案的直觉。对于 AI,应通过使用彼此堆叠的模型来训练,而不是仅依靠大量数据和期望一个生成模型解决所有问题。比如先训练生物学模型,再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。 训练 AI 还需要较高的计算性能、能够处理海量的数据、具有一定的通用性,以便完成各种各样的学习任务。
2024-12-27
关于使用原理 AI的论文
以下是关于 AI 原理的相关内容: 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据无标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因层数多称为深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)处理序列数据,无需依赖循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-27
如何学习使用ai
以下是关于如何学习使用 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」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。同时,浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并有可能获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,涵盖图像、音乐、视频等。您可根据自身兴趣选择特定模块深入学习,同时一定要掌握提示词的技巧,它容易上手且很有用。 四、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您的作品,知识库中也提供了很多大家实践后的作品和文章分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的有效方式。例如尝试使用 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,从而获得对 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。 六、用 AI 学习外语 1. 设定目标:明确学习目标和时间表,分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习:结合听、说、读、写多种方式进行练习,全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境:尽量多与母语者交流,或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习:使用 AI 工具的复习功能,根据记忆曲线定期复习已学内容,巩固记忆。 七、用 AI 进行英语和数学学习 英语学习: 1. 智能辅助工具:利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习:使用语音识别应用(如 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:使用自适应学习平台(如 Duolingo)利用 AI 技术量身定制学习计划,提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人:利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 1. 自适应学习系统:使用自适应学习系统(如 Khan Academy)结合 AI 技术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:利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath)通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:使用虚拟教学助手(如 Socratic)利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台:参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-27
聊聊ai的发展
AI 的发展历程如下: 1. 智能起源:早期的 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务,充满机器感。 2. 生成式 AI 的诞生:在写文章、画画、写歌等方面展现出类似人类的智慧,能力惊人。 3. 发展阶段: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 4. 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 对于希望继续精进 AI 的人,可以尝试了解以下基础内容: 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。
2024-12-27
聊聊ai的发展
AI 的发展历程如下: 1. 智能起源:早期的其他 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务,充满机器感。而生成式 AI 的诞生带来了变革,它能像人一样创作交流,在写文章、画画、写歌等方面展现出人类般的智慧,能力惊人。 2. 发展阶段: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 3. 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 如果希望在 AI 领域继续精进,还可以尝试了解以下基础内容: 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。
2024-12-27
AI帮助人事提高效率
以下是关于 AI 帮助人事提高效率的相关内容: 在金融服务业中,生成式 AI 有望使从多个位置获取数据、理解非结构化的个性化情境和非结构化的合规法律等劳动密集型功能效率提高 1000 倍,但目前仍存在消费者信息分散于多个数据库、金融服务决策复杂且难以自动化、行业高度受监管等问题。 在招聘方面,人工智能虽能简化流程和提高效率,但也带来风险。公司需采取更新人力资源程序、进行尽职调查、修改隐私声明、审查训练数据、保障信息透明度、提供便利措施、定期评估等应对策略。 关于人类和 AI 协作效率,研究发现使用 AI 可显著改善工作效率,如被测试者完成任务量增多、速度加快、质量提高。同时,类似 GPT4 有能力边界,使用 AI 时能力差的被测试者提升更大,过于依赖则可能适得其反。人类和 AI 协作有“半人马”和“机械人”两种方式,前者强调人类主导、合理调配资源,后者注重人机高度融合、循环迭代优化。 综上所述,AI 在人事领域有提高效率的潜力,但也需注意应对相关风险和问题,合理选择协作方式。
2024-11-14
剪辑事如何使用ai提高效率
在剪辑工作中,可通过以下方式利用 AI 提高效率: 1. 团队分工: 制片人负责影片的制作管理,包括团队组建、日程安排等。 图像创意人员用 AI 生成富有想象力的角色和场景,并为每个角色赋予人物小传。 视频制作人员将做好的图像素材进行 AI 图生文的工作,擅长运用工具控制以契合剧本。 编剧撰写剧本,包括故事情节、角色串联、人物台词等。 配音和配乐人员利用各种声音类 AI 工具完成相关工作。 剪辑师负责后期剪辑,包括镜头选择、节奏控制和音效配合。 团队成员分工明确,形成高效的 SOP,可快速产出。 2. 工具选择: 剪映具有人性化设计和简单音效库,但无法协同工作和导出工程文件,难以达到更好的商业化效果。 对于复杂和真实的音效制作,可能需要另外的工具。 利用 Adobe Photoshop 网页版的新技术,其 AI 能自动扫描、识别和选择图像中的各种元素,更高效、准确和可控地编辑选定区域。 3. 剪辑流程: 视频粗剪:先确定画面逻辑,声音作为部分参考,快速对片子全貌有整体把握,把素材放上,再看哪些部分需要细节调整和画面替换。 视频定剪:将画面素材调整和替换到满意效果。 音效/音乐:注意版权问题,复杂音效可能需另外制作。 特效:根据需要添加,如为弥补 AI 视频生成吃掉的光影可添加光的效果。 包装(如字幕):字幕最后添加,剪映可智能匹配字幕再修改。
2024-10-21
有哪些可以辅助产品经理提高效率的AI工具
以下是一些可以辅助产品经理提高效率的 AI 工具: 1. 辅助精读论文:能帮翻译、拆解公式,分析代码等。工具:https://scispace.com 2. 写一些小脚本:写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 调研问卷设计/整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 5. 竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等等。 6. 解释专业名词:很多垂直领域,都有不少缩写或行业黑话,可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 以下是一些具体的工具集: 1. 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 2. 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 3. 画原型:Uizard(https://uizard.io/autodesigner/) 4. 项目管理:Taskade(taskade.com) 5. 写邮件:Hypertype(https://www.hypertype.co/) 6. 会议信息:AskFred(http://fireflies.ai/apps) 7. 团队知识库:Sense(https://www.senseapp.ai/) 8. 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 9. 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 10. 数据决策:Ellie AI(https://www.ellie.ai/) 11. 企业自动化:Moveworks(moveworks.com) 此外,还有 nimbus 提到的一些 Prompt 提示词可作为产品经理的 AI 助手,效果平替 PMAI。PMAI 是一款面向产品经理的生产力工具,具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址:https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O
2024-10-21
ai如何与文化传媒领域的工作内容相结合有利于提高效率
AI 与文化传媒领域的工作内容相结合有利于提高效率,主要体现在以下几个方面: 在艺术领域: AI 绘画技术为艺术创作提供了新的可能性,帮助艺术家探索新的创意表达方式,提高制作效率,降低制作成本。 促进艺术与观众之间的互动,提供更加个性化和互动的艺术体验。 在消费技术方面: 人工智能工具使普通消费者更容易创作艺术、音乐、视频和图形,无需广泛培训或复杂软件,缩小了创意与工艺之间的差距,提高了现有和专业创意人员的工作水平。 可以使编辑工作流程自动化,并引入新型的人工智能原生编辑,还能根据文本指令完成任务,从而提高工作效率。 人工智能内容正变得与人类内容无异,人工智能角色和内容有望在在线娱乐和社交互动中发挥重要作用。 在音乐产业: 提升创作者的工作效率,帮助处理繁琐的行政和商业任务,让创作者有更多时间专注于音乐创作。 然而,也需要注意以下问题: AI 绘画技术的发展带来了对文化创意领域从业者职业安全的焦虑,以及对其“侵权”嫌疑的反对之声。 存在 AI 可能带来低质量音乐泛滥的问题,需要通过立法和行业规范来保护艺术家的权益。 对于 AI 的创作过程、版权归属以及内容标签等问题需要进行深入探讨,AI 技术应被视为一种工具,而非创造力的替代品。
2024-08-31
针对想了解目前AI发展情况或AI对办公有什么提高效率的人群设计一份15道选择题的问卷
以下是一份关于 AI 发展情况及对办公效率提升的 15 道选择题问卷: 1. 您是否了解当前 AI 的发展状况? A. 非常了解 B. 了解一些 C. 不太了解 D. 完全不了解 2. 您认为 AI 对办公效率的提升作用主要体现在哪些方面?(可多选) A. 数据处理 B. 文档撰写 C. 会议安排 D. 任务分配 E. 其他 3. 在您的工作中,是否已经开始使用 AI 工具? A. 是 B. 否 4. 如果您使用了 AI 工具,您觉得它对您工作的帮助程度如何? A. 非常大 B. 较大 C. 一般 D. 较小 E. 几乎没有 5. 您认为 AI 工具在以下哪些方面能够提高办公效率?(可多选) A. 节省时间 B. 提高准确性 C. 创新思维 D. 优化流程 E. 其他 6. 您觉得 AI 工具在办公中的应用是否存在风险? A. 是 B. 否 7. 如果存在风险,您认为主要是哪些方面?(可多选) A. 数据安全 B. 隐私泄露 C. 错误决策 D. 其他 8. 您认为 AI 工具在未来几年内对办公方式的改变程度会如何? A. 巨大 B. 较大 C. 一般 D. 较小 E. 几乎不变 9. 您所在的团队是否已经开始使用 AI 工具? A. 是 B. 否 10. 如果团队使用了 AI 工具,您认为它对团队工作方式的影响程度如何? A. 非常大 B. 较大 C. 一般 D. 较小 E. 几乎没有 11. 您认为 AI 工具在哪些工作环节上能够发挥最大的作用?(可多选) A. 策划 B. 执行 C. 监督 D. 评估 E. 其他 12. 您是否愿意在未来更多地使用 AI 工具来提高工作效率? A. 非常愿意 B. 愿意 C. 不确定 D. 不愿意 E. 非常不愿意 13. 您认为目前阻碍 AI 工具在办公中广泛应用的主要因素是什么?(可多选) A. 技术不成熟 B. 成本过高 C. 员工培训不足 D. 其他 14. 您认为 AI 工具在未来会取代人类的工作吗? A. 会 B. 不会 C. 部分取代 D. 不确定 15. 对于 AI 在办公领域的发展,您的态度是? A. 积极支持 B. 谨慎对待 C. 无所谓 D. 反对
2024-08-21
autodl如何解决时常出现的,实例GPU被占用导致需要更改实例时,数据的转移复制问题,怎样提高效率
很抱歉,目前知识库中没有关于 autodl 在实例 GPU 被占用导致需要更改实例时数据转移复制问题及提高效率的相关内容。但一般来说,您可以考虑以下几种可能的解决方法: 1. 提前规划和备份:在可能出现 GPU 占用需要更改实例的情况前,提前对重要数据进行备份,以便在需要时快速恢复。 2. 优化数据存储结构:采用更高效的数据存储方式,减少数据转移复制的时间和工作量。 3. 利用数据同步工具:寻找适合的专业数据同步工具,提高数据转移的效率和准确性。 4. 监控和预警:建立有效的监控机制,及时发现 GPU 占用情况,并提前做好数据转移的准备工作。 以上建议仅供参考,您可以根据实际情况进行尝试和调整。
2024-08-15