ai绘画的最前沿技术以及效果

使用 AI 写毕业论文需要注意以下几点： 1. 虽然可以向 LLM 寻求写作建议甚至直接要求其帮忙写论文，但这并非道德的使用方式。 2. 论文写作领域中，AI 技术提供了多方面的辅助，包括文献搜索、内容生成、语言润色和数据分析等。常用的工具和平台有： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等，Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析：Google Colab 支持 AI 和机器学习研究，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。 3. AI 文章排版工具方面，有以下选择： Grammarly 不仅检查语法拼写，还能改进排版风格。 QuillBot 可改进文本清晰度和流畅性。 Latex 常用于学术论文排版，有 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc 是文档自动化平台。 Wordtune 是 AI 写作助手。 Overleaf 是在线 Latex 编辑器，适合学术写作。 选择工具时应根据文档类型、出版标准和个人偏好来决定。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。但使用时要结合自身写作风格和需求，并仔细甄别内容。

以下是关于生成稳定的 AI 视频的相关信息： 工具推荐： Runway： 网址：https://app.runwayml.com/videotools/ 官方使用教程：https://academy.runwayml.com/ 知识库详细教程： 特点：支持文生视频、图生视频、视频生视频；文生视频支持正向提示词、风格选择、运镜控制、运动强度控制、运动笔刷，支持多种尺寸，可设置种子值；生成好的视频可以延长时间，默认生成 4s 的视频；使用英文提示词。 Stable video： 网址：https://www.stablevideo.com/generate 知识库详细教程： 特点：支持文生视频、图生视频，仅英文；图生视频不可写 prompt，提供多种镜头控制；文生视频先生成 4 张图片，选择其中一张图片以后再继续生成视频。 技术差异： 代表产品如 Runway，在端到端视频生成中，涉及的技术包括 GAN 生成对抗网络、VAE 变分自编码器和 Transformer 自注意力机制。 GAN 生成对抗网络：是一种无监督的生成模型框架，能生成视觉逼真度高的视频，但控制难度大、时序建模较弱。 VAE 变分自编码器：可以学习数据分布，像压缩和解压文件一样重建视频数据，能根据条件输入控制生成过程，但质量较 GAN 略低。 GAN、VAE 生成视频速度快，但存在生成质量和分辨率较低、长度短、控制能力弱的缺点。 Transformer 自注意力机制：通过学习视频帧之间的关系，理解视频的长期时间变化和动作过程，对长视频建模更好，时序建模能力强，可实现细粒度语义控制，但计算量大。 当前面临的问题及解决方案： 当前仍面临生成时间长、视频质量不稳定、生成的视频语义不连贯、帧间存在闪烁、分辨率较低等问题。解决方案包括使用渐进生成、增强时序一致性的模型等方法，上述的补帧算法、视频完善策略也可在一定程度上缓解问题。 制作技巧： 在镜头衔接上要写运镜提示词，描述多种运镜方式，否则画面会乱变。在做视频时要不断尝试参数。

以下是一些 AI 陪伴的好产品： 1. Character.ai：这是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户能与数百个 AI 驱动的角色交流，还可创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户可设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至能发送照片。 3. Talkie：主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用，设计有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感强，每个 npc 都有自己的剧情体系，交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴已进入成长爆发期，可能看起来是小众市场，但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。网页端和移动端数据表明其正变得越来越普及。例如，在网页端榜单上，Character.ai 领跑 AI 陪伴榜单。 陪伴应用的范畴也在迅速扩大，不仅限于“男友”“女友”概念，还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究显示，AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生，如 Replika 聊天机器人帮助部分用户减轻了自杀念头。 移动端和网页端应用在 AI 使用类型上有明显不同。网页端产品更倾向支持内容创作和编辑的复杂工作流程，如 ElevenLabs、Leonardo、Gamma 等。移动端应用更倾向通用型助手，不少模仿了 ChatGPT。

以下是关于 AI 基础的全面介绍： 一、AI 背景知识 1. 基础理论：人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 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。 2. 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 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）。 2. 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习资源和方法 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。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，找到一系列为初学者设计的课程。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。特别推荐李宏毅老师的课程。 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），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，欢迎实践后的分享。 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。 七、书籍推荐 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，认知神经科学之父经典力作，系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域内的一本世界级名著，涵盖了神经科学的方方面面，系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。

普通人学习 AI 可以参考以下步骤： 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，如图像、音乐、视频等，可根据自身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，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 此外，还可以参考以下方法： 1. 万能公式法：问 AI【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源：像没有技术背景的普通人，学习或了解 AI 最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 tips： 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 对于纯 AI 小白，如果还在观望 AI 不知从何入手，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习资源免费开源，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。

以下是关于 AI 基础的知识： 一、背景知识 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：了解强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 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。 2. 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 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）。 2. 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习建议 1. 了解 AI 基本概念：阅读相关部分，熟悉术语和基础概念，了解主要分支及联系，浏览入门文章。 2. 开始学习之旅：在入门课程中学习生成式 AI 等基础知识，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，使用各种产品创作作品，并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动，了解工作原理和交互方式。 此外，为您推荐三本神经科学相关的基础学科书籍： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统了解认知神经科学的多方面内容。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让您系统了解神经元的相关知识。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的名著，涵盖神经科学的方方面面。

目前较为前沿的 AI 服装模特相关的应用有： Stitch Fix 是一家服装公司，已使用 AI 向客户推荐特定服装，并正在尝试使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 InterAlia 可以帮助搭配服装。 在小红书上，有通过 AI 制作服装如 AI 小绿裙实现变现的案例，新手可用 mewxai 或幻火来制作，熟练者可用 sd 或 mj 制作。 此外，还有用 AI 定制萌娃头像等相关应用。

目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 降低开发成本：借助人工智能的内容创作工具，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等，能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期：例如通过程序化内容生成，包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等，从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验：AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验，甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成： 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司，基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%，降低 20%80%的成本。 文生图：通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图，适配度高。 图生图：原画师或美术可以使用，用一个线稿或原画，在原画基础上加一些 Prompt 和参数，就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染：用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染，例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营： 智能 NPC 互动：保持长期记忆，保持人物个性和对话表现形式，同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营：如海外的 Discord，国内的 Fanbook，让更多玩家在游戏之外，在社群里面很好地互动，基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下： 1. AIGC 技术：基于大语言模型和扩散模型，通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练，能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成：利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析，从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面：通过构建智能模型，对玩家的行为和需求进行分析和预测，从而提供个性化的服务和互动。

目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界：电子游戏作为人工智能算法的测试场，为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所。但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战。 2. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 借助人工智能的内容创作工具，降低开发成本、缩短制作周期、提升游戏质量和完成度，带来新体验，创造新游戏类型和交互方式。 应用于电子游戏开发的多个方面，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等。 3. 为通用人工智能的孵化提供帮助：经过多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体。 4. 借助人工智能完成大型游戏的制作：如《微软模拟飞行》通过与 blackshark.ai 合作，利用人工智能从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界，且模型可随时间改进。 5. 生成式人工智能模型在游戏资产中的应用：出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型，包括 3D 模型、角色动画、对话和音乐等。 6. 降低游戏制作的内容成本：整合生成式 AI 可大幅降低制作游戏的时间和成本，例如为一张图片生成概念图的时间从 3 周下降到 1 小时。

目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点包括以下方面： 1. 生成式 AI：这是一种机器学习类别，计算机能根据用户提示生成新内容，在文本和图像方面应用较为成熟，甚至可用于创造具有完整性格的虚拟角色。 2. 智能对手的进化：早期游戏中的虚拟对手只是简单脚本程序，如今借助更快的微处理器和云技术，可构建大型神经网络，实现更复杂的模式识别和表示，使对手具备学习能力。 3. 未来发展方向： 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界，虽然在特定游戏环境中成果显著，但推广到现实世界仍面临诸多挑战。 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命，如生成新的游戏内容、驱动非玩家角色、改进图像和声音效果等。 为通用人工智能的孵化提供帮助，经复杂游戏训练后的人工智能体有望在通用人工智能领域发挥作用。 此外，狭义的游戏人工智能研究致力于创造类人水平的智能体在多种游戏中战胜人类玩家，广义的还包括探索用于设计和开发游戏的人工智能技术，如游戏图像生成、关卡生成等。随着深度学习技术的发展，人工智能不仅用于“玩游戏”，还用于游戏的设计、开发和测试等多个方面。

以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容： 1. 《Attention is All You Need》：这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构，彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据，并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）的相关论文： 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”（1958 年）。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”（1974 年）。 “Kinetic Proofreading：1974 年）。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”（1982 年）（被称为 Hopfield 网络）。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”（1985 年）。 在这篇文章中，作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时，还介绍了 AI 技术的发展历程，如 2015 年 AI 系统的局限性，以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。

以下为一些前沿、齐全且好用的写教案的中文版 AI 网站及相关资源推荐： B 站 up 主「PAPAYA 电脑教室」的 Python 入门课，其很多课都很棒且完全免费。 对于大模型的讲解，Andrej Karpathy 讲得很好，油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g ，B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 。 资料库方面，推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的飞书文档「🌈通往 AGI 之路」，这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远第一时间更新，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e 。 对于初学者，以下课程也可供参考： 微软的 AI 初学者课程：https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ ，发布日期 2023/02/10 。 AI for every one（吴恩达教程）：https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6 ，发布日期 2023/03/15 。 大语言模型原理介绍视频（李宏毅）：https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/ ，发布日期 2023/05/01 。 谷歌生成式 AI 课程：目录 https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DTm0way7QiKyHckMXsjc00kIn6e 。 ChatGPT 入门：目录 https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc 。

系统学习 AI 绘画可以从以下几个方面入手： 1. 理解原理：AI 绘画的逻辑类似于学习画画的过程。例如，像学习梵高的风格，需要大量临摹，而在 AI 中，成千上万的美术风格作品被练成模型，如 Stable Diffusion 的大模型——Checkpoint。想要画出满意的作品，要选对合适的大模型，可在 C 站（https://civitai.com/）下载，但需科学上网。 2. 课程学习：推荐野菩萨的课程，包括预习周课程（如 AI 绘画电脑配置要求、SD 插件安装方法等）、基础操作课（如 AI 绘画通识课等）、核心范式课程（如词汇的纸牌屋等）、SD WebUi 体系课程（如 SD 基础部署等）、ChatGPT 体系课程（如 ChatGPT 基础等）、ComfyUI 与 AI 动画课程（如部署和基本概念等）、应对 SORA 的视听语言课程（如通识欢迎参加电影的葬礼等）。免费获得课程的机会是参与 video battle，获胜者可拥有课程，有冠军、亚军、季军和入围等不同奖励。可扫码添加菩萨老师助理了解更多课程信息。 3. 了解法律风险：以 AI 绘画为例，其运行机制有三层，包括基础逻辑层（能完成风格迁移）、数据库（需大量“喂图”进行深度学习）、创造性输出（能产出符合描述且有美学逻辑的图像）。在第一阶段，AI 绘画服务提供者爬取大量数据以供后续学习使用，在美国版权法中部分行为被纳入合理使用范畴，但在我国《著作权法》中未明确规定，且认定为合理使用存在困难，不过将其死板认定为侵权行为不利于人工智能行业发展。

在 AI 绘画中，模型具有以下含义和特点： 1. 大模型如同主菜或主食，是生成图片的基础框架，决定了图片的基本风格和内容。 2. 小模型（Lora）如同佐料或调料包，能够帮助快速实现特定风格或角色的绘制，比如改变人物形象、画风，添加模型中原本没有的元素，如绘制特定的国内节日元素。 3. 模型的选择与搭配很重要，大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用，以生成各种风格的图片。 4. 常用的模型网站有：。 5. 下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置位置不同。例如，大模型（Ckpt）放入 models\\Stablediffusion；VAE 模型放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择；Lora/LoHA/LoCon 模型放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录；Embedding 模型放入 embeddings 目录。模型的类型可以通过检测。

AI 绘画具有多方面的特点和影响： 1. 与艺术界的双向影响： 改变传统艺术面貌：从生成艺术作品到辅助艺术创作，影响创作方式、审美观念和市场需求。 技术进步：从早期机械臂机器人到当前大语言模型，在创作质量和速度上取得突破，推动传统艺术数字化和普及化。 引发讨论和争议：人们对 AI 创作的艺术品接受程度与人类作品大致相同，但不太愿意将其视为艺术家；艺术家态度复杂，有期待也有担忧；带来从业者职业安全焦虑和“侵权”反对之声，挑战现有法律和伦理框架。 提供新可能性：帮助艺术家探索新表达方式、提高制作效率、降低成本，促进艺术与观众互动，提供个性化体验。 2. 关键词指南： 公式：主题+环境+气氛+灯光+色彩+构图+风格参考。 比如：将喜欢的艺术家、灯光、颜色等风格放到相应的关键词里。 3. 艺术与科技的融合： 呈现奇妙景象：将艺术与先进技术完美结合，引领艺术界走向未来。 探索之旅：利用机器学习和深度学习模拟创作过程，生成令人惊叹的作品，为艺术家提供新工具和观众带来新体验。 打破局限：不再局限于传统手工绘画技巧，通过技术手段开拓新领域，为艺术家提供灵感，为缺乏绘画技巧的人提供创作机会，使艺术更民主化和包容。

AI 绘画对艺术界具有复杂且双面的影响： 积极方面： 改变传统艺术面貌，从生成艺术作品到辅助艺术创作。 技术进步使创作质量和速度取得突破，推动传统艺术数字化和普及化。 为艺术家提供新工具和可能性，帮助探索新创意表达方式，提高制作效率，降低制作成本。 促进艺术与观众互动，提供个性化和互动的艺术体验。 存在的问题： 人们对 AI 创作的艺术品和人类创作的艺术品接受程度相同，但不太愿意将 AI 视为艺术家，其在表达情感和创造性意图方面存在局限性。 引发艺术家对版权、原创性和伦理问题的担忧。 带来文化创意领域从业者职业安全的焦虑和“侵权”嫌疑的反对之声，挑战现有法律和伦理框架。 AI 绘画的关键词指南： 公式：主题+环境（背景、周围）+气氛（烈日下、雾蒙蒙、恐怖的、风暴席卷的）+灯光（顶光、雾气光、漫反射的、强对比的）+色彩（低饱和度、颜色鲜艳的、花里胡哨的、强反射的主色调、某种颜色是 accent color）+构图（黄金分割、三分法的、电影镜头、广角、鸟瞰图）+风格参考（超清细节的、照片级别的、写实的、抽象的、2D/3D、4k8k、数字雕刻、概念艺术、水墨、水彩、海报、某个软件、某个游戏、艺术家、艺术平台） 比如：找自己喜欢的艺术家风格放入风格参考关键词，喜欢的灯光风格放入灯光关键词，喜欢的颜色和调色板风格放入色彩关键词。 艺术与科技的融合： 呈现奇妙景象，AI 绘画将艺术与先进技术完美结合，引领艺术界走向未来。 利用机器学习和深度学习模拟人类创作过程，生成令人惊叹的作品，为艺术家提供新工具和全新体验。 打破传统手工绘画技巧局限，通过编程、算法和数据分析开拓新创作领域，使艺术更民主化和包容。

以下是一些 AI 绘画常用的提示词： 画面构图方面： 人物拍摄：Chest Shot、headshot 爆头。 视角：Wideangle view 广角镜头、CloseUp的横截面图、cinematic shot 电影镜头。 相机相关：canon 5d,1fujifilm xt100,Sony alpha 相机型号焦段光圈。 其他：scenery shot 风景照、bokeh 背景虚化、foreground 前景、background 背景、Detail Shot。 画面氛围和情绪方面：moody 暗黑的、happy 鲜艳的，浅色的、dark 黑暗的、epic detail 超细节的、Brutal 残酷的，破碎的、dramatic contrast 强烈对比的、hopeful 充满希望的、anxious 焦虑的、depressed 沮丧、elated 高兴地、upset 难过的、fearful 令人恐惧的、hateful 令人憎恨的、happy 高兴、excited 兴奋、angry 生气、afraid 害怕。

以下为您推荐的 AI 绘画课程： 【野菩萨】课程： 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会：参与 video battle，获胜者可获得课程奖励，包括冠军 4980 课程一份、亚军 3980 课程一份、季军 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。 扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 【Stable Diffusion 零基础入门宝典】课程： 作者从事平面设计行业，基于对 Stable Diffusion 的学习和研究，开发了这套课程。 课程初衷是为刚入门或想了解 SD 的小伙伴做全面梳理，因为新人面对众多内容往往不知所措。 课程特色暂未提及。 SD 新手视频教程： 章节教学视频： 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课：LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课：定向修手修脸，手把手教你玩转局部重绘！ 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课：LoRA 从原理到实践 第十节课：零基础掌握 ControlNet！

目前市面上的文心一言、通义、DeepSeek 等用于写作的效果各有特点： 文心一言（百度）：大语言模型，可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 通义（阿里巴巴）：在特定领域和任务上表现出卓越的能力。 DeepSeek：在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化表现不错，编程能力略逊于 GPT。 需要注意的是，不同模型的效果会因用户的具体需求和使用场景而有所差异。

以下是一些关于文生图的模型和工具的信息： Tusiart： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 ControlNet：可控制图片中特定的图像。 设置 VAE：选择 840000 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras ，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据需求和喜好选择。 吐司网站： 文生图的操作方式：在首页的对话生图对话框输入文字描述即可生成图片，不满意可通过对话修改。 模型及生成效果：Flex 模型对语义理解强，不同模型生成图片的积分消耗不同，生成效果受多种因素影响。 图生图及参数设置：可基于图片做延展，能调整尺寸、生成数量等参数，高清修复消耗算力多，建议先出小图。 特定风格的生成：国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能不足，可通过训练 Lora 模型改善。 Liblibai： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint：可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 设置 VAE：选择 840000 。 CLIP 跳过层：设成 2 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样方法：一般选 DPM++2M Karras ，也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，迭代步数在 30 40 之间。 尺寸：根据需求和喜好选择。 生成批次：默认 1 批。

以下为一些免费且效果较好的文生图 AI 软件及相关简易上手教程： Liblibai： 1. 定主题：明确生成图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择 Checkpoint：根据主题选择贴近的，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层：设成 2。 6. Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 7. 负向提示词 Negative Prompt：同样用英文单词和短语组合。 8. 采样方法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间。 10. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 Dreamina 即梦： 1. 定主题：确定生成图片的主题、风格和信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：参考广场上好看的帖子选择合适的 lora。 Tusiart： 1. 定主题：明确生成图片的主题、风格和信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：选择贴近主题的，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找重叠内容的 lora 控制图片效果和质量。 4. ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等。 5. 局部重绘：后续学习。 6. 设置 VAE：选择 840000 。 7. Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文单词和短语组合。 9. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，参考模型作者推荐的采样器更稳妥。 10. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间。 11. 尺寸：按需选择。 此外，还有一些其他的文生图工具，如： Runway：网址 https://runwayml.com/ ，有网页和 app ，方便使用。 Pika：网址 https://pika.art/ 、https://discord.gg/pika ，已收费。 PixVerse：网址 https://pixverse.ai/ ，人少不怎么排队，还有换脸功能。 GigaStudio：网址 https://studio.gigaai.cc/ ，10 个免费极光，创作者可申请免费会员，文生视频效果好。 Heygen：网址 https://www.heygen.com/ ，最近不好注册使用。 Krea：网址 https://www.krea.ai/ ，12 月 13 日免费公测。 Kaiber：网址 https://kaiber.ai/ 。 Moonvalley：网址 https://moonvalley.ai/ 。 Mootion：网址 https://discord.gg/AapmuVJqxx ，3d 人物动作转视频。 美图旗下：网址 https://www.miraclevision.com/ 。 Neverends：网址 https://neverends.life/create ，2 次免费体验，操作傻瓜。 SD：Animatediff SVD deforum 。 Morph Studio：网址 https://app.morphstudio.com/ ，还在内测。 七火山：网址 https://etna.7volcanoes.com/?ref=pidoutv.com 。

以下是一些能实现图片转视频说话且效果较好的软件： 1. HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 使用方法： 1. 点击网址注册后，进入数字人制作，选择Photo Avatar上传自己的照片。 2. 上传后效果如图所示，My Avatar处显示上传的照片。 3. 点开大图后，点击Create with AI Studio，进入数字人制作。 4. 写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。 5. 最后点击Submit，就可以得到一段数字人视频。 2. DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 使用方法： 1. 点击上面的网址，点击右上角的Create vedio。 2. 选择人物形象，可以点击ADD添加照片，或者使用DID给出的人物形象。 3. 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 4. 最后，点击Generate vedio就可以生成一段视频。 5. 打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很AI。 使用方法： 1. 点击上面的网址，注册后获得120免费k币，这里选择“照片数字人口播”的功能。 2. 点击开始创作，选择自定义照片。 3. 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 4. 打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。 5. 最后，点击生成视频。 4. Sadtalker： 由于涉及到视频的推理和转换，输出时间要远远大于AI绘图和sovits的声音推理，需要做好等待的准备。 最终生成的视频长度与音频一致，如果想制作一个长视频，最好是剪成小段，分别推理，然后合并。 使用方法： 1. 可以独立使用或者作为插件放入stablediffusion。 2. 视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Dc411W7V6/?vd_source=35e62d366d8173e12669705f7aedd122 。 3. 对于编程、python、conda不熟的，建议使用整合包： 我用夸克网盘分享了「EZAIStarterv0.9.8.zip」，点击链接即可保存。链接：https://pan.quark.cn/s/1d5ca9f57f5c 。 视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1ga4y1u7Ep/?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click&vd_source=35e62d366d8173e12669705f7aedd122 。 4. 具体步骤： 点我启动，在启动界面中，选择音频、图像口型同步的下载图标。 下载完毕后。 启动应用，等待。 会弹出一个独立的窗口（而不是默认浏览器）。 选择sadtalker同步器，分别导入图片和声音。 图片预处理方式中，crop只截取图片的头部，full就是保留整张照片，下面的勾选项已经有文字解释，自己可以试几次。 点击generate 。

以下是可能用于生成您所描述的视频效果的两种 AI 工具及方法： 即梦： 1. 打开即梦 AI，选择图片生成。 网址：https://jimeng.jianying.com/ 2. 输入提示词，格式为“Jellycat 风+毛茸茸的 XXXX……”，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，几秒钟后就能看到图片效果。 剪映： 1. 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”。 2. 软件会播放数字人的声音，判断是否需要，点击右下角的“添加数字人”，将其添加到当前视频中，剪映会根据提供的内容生成对应音视频并添加到轨道中。 3. 左下角会提示渲染完成时间，然后点击预览按钮查看生成的数字人效果。 4. 增加背景图片： 直接删除先前导入的文本内容，因为视频中的音频已包含文字内容。 点击左上角的“媒体”菜单，点击“导入”按钮，选择本地图片上传。 点击图片右下角的加号，将图片添加到视频轨道上（会覆盖数字人）。 点击轨道最右侧的竖线，向右拖拽直到与视频对齐。

以下是一些可用于生成室内装修效果图的工具： 1. 字节旗下的 Coze AI 的图像工作流，体验地址为：https://www.coze.cn/store/bot/7374039392832405554?panel=1&bid=6cq1cccs00017 。 2. 目前没有明确指出生成室内装修效果图最好用的工具，但您可以参考上述提到的 Coze AI 进行尝试。