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AI在3D制图方面有什么突破吗

回答

AI 在 3D 制图方面有以下突破：

  • Stability AI 与 Tripo AI 合作发布了 TripoSR，能够将单图在半秒内变为 3D。
  • 生成式 AI 可以为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型，并协助关卡设计。在营销中，有望取代库存艺术、产品摄影和插图，且已在网页设计、室内设计和景观设计中有所应用。
  • Diffusion Model 像极具耐心的艺术家，通过逐步去噪实现高质量的图像生成和重构。
  • NeRF 像空间中的建筑师，能把一系列二维图像转化成逼真的三维场景，3DGS 作为三维形状生成领域的重要技术，专注于物体的结构和几何特征，能理解和重构三维物体的形状。在虚拟现实、游戏开发等领域，二者的结合能生成逼真的三维场景和高度定制的三维对象。

您可以通过以下链接获取更多详细信息：

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

Stability AI 与 Tripo AI 合作发布TripoSR：单图半秒变3D！（附论文）

[1864_1709618312.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Dc6ebOZNNonwSLxA8cvc95KHnBg?allow_redirect=1)官网尝试效果[1874_1709618745.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/KKdjbP08ioKs03xNMD0ch8zEnmf?allow_redirect=1)用这个素材尝试[MJ使用V6制作3D素材](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UdwrwCYFMiHASVkHCWxcXgvpnRe)歸藏看了这个老哥用Midjourney V6生产3D素材，突发奇想，既然V6对中国传统元素的了解很详细，能不能也用来生产中国风3D素材贴图。试了一下居然真可以，这效果也太好了。建模直接照着做就行，要求低可以直接用https://3d.csm.ai/这种网站生成。图像生成是现在视觉媒体生成的绝对上游，上游质量的突破绝对会帮助视频、3D等下游带来巨大突破。https://twitter.com/op7418/status/1738614091349172544提示词模板：

艺术并未消亡，它只是由机器生成

生成性AI可以为[游戏](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)创建2D艺术、纹理、3D模型，并协助关卡设计。在营销中，它看似有望取代库存艺术、产品摄影和插图。我们已经看到它在网页设计、室内设计和景观设计中的应用。我们实际上才刚刚开始。如果一个用例需要创造性地生成内容，那么很难理解为什么生成AI不会颠覆它或至少成为这个流程的一部分。那么，这篇文章的要点是什么呢？尽管它在某种程度上集中于代码生成和图像生成，但我们怀疑这些结果更具普遍性。特别是，全面的创意努力——无论是视觉的、文字的还是音乐的——都可能在系统构建之前就被AI打破。除了我们以上使用的正确性论点外，将所有先前的艺术品组合和重新组合可能足以满足创意输出的实际范围。例如，音乐和电影行业历史上生产了无数流行专辑和电影的仿制品。完全可以想象，生成模型随着时间的推移可能有助于自动化这些功能。然而，Stable Diffusion和DALL-E 2产生的众多图像中引人注目的一点是，它们真的很好，并且真正有趣。可以轻松地设想一个AI模型产生具有吸引力和真实感的电影海报、广告和插图。

展望2025，AI行业有哪些创新机会？ | 峰瑞报告

理解了如何“解构”，接下来就是如何“重构”。这是Diffusion Model（扩散模型）、NeRF（神经辐射场）、3DGS（3D高斯溅射）和DiT（扩散Transformer）算法技术能大显身手的地方。* Diffusion Model：逐步去噪的艺术家Diffusion Model像一个极具耐心的艺术家。它从一个充满噪声的图像，一层一层地去掉噪声，最终还原出一张清晰的图像。通过这种去噪生成的方式，Diffusion Model实现了高质量的图像生成和重构。不过，这个过程对人类来说简直不可思议，我们通常是先画轮廓再上色，而Diffusion Model却偏偏反过来：从一片混沌开始，越“去”越清晰，最终完成艺术创作。看到它的成果，人类艺术家可能都得自叹弗如！*NeRF与3DGS：三维世界的建筑师和雕塑家NeRF则更像是一个空间中的建筑师，它可以把一系列二维图像，转化成逼真的三维场景。NeRF的厉害之处在于，它可以从有限的二维图像中推测出场景的三维结构，类似于人类的空间感知。而与NeRF相辅相成的是3DGS（3D高斯喷溅），作为三维形状生成领域的重要技术，它专注于物体的结构和几何特征，能够理解和重构三维物体的形状，类似于“雕塑家”。3DGS通过将三维场景表示为高斯分布的集合，实现高效的渲染和重建。它能够从图像或简单的形状提示中生成精细的三维模型，例如，不仅能生成符合要求的椅子，还能展现出真实、丰富的细节。在虚拟现实、游戏开发等领域，这种建筑师和雕塑家的结合，不仅能生成逼真的三维场景，还能生成高度定制的三维对象。*DiT：视频世界的导演

其他人在问
有没有带有文件夹功能的ai
目前，带有文件夹功能的 AI 仅在 Cursor Chat 中受支持。您还可以将 Cursor 中的整个文件夹作为上下文引用，@Folders 对于希望为 AI 提供大量上下文的长上下文聊天特别有用，相关链接为：https://docs.cursor.com/chat/overviewlongcontextchat 。 此外，能联网检索的 AI 也是存在的。例如，ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网；Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型；Bing Copilot 作为 AI 助手，旨在简化在线查询和浏览活动；还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，它们提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 在 Excel 方面，有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求，Copilot 自动完成任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-21
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的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。 6. 对于中学生学习 AI 的建议： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2024-12-21
AI应用解决方案
以下是为您提供的 AI 应用解决方案： AI 应用主要涉及以下几个方面： 1. 辅助创作与学习： AI 智能写作助手，如 Grammarly、秘塔写作猫，利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作，可检查语法、拼写错误并提供改进建议，进行智能润色和内容创作辅助。 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划： AI 图像识别商品推荐，如淘宝拍照搜商品，通过图像识别和机器学习为用户推荐相似商品。 美食推荐平台，如大众点评智能推荐，基于用户口味偏好推荐美食。 旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等，根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警： AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等，实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理： 办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等，利用数据分析和机器学习提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易： AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等，为各类产品和服务提供销售渠道。 此外，还有以下具体的 AI 应用： 1 20 中的部分应用： 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发，通过语音识别和自然语言理解技术，为不同需求定制专属语音助手，可控制智能家居、回答问题等。 Keep 智能训练计划，利用数据分析和机器学习技术，根据用户数据制定个性化健身方案。 81 100 中的部分应用： AI 菜谱口味调整工具，如下厨房口味调整功能，通过自然语言处理和数据分析，根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台，如英语流利说纠错功能，利用自然语言处理和机器学习技术，帮助语言学习者纠正错误。 总之，这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景，创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求，选择适合自己的项目进行创业。
2024-12-21
那如果想通过AI赚钱，有什么建议
以下是通过 AI 赚钱的一些建议： 1. 学习 AI 技术，从事相关高薪工作，如成为数据科学家、机器学习工程师等，在金融、医疗、制造业等行业应用 AI 技能，增加就业机会和职业发展可能性。 2. 利用 AI 工具进行创作，例如使用以下工具： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。 3. 进行 Agent 应用开发，熟悉业务，结合 AI 能力打磨产品，形成自己的护城河。 4. 通过 Key 商、写书、卖课、接项目、做镜像站等方式赚钱。 需要注意的是，是否能通过 AI 赚钱取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。
2024-12-21
我想提高办公效率 AI可以帮到我吗
AI 可以帮助您提高办公效率。以下是一些相关的研究和观点： 哈佛商学院的研究表明，在工作中使用 AI 能带来显著改善。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务，完成速度提高 25.1%，结果质量提高 40%。 但 GPT4 等模型有能力边界，无人知晓其具体范围。 分组测试中，使用 AI 的两组任务完成效率和质量远高于未使用组，且对工作能力差的被测试者提升更大。 过于依赖 AI 可能适得其反，降低效率和质量，因无法区分其能力边界。 人类和 AI 协作有“半人马”和“机械人”两种方式。“半人马”强调人类主导，合理调配资源；“机械人”则是高度融合，循环迭代优化，实现人机一体化。 工作中常因流程混乱、效率低下而浪费时间，SOP（标准操作程序）是职场利器。可借助 AI 助手建立和优化 SOP 以提升效率。 强大的 AI 有巨大潜力，能像电力或互联网一样影响社会和经济，可提高劳动力效率和工作场所安全，支持人们完成现有工作，有助于推动增长和创造就业。为保持在 AI 领域的领先地位，英国需创造利于创新的监管环境。
2024-12-21
制作ppt 的 ai 工具
以下是一些制作 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，增强演示文稿吸引力，网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，适用于多种场合，网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，包含互动元素和动画效果，网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 此外，在教学中帮助学生做好组会准备时，Claude 和 Gamma.app 这两个工具组合使用效果较好。Claude 可帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息等。
2024-12-21
制图ai
以下是一些关于制图 AI 的相关信息： 常用的 AI 绘图工具： 1. Creately：是一个在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。具有智能绘图功能、丰富的模板库和预定义形状以及实时协作功能。官网：https://creately.com/ 2. Whimsical：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。具有直观的用户界面、支持拖放操作以及多种协作功能。官网：https://whimsical.com/ 3. Miro：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。具有无缝协作、丰富的图表模板和工具以及支持与其他项目管理工具集成的特点。官网：https://miro.com/ 4. Lucidchart：强大的在线图表制作工具，集成 AI 功能，可自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。具有拖放界面、支持团队协作和实时编辑、丰富的模板库和自动布局功能。官网：https://www.lucidchart.com/ 5. Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作，具有丰富的图表类型和模板，支持自动化和数据驱动的图表更新。官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. Diagrams.net：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox），具有多种图形和模板，易于创建和分享图表，可与多种第三方工具集成。官网：https://www.diagrams.net/ 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求添加并编辑图形和文字，利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：若需要团队协作，可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 辅助创建 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 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：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 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，可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，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。
2024-12-20
有没有好的ai工具，可以根据excel的数据，根据我的要求绘制图标
以下是一些可以根据 Excel 数据并按照您的要求绘制图标的 AI 工具： 1. Lucidchart： 简介：强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可绘制多种示意图，包括流程图、思维导图、网络拓扑图等。 功能：拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio： 简介：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图，AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。 功能：集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作；丰富的图表类型和模板；支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net： 简介：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能：支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）；多种图形和模板，易于创建和分享图表；可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/ 假设您需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录：https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 此外，以下工具可以用于画逻辑视图、功能视图、部署视图： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，用户可使用拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具一起使用可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 6. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，可通过编写描述性文本生成视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。
2024-12-18
免费的ai制图工具有哪些？
以下是一些免费的 AI 制图工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图的创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，具有拖放界面、支持团队协作和丰富的模板库等功能，官网：https://www.lucidchart.com/ 。 2. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建逻辑视图和部署视图等，支持本地和云存储，多种图形和模板，可与第三方工具集成，官网：https://www.diagrams.net/ 。 3. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，可通过 AI 自动生成思维导图，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 4. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，能利用 AI 生成思维导图。 5. AmyMind：轻量级的在线 AI 思维导图工具，无需注册登录即可使用，支持自动生成节点。 6. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 7. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，能输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 8. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，帮助提升生产力。 需要注意的是，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-07
AI在机械制图方面有什么进展吗
AI 在机械制图方面的进展相对有限。然而，在艺术创作领域，特别是 AI 绘画方面有显著的发展。从早期的机械臂机器人到当前的大语言模型，技术的进步使得 AI 绘画在创作质量和速度上取得了新的突破。 AI 绘画不仅改变了艺术作品的创作方式，还对艺术的审美观念和市场需求产生了影响。但同时也引发了一系列讨论和争议。一方面，人们对于由 AI 驱动的机器人创作的艺术品和人类创作的艺术品的接受程度大致相同，但不太愿意将机器人视为艺术家，因为 AI 在表达情感和创造性意图方面存在局限性。另一方面，艺术家对 AI 生成艺术的态度复杂，既有对创新潜力的期待，也有对版权、原创性和伦理问题的担忧。 此外，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。不过，AI 绘画也为艺术创作提供了新的可能性，能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。 总的来说，AI 绘画对艺术界的影响是复杂且双面的，既提供了新的创作工具和可能性，也引发了关于艺术本质、创造性、版权和伦理的重要讨论。但目前在机械制图领域，相关进展尚不明显。
2024-12-07
AI制图关键词
以下是关于 AI 制图关键词的相关内容： 一、图片内容的表现形式 一般分为二维插画和三维立体两种。 二、生成想要的图片的关键结构 1. 主题描述 可以描述场景、故事、元素、物体、人物细节和搭配。 对于场景中的人物，应独立描述，避免长串文字，否则 AI 可能识别不到。 大场景中多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 2. 设计风格 可参考风格类关键词或垫图/喂图，让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。 对于某些材质的表现，如透明材质，关键词的运用较为复杂，需针对特定风格进行“咒语测试”。 三、AI 绘画的关键词公式 主题（加下面的）+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） 四、Midjourney 生成 B 端产品页面的关键词示例 UI components,button,Gucci,ar 16:9（立体按钮） UI components,button,concrete,ar 16:9（低保真线框按钮） UI components,button,drawing,outline,ar 16:9（像素风格按钮） UI components,button,pixel art,ar 16:9 circular HUD interface 通过对 AI 出图的持续探索能发现，Midjourney 在 UI/UX 设计中能发挥的作用上限很高，小到一个图标、组件，大到整个页面、产品，都能带来意想不到的创意灵感。
2024-11-29
推荐一款AI制图应用
以下为您推荐几款 AI 制图应用： 1. Lucidchart：这是一个强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。其具有拖放界面，易于使用，支持团队协作和实时编辑，还有丰富的模板库和自动布局功能。官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计，集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作，有丰富的图表类型和模板，支持自动化和数据驱动的图表更新。官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox），有多种图形和模板，易于创建和分享图表，可与多种第三方工具集成。官网：https://www.diagrams.net/ 此外，在 AI 绘图领域，国外的 Midjourney 也较为知名。它的模型强大，能生成高质量图像，且支持充分的个性化设置，但使用过程不太便捷，需要通过 Discord 应用加入 Midjourney 的频道或创建自己的频道并邀请 Midjourney 机器人才能生成图片。
2024-11-22
人工智能的发展历史及各个阶段起到关键作用的重大突破
人工智能的发展历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，以下是各个阶段起到关键作用的重大突破： 1. 20 世纪 50 年代： 纽维尔和西蒙开发了名为“逻辑理论家”的程序，能够证明数学定理，此后又开发了“通用问题求解器”。意义：作为符号学派的代表，为形式化证明打开了大门。 英国数学家阿兰·图灵提出了著名的“图灵测试”。 2. 20 世纪 60 年代： 美国心理学家弗兰克·罗森布拉特提出了感知机模型，这是一种具有学习能力的神经网络。意义：开创了连接主义学派，为 DNN 学习范式开启了窗口。 3. 1971 年到 2015 年间，与电子游戏相关的人工智能研究论文数量不到 1000 篇，但从 2015 年到 2022 年的 7 年里，相关论文数量就达到 1625 篇，其中 17 篇成为《自然》和《科学》的封面文章。 4. 1997 年：“深蓝”电脑在国际象棋比赛中战胜世界冠军卡斯帕罗夫。 5. 2016 年：AlphaGo 在围棋比赛中战胜世界冠军李世石。 6. 2020 年：GPT3 发布，非常擅长用电脑写文章和做其他很多用语言的事情。 7. 2022 年：DALLE 发布，可以根据描述画出想象中的图画。 8. 2023 年：GPT4 发布。 在快速发展的过程中，众多巨人开创了具有重大意义的里程碑事件，推动了人工智能的不断进步。
2024-12-05
ai行业前沿技术突破
以下是关于 AI 行业前沿技术突破的相关内容： 2024 年，AI 模型在生物医学、气象预测等领域取得了重要突破。诺贝尔物理学奖和化学奖先后颁给了 AI，这不仅推动了机器学习的理论创新，还揭示了蛋白质折叠问题，标志着人工智能已成为一门科学学科和加速科学的工具。 在具体的技术应用方面： 基于深度学习和 Transformer 架构的蛋白质结构预测模型 AlphaFold 3 能够高精度地预测包括蛋白质、DNA、RNA、配体等生物分子的结构和相互作用，将为细胞功能解析、药物设计和生物科学的发展提供有力支持。 DeepMind 展示的新的实验生物学能力 AlphaProteo 是一种能够设计出具有三到三百倍亲和力的亚纳米摩尔蛋白结合剂的生成模型。 生物学前沿模型的扩展方面，Meta 发布的 ESM3 是一种前沿多模态生成模型，它在蛋白质序列、结构和功能上进行训练，能够学习预测任何模态组合的完成情况。 此外，在学习路径方面，偏向技术研究方向需要掌握数学基础（如线性代数、概率论、优化理论等）、机器学习基础（监督学习、无监督学习、强化学习等）、深度学习（神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等）、自然语言处理（语言模型、文本分类、机器翻译等）、计算机视觉（图像分类、目标检测、语义分割等）等，还包括前沿领域如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等以及科研实践。 偏向应用方向则需要具备编程基础（Python、C++等）、机器学习基础（监督学习、无监督学习等）、深度学习框架（TensorFlow、PyTorch 等），了解应用领域（自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等）、数据处理（数据采集、清洗、特征工程等）、模型部署（模型优化、模型服务等），并进行行业实践。 AI 技术的发展历程大致为：早期阶段有专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期有专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期有机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）；深度学习时期有深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点包括： 大模型，如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI，如视觉语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习，如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习，如元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI，包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学，涉及强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI，包含量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。
2024-10-28
现在在国内有想要做这个AI方面的这个创业，我能做一些什么呢？
在国内进行 AI 方面的创业，以下是一些建议： 1. 数据处理方面： 认识到高质量数据处理服务的稀缺性，数据质量对于模型效果至关重要。 避免单纯依赖开源数据，谨慎考虑购买优质数据的投入风险。 2. 模型选择方面： 训练底层世界大模型需要巨大投入，除大厂外对其他公司较困难。 大多数国内公司往往先推出产品，而非集中精力专攻大模型。 3. 创业方向方面： 可以选择“唯快不破”的策略，尽量低成本、高速度地在小赛道中尝试。 例如辅助创作与学习（如 AI 智能写作助手、语言学习助手等）、推荐与规划（如商品推荐、行程规划等）、监控与预警（如健康监测、安全监控等）、优化与管理（如办公自动化、物流优化等）、销售与交易（如艺术作品生成与销售平台等）等细分领域。 需要注意的是，在这轮 AI 大潮中，新技术加速迭代是常态，不能期望在“技术稳定”时再出手。
2024-12-20
金融业在哪些方面是不能被AI所代替的
在金融业中，以下方面不太容易被 AI 所替代： 1. 战略决策：CFO 及其直接报告人应专注于金字塔顶端的战略决策，这需要综合的判断力、对宏观环境的深刻理解和长期的经验积累，AI 难以完全胜任。 2. 复杂的情感决策：金融服务被认为是情感购买，决策树复杂且难以自动化，需要人类根据客户的个人情况提供个性化的建议。 3. 合规与法律处理：金融服务高度受监管，复杂且非结构化的法律合规要求人类员工的参与和判断，以确保符合规定。 尽管 AI 在金融领域的预测、报告、会计和税务、采购和应付账款等方面能够提供帮助和实现自动化，但上述几个方面仍依赖人类的专业能力和经验。
2024-12-18
关于物流在人工智能配送方面的知识
在物流配送领域，人工智能有以下应用： 优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 实现无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 例如： 美团外卖配送系统利用数据分析和机器学习优化外卖小哥的配送路线，会根据订单位置、餐厅出餐速度等因素，在高峰期自动调整配送路线，确保外卖及时送达。 猎聘 APP 作为 AI 招聘求职平台，利用数据分析和自然语言处理技术，连接求职者和招聘企业，促进就业。 链家 APP 作为 AI 房地产交易平台，利用数据分析和自然语言处理，为买卖双方提供安全、高效的交易平台。 游戏开发工具 Unity 利用图像生成和机器学习技术，为游戏开发者自动生成游戏关卡，提高开发效率。
2024-12-16
写作方面的提示词
以下是关于写作方面提示词的相关内容： 写提示词（prompt）是关键步骤，决定了 AI 模型生成文本的效果。编写好的提示词有以下建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，要提供足够信息。 3. 使用清晰语言：用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息，防止 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整提示词。 在角色扮演方面，写作助手可以为您提供写作帮助，包括修改语法错误、优化句子结构、提高文本连贯性和可读性等。使用时可按示例操作，输出格式根据需要可为修改后的文本或修改建议，说话风格专业、客观，询问策略会先确认用户需求。 在 SD 绘画的提示词方面，根据想画的内容写提示词，多个词用英文半角逗号分隔。一般概念性、大范围、风格化的词写在前，叙述画面内容的其次，描述细节的最后。每个词在模型中的自带权重可能不同，提示词顺序重要，越靠后权重越低。关键词要具特异性，措辞避免抽象，可使用括号人工修改权重。
2024-12-13
在个人赚钱方面，AGI最常用的三个方面
在个人赚钱方面，AGI 较为常用的三个方面包括： 1. 合成数据：通过生产数据喂给 AI 模型以提高效果。传统做数据的核心竞争力在于获取他人无法拿到的数据以及低成本进行大量数据清洗和标注，新兴的是用 AI 来生成数据再喂给其他 AI。 2. 模型市场/平台：如当前热门的 HuggingFace（HF），提供模型市场服务。在 AI Agent 出现时，模型之间的互相调用可能会用到此类服务和规则。 3. 开发 AI 代理：例如 AutoGPT GUI、MULTI·ON plugin by MULTI·ON、BabyBeeAGI、MiniAGI 等，可实现自动执行任务等功能，具有一定的商业价值。
2024-12-12
ai从哪些方面不能替代人类
AI 在以下方面不能替代人类： 1. 人际交往方面：AI 无法像人类一样建立团队、跨越文化界限进行深入且自然的交流，也难以激发团队的创造力和凝聚力。 2. 团队领导方面：领导团队需要理解和处理复杂的人际关系、激励和引导成员等，这些是 AI 难以做到的。 3. 复杂决策制定方面：在面对涉及众多不确定因素、伦理道德和情感因素的复杂情况时，人类的综合判断和决策能力更为出色。 4. 创新能力方面：人类具有独特的创新思维和灵感，能够创造出全新的理念、方法和作品。 总之，虽然 AI 在某些任务上表现出色，但在需要人际交往、团队领导、复杂决策制定和创新等方面，人类仍具有不可替代的优势。
2024-12-11