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现在有哪些给非设计师快速构建界面的ai工具

Answer

以下是一些可以帮助非设计师快速构建界面的 AI 工具:

  1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建,用户可通过拖放轻松创建架构图。
  2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。
  3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。
  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,有丰富模板用于创建视图。
  6. draw.io(现称 diagrams.net):免费在线图表软件,支持创建逻辑和部署视图等。
  7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,可自动生成序列图等帮助创建逻辑视图。
  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。

目前用于产品原型设计的 AIGC 工具包括:

  1. UIzard:利用 AI 技术生成用户界面。
  2. Figma:基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,社区有 AI 插件。
  3. Sketch:流行的矢量图形设计工具,插件系统中有利用 AI 技术辅助设计的插件。

在游戏中,从文本提示生成 2D 图像的工具如 Midjourney、Stable Diffusion 和 Dall-E 2 已广泛应用。生成性 AI 工具在概念艺术方面能帮助非艺术家快速探索概念和想法,一些工作室也尝试用其制作游戏内的生产艺术品。例如,可参考 Albert Bozesan 提供的使用 Stable Diffusion 创建游戏内 2D 资源的教程。

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

References

问:哪个AI工具可以画逻辑视图、功能视图、部署视图

在软件架构设计中,创建逻辑视图、功能视图和部署视图是常见的需求。以下是一些可以用于绘制这些视图的AI工具和传统工具:1.Lucidchart:这是一个流行的在线绘图工具,它支持多种图表的创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图。用户可以使用拖放界面轻松创建架构图。2.Visual Paradigm:这是一个全面的UML工具,它提供了创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。3.ArchiMate:这是一种开源的建模语言,专门用于企业架构。它支持逻辑视图的创建,并且可以与Archi工具一起使用,该工具提供了一个图形化界面来创建ArchiMate模型。4.Enterprise Architect:这是一个强大的建模、设计和生成代码的工具,它支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。5.Microsoft Visio:这是一个广泛使用的图表和矢量图形应用程序,它提供了丰富的模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。6.draw.io(现在称为diagrams.net):这是一个免费的在线图表软件,它允许用户创建各种类型的图表,包括软件架构图。它支持创建逻辑视图和部署视图等。7.PlantUML:这是一个文本到UML的转换工具,可以通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等,从而帮助创建逻辑视图。8.Gliffy:这是另一个基于云的绘图工具,它提供了创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。9.Archi:一个免费的开源工具,用于创建ArchiMate和TOGAF模型,支持逻辑视图的创建。10.Rational Rose:这是IBM的一个UML工具,它支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。

问:有产品原型设计的AIGC工具吗

目前有一些基于人工智能生成内容的工具(AIGC)可以用于产品原型设计,这些工具可以帮助设计师和产品经理快速创建和迭代产品设计的原型。以下是一些流行的AIGC工具,它们可以用于产品原型设计:1.UIzard:UIzard是一个利用AI技术生成用户界面的工具,它可以根据设计师提供的信息快速生成UI设计2.Figma:Figma是一个基于云的设计工具,它提供了自动布局和组件库,可以帮助团队快速协作并迭代产品设计。Figma的社区也开发了一些AI插件,用于增强设计流程。3.Sketch:Sketch是另一款流行的矢量图形设计工具,它提供了插件系统,其中一些插件利用AI技术来辅助设计工作,例如自动生成设计元素等。这些工具中的AI功能通常包括自动生成设计元素、提供设计建议、优化用户界面布局等,以减少设计师的重复劳动,并提高设计效率。随着AI技术的不断发展,未来可能会有更多专门针对产品原型设计的AIGC工具出现。

游戏中的生成式 AI 革命

从文本提示生成2D图像已经是生成性AI最广泛应用的领域之一。像[Midjourney](https://www.midjourney.com/home/)、[Stable Diffusion](https://stability.ai/blog/stable-diffusion-announcement)和[Dall-E 2](https://openai.com/dall-e-2/)这样的工具可以从文本生成高质量的2D图像,并已经在游戏生命周期的多个阶段找到了应用。概念艺术生成性AI工具非常擅长“构思”,或者帮助非艺术家(如游戏设计师)非常快速地探索概念和想法,以生成概念艺术作品,这是生产过程的关键部分。例如,有一家(保持匿名的)工作室正在使用几个这样的工具一起,从根本上加速他们的概念艺术流程,将创建一幅图像所需的时间从原先的长达3周缩短到仅一天。首先,他们的游戏设计师使用Midjourney来探索不同的想法,并生成他们觉得鼓舞人心的图像。然后,这些图像被交给一位专业的概念艺术家,他们将这些图像组合在一起,并在结果上进行绘画,以创建一个单一连贯的图像——然后这个图像被输入到Stable Diffusion中,以生成一系列的变体。他们讨论这些变体,选择其中一个,手动绘制一些编辑——然后重复这个过程,直到他们对结果满意。在那个阶段,他们再次将这个图像传回到Stable Diffusion中,以最后一次“升级”它,从而创作出最终的艺术作品。2D制作艺术一些工作室已经开始尝试使用相同的工具来制作游戏内的生产艺术品。例如,这里有一个由Albert Bozesan提供的很好的[教程](https://www.youtube.com/watch?v=blXnuyVgA_Y),它介绍了如何使用Stable Diffusion来创建游戏内的2D资源。3D艺术品

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AI分析直播数据
使用 AI 分析直播数据可以参考以下方法和步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据以获取关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,展示产品特点。 6. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:利用 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:依靠 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:利用 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:通过 AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 罗文在直播数据分析方面的分享包括: 1. 演示了利用工作流进行直播数据处理及智能体创建参赛的过程,包括利用插件识别图片内容获取直播数据,将数据传入大模型得到优化建议,通过不断添加节点提升数据质量,最后将工作流封装成智能体。 2. 讨论了利用 AI 优化模板并提交的直播数据分析流程,包括模板内容的编写与注意事项,还介绍了飞书的功能如共学小组和其智能 AI 功能,分享了直播数据分析模板的制作过程,最后提及了模板大赛相关问题、专业版好用之处等。 3. 提到了直播数据分析工作流的搭建与应用,包括插件测试与选择、工作流搭建步骤、工作流效果提升、工作流封装与应用、相关问题探讨等。 4. 介绍了直播数据分析与报名流程,包括工作流运行与问题排查、报名流程介绍、AI 辅助文档生成、加入共学小组等内容。
2025-03-09
AI在财务的运用
AI 在财务领域有以下运用: 1. 更动态的预测和报告: 帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化。 从更广泛、更复杂的数据集中发现模式,为预测建议输入,并适应模型为公司决策提供依据。 自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析。 帮助综合、总结税法和潜在扣除项,并提出可能答案。 自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 2. 具有成本效益的运营: 使从多个位置获取数据的劳动密集型功能效率提高 1000 倍。 有助于理解非结构化的个性化情境和非结构化的合规法律。 此外,截至 2024 年 10 月 15 日,美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司(部分)有: |项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners,Index Ventures,Sutter Hill Ventures|| |Cognition|20240424|1.75||20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund,Ramp 联合创始人 Eric Glyman,Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison,DoorDash 联合创始人 Tony Xu|| |Xaira Therapeutics|20240423|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital,ARCH Venture Partners|| |Cyera|20240409|3|C|14|AI 数据安全平台|应用|数据|Coatue,Sequoia,Redpoint,Accel|| |Celestial AI|20240327|1.75|C||用于 AI 存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull 美国创新技术基金,M Ventures,淡马锡,Tyche Partners|| |FundGuard|20240325|1|C|4|AI 投资会计系统|应用|金融|Key1Capital,Hamilton Lane,Blumberg Capital,Team8|| 信息来源:Techcrunch
2025-03-09
AI应该如何学习
以下是关于 AI 学习的全面指导: 对于新手学习 AI: 1. 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。 2. 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。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 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,可根据兴趣选择特定模块深入学习,同时掌握提示词技巧。 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,知识库也提供了很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI: 1. 从编程语言入手学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具体验应用场景,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。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习等),学习其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: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,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解最新进展,思考其对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 在医疗保健领域,为了让 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,面对面从出色实践者那里学习。对于 AI,应通过堆叠模型训练,而不仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型,再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。就像医学生从基础课程开始,科学家也需多年化学和生物学学习及博士研究,这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。
2025-03-09
AI学习资料
以下是为您提供的 AI 学习资料: 入门指南:强化学习 原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A 学习计划:以搞懂 DQN 算法作为入门目标。 新手学习 AI 了解 AI 基本概念:阅读「」熟悉术语和基础概念,了解其主要分支及联系。 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 开始学习之旅:在「」中找到初学者课程,推荐李宏毅老师课程。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按节奏学习,有机会获证书。 选择感兴趣模块深入学习:如掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后实践巩固知识,在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品:如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人。 支线剧情共创 AI 出图教学及资料 MJ 官方手册:https://docs.midjourney.com/ Prompt 魔法书:https://aituts.ck.page/promptsbook eSheep: 如何在 MJ 中保持角色一致性: AI 视频教学及资料 什么是相似形转场:
2025-03-09
最近比较好的微信ai小程序
以下是为您找到的一些微信 AI 小程序相关信息: 妙刷:是一款微信 AI 小程序,有很多基于“多模态应用”方向的探索。已经运行上线了一段时间,积累了多种风格主题,新出的“魔法物品搜集手册”曾小火。 目前暂未获取到更多其他微信 AI 小程序的详细信息。如果您想了解更多关于微信 AI 小程序的内容,建议您通过相关的科技资讯网站或公众号进一步搜索。
2025-03-09
如何通过AI来实现量化
通过 AI 实现量化可以从以下几个方面入手: 1. 量化 AI 助手应用: 详细函数介绍:提供量化 API 中各个函数的详细说明和使用示例。 策略代码生成:根据具体需求,快速生成可用的量化策略代码。 错误解决方案:针对 Python 报错,提供可能的解决方案。 优化建议:帮助优化策略代码逻辑,提升策略性能。 2. 模型量化技术: 将 16 位降至 8 位或 4 位是可能的,但不能使用硬件加速浮点运算。若想对更小的类型进行硬件加速,需使用小整数和矢量化指令集。 量化过程:首先找出权重的最大值和最小值,然后将数值范围划分为整数类型中可用的桶数,8 位为 256 桶,4 位为 16 桶。这就是训练后量化(posttraining quantization),也是量化模型的最简单方法。 量化方法:市面上主要有两类量化方法,如 GPTQ(主要针对英伟达的 GPU)、GGML(侧重于 CPU 优化,主要针对苹果 M1 和 M2 芯片做优化)。 3. 相关产品推荐: Composer Trading:这是一个旨在彻底改变个人创建和管理投资策略方式的平台。它提供由人工智能驱动的策略创建工具,允许用户用自然语言解释目标、策略和风险关注点,AI 辅助编辑器会为其创建策略。该平台还提供各种类别的预构建策略选择,如长期、技术重点和多样化等,用户可以立即进行投资。同时,它强调数据驱动式交易方法,避免情绪或轰动影响。此外,它作为经纪商,提供全自动交易执行,采用无佣金模式,通过简单固定月度订阅透明定价。用户可以在承诺之前免费测试该平台。定制是其关键特性,每个策略都是完全可编辑的,用户可以使用无代码视觉编辑器修改策略、调整参数,并对其进行不同权重或条件应用。该平台还允许根据用户定义的标准从候选者池中进行动态选择。回测可帮助用户学习并调整战略,并且可以将其与基准或其他战略进行比较。Composer 还计算费用、滑点以及战术最终价值,提供潜在结果全面视图。
2025-03-09
我是一个UI界面设计师,现在我需要找一个UI界面设计的AI软件,能根据我的文字方案生成高大上的可视化界面UI图,或者能根据我设计的基本的UI界面图能进行优化
以下为您推荐几款可用于 UI 界面设计的 AI 软件: 1. Midjourney: 能生成数据图标、B 端图标设计、音乐软件 UI 设计等。 生成的图片在某些方面质感不错,但 UI 设计可能不规范、文字较乱,目前只能作为风格参考。 对于完全不懂 AI 绘图的新手来说容易上手。 设计指令:如果没想好输入哪些指令,可以先用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」,把里面的“类型”替换成想设计的产品的关键词描述(英文),就能生成想要的 UI 设计图。 2. 星流一站式 AI 设计工具: 具有无限画布区域,包括浏览视图、操作快捷键查询、图像快捷修改。 浏览视图包括视图百分比调节、聚焦、画布清理等功能。 图像快捷操作有细节微调、整体微调、增强模型、提示词、用作图生图、用作图片参考等。 支持图像分享与信息查看,包括图像信息查看、生成分享链接与发送到 LiblibAI 等。
2025-02-13
为DEESKEEP搭建一个本地知识库,使用WORD和PDF文件的频率比较高,中文界面。
很抱歉,目前没有关于为 DEESKEEP 搭建本地知识库且使用 WORD 和 PDF 文件频率较高、中文界面的相关内容。但一般来说,您可以考虑以下步骤: 1. 确定知识库的结构和分类,以便有效地组织和存储文件。 2. 选择适合的工具或软件来管理本地知识库,确保其支持中文界面和对 WORD、PDF 文件的良好处理。 3. 对 WORD 和 PDF 文件进行整理和标记,以便于快速检索和查找。 4. 建立索引和目录,提高文件的访问效率。 您还可以通过在网上搜索相关的技术教程和案例,获取更详细和具体的指导。
2025-02-10
我可以用哪些工具让AI生成好看的移动端UI界面设计?
以下是一些可以让 AI 生成好看的移动端 UI 界面设计的工具及相关方法: 1. Midjourney: 是目前较容易上手的工具,适合新手入门。 对于 UI/UX 设计师,能加快设计流程,在主体、配色、风格等方向探索 AI 在设计中的应用。 生成 UI 设计图的指令:如果没想好要输入哪些指令,可以先用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」,把里面的“类型”替换成您想设计的产品的关键词描述(英文),就能生成想要的 UI 设计图。例如,出行类关键词可以是“距离、车费、费用结算、优惠金额、地图”等;餐饮类关键词可以是“介绍咖啡的特色、口味、咖啡豆产地、价格”等;运动类关键词可以是“卡路里、步数、距离、某种运动”等描述。 如果想指定生成某个页面(首页、登录页等),只需要再加一段页面指令描述,例如「landing page、Profile Page」。 产出的设计图视觉效果不错,更适合在 APP 设计的初始阶段,如头脑风暴和风格探索等过程中,为设计师提供更多灵感和创意。 2. Coze: 可以直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架,将工作流逻辑集中在工程模板端,实现前后端分离的处理方式。 也可以直接调用大模型 API,并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制,将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传可通过 Coze 的。 搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图,然后借助多模态 AI 工具(如 GPT/Claude)生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括用于构建网页基础框架、定义整体页面结构的 HTML;负责网页布局样式美化、使页面视觉效果更优美的 CSS;实现交互逻辑,如信息处理、网络请求及动态交互功能的 JavaScript。
2025-01-21
用UIZARD设计出来的UI界面,能直接给到技术使用吗
目前有一些基于人工智能生成内容的工具(AIGC)可用于产品原型设计,以下是相关介绍: 1. UIzard:这是一个利用 AI 技术生成用户界面的工具,能根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma:它是基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 3. Sketch:这是另一款流行的矢量图形设计工具,其插件系统中有些插件利用 AI 技术辅助设计工作,比如自动生成设计元素等。 这些工具中的 AI 功能通常包括自动生成设计元素、提供设计建议、优化用户界面布局等,能减少设计师的重复劳动,提高设计效率。随着 AI 技术的不断发展,未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现。 至于用 UIZARD 设计出来的 UI 界面能否直接给到技术使用,这取决于多种因素,如设计的完整性、与技术实现的兼容性、是否满足技术开发的要求等。一般来说,可能需要进一步的调整和优化才能更好地应用于技术开发。
2025-01-10
现在用AI做小程序界面设计比较好的工具有哪些
以下是一些用于小程序界面设计的较好的 AI 工具: 1. Midjourney:目前是较容易上手的工具,对于新手是不错的入门选择。现阶段的 AI 能辅助进行设计,视觉效果吸睛。在 Midjourney 中生成 UI 设计图没有固定的 Prompt,可先使用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」,把“类型”替换成想设计产品的关键词描述(英文)。例如出行类可使用“距离、车费、费用结算、优惠金额、地图”等关键词,餐饮类可使用“介绍咖啡的特色、口味、咖啡豆产地、价格”等关键词,运动类可使用“卡路里、步数、距离、某种运动”等描述。 2. UIzard:利用 AI 技术生成用户界面的工具,可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 3. Figma:基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 4. Sketch:流行的矢量图形设计工具,插件系统中一些插件利用 AI 技术辅助设计工作,例如自动生成设计元素等。 此外,在 CAD 图绘制方面,也有一些相关的 AI 工具和插件,如: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成了 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,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 5. 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,可根据输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。但使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能,对于初学者建议先学习基本的 3D 建模技巧。
2025-01-10
有没有可以操控电脑界面的ai
目前市场上有一些可以实现操控电脑界面的 AI 相关项目和产品。例如,谷歌正在开发名为“Project Jarvis”的 AI 项目,预计年底亮相,旨在实现 AI 自动化操作 Chrome 浏览器中的任务,借助升级版 Gemini 2.0,能自主识别屏幕内容并完成复杂操作。同时,微软也推出了 OmniParser,增强 AI 在用户界面中的交互能力。 张梦飞对 Claude 电脑操控功能进行了体验,在操作过程中虽有失误,但也能从中学习和改进。 在开发者工具方面,有多种选择可以组合来创造理想的与电脑交互的方式。个性方面,一些开源模型如 Vicuna 和 Pygmalion 经过微调可在不同应用场景中表现出色;记忆方面,像 Pinecone 这样的向量存储系统可建立持续关系并存储长期记忆等信息;语音方面,ElevenLabs 可赋予声音并控制相关属性;外表方面,LoRAs 可对图像风格等有精细控制;动画方面,DID 和 HeyGen 等工具可使图像“说话”;平台方面,如今多数开发者在 GCP 和 AWS 上部署运行,也有像 Steamship 这样的新解决方案受关注;UI 层方面,SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 是受欢迎的选择。此外,还有开源模板可用于开始构建人工智能应用。
2025-01-07
生成动画的各种设计师风格有哪些?
以下是一些常见的生成动画的设计师风格: 1. 赛博朋克风:关键词为“A dog wearing holographic cyberpunk clothing::0.6,cartoon,disney style,surrounded by neonlit cityscape reflections,vray render,ray tracing,subsurface scattering”。 2. 皮克斯动画:关键词为“At night,a little girl is running in the forest,surrounded by fireflies,the moonlight is very bright,carrying a lantern,Chinese style,c4d,octane render,atmosphere,highquality pictures,3d art,animation lighting,Pixar trend”。 3. 某设计师风格的场景原画:关键词为“environment design by Adriaen van de VenneAlien,planets,deserts,giant technological structures,a wandererar 16:9”。 4. 卡通头像:关键词为“喂图+cartoon boy,PIXAR STYLE”。 5. 宫崎骏风格插画:关键词为“studio Ghibli,Blueberry,flowerRich details,girl and boy”。 6. 乐高风格场景:关键词为“chibi boy made of Lego,domsday survival,8k,HD,cinematography,photorealistic,epic,compositio”。 7. 微缩场景:关键词为“Tiny cute laboratory,3d blender render,soft smooth lighting,science and technology background,100mm lens,4k UHD,isometric,tiltshiftar 3:4”或“Tiny cute Forest laboratory,3d blender render,soft smooth lighting,rain background,100mm lens,4k UHD,isometric,tiltshiftar 3:4”。 此外,还有 Yoshitaka Amano 风格,包括 V6 出图、Niji 6 出图和 V6 舞台设计等。Ideogram 2.0 作为工具,具有精准文本生成、多样化风格、创意控制、开发者友好、支持手机端和免费使用额度等特点。
2025-03-07
我是一个公司的平面设计师,经常设计海报一类的工作,怎样才能用人工智能帮助到我。
作为一名平面设计师,您可以通过以下方式利用人工智能来辅助您的工作: 一、使用 AI 海报生成工具 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,用户可通过简单拖放操作创建海报,其 AI 功能能帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 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,稍作调整即可完成完美设计。 3. 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。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面,能快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,还集成丰富模板库和自动图像编辑功能,如智能布局和文字优化,简化设计流程。 二、参考案例分享 以东阿阿胶海报设计为例,拆解步骤如下: 1. 得到需求——提取元素——绘制线稿——用 controlnet 转绘上色——ps 优化——定稿。 2. 需求元素:风格要潮流插画,还要有唐代元素和国潮(前期基本上是沟通成本,主要定线稿)。 3. 提取元素:获取的信息需要体现产品图,需要体现唐代元素,需要 logo 在中心位置,按照需求开始绘制线稿。 4. 线稿绘制:沟通的元素是牡丹花、驴子(最后换成了琵琶)、人参和产品图和 logo,所以进行线稿调整绘制(中间很多细节沟通)最终定下线稿(里面很多元素都是拼接的)。 5. 拆分元素线稿:这一步非常重要,因为会涉及到后续元素替换等问题,比如单个 logo、产品等,提取出单独元素,进行绘制,最后进行替换。 6. 单个元素绘制:这样会让单个元素更加精致,也方便后期替换。 7. 然后利用拼接好的线稿进行大量跑图抽卡,选出一张最合适的进行 ps 优化。 8. 整体拼接上色后的效果(将单独跑的元素在 ps 里替换优化,再过一遍 sd 进行溶图放大)得到以下效果。 9. 最终客户把驴子去掉了,换成了一把琵琶,也是同产品图一样的做法,最后把琵琶替换掉驴子,得到定稿图。 三、相关模型和关键词 上色运用的大模型:GhostMix 鬼混_V2.0 。 lora 模型:“盒子系列——平面国潮插画_v1.0:182ba9e2f576 。 controlnet 模型:“Module:lineart_coarse,Model:contr 。 关键词:yellow background,Fashion,international blockbusters,fashion posters,fantasy,yellow,black and red tones,yellow background,peonies,donkeys,product packaging expert master,<lora:盒子系列——平面国潮插画_v1.0:0.3> 。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-06
设计师常用的文字生成图片工具
设计师常用的文字生成图片工具包括: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真图片。 2. StableDiffusion:开源工具,可生成高质量图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因高质量图像生成效果和用户友好界面设计而受欢迎,在创意设计人群中流行。 4. LayerStyle 副本:从文字生成图片以及遮罩,支持字间距、行间距调整,横排竖排调整,可设置文字的随机变化,包括大小和位置的随机变化。 您还可以在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104)查看更多文生图工具。 另外,图片生成 3D 建模工具包括: 1. Tripo AI:VAST 发布的在线 3D 建模平台,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy:功能全面,支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象,再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,适用于游戏领域的模型生成。 5. VoxCraft:由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供多种功能。 这些工具通常具有用户友好的界面,允许用户通过简单操作生成 3D 模型,无需专业 3D 建模技能,广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-27
我是景观设计设计师,不了解市场上的各种AI工具,请问我需要怎么系统的学习、利用AI来改进工作呢
作为景观设计师,系统学习和利用 AI 改进工作可以从以下几个方面入手: 一、了解相关 AI 工具 1. 用于绘制 CAD 图的 AI 工具 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:根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具:根据设计目标和约束条件自动产生方案。 2. 审核规划平面图的 AI 工具 HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色。 Maket.ai:面向住宅行业,能自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件。 Fast AI 人工智能审图平台:全自动智能审图流程,集成建筑全寿命周期信息。 二、提升自身能力 1. 设计专业方面 培养持续学习习惯,将其转化为实践能力。 提高需求理解、问题分析、审美判断和创意能力。 显性化设计思考与专业优势,提升设计质量。 2. 工具能力方面 严格评估和选型现有 AI 工具,确保标准化输出和一致性体验。 基于业务场景训练专属 AI 模型,集成 AI 能力形成新工具。 建设参数文档库,减少个人喜好的自然语言影响。 3. 工作流程方面 将 AI 融入日常设计流程,形成新的工作方式。 针对不同业务形态和需求,精细化设计流程。 探索合理的人&机结合方式,优化效率和创意品质。 4. 团队协作方面 制定并执行明确的 AI 融合策略。 保证硬件设备支持,营造创新环境。 增强对市场动态的适应能力,明确团队未来发力方向。 总之,随着技术进步,AI 在设计领域的作用将愈发重要,为您创造更多可能。但需注意,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。
2025-01-02
写一个关于AI面试B端软件的需求文档,里面核心功能包括AI面试功能、背调功能(比如线上、证明人、应聘者提供的材料)、简历筛选关键词功能(比如UI设计里面负责项目包括用户调研、原型设计、需求缝隙、高保真设计、切图)、提取简历证书项目功能(比如初级设计师、建筑设计师、一级建造师)。
以下是为您生成的关于 AI 面试 B 端软件的需求文档: 一、核心功能 1. AI 面试功能 用友大易 AI 面试产品:具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术及严密数据安全保障,能完成面试、初筛并自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试:通过在线方式自动面试、评估,精准度高达 98%,面试效率比人工提升 5 倍以上,候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI:在线平台提供面试职位相关问题及 AI 生成的推荐答案,候选人用设备麦克风回答,每个问题最多回答三次,会收到评估、建议和得分。 2. 背调功能 线上背调。 证明人背调。 对应聘者提供材料的背调。 3. 简历筛选关键词功能 UI 设计方面,负责项目包括用户调研、原型设计、需求缝隙、高保真设计、切图。 4. 提取简历证书项目功能 初级设计师。 建筑设计师。 一级建造师。 二、案例参考 1. HR 相关案例 HR:团队绩效管理,根据团队和个人绩效的往期数据,分析员工绩效排名,输出绩效考评和迭代改进建议。 HR:面试工具,作者开发使用 GPT4 技术的实时转录工具,帮助求职者在面试中生成完美回答。 2. 其他工作场景案例 销售:话术总结优缺点,涵盖产品特点、服务优势等方面。 销售:定制销售解决方案,涉及企业产品和服务内容等方面。 客服:定制客服话术,包含产品知识、使用方法等关键词库。 三、提示词工程师面试经验分享 某岗位面试一面完不到 2 个小时就通知二面,效率较高。 技术面:面试官直接给出同行美妆 GPT 案例,让判断实现方式,应试者提出 C 端优化方案及补充 B 端商业化方案后通过。 BOSS 面:了解学业情况、经历和意向,询问经典问题。
2024-12-02
有什么构建类似键鼠精灵 AI工作流的方法
以下是构建类似键鼠精灵 AI 工作流的一些方法: 1. 利用 Comfyui 界面: 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以手动连接节点来实现工作流,例如实现一个最简单的 AI 女友工作流;也可以直接将相关工作流文件(如)拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻。 2. 启动 ollama: 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。 启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 如果 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 3. 低代码+UI 版本: 方法一:直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架,将工作流逻辑集中在工程模板端,实现前后端分离的处理方式。 方法二:直接调用大模型 API,并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制,将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传:通过 Coze 的,用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中,文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 4. 飞书机器人创建: 飞书应用建立: 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 获取群组或用户 id: 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type,chat_id 对应群组,open_id 与 user_id 对应个人,点击选择成员,复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音,需要自行在电脑上安装 ffmpeg 。
2025-03-08
工作流构建
以下是关于工作流构建的相关内容: Comfyui 界面的工作流搭建: 1. 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,即可找到 Comfyui LLM party 的目录。您既可以学习如何手动连接节点来实现一个最简单的 AI 女友工作流,也可以直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。如果 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 公众号内容自动总结并推送的工作流搭建: 1. 双击画板查看高清大图,此图很重要,可结合后边的具体细节反复查看。 2. 在开始节点输入 server 酱的 sendkey 和 rss 列表。其中,key 为 server 酱的 sendkey,获取方式参看文档「相关资源」部分;rss_list 为 rss 列表,没有的可以先白嫖提供的测试数据。 3. 使用「文本处理」节点处理输入的 rss 列表,处理为一行一个,输出为数组,方便后边节点批处理。 4. 读取用户输入的 rss 列表中的内容,在插件中找到链接读取节点。配置节点时选择批处理,批处理输入参数选择「分割 rss 列表」的 output,下方输入参数中 url 选择当前节点中的 item1。 5. 汇总 RSS 中所有文章内容。使用「代码」节点,左侧节点选择代码,输入项选择上一步中输出的 outputList,点击「在 IDE 中编辑」,选择「Python」,输入相应代码。配置输出项时,类型选择「Array<Object>」,点击右边的小加号,分别输出 title、url、author。 其他工作流相关内容: 1. 阿里云百炼工作流应用与模型介绍及作业布置,包括智能体与工作流的区别、工作流应用新建的类型、多模态模型工作流节点的操作、作业布置的要求和发布渠道等。 2. 工作流相关知识讲解,涵盖工作流类型差异、大模型使用、知识库创建等方面。 3. 工作流构建的步骤,如添加 Markdown 标题、输入内容、放入模型输出等,还提到不同场景下文字校对工作流的差异。 4. 模型能力应用方式和理解,包括语言翻译、图片识别、根据用户语言回复等。 5. 模型部署方式,提及智能体的发布与消耗 token 的情况,以及本地部署、蒸馏模型部署的相关内容。 6. 开源模型情况,介绍了通义万象的开源版本等。
2025-03-08
coze构建知识库
构建 Coze 知识库的步骤如下: 1. 手动清洗数据: 在线知识库:点击创建知识库,创建画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以“”分割,选择飞书文档、自定义的自定义,输入“”,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容以提高训练数据准确度,将海报内容训练到知识库中。例如画小二 80 节课程分为 11 个章节,先放入大章节名称内容,再按固定方式细化处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 3. 标准流程搭建产品问答机器人: 收集知识:确认了解知识库支持的数据类型,收集知识通常有三种方式,包括企业或个人沉淀的 Word、PDF 等文档,企业或个人沉淀的云文档(通过链接访问),互联网公开的一些内容(可安装 Coze 提供的插件采集)。 创建知识库:路径为个人空间知识库创建知识库,支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等文档类型,本次可使用本地文档,按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理,可使用特殊分割符“”,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-04
利用大模型构建系统的工具
以下是关于利用大模型构建系统的工具的相关内容: 大模型的发展历程: 2017 年发布的 Attention Is All You Need 论文是起源。 2018 年,Google 提出 BERT,其创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息和掩码语言建模,开创了预训练语言表示范式,参数规模为 110M 到 340M。 2018 年,OpenAI 提出 GPT,开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标而无需额外监督信号,展示了强大的语言生成能力,参数规模达 1750 亿。 2021 年,Meta 提出 Large LAnguage Model Approach(LLAMA),这是首个开源模型,为构建更大规模、更通用的语言模型提供了系统化的方法与工具,参数规模为十亿到千亿。 Inhai:Agentic Workflow:AI 重塑了我的工作流: 以 Kimi Chat 为例,它利用「网页搜索」工具在互联网上检索相关内容,并基于检索结果进行总结分析,给出结论。同时,PPT 中介绍了众多不同领域类型的工具,为大模型在获取、处理、呈现信息上做额外补充。 Planning:Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径,面向简单或线性流程的运行。例如,先识别男孩姿势,再使用相关模型合成女孩图像,接着使用图像理解文本模型,最后语音合成输出。 Multiagent Collaboration:吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例,可让大语言模型扮演不同角色相互协作,共同开发应用或复杂程序。 AI Agent 基本框架:OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构,其中大模型 LLM 扮演 Agent 的“大脑”。规划包括子目标分解、反思与改进,将大型任务分解为较小可管理的子目标处理复杂的任务,反思和改进指对过去行动进行自我批评和自我反思,从错误中学习并改进未来步骤,提高最终结果质量。记忆用于存储信息。 开发:LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG: LangChain 是专注于大模型应用开发的平台,提供一系列组件和工具构建 RAG 应用: 数据加载器:从数据源加载数据并转换为文档对象,包含 page_content 和 metadata 属性。 文本分割器:将文档对象分割成多个较小的文档对象,方便后续检索和生成。 文本嵌入器:将文本转换为嵌入,用于衡量文本相似度实现检索。 向量存储器:存储和查询嵌入,通常使用索引技术加速检索。 检索器:根据文本查询返回相关文档对象,常见实现是向量存储器检索器。 聊天模型:基于大模型生成输出消息。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下:(具体流程未给出)
2025-02-28
构建项目 ,如何通过ai生成可视化数据报表,设计方案
以下是一个通过 AI 生成可视化数据报表的设计方案: 1. 理解需求:明确查询要求,例如适应特定尺寸(如宽 1734px、高 1071px)的 TSX 代码,确保生成的组件符合尺寸要求,避免出现滚动条。 2. 生成静态代码:创建一个静态的 React 组件,将所有数据和组件进行硬编码。 3. 实现数据可视化:构建一个复杂的数据可视化平台,支持多种图表类型、实时数据更新、自定义仪表板和数据钻取功能。 4. 设计用户界面:为复杂的数据可视化平台编写 TSX 代码,界面包括多个图表、定制仪表板和实时数据更新,尺寸为宽 1734px 和高 1071px。 5. 定义 React 组件:定义一个用于渲染主界面的 React 组件,包括网格布局、图表组件、导航 UI 组件、按钮和输入字段等,并加入模拟实时更新和自定义仪表板的开关和切换等组件。 6. 规划 UI 结构:设计包含头部、侧边栏和主内容区的 UI 结构,主内容区展示多个图表,并考虑自定义控制。 7. 探索图标资源:从 'lucidereact' 提取图标,如主页、用户和搜索等,使界面更加直观和易用。
2025-02-27
行业大模型构建
以下是关于行业大模型构建的相关信息: 优秀模型案例介绍: SuperCLUE2.0 是通用大模型综合性测评基准 SuperCLUE1.0 的能力延展,融合行业场景属性和大模型落地特点,为行业应用及开发者构建评估框架,促进大模型供需两侧的进一步对齐。 SuperCLUE 持续构建行业测评基准,包括已发布的汽车行业测评基准,以及筹备中的金融、教育、娱乐、手机、政务、医疗等行业测评基准。 SuperCLUE 持续构建专项测评基准,已发布的有 Safety 安全测评基准、Agent 智能体测评基准,筹备中的有个性化中文测评基准、角色扮演测评基准、中文多模态测评基准、RAG 检索增强测评基准、办公场景测评基准等。 优化路径: 广义上的大模型优化包括完整训练一个大模型,但从策略上建议先从提示词工程到微调开始,因为涉及大模型训练成本极高。在分析出问题所在后,可按需选用或综合运用缺失知识用 RAG、准确度或模式遵循度不足用微调等技术进行性能优化。 国内大模型落地情况: Gartner 预测到 2028 年至少有 15%的日常工作决策将由代理型 AI(AI 智能体)自主做出。 2024 年被称为国内大模型落地元年,“百模大战”后,国内大模型行业主要玩家包括百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”。 2024 年 1 至 11 月,国内大模型中标项目数量和金额大幅增长,中标项目共 728 个,是 2023 年全年的 3.6 倍;中标金额 17.1 亿元,是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 厂商方面,百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。在金融行业,百度也以 14 个中标数量、3734.4 万元中标金额排名第一,科大讯飞居第二。
2025-02-27