直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

现在有哪些给非设计师快速构建界面的ai工具

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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

其他人在问
如果借助AI开启2周岁女儿的绘本启蒙之旅
对于借助 AI 开启 2 周岁女儿的绘本启蒙之旅,目前知识库中没有相关的直接内容。但以下是一些可能的建议: 首先,可以利用 AI 生成简单、有趣、色彩鲜艳的绘本故事,内容可以是关于小动物、日常生活中的常见事物等,以吸引孩子的注意力。 其次,通过语音交互的 AI 工具,为孩子朗读绘本故事,培养孩子的听力和语言感知能力。 还可以借助具有互动功能的 AI 应用,让孩子在观看绘本的过程中进行一些简单的操作,增强参与感。 希望这些建议能对您有所帮助。
2024-12-21
小白怎么学习AI
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 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,如图像、音乐、视频等,可根据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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 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,了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进: 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外,以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型,原理是什么。 生成式 AI 生成的内容,叫做 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是利用有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习,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(因有很多层所以叫深度)的方法。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 即大语言模型。对于生成式 AI,其中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,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。GPT 中 Transformer 是关键,Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-21
AI选股
以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息: 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司(截止 2024.10.15): Zephyr AI:2024 年 3 月 13 日融资,融资金额 1.11 亿美元,轮次 A,主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI:2024 年 3 月 13 日融资,融资金额 1.06 亿美元,轮次 A,估值 12 亿美元,主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean:2024 年 2 月 27 日融资,融资金额 2.03 亿美元,轮次 D,估值 22 亿美元,主营 AI 驱动企业搜索。 Figure:2024 年 2 月 24 日融资,融资金额 6.75 亿美元,轮次 B,估值 27 亿美元,主营 AI 机器人。 Abridge:2024 年 2 月 23 日融资,融资金额 1.5 亿美元,轮次 C,估值 8.5 亿美元,主营 AI 医疗对话转录。 Recogni:2024 年 2 月 20 日融资,融资金额 1.02 亿美元,轮次 C,主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资: AI 将引领新的服务模式,即“智能即服务”,重塑工作和生活,重新赋能芯片和云计算行业,创造新的投资机会,GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域,机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显,如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书,或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年,OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025,AI 行业的创新机会: 在 ToP 领域,峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司,为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品,推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域,AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月,美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力,其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。
2024-12-21
openai 12天都有哪些内容
以下是 OpenAI 12 天相关的内容: 12 月 18 日: API 正式版:速度更快,成本降低 60%,支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级:引入 WebRTC 支持,12 行代码即可实现实时语音交互,音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能:让 AI 回答更具个性化,企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包,简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日: 苹果设备深度集成 ChatGPT,可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接:支持 iPhone、iPad 和 Mac,涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景:圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示,体现全新交互体验。 12 月 5 日: OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动,期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2,可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境,实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中,与在一线大模型机构有实际训练大语言模型(LLM)经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力?这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的?o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响?
2024-12-20
有没有能根据哼唱,出伴奏的AI
以下是一些能根据哼唱出伴奏的 AI 相关信息: 在音乐创作中,如果只有词和一小段自己哼唱的旋律,可以上传这段哼唱的旋律,让 AI 扩展出自己喜欢的风格,然后将这段音轨作为动机音轨继续创作。 对于已有简单录音小样,可以利用 REMIX 优化音质与编曲结构,并利用 AI 尝试不同曲风版本,找到最喜欢的风格,然后制作成核心音轨,进而完成全曲创作。 同时,在使用 AI 进行音乐相关处理时也存在一些问题和需要注意的地方: 检查乐谱时,主旋律基本能还原,但可能会把噪声识别成音符形成错误信息,需要具备乐理知识去修复。 重奏输出方面,修谱和重奏软件可以使用 中的 Muse Score,它支持多种常用音频编辑格式的导出和高清输出。 目前存在一些待解决的问题,如延长音部分可能会抢节奏,爵士乐中的临时升降号可能导致判断混乱,高音和低音的符点会相互影响,基础修谱可能导致旋律单调等。 在将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件时,可以直接导总谱或分轨导出,后期若想输出到某些音乐平台可能需要转码。还可以使用相关软件修改音色进行渲染。把文件丢给 AI 做二次创作时,可以根据具体情况选择完整小节或在中间掐断。
2024-12-20
2025年AI的大走向是什么
2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面: 1. 大型基座模型能力的优化与提升:通过创新训练与推理技术,强化复杂推理和自我迭代能力,推动在科学研究、编程等高价值领域的应用,并围绕模型效率和运行成本进行优化,为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进:构建具备空间智能的世界模型,使系统能够理解和模拟三维环境,并融入物理世界,推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展,提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力,为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合:整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据,生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量,为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面:AI 技术将成为数字营销的核心,品牌应注重利用 AI 提升用户体验,预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元,采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%,广告成本减少 20%。 5. 行业发展:2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点,同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份,标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局:大语言模型供应商将各具特色,竞争加剧;AI 搜索引擎将成为杀手级应用,快速普及,颠覆传统搜索方式;不同领域的 AI 搜索引擎将出现,针对专业需求提供更精准的信息服务。
2024-12-20
如果要设计一个对话式的AI用户界面,有哪些要点需要注意?
设计一个对话式的 AI 用户界面,以下要点需要注意: 1. 语言使用: 使用用户熟悉的词语、短语和概念,避免内部术语。 遵循现实世界的惯例,使信息呈现自然和逻辑的顺序。 确保用户能够理解单词的含义,无需查阅字典。 永远不要假设自己对单词或概念的理解与用户匹配,通过用户研究揭示用户熟悉的术语和他们对重要概念的心智模型。 2. 行为引导: 明确告诉 API 意图以及如何行事,避免其偏离轨道。 给 API 赋予一个身份,有助于其以接近真相的方式进行回答。 提供问题和答案示例,让 API 掌握回复模式。 3. 编程方式: 从命令式编程转变为对话式编程,与 AI 进行深度互动,讨论需求而非直接命令。 利用 AI 从想法到实现的全程协助,但初学者需谨慎使用,避免过度依赖导致基础知识缺失,应将其作为学习工具。
2024-12-12
有什么可以生成ui界面的ai工具??
以下是一些可以生成 UI 界面的 AI 工具: 1. UIzard:利用 AI 技术生成用户界面,能根据提供的信息快速生成 UI 设计。 2. 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。 3. Sketch:流行的矢量图形设计工具,插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作,如自动生成设计元素。 4. Midjourney:目前较容易上手,能通过输入特定指令生成 UI 设计图,如用「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」的指令模板,并替换“类型”为产品关键词描述(英文)。还可通过添加页面指令描述生成指定页面,如“landing page、Profile Page”。但目前其产出的设计图更适合在 APP 设计的初始阶段提供灵感和创意,直接落地开发仍有距离。
2024-12-01
图片生成应用界面的工具有哪些
以下是一些图片生成应用界面的工具: 1. 图片生成 3D 建模工具: 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,基于数十亿参数级别的 3D 大模型,实现快速的 2D 到 3D 转换,并提供 AI 驱动的精准度和细节。 Meshy:功能全面,支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成,用户可通过上传图片并描述材质和风格生成高质量 3D 模型。 CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,其 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。 Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,特别适用于游戏领域的模型生成,用户可上传图片或输入文本提示词来生成 3D 模型。 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,并提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 2. 生成透明背景图像的辅助工具: 安装好插件后,在生成图片时勾选“layerdiffusion enabled”。 在“layerdiffusion method”中选择生成透明图像的模式,如“Only Generate Transparent Image”。 提示中输入透明物体的描述,例如“玻璃杯”,点击生成后可得透明背景的玻璃杯图像。 也可上传背景图像,在“layerdiffusion method”中选择“From Background to Blending”,然后生成透明图像。 反之,也可以先生成透明的前景,然后选择“From Foreground to Blending”模式,生成背景。 特定模型: layer_xl_transparent_attn:用于将 Stable Diffusion XL 模型转化为透明图像生成器的模型。 layer_xl_transparent_conv:与 layer_xl_transparent_attn 类似,通过修改 conv 层的 offset 实现将 XL 模型转化为透明图像生成器。 layer_xl_fg2ble:用于将 XL 模型转化为前景图像到混合图像的生成模型。 layer_xl_fgble2bg:用于基于前景和混合图像生成背景的模型。 layer_xl_bg2ble:将 XL 模型转化为根据背景图像生成混合图像的模型。 layer_xl_bgble2fg:将 XL 模型转化为根据背景和混合图像生成前景的模型。 vae_transparent_encoder:图像编码器,用于从像素空间中提取潜在偏移,帮助透明图像的生成。 vae_transparent_decoder:图像解码器,输出真实的 PNG 图像。 3. 文生图工具: DALL·E:OpenAI 推出的一款文生图工具,可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 StableDiffusion:开源的文生图工具,能生成高质量的图片,支持多种模型和算法。 MidJourney:因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受到广泛欢迎,在创意设计人群中尤其流行。 您可以在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104)查看更多文生图工具。
2024-11-13
coze怎么设置中文界面
要将 Coze 设置为中文界面,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开 coze.cn/home ,点击创建 Bot 。 2. 输入相关信息,例如“尝试联网”。 3. 尝试询问:今天的 hacker news 上有什么新闻?如果答不出,引入联网插件 WebPilot ,操作方式为:插件> + >选择 WebPilot ,重新尝试联网。 4. 点击右侧设置进入设置界面,下滑找到语言选项选择中文即可。 另外,关于页面汉化中文版的相关信息: 地址:https://github.com/AIGODLIKE/AIGODLIKECOMFYUITRANSLATION 安装目录:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 安装方法:三种安装方法具体步骤请跳转 使用说明:点击右侧设置进入设置界面,下滑找到语言选项选择您想要切换的语言。
2024-10-29
我需要找一个根据用户故事 输出界面原型的工具
以下为您推荐一些根据用户故事输出界面原型的工具: 1. 即时设计:https://js.design/ 这是一款可在线使用的“专业 UI 设计工具”,为设计师提供更加本土化的功能和服务,相较于其他传统设计工具,更注重云端文件管理、团队协作,并将设计工具与更多平台整合,一站搞定全流程工作。 2. V0.dev:https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix:https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具,可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站,提供广泛的模板和设计供您选择,以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app,能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora:https://www.dora.run/ 使用 Dora AI,可以通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画,生成强大网站。支持文字转网站,生成式 3D 互动,高级 AI 动画。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-18
OpenAI发布新交互界面Canvas
OpenAI 于 10 月 4 日发布了新交互界面 Canvas。该界面旨在提升用户在写作和编码方面的协作体验,允许用户实时编辑和反馈,提供自动化建议、代码审查和错误修复等功能,并且能根据任务复杂性自动启用,以提升交互质量与工作效率。 此外,OpenAI 于 10 月 2 日宣布完成 66 亿美元融资,估值达 1570 亿美元。此资金将加速其 AI 研究和计算能力的发展,服务超过 2.5 亿用户。近期,核心技术人员变动,研究副总裁 Barret Zoph 离职并计划创业,Mark Chen 接任首席研究官。 在技术方面,OpenAI 发布的 GPT4o 是之前所有技术的集大成者,是新的全模态模型。该模型通过端到端的神经网络,把视觉、语音和文本数据混合训练,对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒,与人类对话的反应时间相似,能从数据中感悟到人类表达的情绪、语调、风格等,甚至能还原训练时的环境声音。但 OpenAI 并未公开 GPT4o 的技术细节,唯一线索来自其内部模型炼丹师的一篇博客,项目名是 AudioLM,于 2023 年中启动,目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。
2024-10-04
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
我是一个有着20年logo设计经验的资深设计师,我想为一个心理精神科诊所设计一套VI,请推荐一个AI软件
目前在 VI 设计方面,有一些常用的 AI 软件,比如 Adobe Illustrator ,它具有强大的绘图和编辑功能,能够满足您对高质量图形设计的需求;还有 Sketch ,其界面简洁,操作相对便捷。不过,具体选择哪款软件还需根据您的个人使用习惯和具体设计要求来决定。
2024-11-18
AIGC什么时候能代替设计师
目前,AIGC 尚不能完全代替设计师。在 AIGC 1.0 时代,其主要起到产生参考图像的作用,存在一定局限性,如无法精确控制某些特征材质。到了 AIGC 2.0 时代,基于 Stable diffusion 的 Lora 模型训练能直出较高质量形象,但对于要求较高的场景仍有问题,如四肢比例失调、手指数量错误等,仍需要专业设计师大量介入与修复。 但这并不意味着我们应放弃 AIGC,它为设计师提供了强大的辅助工具,帮助他们更高效地实现创意和思路,将更多时间和精力投入到真正的创意创新中,而非重复性的基础设计工作。
2024-11-05
关于艺术设计师的提示词
以下是一些关于艺术设计师的 AI 绘画常用提示词: 风格提示词: 点彩派(pointillism) 克劳德莫奈(Claude Monet) 桁缝艺术(quilted art) 局部解剖(partial anatomy) 彩墨纸本(color ink on paper) 涂鸦(doodle) 伏尼契手稿(Voynich manuscript) 书页(book page) 真实的(realistic) 3D 风格(3D) 复杂的(sophisticated) 真实感(photoreal) 国家地理(national geographic) 超写实主义(hyperrealism) 电影股的(cinematic) 建筑素描(architectural sketching) 对称肖像(symmetrical portrait) 清晰的面部特征(clear facial features) 室内设计(interior design) 武器设计(weapon design) 次表面散射(subsurface scattering) 游戏场景图(Game scene graph) 角色概念艺术(character concept art) 废土风格(Wasteland Punk) 数字雕刻风格(digitally engraved) 建筑设计风格(architectural design) 海报风格(poster style) 东方山水画(Tradition Chinese Ink Painting) 浮世绘(Japanese Ukiyoe) 日本漫画风格(Manga style) 童话故事书插图风格(stock illustration style) 梦工厂动西风格(CGSociety) 梦工厂影业(DreamWorks Pictures) 皮克斯(Pixar) 时尚(Fashion) 日本海报风格(poster of Japanese graphic design) 90 年代电视游戏(90s video game ) 法国艺术(french art) 包豪斯(Bauhaus) 日本动画片(Anime) 像素画(卜绘 and Pixel Art) 古典风,1819 世纪(Vintage) 黑白电影时期(Pulp Noir) 乡村风格(Country style) 抽象风(Abstract) 印刷风(risograph iso) 设计风(Graphic) 在 SD 文生图中,提示词的写法示例: 英文为:,drawing,paintbrush 。在这组提示词中,括号和:1.2 都是用来增加权重的,权重越高在画面中体现越充分,同样提示词的先后顺序也会影响权重。 反向提示词:NSFw,,(融合的手指:1
2024-10-18
AI设计师
以下是关于 AI 设计师的相关信息: 招聘信息: 正在寻找会使用 StableDiffusion,对 AI 设计充满热情渴望学习成长的伙伴。 岗位职责: 负责 AI 风格的开发和调试工作,参与项目的整体风格和审美定义。 根据产品需求完成风格渲染的研发、测试、配置和维护。 熟练使用 StableDiffusion Web UI 等 AI 框架进行风格研发。 负责 AI 模型(如 LoRA,Prompt/Prompt Sentence)的训练、参数调整以及性能优化。 编写高质量的渲染记录文档,进行配置和模型训练质量控制。 为团队提供技术支持和指导,解决技术难题。 任职要求: 具有至少半年的 StableDiffusion Web UI 使用经验,知道如何安装对应插件和 models 并使用。 英文水平需要能看懂 Web UI,Hugging Face 上的英文文档。 能根据需求去完成对应的渲染测试,包括但不局限于 t2i,i2i 以及视频渲染。 能熟练的根据不同的 check point,prompt 和 LoRA 来结合 CFG(和 i2i 的 DS 指)和 ControlNet 来达到测试需求。 能够独立进行模型训练和参数调优。 拥有良好的记录和沟通习惯,结构清晰,命名规范,逻辑性强,能够对团队进行技术指导。 思路清晰、积极主动、认真踏实、良好的沟通能力和团队合作精神,有敏捷研发经验优先。 室外设计的最佳实践: 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。 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,帮助评估和验证设计方案。 运用 AI 的分析和优化能力:使用 AI 工具对设计方案进行分析,如采光、动线、材料等方面的优化,确保符合使用者需求和体验。 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。 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,发挥各自优势,在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力。 AI 创客松参与同学自我介绍和分类: |序号|姓名/昵称|擅长领域/岗位|想法/方向|优势| |||||| |14|Cici🦾|AI 算法开发|宠物与 AI 结合|AI 产品研发和创业经验| |15|BIN 陈裕彬|CTO|AI 绘画精灵、AI 推文小说视频生成器|爆款 AI 小程序作者| |16|11 鸭鸭呀|产品经理|智能写作产品|Prompt 撰写,AI 应用经验| |17|zz|AI 产品经理|效率工具和游戏方向|大厂经验,AI 产品经理| |18|天天向上|AIGC 爱好者|AI 配音应用|配音演员,AI 预告片制作| |19|烦烦烦🧢🍻|产品经理|企业服务 AI 应用|PRD 输出,前端开发能力| |20|周文斌|产品业务负责人|AI 创业|产品规划和研发经验| |21|Wilson·W|咨询顾问/服务设计师|AI 组团协作场景|GPT4.0 用户,咨询行业经验| |22|王蒙|程序员|AI 相关开发|后端开发经验| |23|Nero|产品体验设计师|AI 绘画、AI 视频|AIGC 研究方向| |24|Suda|智能客服产品经理|数字人、AI 应用|Prompt 撰写,AI 工具经验| |25|黄钊钊|产品经理|大模型调度平台|产品落地实现能力| |26|高鹏|产品经理|AI 投资与创业|大厂经验,红杉资本背景| |27|组织型后卫|BIM 工程师|数字化应用|建筑结构三维建模能力|
2024-10-17
找了好久也没找到,记得老师是建筑设计师,设计了在深圳大楼,做了有关于 stablediffution 的分享,你能帮我找到是哪个视频吗
以下是为您找到的相关视频信息: 1. 爆肝博主 ZHO 去年 10 月份发布的一系列围绕 Stable Diffusion 的系统整理视频,深入浅出地介绍了整个生态的发展和梳理,包括论文原理和应用技术等多方面内容,分了四集,一共 4 小时,超 5 万字。系列导览: 认识 Stable Diffusion、一周年回顾和 SD 生态圈三方面展开,形成基础认识。 从 AIGC 浪潮聚焦到扩散的系统梳理,从理论的角度理解扩散模型如何实现 0 到 1 的跨越。 将围绕 SD 展开从模型到生态的全面盘点,一起探究 SD 的创新与未来。 对各类 GUI 的盘点、聚焦 ComfyUI,从设计到实际操作做全面梳理。系列视频:b23.tv/NVRRqqQ 2. EP.3 IP Adapter 对话阿文,阿文老师介绍自己是发布会 PPT 设计师,2022 年 4 月开始关注 diffusion 领域,早期跟了很多工具的发布以及测评,比如 DallE 和 Stable Diffusion,一直尝试把 AI 工具用到平面工作流当中。
2024-10-09
怎么构建个人本地知识库
构建个人本地知识库可以按照以下步骤进行: 1. 了解 RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期,RAG 可解决依靠不在训练集中的数据的问题。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据和代码等。 文本分割将文档切分为指定大小的块。 存储涉及将文档块嵌入转换为向量形式并存储到向量数据库。 检索通过算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出是将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器将用户提供的文本加载到内存以便后续处理。 2. 准备软件: 需要一个额外的软件 AnythingLLM,它包含所有 Open WebUI 的能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 3. 安装和配置: 安装地址:https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 4. 构建本地知识库: 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,AnythingLLM 提供 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案)。 完成配置后进行测试对话。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺,作者按照其视频进行了实操并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2024-12-19
如何构建自己业务系统的AI Agent
构建自己业务系统的 AI Agent 可以参考以下内容: AI Agent 简介:AI Agent 也称为 AI 智能体,是拥有各项能力来帮助我们做特定事情的“打工人”。它包含自己的知识库、工作流,还能调用外部工具,并结合大模型的自然语言理解能力完成复杂工作。其出现是为了解决如胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题,以结合业务场景和需求解决自身问题。 扣子 Coze:字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,开发完成后还可发布到各种社交平台和通讯软件上。 构建步骤:通过简单 3 步创建智能体,首先起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像。 工作流相关:构建稳定可用的 AI Agent 是不断调试和迭代的过程。通常从当前性能最强的 LLM 着手,先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 测试任务执行质量和稳定性,再根据实际情况和最终使用的 LLM 逐步拆解子任务。一般对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容,基本可预见到需要拆解为工作流。此外,若涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力,必然需要通过工作流调用相应插件。 关于只用一段 Prompt 的 Agent:也算 AI Agent,详见
2024-12-09
你是基于什么网络模型构建的?
以下是为您提供的关于网络模型的相关信息: 在强化学习中,DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数,由于游戏不是很复杂所以选用简单的两层网络结构。 对于人工智能是否能预测会发生什么的问题,以一个非常简单的案例为例,使用“蓝色曲线”数据训练的神经网络在复制其训练数据方面做得不错,但在“预测未来”时基本上失败了。 关于安装 WebUI 中的相关模型,有多种模型分别存储在不同的目录中,如 aesthetic_embeddings(美学嵌入模型)、Codeformer、deepbooru(深度图库标签分类模型)等。
2024-12-08
企业在构建AI智能体问答助手可能会遇到哪些挑战及痛点?
企业在构建 AI 智能体问答助手时可能会遇到以下挑战及痛点: 1. 私有化部署方面:在金融、医疗和法律等对数据私密性要求极高的中小型行业,私有化部署场景需求大,增加了企业培训的难度。 2. 模型接入方面:访问 GPT 存在门槛,国企类、体制类合作伙伴受限,需寻找更易于接入的国产模型替代,如智谱等。 3. 工程化落地方面:企业知识库大多卡在工程问题上,真正能落地的不多,数据清理难度大,技术能力要求高于预期。对于规模不大且无数字化系统的企业,实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。 4. 对企业了解不足:在品牌卖点提炼中,AI 对企业的主要产品、解决的用户需求、产品独特之处、所获认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、新渠道期望结果等了解程度接近于 0,难以直接给出有效卖点,更适合作为引导型的灵感提问助手。 以下是一些 Agent 构建平台供您参考: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 请注意,以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-05
企业在构建AI智能问答助手可能会遇到哪些挑战及痛点?
企业在构建 AI 智能问答助手可能会遇到以下挑战及痛点: 1. 私有化部署的挑战:在金融、医疗和法律等许多中小型行业,对数据私密性要求极高,需要私有化部署,这大大增加了企业培训的难度。 2. 模型接入的限制:访问 GPT 有门槛,国企类、体制类的合作伙伴往往被拦截在外,需要寻找更易于接入的国产模型作为替代方案。 3. 工程化落地困难:企业知识库大部分卡在工程问题上,真正能落地的不多,数据清理部分难度较大,技术能力要求比想象中更高。 4. 成本问题:对于规模不大且没有数字化系统的企业,私有化部署的实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。
2024-12-05
如何利用飞书构建RAG系统
以下是关于如何利用飞书构建 RAG 系统的相关内容: RAG 的常见误区: 随意输入任何文档就能得到准确回答:这是常见误区,RAG 流程包含离线环节(文档解析、切割及向量化写入向量数据库)和在线检索环节(用户问题理解、初步检索、重排序及大模型生成),任何环节都会影响最终质量,有效实现 RAG 系统需要考虑多个复杂因素,如文档预处理、高效索引、相关性排序等,需要专业知识和持续优化。 RAG 完全消除了 AI 的幻觉:虽然 RAG 可以显著减少幻觉,但并不能完全消除,只要有大模型参与,就有可能产生幻觉。 RAG 不消耗大模型的 Token 了:从大模型生成结果环节可以看出,最终还是将知识库中检索的结果给到 LLM,然后由 LLM 进行重新整理输出,所以 RAG 仍然消耗大模型的 Token。 本地部署资讯问答机器人:Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG: 加载所需的库和模块,如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 python 程序中跑大模型,使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。 从订阅源获取内容,通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容,将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量,使用文本向量模型 bgem3,从 hf 下载好模型后,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 RAG 性能提升策略和评估方法(产品视角): 前言:RAG 是检索增强生成的缩写,是结合检索模型和生成模型的技术,核心目的是把知识告诉给 AI 大模型,让其“懂”我们,核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容,与用户提问一起放入 prompt 中提交给大模型,常见应用场景如知识问答系统。
2024-11-20