即梦AI生图教程

以下是关于文生图的相关信息： 文生图是 Stable Diffusion 的生成方式之一，仅通过正反向词汇描述来发送指令。在进行文本描述时，分为内容型提示词和标准化提示词。例如，选择 anythingV5 这个专门用于二次元绘画的大模型，输入“1 个女孩，黑发，长发，校服，向上看，短袖，粉红色的花，户外，白天，蓝色的天空，云，阳光，上身，侧面”这样的提示词（可使用翻译软件翻译成英文）。 采样迭代步数通常控制在 20 40 之间，步数越高绘画越清晰，但速度越慢。采样方法常用的有 Euler a、DPM++2S a Karras、DPM++2M Karras、DPM++SDE Karras、DDIM 等，有的模型有指定算法，搭配更好用。 比例设置为 800:400，尺寸并非越大越好，模型练图基本按 512x512 框架，高宽比尽量在该数值附近，过大数值如 1920x1080 可能导致奇怪构图，若想要高清图可点选高清修复放大图像倍率。 常见的文生图工具包括： DALL·E：OpenAI 推出，可根据文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因高质量图像生成效果和用户友好界面设计受欢迎，在创意设计人群中流行。 在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）可查看更多文生图工具。 在会用文生图之后，上传图片就可以尝试图生图，注意重绘幅度，最小选 0.01 的重绘也有明显差别。

评测模型生图好坏的标准主要包括以下几个方面： 1. 模型选择： 基础模型（Checkpoint）：生图必需，不同模型适用于不同主题。 Lora：低阶自适应模型，可用于精细控制面部、材质、物品等细节。 ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字等。 VAE：类似于滤镜，可调整生图饱和度。 2. 提示词设置： 正向提示词（Prompt）：描述想要 AI 生成的内容。 负向提示词（Negative Prompt）：描述想要 AI 避免产生的内容。 3. 图片视觉质量： 自然度和美观度是关键指标。 可从数据和训练方法两方面提升，如使用特定的网络结构。 4. 文字生成能力： 目前未有模型具有良好的中文文字生成能力。 提升中文文字生成能力需从多方面准备数据。 需要注意的是，模型生图的效果并非完全由这些标准决定，还可能受到其他因素的影响，需要不断尝试和学习以获得更好的生图效果。

GPT4o 是 OpenAI 新推出的产品。 其具有以下特点和功能： 1. 协作写作与编程新体验：提供写作方面的建议编辑、调整文章长度和阅读级别、添加表情符号、语法润色等功能；在编程方面，让用户轻松跟踪代码修改，支持代码审查、错误修复、添加注释、以及多语言代码移植。 2. ChatGPT Plus 和 Team 用户可立即使用，企业和教育版用户下周开放，计划后续向免费用户推出。 3. 在一些测试中展现出不同的能力，如文本理解能力更强、一次性出 10 个分镜速度极快等，但也存在一些不足，例如中文画图能力有限、某些任务的实际效果不太理想等。 关于 GPT4o 的提示词优化技巧： 1. 在 Playground 的 API 策略中，通过在输入前加上“Task,Goal,or Current Prompt:\\n”来避免误解为指令。 2. 翻译 GPT 案例中，在翻译提示词前加上“Now please translate the content below:”来避免混淆。 相关资源： 1. 相关博客汇总了提示词优化的完整策略，帮助避免指令与输入内容的冲突。 2. 相关测试链接： 。

以下是关于文生图软件的相关信息： Tusiart 简易上手教程： 1. 定主题：明确生成图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近内容的模型，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. ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 这个即可。 7. Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，同样用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 9. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 11. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 文生图工具： 目前市场上有许多文生图工具，一些比较受欢迎的包括： 1. DALL·E：OpenAI 推出，能根据文本描述生成逼真图片。 2. StableDiffusion：开源，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：图像生成效果好，界面设计用户友好，在创意设计人群中流行。 在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ），可以查看更多文生图工具。 文字生成视频的 AI 产品： 1. Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：可在 Stable Diffusion 图片基础上生成视频。 3. Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，收费。 4. Kaiber：能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多文生视频的网站可查看：

以下是关于文生图的相关知识： 简明操作流程： 定主题：明确生成图片的主题、风格和要表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 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，如人物姿态、特定文字等，属于高阶技能。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免产生的内容，单词和短语组合，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：根据喜好和需求选择，注意尺寸并非越大越好。 提示词： 分为内容型提示词和标准化提示词，用于描述想要的画面。例如选择 anythingV5 大模型，输入“1 个女孩，黑发，长发，校服，向上看，短袖，粉红色的花，户外，白天，蓝色的天空，云，阳光，上身，侧面”等描述。 采样迭代步数通常控制在 20 40 之间，步数越高绘画越清晰，但速度越慢。 采样方法常用的有 Euler a、DPM++2S a Karras、DPM++2M Karras、DPM++SDE Karras、DDIM 等，有的模型有指定算法，搭配更好用。 比例设置为 800:400，模型练图基本按 512x512 框架，太大数值可能导致奇怪构图，可通过高清修复放大图像倍率。 文生图工具： DALL·E：OpenAI 推出，可根据文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：图像生成效果好，界面设计用户友好，在创意设计人群中流行。 更多工具可在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）查看。

以下是一些关于 SD 文生图的专业术语： 1. 内容型提示词：主要用于描述想要的画面，如“1 个女孩，黑发，长发，校服，向上看，短袖，粉红色的花，户外，白天，蓝色的天空，云，阳光，上身，侧面”。 2. 标准化提示词：例如“，drawing，paintbrush”。 3. 权重：通过括号和特定数值来增加提示词的权重，权重越高在画面中体现越充分，提示词的先后顺序也会影响权重。 4. 反向提示词：告诉 AI 不要的内容，如“NSFw，”。 5. 采样迭代步数：指 AI 绘画去噪的次数，步数越高绘画越清晰，但绘画速度越慢，通常数值控制在 20 40 之间较好。 6. 采样方法：AI 生成图像时的特定算法，常用的有“Euler a；DPM++2S a Karras；DPM++2M Karras；DPM++SDE Karras；DDIM”。 7. 比例：尺寸并非越大越好，模型练图通常按 512x512 的框架绘制，高宽比尽量在这个数值附近。高清修复可放大图像倍率，高宽比主要控制画面比例。

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，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，了解其工作原理和交互方式，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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 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，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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 AI 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 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 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。

以下是为您生成的 200 字左右的人物访谈录简介： 南瓜博士首次写小说获奖，背后离不开 AI 的助力。他先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改，还采用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧，打破叙事习惯，方便局部调整，确保都是具体细节。之后将生成的表格串联成文，过程中偶尔给出建议。然而，因小说字数超 2000 字，修改时 GPT4 记性不好，Claude 又改丢关键情节。但最终，在与 AI 的合作与磨合中，南瓜博士成功获奖，展现了 AI 在创作中的独特作用与挑战。

以下是为您提供的 10 个适合发布人物访谈录的公众号名字，供您参考： 1. 《深度人物志》 2. 《人物访谈集萃》 3. 《名人面对面访谈》 4. 《非凡人物访谈录》 5. 《人物心灵访谈》 6. 《魅力人物访谈窗》 7. 《人物故事访谈馆》 8. 《杰出人物访谈记》 9. 《人物风采访谈坛》 10. 《热点人物访谈坊》

以下是一些常用的可降低论文 AIGC 查重率的检测网站和工具： 1. Turnitin： 功能：是广泛使用的学术剽窃检测工具，最近增加了检测 AI 生成内容的功能。 使用方法：用户上传论文，系统自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape： 功能：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。 使用方法：输入文本或上传文档，系统扫描网络以查找相似或重复内容。 3. Grammarly： 功能：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。 使用方法：将文本粘贴到 Grammarly 的编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck： 功能：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。 使用方法：上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ： 功能：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。 使用方法：上传文档或输入文本，系统提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。 6. ： 功能：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。 使用方法：将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统提供分析结果。 7. GPTZero： 功能：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。 使用方法：上传文档或输入文本，系统分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 8. Content at Scale： 功能：提供 AI 内容检测功能，帮助用户识别文本是否由 AI 生成。 使用方法：将文本粘贴到在线检测工具中，系统分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容，确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求，选择适合的工具来进行检测。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些免费的视频生成 AI 工具： 1. Hidreamai（国内，有免费额度）：支持文生视频、图生视频。提示词使用中文、英文都可以。文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制，支持多尺寸，可以生成 5s 和 15s 的视频。网址：https://hidreamai.com//AiVideo 2. ETNA（国内）：由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，可根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps。网址：https://etna.7volcanoes.com/ 3. Pika Labs：被网友评价为目前全球最好用的文本生成视频 AI。功能包括直接发送指令或上传图片生成 3 秒动态视频，目前内测免费。生成服务托管在 discord 中，加入方式为在浏览器中打开链接 https://discord.gg/dmtmQVKEgt ，在“generate”子区输入指令或上传图片生成视频。 4. Pika：非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 5. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前 AI 能力尚未达到 AGI（通用人工智能）。汪华老师认为此次 AI 的变革量级，100%能够抵达与移动互联网处于同一级别的第一个阶段，50%有可能发展至与蒸汽机的出现同量级的第二个阶段，但能否到达 AGI 的第三个阶段尚不明确。同时，学习笔记中也提到 AI 分为 ANI（弱人工智能）和 AGI，ANI 得到巨大发展但 AGI 还没有取得巨大进展。

目前国内图像生成类 AI 有很多优秀的产品，难以明确指出哪一个是最强的。一些常见且表现出色的图像生成类 AI 包括百度的文心一格、字节跳动的云雀等。 以文心一格为例，其基础操作教程通常如下： 1. 访问文心一格的官方网站。 2. 注册并登录账号。 3. 在操作界面中输入您想要生成图像的描述关键词。 4. 选择生成图像的风格、尺寸等参数。 5. 点击生成按钮，等待系统生成图像。 不同的图像生成类 AI 可能在操作细节上有所差异，但大致流程相似。您可以根据自己的需求和使用体验选择适合您的图像生成类 AI 工具。

以下是 Midjourney 的基础使用教程： 一、进入官网 可以选择桌面端下载或浏览器使用。为方便起见，可选择浏览器使用，若想在桌面端使用，可根据电脑选择对应版本进行下载。点击右上角的浏览器使用，首次使用需注册，选择企业用户注册，输入对应名称和手机号即可注册成功（目前无需填写企业信息），注册完成后进入具体操作页面。 二、基础操作 点击开始想象按钮，将生成的提示词粘贴在下方，直接点击回车，耐心等待几十秒即可看到生成的图片。一次性会生成 4 张图片，可选择喜欢的图片点击，进入后可对图片进行相应操作。 三、创作调整 1. 风格化：数字越大越艺术，但并非越大越好，取决于创作，人像不用调整过高。 2. 怪异化：数字越大越奇怪，可不碰。 3. 多样化：数字越大结果越意想不到，越低越接近提示词。建议新手一开始不用怪异和多样化，可做实验测试。 4. 模式：默认标准，朴实 raw 会让图片质感更好，依个人喜好选择。 5. 版本：默认最高 V6，建议选最高，二次元可选 NIJI。 6. 生成图片的速度：默认快速，速度越快对支付套餐要求越高。 四、图片详情 1. 这边是写的提示词，右上可下载对应图片。 2. 可进行参数调整，参数详解参考下方「参数详解」。对图片进行调整时，注意任何点击都会重新生成图片，免费用户会提示超出套餐，所以别乱点。最右侧是所有生成图片的缩略图。 学习 Midjourney 的步骤 1. 注册 Discord 账号并加入 Midjourney 服务器，Midjourney 也有在线版本可直接使用。 2. 掌握 Midjourney 的提示词（Prompt）结构，了解其基本组成部分，如“主体”“媒介”“环境”等，学习构建有效的 Prompt 来生成理想图像。 3. 熟悉 Midjourney 的常用参数和命令，如放大、细节等参数设置，掌握常用命令如/imagine、/test 等。 4. 针对不同应用场景练习创作，如插画、游戏、框架等，通过实践提高 Prompt 编写和图像生成技巧。 5. 学习他人的优秀作品并进行模仿，观察和学习其他用户的 Prompt 技巧，通过模仿练习提高创作水平。 总的来说，系统学习 Prompt 编写技巧、熟悉 Midjourney 的功能，并通过大量实践创作，同时善于学习他人经验，可有效提升 Midjourney 的使用水平和创作能力。

以下是为您提供的 Coze 教程相关内容： 一泽 Eze 的教程：可能是全网最好的 Coze 教程之一，一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南中提到长文预警，请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 相关比赛中的 Coze 教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb） 基础教程：Coze“图像流”抢先体验 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ）

以下是关于即梦 AI 的教程： 即梦 AI 作图教程 1. 打开即梦 AI 官网：https://jimeng.jianying.com/aitool/home 2. 点击 AI 作图中的图片生成。 3. 填写绘图提示词，选择生图模型 2.1，点击立刻生成。 即梦 AI 简介 即梦是剪映旗下类 Sora 的 AI 视频生成工具，原名 Dreamina，已于 2024 年 5 月正式改名为“即梦”。这段时间在内测，大家测完普遍反馈不错，但也存在一些缺点。 优点 动效方面采取了比较激进的策略，需要很强的动效需要表现的时候可以考虑使用。 超预期的，它对画面识别非常准确。 优势在于（但不限于）人物微表情、汽车行驶等画面的表现。 首尾帧相连的功能。 对于简单的画面有非常不错的表现力，能够让主体完成超出预期的流畅动效，尤其是简单的三维物体。 人物的面部特写表现非常惊艳。 缺点 精度不太够，后期需要用到 topaz video 等超分工具再放大。 成也动效，败也动效，丰富的动效带来的是画面容易“出轨”的问题，导致 Dreamina 的画面稳定性有不足。 为了更丰富的动效，视频的输出存在掉帧等问题。 但运动幅度不能开的太过，否则会有用力过猛的感觉，且画面容易崩塌。 总体 3 6s 的生成长度一般。 一键生成 Jellycat 教程 1. 打开即梦 AI，选择图片生成。https://jimeng.jianying.com/ 2. 输入提示词，格式为：Jellycat 风+毛茸茸的XXXX……随便发挥您的创意！ 3. 选择最新的模型，将精细度拉到最大值。 4. 点击生成，几秒钟后就能看到您心仪的图片效果。 案例参考： 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的埃菲尔铁塔 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的锅子和饺子 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的星巴克咖啡杯 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的水蜜桃 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4w1dEvlH1l6mqTrPLGPC4g 关注「烧拍 AI」了解更多 AI 资讯！

以下是关于 Cursor 教程的相关内容： 中文教程网站：，适合想深入了解和学习 Cursor 的用户。 0 编程基础入门极简使用指南： 下载：https://www.cursor.com/ 注册账号，可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱，接受二维码登录。 安装中文包插件。 参考： 做一个贪吃蛇游戏的需求设置： 在设置中 Rule for AI 配置。 ctrl/cmd+i 输入：帮我做一个贪吃蛇游戏，这个游戏的规则和逻辑如下： 游戏界面：在矩形网格上进行，玩家控制蛇。 蛇的移动：持续移动，玩家通过按键控制方向（上、下、左、右）。 食物：随机出现，蛇吃到食物增长身体。 增长：每次吃到食物身体增加一节。 死亡条件：撞墙或撞自己。 得分：吃到食物得分，与食物数量成正比。 难度递增：蛇速度加快或食物出现频率降低。 游戏结束：蛇死亡时结束，显示得分。 熊猫 Jay 的教程： 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/KZt53OxCtlwuTKhplzGCg 包括： Cursor 和其他编程工具的区别。 Cursor 入门：安装和使用。 Cursor 初阶案例：开发谷歌插件。 Cursor 进阶案例：开发卡密系统。 还有很多加餐项。

生成式人工智能是一种能够创建新内容的人工智能技术。以下是关于生成式人工智能的一些详细信息： 课程方面： 台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习该课程，可掌握基本概念和常见技术，能使用相关框架搭建简单模型，了解发展现状和未来趋势。学习内容包括： 1. 什么是生成式 AI：定义和分类，与判别式 AI 的区别，应用领域。 2. 生成式模型：基本结构和训练方法，评估指标，常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话：基本概念和应用场景，系统架构和关键技术，基于模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：发展历程和关键技术，优缺点，在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：面临的挑战和解决方法，未来发展趋势和研究方向。 改变创意工作方面： 生成式人工智能在创意工作中发挥着重要作用。例如，生成模型经过训练后，可针对特定内容领域进行“微调”，催生了用于生物医学、法律、法语等的专用模型，以及适用于不同目的的 GPT3 等。NVIDIA 的 BioNeMo 是用于在超级计算规模上训练、构建和部署大型语言模型的框架，适用于生成化学、蛋白质组学和 DNA/RNA 等内容。但使用生成式人工智能仍需人工参与，人类要输入提示让其创建内容，创造性的提示会产生创造性的输出，“即时工程师”可能成为新职业。该领域已出现 DALLE 2 图像提示书和提示市场。 学习资源： 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目：OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法：根据课程内容和资源，制定适合自己的学习计划，多实践、多思考。 目前市面上有部分免费的生成式人工智能资源，但也有收费的。需要注意的是，未经许可翻外网可能存在法律风险，请您谨慎选择。