Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

Ai绘画,两个月入门

Answer

以下是为您提供的 AI 绘画两个月入门的相关内容:

首先,了解一下 AI 绘画的逻辑。就像您学习画画临摹梵高的作品一样,AI 绘画也是通过学习大量的美术风格作品来生成类似风格的作品。例如 Stable Diffusion ,您花四十年学习的梵高风格相当于它的大模型——Checkpoint 。人们将成千上万种美术风格作品训练成模型放入 AI 中,您想画出满意的作品,首先要选对合适的大模型。大模型可以在 C 站(https://civitai.com/)下载,但需要科学上网。

有位叫二师兄的人在二月接触到 AI 绘画,三月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,四月探讨 AI 变现途径,五月因工作变动但仍坚持学习,加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney 。

另外,有人分享自己的经历,22 年 12 月学习 AI 绘画,直到最近因公司业务需求重新捡起,短时间内出过上千张图支持多个业务团队。如果想让人主动学习 AI ,有效的方式是让其看到 AI 能高效完成手头工作。生成式 AI 目前还在早期阶段,为其找高价值应用场景或许能持续一二十年,行业龙头可能是最大受益者之一。

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

References

【SD】软件原理傻瓜级理解

首先是关于Stable Diffusion的工作原理,就好比你现在想学画画,学梵高的风格,那么你肯定要先去看梵高的画,然后一幅幅的临摹。一幅画起码要临摹个一百遍吧,从一开始完全不像,到慢慢找到要领,要想画到出神入化以假乱真的地步,一个月的时间够短了吧。梵高一生有接近500幅画,全部学完大概四十年吧,然后你就可以开始接单画梵高风格的画了。当然,客户的要求肯定不是让你画一模一样的梵高《向日葵》,而是说我要一幅梵高的《西瓜》,并且考虑到你已经很熟练了,给你半个小时的时间画出来,应该不难吧。于是,你吭哧吭哧地画完,客户看完之后立马给了你一个大嘴巴子,说你这个画的是神马东西,立马再给我画一幅。然后你强忍着泪水继续画,好不容易画完了,客户看完之后略有所思,说这一稿还行,但是这个颜色不太好,你再用黄色、紫色、粉红色各微调一版给我。于是,你又花了两个小时,改了三稿给客户,客户看完沉吟了许久,说我可能不太喜欢梵高了,你给我来一幅毕加索风格的吧。。。。。。于是,我打开了AI,花了一分钟的时间画完了这两幅画。如果把上文中的你换成是AI,这大概就是AI绘画的逻辑了。你花了四十年的时间所学习的梵高风格,就相当于是Stable Diffusion的大模型——Checkpoint。人们把成千上万的美术风格的作品练成一个模型放在AI里面,AI就能依照这个模型画出风格类似的作品。所以你想要画出符合你心意的作品,首先就是要选对合适的大模型。大模型的下载,可以去咱们大名鼎鼎的C站(https://civitai.com/),有真实系的(Chillmixout)、有二次元的(anything)、有游戏CG风(ReV Animated)的等等,但是需要科学上网。

二师兄的AI启蒙之路(2024年)

我叫二师兄,来自上海,典型的80后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。兴趣爱好:悠悠球、数码产品、游戏、音乐、手办、乐高、汽车2024年[heading1]一月[content]4070TiSuper发售,我买了显卡配了4K160显示器,备战2024年8月发售的国产3A大作黑悟空和2025年发售的GTA6[heading1]二月[content]过年后,在七彩虹的售后群,有个老哥在分享用AI绘画的心得,问他要了SD秋叶安装包,下载了教学视频,自此迈出AI学习的第一步[heading1]三月[content]啃完SD的所有教程,秉着不浪费显卡资源的原则开始炼丹,人脸、画风、风景、景观、建筑的丹练了一些,不过因为图片数据集的质量一般,且很多是公司里的项目案例图片,所有lora仅供自嗨[heading1]四月[content]与小伙伴探讨AI变现的途径,尝试用GPT和SD制作图文故事绘本、小说推文的项目,因组员各自忙于事业而不了了之。但过程中练了一些绘本风格的丹。[heading1]五月[content]因公司岗位可能有调动,提前把电脑运到武汉的家里,但最终工作地点仍在昆明,开启了长达五个月无硬件支持的AI学习之路。有幸加入到Prompt battle社群,开始了Midjourney的学习,这一阶段打磨了另一种形式的文生图提示词学习。

笔记:与AI+教育前辈聊天

拿我自己学AI绘画举例,22年12月我花了大半个月学AI绘画,然后还花了200多充midjourney。但此后的大半年时间里,一直没找到合适应用场景,压根用不起来直到最近,因为公司业务团队的AI绘画需求,我才重新捡起来。一周不到的时间,我已经出过上千张图,支持过多个业务团队了。5、如果一定要让某人主动学习AI,亲测有效的方式,是让他看到AI能多快多好地完成他手头的活儿。如果他都亲眼看到AI能很快很好地完成他的活儿,但仍然无动于衷。那么,要么说明他这个行业的人不值钱,廉价劳动力极其好找,而且人远比AI便宜;要么说明这个领域的人足够“稳定”,办事效率和产出质量的优先级,远不如其他。6、生成式AI目前还在非常早期的阶段,为AI找高价值应用场景这件事,或许能干个一二十年。而且,这件事儿的最大的受益者之一,不是更懂某些行业知识的算法工程师,也不是更懂生成式AI的行业专家。而是同时拥有了「更懂某些行业知识的算法工程师」和「更懂生成式AI的行业专家」的某些行业龙头。

Others are asking
怎么学python,以适应AI时代趋势为导向
以下是一些关于以适应 AI 时代趋势为导向学习 Python 的建议: 1. 学习资源: 微信机器人教程,其中介绍了在 Linux 环境安装 Python 以及 Python 虚拟环境的相关知识。 吴恩达的 AI Python 初学者课程,这是一系列四门短期课程,适合任何技术水平的人。 2. 基础知识: 掌握 Python 的安装和编程基础,包括变量、数据类型、控制结构、函数等。 了解 Python 虚拟环境,它是一个独立的 Python 运行空间,用于隔离不同项目的依赖库,避免与系统的 Python 版本形成冲突。 3. 数学和理论基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系,以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 4. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 神经网络基础: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),以及常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 5. 实践和应用: 学会向 AI 提供线索,这对于快速修复问题非常重要。 可以使用 Cursor 的菜单 Open in intergrated Terminal 直接切换到对应目录,也可以使用 cd 命令。 参考 Cursor 提示词网站:https://cursor.directory/,学习和参考其中大量网友实践后上传的提示词。 通过构建 AI 应用程序进行学习,例如编写与大型语言模型交互的代码,以快速创建有趣的应用程序来定制诗歌、编写食谱和管理待办事项列表。 总之,强烈推荐在 AI 时代掌握 Python 这门编程语言,不断学习和实践,以适应时代的发展趋势。
2025-02-17
我是一个ai小白,请给我推荐一个语言大模型的提示词优化工具
以下为您推荐两个语言大模型的提示词优化工具: 1. 星流一站式 AI 设计工具: 在 prompt 输入框中可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入,中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词,更生动描述画面内容。 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 写好提示词需内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词,利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt Perfect: 能够根据输入的 Prompt 进行优化,并给出优化前后的结果对比。 适合写论文、文章的小伙伴,但使用该能力需要消耗积分(可通过签到、购买获得)。 访问地址:
2025-02-17
开一个AI数据标注公司的落地和具体实操应当如何
开设一家 AI 数据标注公司需要以下落地和具体实操步骤: 1. 市场调研 了解当前 AI 数据标注市场的需求和趋势。 分析竞争对手的优势和不足。 2. 团队组建 招聘具备数据标注技能和经验的人员,包括标注员、质检员等。 对团队进行培训,确保他们熟悉标注规范和流程。 3. 制定标注规范 明确不同类型数据的标注标准和要求。 建立质量控制流程和标准。 4. 技术和工具准备 选择适合的数据标注工具和软件。 搭建稳定的 IT 基础设施,保障数据安全和存储。 5. 寻找客户和项目 与 AI 企业、科研机构等建立联系,争取合作机会。 展示公司的标注能力和优势。 6. 项目管理 合理安排标注任务,确保按时交付。 及时处理项目中的问题和变更。 7. 质量监控 定期对标注结果进行抽检和评估。 依据质量反馈对标注流程和人员进行调整和优化。 8. 合规与法律事务 确保公司的运营符合相关法律法规。 处理好数据隐私和知识产权等问题。 9. 财务管理 制定合理的预算和成本控制策略。 确保公司的资金流稳定。 10. 持续改进 关注行业动态,不断改进标注技术和流程。 提升公司的竞争力和服务质量。
2025-02-17
如果你是一个AI学习者,你会提出哪些问题?让自己的学习更有策略?
以下是作为 AI 学习者可能会提出的一些问题,以使学习更有策略: 1. 如何评估不同 AI 模型的性能和适用场景? 2. 怎样选择适合自己需求的 AI 工具和技术? 3. 在 AI 领域,哪些基础知识是必须牢固掌握的? 4. 如何将 AI 应用于实际项目中,以获得更好的效果? 5. 对于 AI 产生的结果,如何进行有效的评估和验证? 6. 怎样跟上 AI 领域快速发展的步伐,及时更新知识? 7. 在学习 AI 时,如何避免常见的错误和陷阱? 8. 如何培养自己在 AI 方面的创新思维和解决问题的能力? 9. 对于不同学习水平(如高中生、大学生、专业人士),学习 AI 的重点和方法有何不同? 10. 在 AI 学习中,如何平衡理论学习和实践操作?
2025-02-17
Ai生图和生视频和电脑算力的关系
AI 生图和生视频与电脑算力密切相关。 在生成图像和视频的过程中,需要强大的算力来处理复杂的计算任务。例如,像 PIKA1.0 这样的模型,在文生图和文生视频方面表现出色,其高质量和稳定性的输出依赖于足够的算力支持。 拥有大规模 GPU 集群、超算集群、云渲染平台等强大算力资源的企业或个人,能够更高效地完成生图和生视频的任务。 同时,未来算力的重点将从训练模型转向增强推理能力,这也将对 AI 生图和生视频的发展产生重要影响。 此外,一些新的模型和技术不断涌现,如 o1 推理模型,其在给出最终结果前会反复推演和验证,以提供更准确的结果。而像 OpenAI 发布会公布的 Sora v2 功能,能够生成 1 分钟长度的视频,并支持多种形式的转换,提升了多媒体创作的灵活性。 总之,电脑算力是实现高质量 AI 生图和生视频的重要支撑和保障。
2025-02-17
我手里有一个文件知识库,想锻炼一个ai,按照这个文件知识库的习惯帮我改写新的文件
以下是为您整理的内容: 南瓜博士:平生第一次写小说获奖,是 AI 帮我的! 三、丰富细化 接下来要让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致,先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并按自己的审美略做修改。使用了一个重要技巧,让 AI 以表格形式输出细节描述,这样有三个好处: 1. 打破 AI 原本的叙事习惯,避免出现陈词滥调。 2. 按编号做局部调整容易,指哪改哪,其他内容能稳定不变。 3. 确保内容都是具体细节,避免整段输出时因缩减而丢光细节只剩笼统介绍。 四、串联成文 把上一步生成的五个表格依次复制粘贴,AI 就照着写文章了,偶尔需要帮忙给点建议。 五、失败的局部修改 小说大赛要求最后的作品必须是 AI 直接吐出来的,不能有任何改动且不能超过 2000 字,而自己的小说 2300+字,只好让 GPT4 做修改,一开始它表现不错,但很快暴露出记性不好的缺点。还没来得及高兴,就发现它失忆得很彻底。眼看截止时间快到了,只能求助 Claude,把文章和 GPT 生成的修改意见都给它,让它生成作品,匆匆截图提交。没想到,Claude 把关键情节改没了,如马克偷偷看艾拉、无名猫受伤的原因等。 熊猫 Jay:AI 编程 Cursor 来了,你没理由说不会写代码了 四、初体验:Cursor 的安装和使用 三、新增/修改代码、文字 选中代码,使用 Command+K 打开窗口,并输入修改要求。不选中代码打开窗口,可要求 AI 实现新功能,比如让 AI 增加一个广告位。当然,除了代码,也可选中文字进行修改,如改写、翻译等。 四、自动补全代码、注释、文字 输入代码或注释,Cursor 会自动补全代码,按 Tab 生效。除补全代码外,还能补全文字,可尝试。 五、对话窗口 Mac 使用 Shift+Command+L 打开聊天窗口,输入优化页面的需求,AI 能提供不同方案。比如倾向于使用好看的配色方案,点击 Apply,再点击 Accept 生效。要记得保存文件,Mac 的快捷键是 Command+S。这不是成品,若要做完整功能,需不停和 Cursor 对话,在案例部分会介绍完整制作过程。 六、全局搜索 还可把它当作简易的 AI 搜索工具,让它根据现有文件夹下的内容回答问题,比如问到基于文件内容,温度值设置的误区在哪里,回答准确度很高,甚至能定位到具体文件的行。
2025-02-17
我想学 AI入门
以下是新手学习 AI 的建议: 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。 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,您将找到一系列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),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 一定要掌握提示词的技巧,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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 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,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。 此外,入门强化学习时,可参考以下学习计划:像这个链接里面:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 就有很多资料。在学习之前先明确自己的目的,比如以搞懂 DQN 算法作为入门目标。
2025-02-17
非计算机专业出身,怎样快速入门ai
对于非计算机专业出身想要快速入门 AI 的人,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,您能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,您可以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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 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。 此外,对于不会代码的您,20 分钟上手 Python + AI 的方法如下: 在深入学习 AI 时,许多朋友发现需要编程,变得头大。同时,各类教程都默认您会打命令行,导致入门十分困难。鉴于此,就有了这份简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并使您在接下来的 20 分钟内,循序渐进的完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 一些背景: 1. 关于 Python: Python 就像哆拉 A 梦,它拥有一个百宝袋,装满了各种道具,被称为标准库。当遇到问题时,都可以拿出来直接使用。 如果百宝袋里的道具不够用,还可以打电话给未来百货,去订购新道具。在这里:打电话对应 pip 一类的工具,可以用来订购任何的道具;未来百货对应 GitHub 一类的分享代码的平台,里面啥都有。 Python 被全世界广泛使用,尤其是在 AI 领域,所以遍地是大哥。 2. 关于 OpenAI API: OpenAI 通过两种方式提供服务:其一,通过 ChatGPT,提供开箱即用的服务,直接对话即可,简单直观;其二,通过 OpenAI API,提供更加灵活的服务,通过代码调用,来完成更多自动化任务,比如全自动将本地的 1 万本小说,从中文翻译成英文。 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏,在这里,我们将分享 AI 技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始,这是一篇能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命相关核心知识信息的文章,我们将从历史到今天,从原理到应用,从产业到趋势,用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式,带你快速走入 AI 的世界,跟上 AI 大势。阅读提示:为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习 AI 应用的伙伴更好的阅读,下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑,帮助于您在学习应用 AI 的路上走得更加顺畅和稳健,但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨,我们将会显性的做出标注提示,方便您识别,您可以关注文末的论文推荐导引,去了解真实的技术细节。此外,文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容,我们也将会显性的做出标注提示,告诉您这部分内容即使不懂,也完全没关系,可以放心跳过,不必焦虑。
2025-02-16
如何入门学习AI
以下是新手入门学习 AI 的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,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。 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,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: 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。 如果您不会代码,想要在 20 分钟上手 Python + AI,可以按照以下步骤: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 一些背景知识: Python 就像哆拉 A 梦,拥有一个百宝袋,即标准库,若不够用,还可通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码的平台订购新道具。OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,也通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务,可通过代码调用完成更多自动化任务。
2025-02-15
如何零基础入门
以下是零基础入门 AI 的一些建议: 1. 学习 Cursor: 下载 Cursor: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。 参考相关文章: 在设置中 Rule for AI 配置,按 ctrl/cmd+i 输入需求。 2. 成为 AI 提示词工程师: 岗位技能要求包括市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象出来集成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 零基础小白学习建议:找网上的基础课程,看科普类教程,阅读 OpenAI 的文档以理解参数作用。 推荐练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. 学习 Stable Diffusion: 可参考 Nenly 发布的零基础入门课及配套学习文档。 了解安装攻略,包括如何安装、启动软件。 下载课程内提及的模型文件、扩展插件及所需素材。
2025-02-14
如何快速AI入门?
以下是为您提供的快速 AI 入门的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,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,找到一系列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),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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 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. 对于不会代码的情况: Python 就像哆拉 A 梦,拥有一个百宝袋,即标准库,遇到问题时可直接使用。若标准库的道具不够用,还可通过 pip 一类的工具订购新道具,或者从 GitHub 一类的分享代码的平台获取。 这份简明入门旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,您可以在接下来的 20 分钟内,循序渐进地完成以下任务:完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 OpenAI 通过两种方式提供服务:其一,通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,直接对话即可;其二,通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务,通过代码调用完成更多自动化任务。
2025-02-14
如何入门和学习AI
以下是新手入门和学习 AI 的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,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,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,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。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2025-02-13
你的知识库架构是怎样的,普通人如何迅速找到目标靶向,比如我想学ai绘画
以下是关于您想学习 AI 绘画的相关内容: 1. 知识库提到明天银海老师将详细讲解 AI agent,同时表示知识库内容丰富,您可挑选感兴趣的部分学习,比如较轻松的 AI 绘画等。 2. 强调 AI 绘画是视觉基础,还介绍了针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。 3. 讲述了 AI 绘画中的 stable diffusion 扩散模型的运作方式,是通过加噪和去噪,随机生成种子来形成最终图像,还提到生成式 AI 做高清放大可增加细节的原理。 您可以根据以上信息,逐步深入了解 AI 绘画的相关知识。
2025-02-15
如何学习ai绘画
以下是关于学习 AI 绘画的一些指导: 首先,了解 Stable Diffusion 的工作原理。这就好比学习画画,比如学梵高的风格,要先看他的画并临摹。对于 AI 绘画来说,成千上万的美术风格作品被练成一个模型放在 AI 里,比如 Stable Diffusion 的大模型——Checkpoint,您可以在 C 站(https://civitai.com/,需科学上网)下载不同风格的大模型,如真实系、二次元、游戏 CG 风等。选对合适的大模型是画出符合心意作品的关键。 其次,要学会与 AI 对话,提示词(Prompt)非常重要。提示不是自然语言的简单应用,而是一种特殊的语言应用,它是实现人机交互的形式之一。 另外,还可以参考他人的学习经历,比如二师兄在 2024 年的学习过程。他从二月开始接触 AI 绘画,三月啃完 SD 的教程并开始炼丹,四月尝试 AI 变现途径,五月在没有硬件支持的情况下加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。 总之,学习 AI 绘画需要了解原理、选对模型、掌握提示词技巧,并不断实践和探索。
2025-02-12
ai绘画学习
以下是关于 AI 绘画学习的相关内容: 二师兄的 AI 启蒙之路(2024 年) 2024 年 1 月:购买 4070TiSuper 显卡和 4K160 显示器,为游戏做准备。 2024 年 2 月:在七彩虹售后群获得 AI 绘画的 SD 秋叶安装包和教学视频,开始学习。 2024 年 3 月:啃完 SD 的所有教程,开始炼丹,包括人脸、画风、风景、景观、建筑等,但因图片数据集质量一般且多为公司项目案例图片,lora 仅供自嗨。 2024 年 4 月:与小伙伴探讨 AI 变现途径,尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文项目,过程中练了一些绘本风格的丹。 2024 年 5 月:因工作变动,电脑运回家,开始无硬件支持的 AI 学习之路,加入 Prompt battle 社群,学习 Midjourney,打磨文生图提示词学习。 AIGC 法律风险研究报告 以 AI 绘画为例,其运行机制有三层:基础逻辑层能完成风格迁移;数据库层需要大量“喂图”进行深度学习;创造性输出层能产出符合文字描述且有美学逻辑的图像。 在第一个阶段中,AI 绘画服务提供者爬取大量数据以供后一阶段使用。美国版权法将获取使用网络数据的行为纳入合理使用范畴,我国虽未明确规定“转换性使用”概念,但司法实践中有参考适用案例。但针对 AI 爬取网络数据的行为,不符合我国《著作权法》中合理使用规定,且举证困难,若认定为侵权行为不利于人工智能行业发展。 如果让我推荐一门 AI 课 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:可以参与 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,入围可获得 598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理可了解更多课程信息。
2025-02-11
我希望你向我推荐一个AI培养我画画的兴趣爱好。我目前23岁,无任何画画基础,目前用IPA中的procrate APP绘画比较方便,我喜欢颜色鲜艳的简笔画,但是我对procrate APP并不熟悉,希望有一个AI能充当我的花花启蒙老师,带领我使用procrate APP学习简笔画
很抱歉,以上提供的内容中没有直接针对您需求的有效推荐。不过,您可以考虑以下途径: 1. 【野菩萨的 AIGC 资深课】:由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画等多个体系的知识。 2. 您还可以在网络上搜索关于 Procreate APP 以及简笔画的教学视频和教程,有很多免费或付费的资源可供选择。 希望这些建议对您有所帮助。
2025-02-10
星流AI绘画是什么?
星流 AI 绘画是一种一站式的 AI 设计工具,具有以下特点和功能: 无限画布: 画布空白区域右键:包括放大、缩小、显示画布所有图像等功能。 图像上右键:可进行移动至顶层/底层、复制等操作,按住键盘快捷键 ctrl/command+V 可以在无限画布中直接粘贴一张图像,也可以粘贴到星流网站外的其他界面中,还能复制图像链接。 框选多张图像后右键:可创建组,创建组后拖动任意图像位置,整个组的图像都会移动,点击组内图像后,可拖动单一图片;选中组后右键可进行合并为图片等操作。 顶部图像编辑工具:包含画布工具、帮助专区、图像智能工具、历史记录。 基础工具:如选择(V)可选中并移动画布上的图片,平移画布,上传图片等,上传大于 20482048 的图片到画布会自动压缩到 20482048 以内,也可直接拖动图像到画布上传。 帮助专区:包括教程板块可跳转到详细的图文教程板块,快速导览对各个区域逐步进行高亮并进行解释。 关键词指南:在描述主体内容时,有多种公式示例,如主体内容为宇宙飞船,可从一艘/一群宇宙飞船等逐步细化描述,还可加入环境、气氛、灯光、色彩、构图、风格参考等元素。
2025-02-09
关于ai绘画的app
以下为您推荐一些 AI 绘画相关的 APP 和信息: Recraft AI:这是一款 AI 平面设计工具,用户可以使用其生成和编辑插画、海报、产品周边等。它提供多种样式的可选风格,对所有用户每日都有免费的试用点数,并允许对生成的图像进行商业使用。其网址为:https://www.recraft.ai/ 文小言 APP 中的“学习强国公文助手”:这是一个 AI 公文智能体,可以帮助用户进行文汇检索、AI 公文书写、AI 公文润色等。 扣子 AI Bot:这是一个 AI 绘画助手,网址为:https://www.coze.cn/store/bot/7387381204275904521?panel=1&bid=6d1aji2c86g1m 。它是一位专业且贴心的 AI 绘画学习导师,能为不同阶段的学习者提供优质实用的指导,包括原理讲解、工具介绍、技术应用、实战案例等方面。 AI 绘画是指利用人工智能技术,通过算法和模型让计算机生成具有一定艺术效果的图像。早期成果较为简单粗糙,随着技术进步,尤其是深度学习算法的应用,如卷积神经网络等,能够生成更复杂、逼真和富有创意的图像,涵盖各种风格和题材,并在与人类艺术家的互动和融合中不断创新。其在广告设计、游戏开发、影视制作、建筑设计等场景有广泛应用。
2025-02-08
ai的研究是否可以分为神经网络与知识图谱两个大的分类?
AI 的研究可以分为多个不同的分类,并非仅仅局限于神经网络与知识图谱这两个大的分类。 在常见的分类中: 非监督学习:最著名的是聚类,只需提供大量数据,让 AI 自行找出有趣信息。 迁移学习:在任务 A 中学习的内容可用于帮助完成任务 B,在计算机视觉领域有较多应用。 强化学习:根据输出好坏给予奖励或惩罚,利用“奖励信号”让 AI 自动学习最大化奖励,但需要大量数据。 生成对抗网络:由生成器和判别器构成,两者不断训练和竞争,提高生成真实数据的能力,广泛应用于多种领域。 此外,从技术和应用的角度来看: 知识图谱:在搜索等场景中展示关键信息,如人物相关信息、酒店信息等。 在企业中建构人工智能方面,NLG 可作为全新场景讨论,生成内容分为根据任务要求生成标准结果和根据信息进行内容创作两类,分别偏向 B 端和 C 端。NLP 能做的事情较标准化,LLM 的出现对其有提升和冲击。知识图谱领域本身有多种技术路径,与 LLM 可能是互补关系。 对于希望精进的学习者,还需要了解 AI 的背景知识,包括基础理论、历史发展、数学基础(统计学、线性代数、概率论),掌握算法和模型(监督学习、无监督学习、强化学习),学会评估和调优(性能评估、模型调优),以及神经网络基础(网络结构、激活函数)等。
2025-02-12
我是一个零基础的小白用户,可以给我制定一个周期为两个月的关于大模型知识的学习计划么
以下是为您制定的一个为期两个月的大模型知识学习计划: 第一个月: 第一周: 了解 AI 的基本概念,包括人工智能、机器学习、监督学习、无监督学习和强化学习等。 熟悉生成式 AI 生成的内容(AIGC)。 第二周: 深入学习大语言模型(LLM)的概念,区分其与其他生成式 AI 模型的不同。 研究 Transformer 模型,理解其基于自注意力机制处理序列数据的原理。 第三周: 学习不同类型的大模型架构,如 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 模型,并了解其应用场景。 了解大模型预训练数据的来源和规模。 第四周: 研究大模型的参数规模和其对性能的影响。 分析大模型在自然语言处理中的任务,如分类、情感分析、翻译和摘要等。 第二个月: 第一周: 比较不同大模型的特点和优势,如 GPT3 和 ChatGPT。 学习大模型在安全性方面的问题和挑战。 第二周: 探索大模型在实际应用中的案例,如文本生成、故事写作等。 了解大模型的发展趋势和未来方向。 第三周: 复习和巩固之前所学的大模型知识,查漏补缺。 尝试自己动手实践一些简单的大模型应用。 第四周: 总结所学的大模型知识,形成自己的理解和体系。 思考如何将大模型知识应用到实际工作或学习中。
2025-02-11
AI设计行业近两个月的大事介绍
以下是 AI 设计行业近两个月的大事: Niji·journey 5 相关: 随着二次元绘画 AI 的不断发展和优化,其对二次元设计行业影响显著。它能降低设计成本、提高效率,为设计师提供灵感,但也可能导致市场对大量二次元美术设计师的需求降低,从业者需关注行业动态,提升技能和创新能力,注重作品原创性和创新性,学会有效利用工具,提高沟通协作能力。 2024 年 9 月: 9 月 12 日:李继刚再现神级 Prompt,玩法持续翻新;Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日:商汤 Vimi 相机开放微博小程序;元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B;OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日:人工智能生成合成内容标识办法(征求意见稿);Jina AI 发布 ReaderLM、Jina Embeddings V3。 9 月 18 日:DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一,几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日:云栖大会;通义万相 AI 生视频上线;快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日:腾讯元器智能体对外发布;秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈;阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日:大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日:钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日:讯飞星火 API 全新升级;豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日:Vidu API 正式开放,加速企业级视频创作;OpenAI 发布高级语音功能;西湖心辰开源 WestlakeOmni。 SD 模型相关: 提到了不同 AI 模型在设计中的效果差异,如有的模型能生成特定质感的图像。介绍了工作流的运用,包括线稿生成、背景与人物结合等,还提到不同工作流在物体和人像放大等方面的效果差异。解释了在训练模型时,图像以 64 的倍数上图的原因是模型步长训练单位的限制。指出 AI 对设计行业冲击较大,未来可能成为筛选设计师的标准之一。预告了后续关于 AI 视频制作、零基础模型训练、用 config UI 搭建应用等课程的时间和内容,介绍了活动预告与回顾,以及观看回放的途径。
2025-02-11
在coze工作流中,怎样利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出,并以正确的格式输入传入飞书多维表格插件节点
在 Coze 工作流中利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出并以正确格式传入飞书多维表格插件节点的步骤如下: 1. 搭建整理入库工作流: 3.4 大模型节点:提取稍后读元数据。根据对稍后读阅读清单的元数据期望设置大模型节点,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000 以完整解析长内容网页,用户提示词需相应设置。 3.5 日期转时间戳。后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化,具体设置明确。 3.6 大模型节点:把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式。飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以要将之前得到的元数据数组进行格式转换,大模型节点配置及用户提示词需相应设置。 3.7 插件节点:将元数据写入飞书表格。添加「飞书多维表格add_records」插件,设置{{app_token}}与{{records}}参数。 3.8 结束节点:返回入库结果。「飞书多维表格add_records」插件会返回入库结果,直接引用该信息用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功。 2. 搭建选择内容推荐流: 4.1 开始节点:输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令开始流程,无需额外配置。 4.2 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,添加变量节点并设置。 4.3 插件节点:从飞书多维表格查询收藏记录。添加「飞书多维表格search_records」插件,设置{{app_token}}参数,并在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}},输出结果的{{items}}里会返回需要的查询结果,也可在这一步定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点:匹配相关内容。为处理稳定采用批处理,对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配,用户提示词可优化以提升匹配精准度。 搭到这里,别忘了对整个工作流进行测试。
2025-01-09
计算两个文本的相识度代码实现
以下是关于计算两个文本相似度的代码实现相关内容: 在文本处理中,文本会先转为 tokens,再转为向量,然后放到计算机中运算以找出规律。在文本转为向量后,可以通过欧式距离或 cosin 角度来计算两个文本之间的相似性。例如,使用 SBERT 算法时,对于描述主体相同的情况(如屏幕相关的描述)会设为高相似性。文本统计单位“1”通常是以二级类别来衡量,比如屏幕模糊,它包括画面模糊、边缘模糊、文本模糊等细分情况。若要统计三级类别,目前多采用人工统计。同时,文本统计单位“1”是一个 clustering 概念,因为在向量空间中难以找到完全相同的两个单位,更多是距离较近的单位,所以统计通常以 clustering 计算。 另外,在初级菜鸟学 Langchain 实录中,对于文本相似度检索过程,包括读入文字、进行文字清洗、文本句子切分、文本向量化、计算相似度以及取前几的答案等步骤,详情可见 https://github.com/yuanzhoulvpi2017/DocumentSearch 。
2024-12-19
如何用国内版coze的api,能举两个例子吗?
以下是两个关于国内版 Coze 的 API 使用示例: 1. 创建自己的插件: 进入 Coze 的个人空间,选择插件,新建一个插件并命名,例如 api_1。 在插件的 URL 部分,填入通过 Ngrok 随机生成的 https 链接地址。 按照 Coze 的指引配置输出参数,测试后发布插件。 基于创建好的插件,创建一个测试 api 的 bot,并将创建的插件接进来,在 prompt 里设置调用插件。 2. 打造微信图片助手: 确保已掌握通过 COW 接入微信机器人的方式,并在 chatgptonwechat 中的 config.json 中配置好自己的 Coze API Key 和 Coze Bot ID。 利用 Coze 新发布的 API 更新中的多模态对话和知识库修改能力,为接入微信的 Bot 增加图片相关功能,如总结图片内容、重绘图片风格等。
2024-12-03