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如果系统学习 AI 绘画

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系统学习 AI 绘画可以从以下几个方面入手:

  1. 理解原理:AI 绘画的逻辑类似于学习画画的过程。例如,像学习梵高的风格,需要大量临摹,而在 AI 中,成千上万的美术风格作品被练成模型,如 Stable Diffusion 的大模型——Checkpoint。想要画出满意的作品,要选对合适的大模型,可在 C 站(https://civitai.com/)下载,但需科学上网。
  2. 课程学习:推荐野菩萨的课程,包括预习周课程(如 AI 绘画电脑配置要求、SD 插件安装方法等)、基础操作课(如 AI 绘画通识课等)、核心范式课程(如词汇的纸牌屋等)、SD WebUi 体系课程(如 SD 基础部署等)、ChatGPT 体系课程(如 ChatGPT 基础等)、ComfyUI 与 AI 动画课程(如部署和基本概念等)、应对 SORA 的视听语言课程(如通识-欢迎参加电影的葬礼等)。免费获得课程的机会是参与 video battle,获胜者可拥有课程,有冠军、亚军、季军和入围等不同奖励。可扫码添加菩萨老师助理了解更多课程信息。
  3. 了解法律风险:以 AI 绘画为例,其运行机制有三层,包括基础逻辑层(能完成风格迁移)、数据库(需大量“喂图”进行深度学习)、创造性输出(能产出符合描述且有美学逻辑的图像)。在第一阶段,AI 绘画服务提供者爬取大量数据以供后续学习使用,在美国版权法中部分行为被纳入合理使用范畴,但在我国《著作权法》中未明确规定,且认定为合理使用存在困难,不过将其死板认定为侵权行为不利于人工智能行业发展。
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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。

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。目前的课程内容比我之前学的丰富了很多!!!我都想回炉重造了。[heading4]免费课程机会👇[content]如果你想要免费获得这门课程,可以来参与video battle,这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的video battle的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。🥇冠军奖励:4980课程一份🥈亚军奖励:3980课程一份🥉季军奖励:1980课程一份🎫入围奖励:598野神殿门票一张人字头企业,讲究社会责任。野菩萨的课程非常值得推荐,无论你是AI小白还是深入学习者,这门课程都能给你带来帮助。希望大家在AI学习的道路上找到适合自己的课程,不断提升自己💪。扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息让我们一起在“通往AGI之路”社区学习成长,探索AI的无限可能吧!

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

以AI绘画为例,其运行机制有三层:第一层是基础逻辑层。AI绘画能完成风格上的迁移。第二层是数据库。在第一层基础逻辑的基础上,AI就需要大量“喂图”来进行学习和总结,获得不同的图像参数范例,这一步就是所谓的“深度学习”过程。第三层是创造性输出。这一阶段最能体现出AI的创作性,其能产出符合文字描述且具有一定美学逻辑的图像。24AIGC法律风险研究报告在第一个阶段中,AI绘画服务提供者需要爬取大量数据,以供后一阶段AI深度学习使用。在美国版权法中,通过判例将获取使用网络数据的行为纳入了合理使用的范畴,认为此种行为的使用目的不同于原作品,在原作品基础上增加了价值、创作出新的理解和认识,构成转换性使用。我国《著作权法》中并未明确规定这个概念,但在司法实践中,也已经出现法院参考适用“转换性使用”的案例,如在美影厂诉新影年代公司等“葫芦娃”及“黑猫警长”著作权侵权纠纷案中,10二审法院认为涉案电影海报适当应用具有时代代表性的少儿动画形象的美术作品,不再是单纯展现涉案作品的艺术美感,其价值和功能已发生转换,且转换性程度较高,属于转换性使用,构成合理使用。但是针对于AI爬取网络数据的行为,其实际上并不符合我国《著作权法》中对于合理使用的规定,并且对该行为的举证也存在极大的困难,但这一抓取数据的行为作为大部分AI应用的前提,如果死板地将其认定为侵权行为,不利于整个人工智能行业的发展。

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怎么学习AI普及性课程
以下是学习 AI 普及性课程的建议: 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,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,如果您对特定的 AI 课程感兴趣,比如“野菩萨”的课程: 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. 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。 7. 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。 如果想要免费获得这门课程,可以来参与 video battle,每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。获胜者将获得相应奖励,包括冠军奖励 4980 课程一份、亚军奖励 3980 课程一份、季军奖励 1980 课程一份、入围奖励 598 野神殿门票一张。您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。
2025-02-26
怎么学习AI
以下是关于新手学习 AI 的建议: 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),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。 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,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。
2025-02-26
目前市面上有哪些ai可以实现免费创建并训练大模型,以满足个人需求
目前市面上有以下一些可以免费创建并训练大模型以满足个人需求的途径: 1. 免费云服务器: 阿里、腾讯对新用户提供免费试用服务器,如腾讯云的。服务器系统配置可选择【宝塔】系统。 2. 免费大模型接口: 阿里的接口,创建 API key 即可。 也有免费接口,但国内大模型通常限制一定免费额度的 Token。 谷歌的来学习如何给服务器科学上网及使用海外版 Coze。 此外,关于大模型的相关知识: 1. 架构方面: encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表是谷歌的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务,目前熟知的众多 AI 助手基本都来自此类架构。 2. 大模型的特点: 预训练数据非常大,往往来自于互联网上,包括论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多,Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 在技术原理方面: 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 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。监督学习有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习方式。 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,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。 3. 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来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-26
notion ai工具
Notion AI 是一款在笔记和文档中应用 AI 力量的工具,免费可用。它能够让工作更迅速,写作更出色,思考更伟大。Notion 公司一直致力于构建各种“积木块”,如文档编辑、关系型数据库、表格、评论以及不同的访问权限等。AI 对于 Notion 来说是一个很好的机会,使其能够以新的方式组合和驱动这些积木块,例如将 AI 与数据库结合,快速推出 Notion Q&A 等功能。此外,在知识管理体系中,如 Obsidian 也可以嵌入 AI 辅助工具,如通过命令面板打开创建的页面,输入插件名称 custom frames 等操作,还介绍了 Obsidian 与 AI 组合使用的几种思路,包括笔记仓库嵌入大模型、笔记内容作为 RAG 嵌入大模型、笔记内使用大模型编写内容等。
2025-02-26
如何部署本地NOTION AI工具
部署本地 NOTION AI 工具需要考虑以下几个方面: 1. 开始方式: 本地部署:如果您的电脑是 M 芯片的 Mac 电脑(Intel 芯片出图速度非常慢,因此不建议)或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑,可以选择本地部署。强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 在线平台:对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具,在线工具分为在线出图和云电脑两种,前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署,大家根据实际情况选择即可。 配台电脑:非常不建议一上来就配主机,因为大概率会变成游戏机或者吃灰(土豪请随意)。玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大,显卡预算之内买最好,其他的随意。 2. 平台选择: 线上平台:出图速度快,不吃本地显卡的配置,且无需自己下载动辄几个 G 的模型,还能看其他创作者的制作的涩图,但为了节约算力成本他们只支持出最高 1024X1024 左右的图,制作横板、高清等图片就会受限。 线下部署:可以自己添加插件,不卡算力,出图质量高于线上平台,但是使用期间电脑基本处于宕机状态,如果配置不高的话还会出现生成半天之后爆显存的情况,导致出图失败。 3. 具体部署步骤(以接入微信为例): 下边将出现代码,复制的时候,注意复制全。 代码我已经分好步骤,每次只需要粘贴一行,然后点击一次回车。 回车后,只有最左边显示中括号对话前缀时,不要操作。 如果发现 ctrl+v 粘贴不进去,试试 shift+ctrl+v 粘贴。 点击菜单中,下边的“终端”,然后开始把代码粘贴进入。 第一步:cd/root||exit 1 第二步:下方两行粘贴进入,然后点击回车,等待下载完成。(如果这里有了卡点,进行不下去,可能是因为服务器网络问题,去拉取的时候下载不全,可以复制网址,手动去下载到电脑上。然后进入文件夹,找到 root 文件夹,把下载的文件上传进去就好了。) 2.2、再粘贴下方代码,出现下图,就代表在执行中了。 第三步:rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 第四步:/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 第五步:echo 'source /root/anaconda/bin/activate AI' >> ~/.bashrc 第六步:执行完成后。刷新一下,重新进入终端,您会看到,最左侧出现了(AI)的字符。如果出现了,那么恭喜您。 第七步:继续,一行一行依次粘贴,依次回车。
2025-02-26
ai如何做儿童绘本
以下是关于如何用 AI 做儿童绘本的相关信息: 有专门的 AI 生成儿童绘本和多媒体故事平台,支持从构思、插画制作到配音发布的一体化创作流程。 该平台提供 100 多种模板和 60 多种绘画风格,可定制故事板和角色设计。 免费用户仅能生成 5 页内容,付费后可提升质量和生成速度。相关链接: 另外,儿童绘本是 AI 比较火的一个赛道,因为儿童生活在相对简单化的世界,还未成长到面对真实复杂世界的地步。
2025-02-25
ai绘画中的模型是什么意思
在 AI 绘画中,模型具有以下含义和特点: 1. 大模型如同主菜或主食,是生成图片的基础框架,决定了图片的基本风格和内容。 2. 小模型(Lora)如同佐料或调料包,能够帮助快速实现特定风格或角色的绘制,比如改变人物形象、画风,添加模型中原本没有的元素,如绘制特定的国内节日元素。 3. 模型的选择与搭配很重要,大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用,以生成各种风格的图片。 4. 常用的模型网站有:。 5. 下载模型后需要将之放置在指定的目录下,不同类型的模型放置位置不同。例如,大模型(Ckpt)放入 models\\Stablediffusion;VAE 模型放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择;Lora/LoHA/LoCon 模型放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora,也可以在 models/Lora 目录;Embedding 模型放入 embeddings 目录。模型的类型可以通过检测。
2025-02-22
ai绘画
AI 绘画具有多方面的特点和影响: 1. 与艺术界的双向影响: 改变传统艺术面貌:从生成艺术作品到辅助艺术创作,影响创作方式、审美观念和市场需求。 技术进步:从早期机械臂机器人到当前大语言模型,在创作质量和速度上取得突破,推动传统艺术数字化和普及化。 引发讨论和争议:人们对 AI 创作的艺术品接受程度与人类作品大致相同,但不太愿意将其视为艺术家;艺术家态度复杂,有期待也有担忧;带来从业者职业安全焦虑和“侵权”反对之声,挑战现有法律和伦理框架。 提供新可能性:帮助艺术家探索新表达方式、提高制作效率、降低成本,促进艺术与观众互动,提供个性化体验。 2. 关键词指南: 公式:主题+环境+气氛+灯光+色彩+构图+风格参考。 比如:将喜欢的艺术家、灯光、颜色等风格放到相应的关键词里。 3. 艺术与科技的融合: 呈现奇妙景象:将艺术与先进技术完美结合,引领艺术界走向未来。 探索之旅:利用机器学习和深度学习模拟创作过程,生成令人惊叹的作品,为艺术家提供新工具和观众带来新体验。 打破局限:不再局限于传统手工绘画技巧,通过技术手段开拓新领域,为艺术家提供灵感,为缺乏绘画技巧的人提供创作机会,使艺术更民主化和包容。
2025-02-21
AI绘画
AI 绘画对艺术界具有复杂且双面的影响: 积极方面: 改变传统艺术面貌,从生成艺术作品到辅助艺术创作。 技术进步使创作质量和速度取得突破,推动传统艺术数字化和普及化。 为艺术家提供新工具和可能性,帮助探索新创意表达方式,提高制作效率,降低制作成本。 促进艺术与观众互动,提供个性化和互动的艺术体验。 存在的问题: 人们对 AI 创作的艺术品和人类创作的艺术品接受程度相同,但不太愿意将 AI 视为艺术家,其在表达情感和创造性意图方面存在局限性。 引发艺术家对版权、原创性和伦理问题的担忧。 带来文化创意领域从业者职业安全的焦虑和“侵权”嫌疑的反对之声,挑战现有法律和伦理框架。 AI 绘画的关键词指南: 公式:主题+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) 比如:找自己喜欢的艺术家风格放入风格参考关键词,喜欢的灯光风格放入灯光关键词,喜欢的颜色和调色板风格放入色彩关键词。 艺术与科技的融合: 呈现奇妙景象,AI 绘画将艺术与先进技术完美结合,引领艺术界走向未来。 利用机器学习和深度学习模拟人类创作过程,生成令人惊叹的作品,为艺术家提供新工具和全新体验。 打破传统手工绘画技巧局限,通过编程、算法和数据分析开拓新创作领域,使艺术更民主化和包容。
2025-02-19
AI 绘画提示词
以下是一些 AI 绘画常用的提示词: 画面构图方面: 人物拍摄:Chest Shot、headshot 爆头。 视角:Wideangle view 广角镜头、CloseUp的横截面图、cinematic shot 电影镜头。 相机相关:canon 5d,1fujifilm xt100,Sony alpha 相机型号焦段光圈。 其他:scenery shot 风景照、bokeh 背景虚化、foreground 前景、background 背景、Detail Shot。 画面氛围和情绪方面:moody 暗黑的、happy 鲜艳的,浅色的、dark 黑暗的、epic detail 超细节的、Brutal 残酷的,破碎的、dramatic contrast 强烈对比的、hopeful 充满希望的、anxious 焦虑的、depressed 沮丧、elated 高兴地、upset 难过的、fearful 令人恐惧的、hateful 令人憎恨的、happy 高兴、excited 兴奋、angry 生气、afraid 害怕。
2025-02-18
AI绘画课程
以下为您推荐的 AI 绘画课程: 【野菩萨】课程: 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: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,入围奖励 598 野神殿门票一张。 扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。 【Stable Diffusion 零基础入门宝典】课程: 作者从事平面设计行业,基于对 Stable Diffusion 的学习和研究,开发了这套课程。 课程初衷是为刚入门或想了解 SD 的小伙伴做全面梳理,因为新人面对众多内容往往不知所措。 课程特色暂未提及。 SD 新手视频教程: 章节教学视频: 第一节课:AI 绘画原理与基础界面 第二节课:20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置,你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗? 第三节课:打破次元壁!用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课:AI 绘画模型,“画风”自由切换 第五节课:提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课:LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课:定向修手修脸,手把手教你玩转局部重绘! 第八节课:提示词补全翻译反推,“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课:LoRA 从原理到实践 第十节课:零基础掌握 ControlNet!
2025-02-17
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
如何快速学习AI进行数据分析
以下是快速学习 AI 进行数据分析的方法: 1. 了解数据分析流程: 逻辑流程图包括 SQL 分析和个性化分析。 SQL 分析:用户描述分析内容,后台连接数据库,让 AI 输出并校验 SQL 语句,执行后将数据传给 GPT 分析,最后返回分析结论和建议并在前端展示。 个性化分析:用户上传文件并描述,前端解析后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 2. 掌握提示词技巧: 提供大模型可访问的数据源或上传数据表格。 用清晰的提示词说明分析维度和结果输出格式。 观察生成结果,迭代优化提示词,满意后导出结果。 3. 分环节处理: 将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理,便于优化性能和发现问题。 4. 逐步深化和细化提问: 先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化。 5. 提供学习内容: 为 AI 系统提供大量数据、示例、高质量参考材料和详细流程、知识(knowhow)。 6. 利用专业术语引导: 在 Prompt 中使用专业领域术语引导 AI 回答方向。 7. 进行验证与反馈: 大模型语料有滞后性,使用 AI 回答后要交叉验证,结合自身专业知识筛选判断,确保符合法律伦理等要求。
2025-02-25
有没有 旅游规划智能体项目 可以学习
以下是一些关于旅游规划智能体项目的学习内容: 对于旅游路线规划的 Bot 智能体,其自带插件可根据目的地做出合适规划,包括路线规划、周边规划、历史文化普及及热门打卡点搜索等。通过输入 Prompt 描述并使用官方优化功能,能获得不错效果。 在多智能体模式设置方面,包括全局设置和多个代理之间的编排协调。全局设置涉及角色设定与回复逻辑、记忆管理及对话体验等。在全局设置中,人物设定与回复逻辑应侧重于角色塑造。智能体的交互流程应形成完整互动链条,设计为闭环结构,以确保用户能自由在不同智能体间切换。以旅游场景为例,可设计分别负责景点推荐、路线规划和食宿安排的三个智能体,并写好提示词和做好全局人物设定。
2025-02-25
雪梅May的Ai 100天学习笔记
以下是关于雪梅 May 的 AI 100 天学习笔记的相关内容: 作者介绍: 适合纯 AI 小白,可参考此日记,学习模式为输入→模仿→自发创造。 学习内容因 AI 节奏快可能不适用,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间并非每天依次进行,有空就学,作者已进行到 90 天。 2024 年保持较好学习状态,不仅学 AI 还看了 33 本书。 学习资源免费开源。 第一阶段: DAY5 2024.5.26:开始使用 kimi,抱着每天问 100 个问题的心态调整思考模式,养成问 AI 问题的习惯,参考。 DAY6 2024.5.31:应朋友推荐学习吴恩达生成式人工智能课程,在 B 站搜索对应关键词有课程资源,学习笔记,抽空 3 天学完。 DAY7 2024.6.1:探索用 AI 解决真实问题,团队要写行业研究报告,尝试用 AI 帮忙。 2024 年 12 月 31 日历史更新(归档): ,日记分三个阶段,学习路线图适合新人参考。 ,Yann LeCun 直指当前 AI 根本局限,阐述不同技术路径。 ,强调将 AI 视为方法,用哲学视角构建理解与方法论。
2025-02-25
ai智能体学习
以下是关于 AI 智能体学习的相关内容: DeepMind 开发出可以向人类学习的人工智能,其在 3D 模拟环境中使用神经网络和强化学习,展示了 AI 智能体在没有直接从人类获取数据的情况下,通过观察来学习和模仿人类行为,被视为向人工通用智能迈进的一大步。其研究背景在于智力包括有效的知识获取,通常依赖于文化传播,人类智力很大程度上依赖此过程来吸收文化知识。 结合“一人公司”的愿景,未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑,串联所有工具,创造者的学习方向是用大模型和 Agent 模式把工具串起来,着重关注创造能落地 AI 的 agent 应用。Agent 工程如同传统软件工程学,有迭代范式,包括梳理流程、任务工具化、建立规划和迭代优化。 现在接触到的智能体大多建立在大模型之上,从基于符号推理的专家系统逐步演进而来,具有强大学习能力、灵活性和泛化能力。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型以达到设定目标,这通常涉及精确的提示词设计,其设计直接影响智能体的表现和输出结果。
2025-02-25
大模型与传统系统的区别
大模型与传统系统存在以下区别: 1. 应用场景:传统的智能问答系统在处理政府政策问答等复杂、语义理解难度大的场景时存在困难,而大模型能学习大量文本数据、捕捉和理解问题的上下文,具有超强的泛化和生成自然语言的能力,为政策问答带来新的可能。 2. 训练方式:大模型通过预训练和微调的方式,减少了对人工标注数据的需求,增加了落地应用的可行性。传统系统可能更多依赖人工标注数据和特定规则。 3. 运作逻辑:传统语音技能的 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成,运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式的逻辑性。大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性,运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。 4. 数据和参数:大模型的预训练数据非常大,往往来自互联网上的多种来源,且参数众多。而传统系统在数据规模和参数数量上通常相对较小。 5. 任务完成方式:如在 GPT3 中,模型需要根据用户输入的任务描述或详细例子完成任务,而 ChatGPT 只需像和人类对话一样即可完成任务。 6. 安全性:不同的大模型在安全性方面存在差别。
2025-02-25
我要学习AIGC ,零基础,刚接触,请给我制定一个系统的学习清单
以下是为您制定的零基础学习 AIGC 的系统学习清单: 1. 阅读彭博社对谷歌 CEO Sundar Pichai 的访谈,了解关于搜索未来、Gemini 构建、与微软和 OpenAI 竞争、美中在 AI 方面的竞争以及谷歌文化挑战等内容,同时关注 Google 对 AI 技术未来包括 AGI 的承诺和看法。 2. 查看 Elicit 发布的机器学习必读清单,系统学习机器学习基础、Transformer 与基础模型、训练与微调、推理与运行策略等方面,从基础概念入门到深度强化学习和反向传播等进阶内容,深入了解 Transformer 架构以及训练和精调语言模型的方法与策略,分析大语言模型如何处理复杂推理和解决问题的任务。 3. 学习提示工程基础,掌握三种高级提示工程技巧,包括思维链(CoT)提示、思维树(ToT)提示和思维图(GoT)提示。 4. 观看【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架的相关内容,了解什么是 AI 大模型及其原理,包括生成式 AI 生成的内容(AIGC)、相关技术名词(如 AI、机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、生成式 AI、LLM 等)以及技术里程碑(如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文提出的 Transformer 模型)。
2025-02-24
帮我设计一套从零开始系统学习AI的路线
以下是为您设计的从零开始系统学习 AI 的路线: 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,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。 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自己的成就。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。
2025-02-24
帮我设计一套从零开始系统学习AI的路线,为期3个月
以下是为您设计的为期 3 个月从零开始系统学习 AI 的路线: 第一个月: 进行系统性的学习,阅读相关的基础书籍,例如《人工智能:一种现代方法》等,了解 AI 的底层原理和发展历程。 观看优质的 AI 课程,如 Coursera 上的相关课程。 第二个月: 学习 AI 绘画,下载相关软件如 SD 秋叶安装包,并观看教学视频,逐步掌握操作技巧。 加入 AI 学习社区,如 waytoAGI 社区,参考新手指引,获取更多学习资源和交流经验。 第三个月: 深入学习生成式人工智能项目,了解其生命周期和相关技术,如监督学习构建餐厅评价鉴别系统的过程。 尝试亲自进行生成式 AI 代码的编写和运行。 探索 AI 变现的途径,如用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等项目。 请注意,学习过程中要不断实践和总结,根据自身情况进行调整和优化。
2025-02-24
帮我设计一套从零开始系统学习AI的路线,为期6个月
以下是为您设计的为期 6 个月从零开始系统学习 AI 的路线: 第一个月: 进行系统性的学习,阅读相关的基础书籍,如《人工智能:一种现代方法》等,了解 AI 的底层原理和发展历程。 寻找优质的在线课程,例如 Coursera 上的相关课程。 第二个月: 深入学习 AI 的基础知识,包括机器学习、深度学习的基本概念。 实践一些简单的机器学习算法,如线性回归、决策树等。 第三个月: 学习深度学习框架,如 TensorFlow 或 PyTorch。 尝试使用这些框架实现一些简单的深度学习模型,如多层感知机。 第四个月: 探索自然语言处理和计算机视觉等领域的基础知识。 可以通过一些开源项目和数据集进行实践。 第五个月: 深入研究特定的 AI 应用领域,如医疗、金融等。 参与相关的线上讨论和社区,与同行交流经验。 第六个月: 总结所学知识,进行项目实践,将所学应用到实际问题中。 关注最新的 AI 研究动态和行业发展趋势。 在学习过程中,要注重理论与实践相结合,多动手实践,积极参与社区交流,不断提升自己的能力。
2025-02-24
我是一名教师,是一个AI小白,现在想系统学习相关内容,请帮我规划好
以下是为您规划的系统学习 AI 的方案: 第一阶段:迈出第一步,打好基础 1. 学习指南 系统性学习:避免碎片化输入,系统地阅读相关书籍、听取优质课程,了解 AI 的底层原理和发展历程。 2. 初步探索 避免弯路:不要仅依赖刷短视频学习,对于 B 站等平台上的内容要有选择性,注重质量高的系统性内容。 3. 加入 AI 社区 例如“通往 AGI 之路”开源知识库,参考新手指引入门。 第二阶段:深入学习 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」,熟悉术语和基础概念,包括主要分支及相互联系。 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅 参考「」,学习生成式 AI 等基础知识,推荐李宏毅老师的课程。 利用在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习,并争取获得证书。 第三阶段:选择感兴趣的模块深入 1. 领域选择 AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 第四阶段:实践和尝试 1. 巩固知识 理论学习后通过实践巩固,尝试使用各种产品创作作品。 分享实践成果。 第五阶段:体验 AI 产品 1. 互动学习 尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解工作原理和交互方式,获取实际应用体验,激发对 AI 潜力的认识。
2025-02-22