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AI换衣推荐

Answer

以下是为您推荐的与 AI 换衣相关的内容：

  • Comfyui_Object_Migration：这是一种一致性换衣模型，能够高精度地将服装样式迁移到目标人物图像，保持高一致性和细节完整性。它支持从卡通到写实的风格互相转换，甚至可以将平面角色图像转换为可 3D 打印的模型。应用场景包括虚拟角色服装设计迁移到真实照片、为动画角色添加写实服装、微调权重生成独特服装设计等。详细介绍及教程：https://xiaohu.ai/p/15589 GitHub：https://github.com/TTPlanetPig/Comfyui_Object_Migration
  • AI 试衣 Outfit Anyone：这是一款虚拟试衣图片生成模型，基于人像照片及服装图生成穿着后的试衣图片。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「11月21日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️✨OpenAI更新GPT-4o提升了写作能力，对上传文件提供更深入的见解和更彻底的响应。测试发现文件解读能力有所增强，但响应速度下降。更新的API已发布，版本号为gpt-4o-2024-11-20。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1859389544656928828](https://x.com/imxiaohu/status/1859389544656928828)2⃣️👗Comfyui_Object_Migration：一致性换衣模型可高精度迁移服装样式到目标人物图像，保持高一致性和细节完整性。支持从卡通到写实的风格互相转换，甚至可将平面角色图像转换为可3D打印的模型。应用场景包括：虚拟角色服装设计迁移到真实照片。为动画角色添加写实服装。微调权重生成独特服装设计。🔗详细介绍及教程：[https://xiaohu.ai/p/15589](https://xiaohu.ai/p/15589)🔗GitHub：[https://github.com/TTPlanetPig/Comfyui_Object_Migration](https://github.com/TTPlanetPig/Comfyui_Object_Migration)3⃣️📈快手AI产品“可灵”月流水破千万

XiaoHu.AI日报

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DAY1 - 必须了解的企业级AI应用开发知识点

文本生成图像模型具备两项核心能力：一是直接根据文本生成图像；二是结合文本描述和提供的参考图像，它能生成与参考图像内容或风格相似的新图像。使用场景参考：艺术与设计创作：生成概念草图、插画、海报、包装设计、甚至数字艺术品。广告与营销物料生成：即时响应广告文案，生成符合品牌调性、产品特性和营销策略的视觉内容。教育与培训资源制作：创建生动、直观的教学素材，定制化的图像资源还能用于制作互动课件、电子教科书，丰富教育资源库。新闻与媒体内容生产：增强新闻的视觉呈现，确保新闻报道的时效性和准确性。游戏与娱乐内容开发：快速生成游戏内的角色、道具、环境元素等美术资源，动态生成游戏NPC外观或定制化的玩家角色。图书封面与插图生成：生成与书籍主题契合的封面设计和内页插图。AI试衣OutfitAnyoneAI试衣一款虚拟试衣图片生成模型，基于人像照片及服装图生成穿着后的试衣图片。Flux体验简单输入一个“a boy”的关键词，选择尺寸后点击“开始生成”，即可快速的体验到flux模型的生图能力。还有很多很多很多能力...大家可以在阿里云百炼市场里面探索。

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如何用AI搭建个人知识库
以下是用 AI 搭建个人知识库的方法： 首先，要搭建基于 GPT API 的定制化知识库，需要给 GPT 输入（投喂）定制化的知识。但 GPT3.5（即当前免费版的 ChatGPT）一次交互（输入和输出）只支持最高 4096 个 Token，约等于 3000 个单词或 2300 个汉字，容量对于绝大多数领域知识往往不够。为解决此问题，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 embeddings 是一个浮点数字的向量（列表），两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度，大距离表示低关联度。比如，向量是数学中表示大小和方向的一个量，通常用一串数字表示，在计算机科学和数据科学中，向量通常用列表（list）来表示。向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法，最常见的是欧几里得距离。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。 具体操作时，可将大文本拆分成若干个小文本块（也叫 chunk)，通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，并在一个地方（向量储存库）中保存这些 embeddings 向量和文本块，作为问答的知识库。当用户提出一个问题时，该问题先通过 embeddings API 转换成问题向量，然后将这问题向量与向量储存库的所有文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把这几个向量对应的文本块提取出来，与原有问题组合成为新的 prompt，发送给 GPT API。 例如，有一篇万字长文，拆分成多个 Chrunks 包含不同内容。如果提问是“此文作者是谁？”，可以直观地看出与问题关联度最高的文本块，通过比较 embeddings 向量也能得到结论。最后发送给 GPT API 的问题会类似于“此文作者是谁？从以下信息中获取答案：本文作者：越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。” 此外，还有案例展示了如何在 AI 时代把碎片化信息内化为自己的知识/智慧。比如在读书时看到有触动的文本，将其整理归纳，标记重点，打赏标签，放入笔记系统，准备展开深度思考和实践。基于笔记中提到的 AI 对人的赋能模式，展开深度实践，生成自己的观点和决策，并打造成体系化的内容产品，实现价值。通过一个碎片化知识在左侧知识库中的“点、线、面、体”式的流转，从一个书摘变成一个体系化内容或课程，把“别人说的话”变成“自己的智慧”。
2025-02-28
怎样给AI投喂小说
给 AI 投喂小说可以参考以下步骤： 1. 首先使用 code interpreter，将小说原文喂给它并写入到 dataframe 里，全部喂完后保存成 excel 文件备用。 2. 让 GPT 读取该文件并给出反馈。AI 会从情节合理与连贯性角度给出意见。 3. 进行细节修改，反复尝试后可能会发现某些结构化 prompt 效果更好，修改的成品有部分可直接采纳。每改一段，AI 会把修改后的内容写入内存并读取新的一段。 4. 一轮修改完成后，可让 AI 再修订一轮。若重复次数过多，可先合并段落。这一轮修改可能更强调字词和标点。 5. 还可以把相关写作课程的内容贴给 AI 让其总结，并依照总结的方法修订小说。 需要注意的是，在修改过程中，对于 GPT 改得不好的地方进行简单纠正。同时，由于 GPT 不稳定，为避免白忙活，应随时保存备份。
2025-02-28
我想知道AI如何提高办公效率
以下是 AI 提高办公效率的一些方式： 1. 在日常活动中，如交通监测系统能使通勤更顺畅，银行账户欺诈检测等方面，AI 能自动处理部分工作，提高效率。 2. 在游戏行业，从前期制作到后期迭代，大模型不仅能降低成本，还能打造创新玩法，提供更好的游戏体验。例如网易的《逆水寒》，将 AIGC 应用于美术开发、NPC 与玩家的交互，还内嵌了“AI 作词机”。 3. 在人力资源管理领域，AI 应用于招聘、员工绩效评估、培训与发展等环节，显著提高工作效率。 4. 在全行业中，基础办公如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人等，从单个任务到角色再到角色间协同，都能显著提高工作效率。 5. 在信息检索和处理方面，如 You.com 等多种领先的 AI 产品，能帮助我们更高效地获取信息，提升工作效率和决策质量。
2025-02-28
写论文数据最真实的ai是哪个？
在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，能在多个方面提供辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 需要注意的是，这些工具只是辅助，使用时要结合自身写作风格和需求，选择最合适的，且内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。但目前没有哪个 AI 能保证提供的数据绝对真实，仍需您对数据进行仔细核实和评估。
2025-02-28
作为互联网公司的IT，如何用AI来优化或升级自己的工作
对于互联网公司的 IT 人员，利用 AI 优化或升级工作可以从以下几个方面入手： 1. 明确自身工作目标和想法：AI 是工具，能将能力放大，帮助更好更快地实现想法。重要的是思考自己真正想为这个世界做些什么，并着手尝试通过 AI 来实现。 2. 借鉴他人的 AI 工作流： 起床时，让 AI 为自己排 TODO 优先级，做私董会的脑暴。 工作中有阳光会撒娇/卖萌的傲娇 AI 小助理加油。 重点事项如内容创作，可拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并让两个 AIbot 互相改。 优化 bot，如内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot 等，并将相关知识库和 Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护。 准备备选的生产力 AI 工具库。 未来可将整个公司业务搬入飞书，外接 MJ、ChatBot 分身等。 3. 关注 AI 发展趋势：目前 AI 在一些具体任务上已超过多数人类，但在涉及推理和自主学习任务方面还有差距，通用人工智能的定义存在争议，其发展带来了技术、伦理、安全和哲学等方面的思考。 需要注意的是，AI 终究会发展到每个人触手可及的程度，对于大部分人来说，并不需要特别关注 AI 技术本身，而应专注于自身的工作需求和目标。
2025-02-28
用AI做数据分析有什么好办法
用 AI 做数据分析的好办法包括以下几个方面： 1. 提供大模型可访问的数据源或上传数据表格，并通过提示词明确需要分析的维度和结果输出格式。观察生成结果，迭代优化提示词，最终导出满意结果。 2. 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，针对每个环节优化 AI 性能，便于发现和修正问题。 3. 针对复杂问题，采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化。 4. 给 AI 提供参考和学习内容，包括高质量的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细流程和知识。 5. 在 Prompt 中使用专业领域术语引导，如法律术语，使 AI 更精准地提供信息。 6. 对于分析结果，要进行交叉验证，结合自身专业知识筛选和判断，确保信息准确。 在实际操作中，例如在 SQL 分析中，用户描述分析内容，后台连接数据库，让 AI 输出并校验 SELECT 类型的 SQL 语句，执行后将数据传给 GPT 分析，最后返回前端页面渲染图表和结论。个性化分析中，用户上传文件并描述辅助，前端解析后传给 GPT 处理，后续步骤与前者一致。
2025-02-28
AI工具换衣服面料
以下是关于 AI 工具换衣服面料的相关内容： 在使用某些 AI 工具进行换衣操作时，例如在 Stable Diffusion（SD）中，可按照以下步骤进行： 1. 进入图生图模式，若蒙版有 bug 看不见，错误时可手动保存。 2. 输入提示词如“蓝色毛衣”，将蒙版区域内容处理改为“填充”，尺寸改为和图像一致，重绘幅度设为 1。但由于蒙版区域较大，可能会出现与之前的手衔接不上的问题，此时可通过降低重绘幅度或添加 openpose 控制人物身体姿势来解决。 3. 除了图生图的局部重绘，还可使用 controlnet 的局部重绘功能，控制模式选择“更注重提示词”，具体效果可自行试验选择。 在 MidJourney 中，有以下实用技巧： 1. 角色一致性：使用 cref 后接角色图片的 URL 可保持角色形象一致性，通过 cw 调整参考强度，范围 100 到 0，默认 100 会使用面部、头发和衣服，强度为 0 时只专注面部，适合更换服装或发型等。 2. 风格一致性：使用 sref 后接风格参考图像的 URL，可生成风格一致的图像，可添加多个风格参考链接，并通过 :: 后跟权重数字设置不同风格的相对重要性。还可结合使用垫图和 sref，垫图影响画面构图和元素，sref 影响画风。 另外，关于基于 AI 的换衣工作流，可参考以下步骤： 1. 下载文件链接：https://ixqye9ulc13.feishu.cn/drive/folder/Q8D0fvjPll59o7dMKVvcWowOnQh?from=space_personal_filelist 。 2. 载入工作流后若发现缺少节点，需下载文件夹 custom_nodes 中的“ComfyUIIDMVTON.rar”压缩包，解压到 customs 路径下作为节点使用，并将文件夹“LayerNorm”放入指定路径（如 C:\\Users\\Admin\\Desktop\\ComfyUIakiv1.3\\custom_nodes\\comfyui_controlnet_aux\\ckpts）。 3. 若重新打开出现问题，可将节点 custom_nodes“Marigold”、“KwaiKolorWrapper”、"mixlabnodes"剪切放到桌面（不要放在 comfyui 中），先跑工作流。
2025-02-16
Ai换衣服材质
以下是关于 AI 换衣服材质的相关信息： 在 AIGC 1.0 时代，AIGC 主要起到产生参考图像的作用，仅使用 controlnet 无法精确控制特征材质，如阿牛的橙色身体部分、蓝色金属牛角等，适合整体全身材质风格替换，可使用正视图或手绘线稿图输入 controlnet 进行控制。 在 AIGC 2.0 时代，基于 Stable diffusion 的 Lora 模型训练能直出较高质量的形象，但对于要求高的场景仍有问题，如四肢比例失调、手指数量错误等，随着 SDXL 大模型的更新，这些问题有望解决。目前 AIGC 工具存在问题，仍需专业设计师大量介入与修复，但它是设计师的强大辅助工具。 对于人物服装的选择，可使用万能固定句式“「主题」+「风格」+「材质」+「元素」+「玄学佐料」”来尝试。例如，服装示例咒语关键词：Chinese dress，生成思路：一个穿着中国清代宫廷刺绣旗袍，宽袖渐变红色加上刺绣雪纺面料，镶钻工艺，上面还有金丝雀和白玫瑰元素等刺绣元素。添加材质装饰细节后服装会更精致。 在【SD】商业换装中，可通过以下步骤进行： 1. 在扩展面板中使用网址安装 Segment Anything，guthub 地址：https://github.com/continuerevolution/sdwebuisegmentanything。 2. 重启后安装 SAM 模型，github 上有三个 SAM 模型，由大到小分别是 vit_h，大部分情况下选择 vit_l 即可。 3. 将下载好的 SAM 模型放在指定路径下。 4. 测试 SAM 模型效果，左键点击要保留的部分打上黑点，右键点击不要的部分打上红点，双击不需要的点可移除。 5. 预览分离结果，选择合适的蒙版进行服装或背景替换。 6. 点开“展开蒙版设置”，设定蒙版扩展量，建议 30，然后点击发送到“重绘蒙版”。
2025-02-16
我想把黑白老照片修复成彩色，然后给人物换衣服。请问哪个AI网站或者软件可以免费使用
以下为您介绍可免费使用的将黑白老照片修复成彩色并给人物换衣服的方法： 使用 Stable Diffusion 可以实现此需求。在新上线的 controlnet 模型中，新增的 Recolor 模型能将黑白图片重新上色。操作时选择 realisian 的写实大模型，提示词直接描述颜色和对应的内容，如黑色的头发、黄色的皮肤、深蓝色的衣服、浅蓝色的背景等。ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰，可参考文章——。 之后将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的，可参考文章——。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免对原图产生干扰。 原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/hlnSTpGMozJ_hfQuABgLw
2025-02-04
AI换衣API推荐， 并多维度对比，选择最适合的API推荐给我
以下为您推荐的 AI 换衣相关的 API 并进行多维度对比： Comfyui_Object_Migration： 特点：可高精度迁移服装样式到目标人物图像，保持高一致性和细节完整性，支持从卡通到写实的风格互相转换，甚至可将平面角色图像转换为可 3D 打印的模型。 应用场景：虚拟角色服装设计迁移到真实照片、为动画角色添加写实服装、微调权重生成独特服装设计。 详细介绍及教程： GitHub： 在选择适合的 AI 大模型 API 服务时，需要考虑以下因素： 对于像开发 AI Share Card 插件这类情况，如果将模板生成功能设计为固定的代码组件，让大模型专注于内容总结的功能，那么对模型的要求就不会过高。 选型要求包括：较长的上下文窗口，因为内容总结类任务需要较大的上下文长度；响应速度要快、并发支持要高，以在多人使用插件时保持良好性能；免费或尽量低价，以减少模型 token 费用。例如，AI Share Card 选用的是 GLM4flash（截至 202412，长达 128k 的上下文窗口，完全免费的调用价格，200 RPM 高并发支持）。
2025-01-08
AI换衣
以下是关于 AI 换衣的相关内容： 天冷时可以用 AI 给家乡或所在地的地标穿毛衣。以开原老城的城门为例，展示了通过一定步骤为其穿上毛线外衣的效果。 在【SD】商业换装中，换衣步骤包括输入提示词“蓝色毛衣”，将蒙版区域内容处理改为“填充”，尺寸改为和图像一致，重绘幅度为 1。同时提到可能出现的衔接问题及解决方法，还介绍了 controlnet 的局部重绘功能，控制模式选择“更注重提示词”，具体使用可自行试验选择效果好的。 阿里和蚂蚁在 AIGC 实践中，有基于 Stable Diffusion 的 AIGC 服饰穿搭实践，还包括在淘宝用 AI 试衣服等相关内容，具体可参考相关链接。
2024-11-08
我准备装修，地板是冷灰色，想装修成中古风的风格，需要出设计图，有什么AI工具推荐
以下是一些可以辅助您生成中古风装修设计 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：这是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，有助于创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：一款基于 AI 的设计软件，能够帮助创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：这是一款基于 AI 的 CAD 软件，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后再尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-28
我是没有编程和计算机专业知识的新手，想要学习提示词设计，请推荐学习资料
以下是为没有编程和计算机专业知识的新手推荐的学习提示词设计的资料： 1. 参考文献： D.Sculley 等人的《机器学习：技术债务的高利贷》（2014 年） Xavier Amatriain 等人的《Transformer 模型：介绍和目录》（2023 年） Hattie Zhou 等人的《通过上下文学习教授算法推理》（2022 年） Yao Lu 等人的《神奇有序的提示词及其寻找方法：克服少样本提示词顺序敏感性》（2022 年） Jason Wei 等人的《思维链提示词在大型语言模型中引出推理》（2022 年） Zhuosheng Zhang 等人的《大型语言模型中的自动思维链提示词》（2022 年） Shunyu Yao 等人的《思维树：与大型语言模型一起进行深思熟虑的问题解决》（2023 年） 2. 小七姐的相关教程： 《Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（四）》：介绍了标识符（如、<>等）和属性词（如 Role、Profile、Initialization 等），并指出结构化提示词框架可作为通用标准格式，还推荐了相关理论原文，如李继刚和云中江树的详细理论。 3. 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用：提示词向模型提供上下文和指示，其质量影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示。 参考优秀案例：在领域社区、Github 等资源中研究学习优秀提示词案例。 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究：持续关注提示工程领域的最新研究成果和方法论。 请注意，上述部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-27
请推荐相关的学习资料： AI与新媒体设计：AI视频编辑、AI社交媒体内容创作、ai虚拟现实与增强现实设计等。
以下是为您推荐的关于 AI 与新媒体设计（如 AI 视频编辑、AI 社交媒体内容创作、AI 虚拟现实与增强现实设计等）的学习资料： 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。同时，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。 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。您还可以通过在线教育平台（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。 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。建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 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。 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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 filMarathon 全球 AI 电影马拉松大赛参赛引导中的学习资料： 音效创作指导： 语音合成： 剧本创作：人力为主： 图片生成：AI 作图绘画： 视频生成：AI 视频生成： 音频生成：AI 音乐创作： 剪辑工具：剪映剪辑：
2025-02-27
请推荐相关的学习资料： AI与新媒体设计：探索AI如何影响视频编辑、社交媒体内容创作、虚拟现实与增强现实设计等。
以下是关于学习“AI 与新媒体设计”的相关资料推荐： 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，能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），可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习，建议掌握提示词的技巧，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。 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，通过对话获得对 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。
2025-02-27
请推荐相关的资源：AI与新媒体设计：探索AI如何影响视频编辑、社交媒体内容创作、虚拟现实与增强现实设计等。
很抱歉，目前没有相关的具体资源可以推荐给您。但您可以通过以下途径获取相关信息： 1. 学术数据库：如 Web of Science、Scopus 等，搜索相关的研究论文。 2. 在线教育平台：例如 Coursera、EdX 等，可能有相关的课程。 3. 专业论坛和社区：如知乎、V2EX 等，与同行交流获取资源推荐。 4. 相关的行业报告网站：如艾瑞咨询、易观智库等。
2025-02-27
AI与广告设计有什么相关课程推荐
以下是为您推荐的与 AI 和广告设计相关的课程： 1. AIGC Weekly06 中的课程： 学习如何利用工具创造虚拟形象。 了解如何通过 Runway Academy 将视频剪辑片段变成 AI 图像的风格。 阅读关于“什么是人工智能以及它将如何影响营销人员”的文章，主要聚焦于内容生产方面，比如广告文案以及广告素材。 学习提示驱动设计的相关内容。 2. 关于 AI 生成 CAD 图的学习资源： 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文。 专业书籍：查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍。 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 技术论坛和社区：加入 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，关注相关博客和新闻网站。 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 3. 2024 年 AI 与创意设计知识库共建中的相关内容： 创意设计相关文章&报告：。 综合趋势研究：。
2025-02-27