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如何学习ai绘画

Answer

以下是关于如何学习 AI 绘画的一些指导:

首先,了解 AI 绘画的工作原理很重要。就像学习画画要临摹大师的作品一样,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。以 Stable Diffusion 为例,其大模型就相当于您花四十年学习的绘画风格,您需要选对合适的大模型才能画出符合心意的作品。大模型可以在 C 站(https://civitai.com/)下载,但需要科学上网。

其次,您可以借助一些专业的工具和导师。比如《AI 绘画助手》,它是一位专业且贴心的学习导师,能为新手小白和进阶爱好者提供优质实用的指导。它能将复杂的神经网络等知识用通俗易懂的语言解释清楚,介绍流行的 AI 绘画工具如 DALL-E、MidJourney、Stable Diffusion 等的使用步骤和独特之处,传授风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用以及获取高分辨率精美图像的方法,还能通过丰富的实战案例引领您从零基础起步创作作品,并为您答疑解惑和规划学习路径。

另外,像二师兄这样的学习者的经验也值得借鉴。他从下载安装包和教学视频开始,啃完 SD 的教程并进行炼丹实践,还与小伙伴探讨 AI 变现途径,加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney 并打磨文生图提示词。

总之,学习 AI 绘画需要了解原理、选对工具、不断实践和交流学习。

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。

如何学习AI绘画,快来体验《AI绘画助手》

作者:用户5982952053884[heading1]欢迎体验[content]AI绘画助手:[AI绘画助手-扣子AI Bot(](https://www.coze.cn/store/bot/7387381204275904521?panel=1&bid=6d1aji2c86g1m)[coze.cn](https://www.coze.cn/store/bot/7387381204275904521?panel=1&bid=6d1aji2c86g1m)[)](https://www.coze.cn/store/bot/7387381204275904521?panel=1&bid=6d1aji2c86g1m)[heading1]Bot简介[content]他是一位专业且贴心的AI绘画学习导师。无论您是初涉AI绘画领域的新手小白,还是期望更上一层楼的进阶爱好者,他都能够提供最优质、最实用的指导。在原理讲解方面,他能够将复杂的神经网络、生成对抗网络以及卷积神经网络等知识,用通俗易懂的语言为您解释清楚,让您轻松理解AI绘画背后的神秘机制。对于市面上流行的AI绘画工具,如DALL-E、MidJourney、Stable Diffusion等,他不仅了如指掌,还能详尽地介绍它们的使用步骤和独特之处,帮助您找到最适合自己的工具。风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用,还有获取高分辨率精美图像的方法,这些都是他擅长的领域。他会抽丝剥茧,将其中的关键要点和操作技巧毫无保留地传授给您。他还拥有丰富的实战案例经验,能够引领您从零基础起步,逐步创作出令人惊叹的作品。当您遇到难题时,他会迅速为您答疑解惑,并为您精心规划清晰明确的学习路径。总之,有他在,您在AI绘画之旅上定能不断突破,充分释放自己的创意与想象!

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。

Others are asking
目前有什么ai可以审核文件
目前有以下几种 AI 可以审核文件: 1. AI Review:这是一项功能,可让您查看代码库中的最近更改以捕获任何潜在的错误。您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文,并与 AI 聊天以获取详细信息。为了让其对您有利,您可以为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面,比如性能。目前有几个选项可供选择进行审核,如审查工作状态、审查与主分支的差异、审查上次提交。 2. 在专利审查方面: 专利检索与分类:AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类,通过自然语言处理(NLP)和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估:AI 可以分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请:AI 可以帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析:AI 可以分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 3. Midjourney:今天早上 3 小时前 MJ 将测试全新的“外部图像编辑器、图像重纹理化功”能以及下一代 AI 审核系统。图像编辑器允许您从计算机上传图像,然后扩展、裁剪、重绘、添加或修改场景中的元素,还推出了“图像重纹理化模式”。AI 审核系统将从整体上检查您的提示、图像、绘制蒙版以及生成的输出图像。但在第一个发布阶段,这些功能仅开放给已生成至少 10,000 张图像的用户(年度会员可用)以及过去 12 个月内一直是月度订阅用户的用户。
2025-03-15
如何让ai帮我写论文
利用 AI 写论文可以参考以下步骤: 1. 确定论文主题:明确您的研究兴趣和目标,选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成论文的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析:如果论文涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具来撰写论文的各个部分,并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保论文的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。 另外,在让孩子使用 AI 辅助写作时,可以将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录。作文需要由 AI 来写,孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改(孩子可能还得给 AI 做示范),才是评价的关注点。 还有成功利用 AI 写小说的经验,比如先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并在其基础上按自己的审美略做修改。然后让 AI 以表格的形式输出细节描述,这样做有打破 AI 叙事习惯、便于局部调整、确保内容是具体细节等好处。之后把生成的表格依次复制粘贴,让 AI 照着写文章。但在局部修改时可能会遇到问题,比如 AI 记性不好导致修改不符合预期。
2025-03-15
AI应用开发社区或者微信群
以下是一些与 AI 应用开发相关的社区和微信群信息: 云栖大会 9 月 19 日招募 AI 创作者,包括 AI 艺术创作者、AI 应用开发者(特别是工作流、企业解决方案开发者)、开源社区的活跃成员、有 AI 技术背景的初创企业和工作室。招募渠道包括在线招募(在开源社区平台如 GitHub、Gitee 的项目展示页面发布招募信息,在 AI 技术论坛和设计论坛如 CSDN、简书、知乎等发布招募帖,在微信、QQ 社群内的 AI 开发者群发布信息)和线下招募(在相关行业会议和活动中设置摊位,与高校 AI 实验室或研究机构合作)。招募方式包括报名表单、筛选流程(初步筛选和二次筛选)、确认参展并提供详细参展指导手册。 通往 AGI 之路有飞书和微信交流群。说明:请填写问卷进群,群内会分享最新 AI 信息、社区活动;加入群后欢迎积极分享,飞书群内置 AI 智能机器人可回复任何与 AI 相关的问题。同时欢迎投稿,包括 AI 技术探讨与分析、实践经验与案例分享、行业动态与趋势观察、开发心得与技术教程等。投稿要求原创、严谨、有深度,配图说明更佳,观点明确,结构清晰,建议字数 1500 5000 字,提交后 2 3 工作日反馈,必要时沟通修改建议,优质内容将收录知识库。 加入 AI 编程社开发者社群,可获得更多 AI 编程相关资讯。若二维码过期,公众号后台回复“社群”即可进群。
2025-03-15
现在有能自主抓取股票交易数据的AI吗
目前在信息爆炸的时代,借助 AI 工具可以实现集检索、整合与分析为一体的工作。以 A 股行情问答为例,可构建一个 Bot,当被问及如“XX 股票今天表现怎么样?”“复盘今天的家电板块”等问题时,它能从海量市场数据中找到有价值信息,进行整合分析并提供个性化回复。但需要注意的是,若希望在本地私有化部署,就无法使用某些相关服务。 不过,尚未有明确表明存在能完全自主抓取股票交易数据的 AI 。
2025-03-15
想在comfyui搭建一个音频节奏生成ai抽象粒子视觉效果的工作流,应该使用哪些模型节点?如何搭建?
在 ComfyUI 搭建音频节奏生成 AI 抽象粒子视觉效果的工作流,您可以参考以下内容: 1. 大模型节点: 您可以根据自己的风格选择不同的大模型,推荐使用: AWPainting,链接:https://civitai.com/models/84476/awpainting primemixanything,链接:https://civitai.com/models/75089/primemixanything xxmix9realistic v40,链接:https://civitai.com/models/47274/xxmix9realistic 2. 关键词节点: 可以使用工作流内的关键词,也可以输入自己的正负面关键词。 3. Lora 节点: 可根据自己风格搭配进行选择,如需多个 Lora 可进行串联。 4. ControlNet 节点: 选用 qrcode_monster V2 版本,相比于 V1 版本 V2 版本识别性更强。下载需要魔法,没有魔法的同学文末领取模型。下载链接:https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 5. 采样器节点: 所有生图的老演员了,Step 要选择高步数,35 50 即可。采样器默认的 euler a /dpmpp 2m sde 基础节点介绍: 1. Checkpoint 基础模型(大模型/底模型)节点: 属于预调模型,决定了 AI 图片的主要风格。输出连接:Model 连接 KSampler 采样器的 Model;Clip 连接终止层数的 Clip;Vae 连接 VaeDecode 的 Vae。 2. Clip 终止层数(clip skip)节点: ComfyUI 的是负数的,webUI 的是正数。输出入点:Clip 连接 Checkpoint 基础模型的 Clip。输出节点:Clip 连接 Prompt 节点的 Clip。正向提示词和负面提示词各一个。 3. Prompt 节点: 输出入点:Clip 连接 Clip 终止层数节点的 Clip。输出节点:正向提示词和负面提示词各连接一个。 4. KSampler 采样器: 输出入点:Model 连接 Checkpoint 基础模型;Positive 连接正向提示词;negative 连接负面提示词;latent_imageL 连接 Empty Latent Image 潜空间图像的 Latent。输出节点:Latent 连接一个 VAE 的 Samples。 5. Empty Latent Image 潜空间图像: 设置出图尺寸,例如 10241024。输出入点:Latent 连接 KSampler 采样器的 Latent。 此外,还有一些根据插件整理的工作流,您可以先随便选择一个“文生图”中的“基础+自定 VAE”。选好之后,点击“替换节点树”。界面中就会出现已经连接好的工作流节点(如果没看到,就按一下 home 键),包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸,采样器等所有在 webUI 中熟悉的参数,而且全都是中文面板。打开模型节点,可以看到 webUI 中的模型全部都在。这次先不更改参数,点击“运行节点树”,直接生成。此时会提醒您是否启用 ComfyUI,点击确定即可。等待一会,就能在最后一个节点预览图中看到生成的图片。点击这里就可以打开后台,看到出图时间。
2025-03-15
AI数字人排名
以下是为您整理的部分 AI 数字人的排名情况: 23 年 4 月访问量排名:DID 位列第一,月访问量约 600 多万;Heygen 紧随其后。 23 年 4 月~24 年 3 月月访问量增量排名:vidnoz AI 增长了 598.0 万。 23 年 4 月~24 年 3 月月访问量减量排名:DID 的访问量减少了 490.0 万。 23 年 4 月访问量 Top10 中有 aiwatch.ai 。 2025 年 1 月 ARR100 排名中,数字人类别的 Glambase 排名靠前。 全球高增速 Top50 中,数字人类别的 Artflow ai 排名 38,月访问量 86.1 万,相对 3 月变化 0.307。 需要注意的是,这些排名数据可能会随着时间和市场变化而有所不同。
2025-03-15
怎么写好AI绘画提示词
以下是关于写好 AI 绘画提示词的一些要点和方法: 1. 趣味性与美感概念:通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击,在美术基础不出错前提下将形式与内容结合。 2. 纹身图创作要点:强调人机交互,对输出图片根据想象进行二次和多次微调,确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 魔法少女示例:以魔法少女为例,发散联想其服饰、场景、相关元素等,并可采用反逻辑反差方式。 4. 提示词编写方法:用自然语言详细描述画面内容,避免废话词,Flux 对提示词的理解和可控性强。 5. 实操演示准备:按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 6. 人物创作过程:从汉服女孩入手,逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 7. 输入语言:星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(女孩、金发、长头发),支持中英文输入。 8. 提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 9. 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 10. 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,更优先。对已有的提示词权重进行编辑。 11. 辅助功能:翻译功能可一键将提示词翻译成英文;删除所有提示词可清空提示词框;会员加速可加速图像生图速度,提升效率。 12. 对于 Stable Diffusion:生成方式主要分为文生图和图生图两种。文生图仅通过正反向词汇描述来发送指令。在文本描述上又分为两类:内容型提示词主要用于描述想要的画面,采样迭代步数通常数值控制在 20 40 之间最好,采样方法一般常用的为:Euler a;DPM++2S a Karras;DPM++2M Karras;DPM++SDE Karras;DDIM。将比例设置为 800:400,高宽比尽量在 512x512 数值附近。
2025-03-10
怎么写好AI绘画提示词
以下是写好 AI 绘画提示词的一些要点和方法: 1. 画面描述:用自然语言详细描述画面内容,避免废话词。比如描述人物时,包括发型、妆容、服饰、配饰、表情、背景等元素;描述场景时,涵盖环境光照、画面构图等。 2. 趣味性与美感:趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击,美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 3. 纹身图创作:强调人机交互,对输出图片根据想象进行二次和多次微调,确定情绪、风格等锚点再发散联想。 4. 特定示例:如以魔法少女为例,发散联想其服饰、场景、相关元素等,并可采用反逻辑反差方式。 5. 输入语言:根据不同模型选择合适的输入方式,有的使用自然语言(一个长头发的金发女孩),有的使用单个词组(女孩、金发、长头发),且支持中英文输入。 6. 提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,例如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 7. 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,输入不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印等。 8. 利用“加权重”功能:在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。 9. 辅助功能:如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词、会员加速等功能。 10. 模型选择与参数设置:根据需求选择合适的模型和采样方法,合理设置采样迭代步数和比例等参数。
2025-03-10
怎样从零基础学习ai绘画
以下是从零基础学习 AI 绘画的一些建议和资源: 1. 学习 Stable Diffusion 相关知识: 了解 Stable Diffusion 系列资源。 深入浅出理解其核心基础原理,包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程等。 解析核心网络结构,如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的流程,如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 等搭建推理流程,并查看生成示例。 探索 Stable Diffusion 经典应用场景,如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型,包括了解训练资源、初识训练过程、配置训练环境与训练文件。 2. 体验《AI 绘画助手》: 它是一位专业且贴心的 AI 绘画学习导师。 能将复杂的知识用通俗易懂的语言解释清楚,让您轻松理解背后机制。 熟悉市面上流行的 AI 绘画工具,如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等,并介绍其使用步骤和独特之处。 擅长风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用,以及获取高分辨率精美图像的方法。 拥有丰富的实战案例经验,能为您答疑解惑,并规划学习路径。 3. 参考他人经验: 如二师兄的经历,他从二月开始接触 SD 秋叶安装包和教学视频,三月啃完 SD 教程并开始炼丹,四月尝试 AI 变现项目,五月加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。 希望以上内容对您有所帮助,祝您在学习 AI 绘画的道路上取得成功!
2025-03-10
AI绘画,有免费的吗
目前有免费的 AI 绘画工具,例如 Imagen 3,其优势包括无需排队、免费使用、交互人性化、具有较好的语义理解能力以及灵活性等。此外,Stable Diffusion 也是主流的 AI 绘画软件,其优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高,但需要较好的电脑配置。如果您想要了解更多关于 AI 绘画的信息,比如具体的安装方法,可以去看看 B 站的【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频。
2025-03-08
我想学习Ai绘画,请帮我整理一个学习计划。
以下是为您整理的 AI 绘画学习计划: 一、基础学习阶段(12 个月) 1. 第一个月 了解 AI 绘画的基本原理和常用工具,如 StableDiffusion(SD)、Midjourney 等。 学习相关的理论知识,可参考《生成式 AI 导论 2024》李宏毅、Introduction to Image Generation Google AI 课程等。 2. 第二个月 深入学习所选工具的教程,掌握基本操作和功能。 尝试使用不同的提示词进行简单的绘画创作。 二、实践练习阶段(23 个月) 1. 第三个月 针对不同的主题,如人脸、画风、风景、景观、建筑等进行炼丹练习。 注意提高图片数据集的质量,以获得更好的效果。 2. 第四个月 与小伙伴探讨 AI 绘画的变现途径,尝试参与相关项目。 练习绘本风格的绘画。 3. 第五个月 即使在没有硬件支持的情况下,继续学习和巩固知识。 加入相关社群,如 Prompt battle 社群,学习新的技巧和经验。 三、巩固提升阶段(长期) 1. 不断优化提示词,提高绘画的质量和创意。 2. 定期评估学习成果,总结经验教训,调整学习方向。 需要注意的是,学习 AI 绘画需要耐心和持续的实践,祝您学习顺利!
2025-03-07
学习Ai绘画,应该先学哪个工具。
如果您想学习 AI 绘画,以下是一些可供选择先学习的工具: 1. DALL·E:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UhuiwQBlqi3Hr4kb3rwcTK9cnXb 2. Midjourney:https://www.midjourney.com/explore?tab=random 优点是图片和描述相关性更大,风格更加显著,但需要翻墙,需要 Gmail 注册,不免费,在 discord 上代理使用,价格为 8 美元一个月/200 张图。 3. Stable Diffusion:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FUQAwxfH9iXqC9k02nYcDobonkf 4. ComfyUI:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AxZPwElC6iZ0aqk2hjOcI3Y9nFg 5. WeShop:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UqKXwX1d0iRO5ikBb0DcYyb9ned 6. 最低成本的开始:扣子+ByteArtist 网址:https://www.coze.cn/home 优点是不需要翻墙,无收费,可以直接生成,注册可用手机号、抖音号或飞书号,操作时需要在 coze 的 bot 里面添加绘图插件,耗时约 5 分钟。 此外,对于 CAD 绘图,以下是一些相关的 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,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可以帮助用户创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,可以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。 对于 CAD 初学者,建议先学习基本的 3D 建模技巧,然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。
2025-03-07
我如果想利用ai实现商业应用,请问我应该从什么开始学习
如果您想利用 AI 实现商业应用,可以从以下方面开始学习: 1. 微软相关课程: 《面向商业用户的人工智能学习》:https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/introductionaiforbusinessusers/?WT.mc_id=academic77998cacaste 《人工智能商学院》:https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/transformyourbusinesswithmicrosoftai/ (和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发) 《机器学习入门课程》:https://github.com/Microsoft/MLforBeginners 《视觉》:https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/createcomputervisionsolutionsazureai/?WT.mc_id=academic77998cacaste 《自然语言处理》:https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/explorenaturallanguageprocessing/?WT.mc_id=academic77998cacaste 《使用 Azure OpenAI 服务的生成式人工智能》:https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/developaisolutionsazureopenai/?WT.mc_id=academic77998bethanycheum 2. 清华创协独立开发的 AI 应用开发实训营: 活动主题:以独立开发模式做可商业化的 AI 应用,从零到一打造具有商业化潜力的 AI 应用,学习产品设计、应用开发、运营与增长,并产出至少一个具备商业化潜力的 AI 应用。 课程亮点:实战为王,项目驱动,采用“理论认知+动手实践”双轨模式,在真实项目中积累经验;专业导师,深度指导,邀请独立开发者、资深工程师、产品经理提供指导与建议;资源支持,助你腾飞,提供 API、算力等资源支持,降低开发成本。 课程框架:暂未详细说明。 3. 了解七大行业的商业化应用: 企业运营:包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询、法律文书起草等。 教育:协助评估学生学习情况、定制化学习内容、论文相关工作等。 游戏/媒体:如定制化游戏、动态生成 NPC 互动等。 零售/电商:包括舆情监测、品牌营销、库存管理等。 金融/保险:如个人金融理财顾问、欺诈活动风险检测等。 制造业/汽车:涵盖生产计划、产线预测性维保辅助等。 生命科学:包括研发阶段靶点发现、医学文献处理等。 此外,ChatGPT 大模型以及生成式 AI 技术还将在图片、视频、数字人等领域的各种复杂场景中落地,利用海量的数据资源和算法实现商业化应用与迭代更新。
2025-03-15
帮我找下提示词学习材料
以下是为您提供的提示词学习材料: 一、关于提示词的一般理解 提示词(Prompt)是给大语言模型的输入文本,用于指定模型应执行的任务和生成的输出。它发挥着“提示”模型的作用,设计高质量的提示词需根据目标任务和模型能力精心设计,良好的提示词能让模型正确理解需求并给出符合预期的结果。示例包括直接提问型、策略建议型、翻译型、算数型、概念解释型等。 二、系统学习 Stable Diffusion 提示词的步骤 1. 学习基本概念 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)。 2. 研究官方文档和教程 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 三、Claude 3.7 核心提示词相关资源 Anthropic 定期对外更新 Claude AI 的核心系统提示词,为广大提示工程师提供了宝贵的学习资料。您可以在以下链接中找到更多相关内容: 1. 中找到他们往期开源的更多系统提示词,涵盖了从 Claude 3 Haiku 到现在所有的模型。 2. Claude 3.5 sonnet 内置提示词详细拆解与解说:https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A 3. Anthropic 的三位顶级提示工程专家聊《如何当好的提示词工程师》:https://mp.weixin.qq.com/s/VP_auG0a3CzULlf_Eiz1sw 4. 往期 Claude AI 核心系统提示词:https://docs.anthropic.com/en/releasenotes/systemprompts 5. Claude 官方用户手册 提示工程指南:https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview 6. Claude 官方提示库:https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library
2025-03-15
ai算法该从哪里开始学习
学习 AI 算法可以从以下几个方面入手: 1. 神经网络和深度学习方面: 了解麦卡洛克皮兹模型,感知机的学习机制,如罗森布拉特受唐纳德·赫布基础性工作的启发想出的让人工神经元学习的办法,包括赫布法则。 熟悉感知机学习算法的具体步骤,如从随机权重和训练集开始,根据输出值与实例的差异调整权重,直到不再出错。 2. Python 与 AI 基础方面: 掌握 AI 背景知识,包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系,以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 巩固数学基础,如统计学基础(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)。 学习算法和模型,包括监督学习(如线性回归、决策树、支持向量机)、无监督学习(如聚类、降维)、强化学习的基本概念。 了解模型的评估和调优方法,如性能评估(包括交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(如使用网格搜索等技术优化模型参数)。 熟悉神经网络基础,如网络结构(包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络)、激活函数(如 ReLU、Sigmoid、Tanh)。 3. 强化学习方面: 了解在人工智能发展中,利用新算法解决挑战性问题的思路,如在某些领域找到适合的模拟任务环境进行训练和学习,不依赖人类专家先验。 以 AlphaZero 为例,理解其模型公式,包括定义神经网络、网络权重、棋盘状态表示、网络输出等。
2025-03-15
作为一个法学本科生,人工智能小白,我可以从那些角度去深入学习人工智能,以达到可以参加人工智能开发的地步
对于法学本科生且人工智能小白的您,想要达到可以参加人工智能开发的地步,可以从以下角度深入学习人工智能: 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,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。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下作为基础的内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 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。 3. 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。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构: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)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,由于库和框架的支持不断增加,机器学习开始变得越来越流行。但要实现落地 AI 行业,我们必须了解这些代码背后的逻辑。一旦取消了现有框架的支持,了解这些框架背后的数学细节,编写这些算法中包含的复杂模式就会显得非常重要。至少需要了解概率、统计、线性代数、微积分和图论方面的知识。有了具体的数学知识,我们就可以充分利用机器学习的潜力,比如: 1. 凭借算法背后的内联数学知识,为数据集选择最佳算法。 2. 利用正则化器背后的数学知识帮助解决模型过拟合或高方差问题。 3. 利用图论的知识来分析数据特征之间更复杂的关系。 4. 利用优化器背后的数学知识来设计适当的成本函数。 机器学习需要的数学知识水平相对比较主观,取决于每个人的具体需求。比如正在进行机器学习的底层研究,可能需要具有深厚的数学知识,因为研究要求彻底深入。但对单纯的应用者来说,可能不需要任何高等数学的相关知识,掌握 prompt 的基础框架就可以很好的应用。
2025-03-15
我刚解除ai,从哪里开始学习
对于刚接触 AI 的新手,以下是一些学习建议: 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: 参考「」,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自己的作品。 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. 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。 对于中学生学习 AI,还有以下补充建议: 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,无论是新手还是中学生,学习 AI 都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,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。
2025-03-15
我是一个小白ai,我想学习有关ai写作方面的知识。
以下是关于 AI 写作方面的知识: 1. 陈财猫的观点: AI+内容创作是现阶段最好的赛道,具有完美的产品模型匹配和产品市场匹配,且天花板高。 AI 写作的实践成果包括营销和小说、短剧创作,开发了智能营销矩阵平台,参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程,捣鼓出小财鼠程序版 agent。 好文字能引起人的生理共鸣与情绪,AI 因预训练数据量大能学会引发共鸣,从而写出好文字。 用 AI 写出好文字的方法包括选好模型,评估模型的文风和语言能力等;克服平庸,平衡“控制”与“松绑”;显式归纳想要的文本特征,通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本,往 prompt 里塞例子。 对 AI 创作的看法是 AI 创作的内容有灵魂,只要读者有灵魂,文本就有灵魂;有人讨厌 AI 是因其未改变多数人生活,或自身是受害者。作者期望 AI 能力进一步提升,改变每个人的生活。 2. 利用 AI 写课题的步骤和建议: 确定课题主题,明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 收集背景资料,使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关研究文献和资料。 分析和总结信息,利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 生成大纲,使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 撰写文献综述,利用 AI 工具确保内容的准确性和完整性。 构建方法论,根据研究需求利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 数据分析,如果课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 撰写和编辑,利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 生成参考文献,使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 审阅和修改,利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 提交前的检查,使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。 3. 吴恩达关于生成式 AI 的观点: 生成式 AI 由监督学习技术搭建,2010 2020 年是大规模监督学习的十年,为现代人工智能奠定了基础。生成文本会使用到大语言模型,其通过不断预测下一个词语来生成新的文本内容。 大语言模型是思考的朋友,运用大语言模型写故事、修改文本非常有用,但大语言模型会编造故事产生错误信息,需要鉴别信息准确。 人工智能是一种通用技术,有大量运用空间,如基于网络界面应用和基于软件程序应用。 使用 LLM 来写作,集思广益、头脑风暴将非常有用。使用网页版的聊天信息时,提供更多的信息。翻译也可以使用 LLM,翻译效果可能比机器翻译更好,但网络文本较少时效果不太好,可以让 LLM 将内容翻译成为海盗英语进行测试翻译准确度。
2025-03-15