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AI绘画的历史与发展

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AI 绘画的历史与发展如下:

早期,AI 绘画成果较为简单粗糙。但随着技术进步,尤其是深度学习算法如卷积神经网络的应用,其能够生成更复杂、逼真和富有创意的图像,涵盖各种风格和题材,从写实到抽象,从风景到人物。

AI 绘画在与人类艺术家的互动和融合中不断创新,为艺术创作带来新的可能性和挑战。它从生成艺术作品到辅助艺术创作,逐渐改变着传统艺术的面貌。

AI 技术在艺术创作中的应用不仅改变了创作方式,还对艺术的审美观念和市场需求产生影响。一方面,人们对 AI 驱动的机器人创作的艺术品和人类创作的艺术品接受程度大致相同,但不太愿意将机器人视为艺术家,这表明其在表达情感和创造性意图方面存在局限性。另一方面,艺术家对 AI 生成艺术的态度复杂,既有期待也有对版权、原创性和伦理问题的担忧。

此外,AI 绘画技术的发展带来了对文化创意领域从业者职业安全的焦虑,以及对其“侵权”嫌疑的反对之声,反映了新技术发展带来的行业生态变化和对现有法律伦理框架的挑战。

尽管存在争议,AI 在艺术领域的应用为艺术创作提供了新的工具和可能性,帮助艺术家探索新的创意表达方式,提高制作效率,降低制作成本,促进艺术与观众之间的互动,提供更加个性化和互动的艺术体验。

艺术与科技的融合正呈现出前所未有的奇妙景象,AI 绘画作为杰出代表,将艺术与先进技术完美结合,开启探索之旅,引领艺术界走向未来。艺术创作通常依赖手工技艺和个人感悟,而 AI 绘画利用机器学习和深度学习等技术,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,为观众带来新体验,打破了传统创作的局限,使艺术更加民主化和包容。

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

References

AI绘画:与艺术界的双向影响

从生成艺术作品到辅助艺术创作,AI绘画正逐渐改变着传统艺术的面貌,与此同时艺术界不断的反馈使AI在绘画方面有显著的进展。AI技术在艺术创作中的应用‘不仅改变了艺术作品的创作方式,还对艺术的审美观念和市场需求产生了影响。AI绘画的发展历程显示,从早期的机械臂机器人到当前的大语言模型,技术的进步使得AI绘画在创作质量和速度上取得了新的突破。这种技术进步不仅为艺术家提供了新的工具和可能性,也推动了传统艺术的数字化和普及化。然而,AI在艺术创作中的应用也引发了一系列讨论和争议。一方面,人们对于由AI驱动的机器人创作的艺术品和人类创作的艺术品的接受程度大致相同,但人们更不愿意将机器人视为艺术家。这表明,尽管AI可以生成具有吸引力的艺术作品,但它在表达情感和创造性意图方面仍然存在局限性。另一方面,艺术家对于AI生成艺术的态度复杂,既有对其创新潜力的期待,也有对版权、原创性和伦理问题的担忧。此外,AI绘画技术的发展也带来了对文化创意领域从业者职业安全的焦虑,以及对其“侵权”嫌疑的反对之声。这些争议反映了新技术发展带来的行业生态变化,以及对现有法律和伦理框架的挑战。尽管存在争议,AI在艺术领域的应用也为艺术创作提供了新的可能性。AI可以帮助艺术家探索新的创意表达方式,提高制作效率,降低制作成本。同时,AI技术的应用也在促进艺术与观众之间的互动,提供更加个性化和互动的艺术体验。AI绘画对艺术界的影响是复杂且双面的。它既提供了新的创作工具和可能性,也引发了关于艺术本质、创造性、版权和伦理的重要讨论。

如何学习AI绘画,快来体验《AI绘画助手》

[heading1]AI绘画[heading2]定义与发展[content]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。在早期,AI绘画的成果较为简单和粗糙。但随着技术的不断进步,尤其是深度学习算法的应用,如卷积神经网络等,使得AI绘画能够生成更加复杂、逼真和富有创意的图像。如今,AI绘画已经涵盖了各种风格和题材,从写实到抽象,从风景到人物。并且,AI绘画在与人类艺术家的互动和融合中不断创新,为艺术创作带来了新的可能性和挑战。[heading2]场景应用[content]广告设计:可快速生成各种创意概念图,为广告策划提供灵感和初稿。游戏开发:用于创建游戏场景、角色形象等,提高开发效率。影视制作:辅助生成特效场景、概念设计等。建筑设计:帮助设计师构想建筑外观和内部布局。[heading1]欢迎体验[content]AI绘画助手:[AI绘画助手-扣子AI Bot(coze.cn)](https://www.coze.cn/store/bot/7387381204275904521?panel=1&bid=6d1aji2c86g1m)BotID:7387390303403671587

AI绘画:与艺术界的双向影响

艺术与科技的融合正呈现出前所未有的奇妙景象。AI绘画作为这一融合的杰出代表,将艺术与先进技术完美结合,开启了一场探索之旅,引领着艺术界走向未来。[heading3]AI绘画的探索之旅[content]艺术创作通常依赖于手工技艺和艺术家的个人感悟。然而,随着人工智能技术的迅猛发展,艺术创作正在经历一场革命性的变革。AI绘画利用机器学习和深度学习等先进技术,能够模拟人类的创作过程,并生成高度复杂和令人惊叹的艺术作品。这种艺术与科技的结合,不仅为艺术家们提供了全新的创作工具,也为观众带来了前所未有的艺术体验。[heading3]打破局限[content]AI绘画的出现,使得艺术创作不再局限于传统的手工绘画技巧,而是通过编程、算法和数据分析等技术手段,开拓出了全新的创作领域。艺术家们可以利用AI生成的艺术作品作为灵感来源,进一步发展和完善自己的创作思路和风格。同时,AI绘画也为那些缺乏绘画技巧的人提供了一个参与艺术创作的机会,使艺术更加民主化和包容性。

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tell me about Gen AI companies worth joining
以下是一些关于生成式 AI 公司的信息: 从访问量数据来看,在生成式 AI 领域,Whimsical AI 表现较为突出,其在 2023 年 4 月和 2024 年 3 月的访问量排名靠前,且处于增长态势。2021 年融资 3000 万美元,2024 年 3 月的月访问量达到 237 万。 生成式 AI 赛道总体趋势平稳增长,月平均增速为 34 万 PV/月,原生产品占比中等。竞争方面,Top1 公司占比 32%,Top3 公司占比 82%,马太效应较弱,网络效应中等,大厂入局占比较低,技术门槛中等。 部分产品访问量有下跌情况,如 Rewind Al 月访问量减少了 21 万,降低了 49%;Personal.ai 月访问量减少了 14 万,降低了 56%;Turdo AI 月访问量减少 3 万。 在创业工具方面,总体趋势快速增长,月平均增速为 88 万 PV/月,原生产品占比高。Top1 公司为 Tally Form,其估值未知,最新月 PV 为 88 万。 2023 年生成式人工智能在消费市场迅速发展,2024 年企业领域的收入机会预计数倍于消费市场。过去几个月,企业对生成式 AI 的资源配置和态度发生显著变化,预算增加,更多应用部署在较小的开源模型上,业务从早期实验转移到生产环境。为企业构建解决方案的人工智能初创公司若能预见痛点、从重服务模式转向构建可扩展产品,将有机会抓住投资浪潮并占据重要市场份额。
2025-03-22
我想学习有关ai的知识,但是并不是单单的系统性的学,而是想利用现有的模型比如说deep seekr1模型来训练一个自己的模型这样的,来实现某些功能
以下是关于 DeepSeek R1 模型的相关知识: 1. DeepSeek R1 引入了纯强化学习(RL),不依赖大量人类标注数据,而是通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段,仅通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导,建立符合人类阅读习惯的推理表达范式,随后主要依靠强化学习,在奖励系统的反馈下(只对结果准确率与回答格式进行奖励),自主探索推理策略,不断提升回答的准确性,实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确,格式奖励强制结构化输出,让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。 2. 与其他模型相比,Alpha Zero 只训练了三天,就以 100 比 0 的战绩完胜 Alpha Go Lee,Alpha Go(老)采用监督学习+强化学习,学习人类棋谱,更接近人类职业棋手风格,继承了人类的局限,Alpha Zero(新)完全摒弃人类数据的纯强化学习,从零开始自我博弈,不受限于人类经验,具有创造性的下棋风格。DeepSeek R1 在训练中更注重学习推理的底层策略,培养通用推理能力,使其能够实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。 3. 使用 DeepSeek R1 给老外起中文名的操作指引: 点击邀请,复制邀请链接或下载邀请海报分享给好友。 打开火山引擎的模型页面(https://zjsms.com/iP5QRuGW/),使用习惯的方式登录。 登录后点击左侧列表里的“在线推理”,再点击“快速入门”。 获取 API Key,点击“创建 API Key”,可修改名字后创建,创建完成后点击“查看并选择”,将“已复制”的提示内容找个地方存一下。 复制 R1 的调用示例代码,选择模型为“DeepSeek R1”,修改示例代码中的相关内容,然后点击右侧的复制按钮,将代码找个地方存起来。 上述接入方法是快速入门方式,平台会自动创建在线推理接入点,并提供 50 万 Token 的免费额度,用完才需充值。如需充值,点击页面右上角的“费用”》“充值汇款”,根据账单适当充值。 4. DeepSeek R1 不同于先前的普通模型,它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属于基于强化学习 RL 的推理模型。在回答用户问题前,R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,提升最终回答的质量,这种“自问自答”是在模拟人类的深度思考,其“聪明”源于独特的“教育方式”,在其他模型还在接受“填鸭式教育”时,它已率先进入“自学成才”新阶段。
2025-03-22
我想学习有关ai的知识
以下是为您提供的新手学习 AI 的知识指导: 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,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。 如果您不会代码,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。 周鸿祎免费课 AI 系列第一讲中提到: 周鸿祎受李一舟的启发,发现大家对于 AI 的知识了解不多,尤其对于前沿 AI 的了解更是摸不着头脑,因此做免费课进行科普。他认为学习新领域时,先要学习框架,整体把握,避免出大方向的偏差。课程会先从宏观开始,如《预见 AGI》,从大框架上讲讲创新趋势和带来的启发,后面会宏观、微观结合,安排人工智能研究院的产品经理、技术专家讲基本产品的使用方法等微观层面的内容。
2025-03-22
如何了解AI
以下是了解 AI 的一些方法和途径: 1. 了解基本概念: 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. 开始学习之旅: 参考「」中的课程,特别是李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 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。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的成果。 5. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 对于希望继续精进的情况,还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:掌握基础的概率论知识,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:了解其基本概念。 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,还可以通过一些具体的例子来了解 AI 是什么,比如: 1. 从 AI 之父图灵的故事开始,了解他在二战期间构建的机器以及提出的“图灵测试”方法。 2. 观看 2024 年春 OpenAI 公司发布新一代 ChatGPT 聊天机器人(GPT4o)产品时的发布会视频,感受其接近人类交流的体验。思考 ChatGPT 是否能跨越图灵测试,以及关于 AI 是否拥有自主意识等新问题。
2025-03-22
AI知识库
“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。 我们是一个开源 AI 社区,坚信人工智能将重新塑造我们的思考和学习方式,为每个人带来强大力量,这种信念激发了创建这个知识库的决心。 在搭建知识库的过程中收获很多,特别感谢一路上支持和推荐知识库的伙伴们,正是大家的肯定与支持,使我们得以有信心持续为知识库添砖加瓦,探索 AGI 的无限可能。 WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,大家贡献并整合各种 AI 资源,使得大家都可以轻松学习各种 AI 知识,应用各类 AI 工具和实战案例等。无论您是 AI 初学者还是行业专家,都可以在这里发掘有价值的内容,让更多的人因 AI 而强大。 例如,“通往 AGI 之路”使用飞书软件搭建,当您需要了解 AI 某一领域知识时,在 AGI 的飞书大群中跟机器人对话就能获取对应的资料。
2025-03-22
一个从来没有接触过AI技术的、电脑方面就会打字的人怎么学习AI及应用
对于从未接触过 AI 技术但会打字的新手,以下是学习 AI 及应用的建议: 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,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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 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。 此外,如果您想深入了解 AI 的技术历史和发展方向,以及目前最前沿的技术点,有以下学习路径: 1. 偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-03-22
ai绘画提示词思路和模板
以下是关于 AI 绘画提示词的思路和模板的相关内容: 提示词模板的相关网站: 1. Majinai: 2. 词图: 3. Black Lily: 4. Danbooru 标签超市: 5. 魔咒百科词典: 6. AI 词汇加速器: 7. NovelAI 魔导书: 8. 鳖哲法典: 9. Danbooru tag: 10. AIBooru: 描述逻辑: 通常的描述逻辑包括人物及主体特征(服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(室内室外、大场景、小细节),环境光照(白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(高画质、高分辨率),画风(插画、二次元、写实)。 辅助工具和方法: 1. 利用相关功能型辅助网站,如 http://www.atoolbox.net/,通过选项卡方式快速填写关键词信息。 2. 参考 https://ai.dawnmark.cn/,其每种参数有缩略图可参考,更直观选择提示词。 3. 去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,每张图有详细参数,可复制粘贴到正向提示词栏,注意图像作者使用的大模型和 LORA,也可选取部分好的描述词,如人物描写、背景描述、小元素或画面质感等。 在制作游戏 PV 时的应用: 1. 在故事背景创作阶段,结合 chatGPT 发散制作游戏背景世界观,针对话术改进故事,筛选满意的故事框架内容优化。 2. 引导 ChatGPT 用分镜形式描述。 3. 使用 new bing 共创的故事分镜。 4. 利用 ChatGPt 制作 midjourney 提示词工具,使用生动感性术语和具体细节描述场景,告知 MJ 格式后进入 midjourney 绘图,包括制作 logo。 5. 统一 MJ 风格描述词,建立 AI 描述词模板,根据不同内容更换(如视角、景别、情绪词、画面色调),生成不同画面,提高效率和统一性。 下次作图时,可先选择模板,点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词,查看加入标准提示词后的效果。
2025-03-22
AI绘画的技术演进历程
AI 绘画的技术演进历程如下: 早期,AI 绘画成果较为简单和粗糙。但随着技术进步,尤其是深度学习算法如卷积神经网络等的应用,AI 绘画能够生成更加复杂、逼真和富有创意的图像。如今,它已涵盖各种风格和题材,从写实到抽象,从风景到人物,并在与人类艺术家的互动和融合中不断创新。 在艺术创作方面,AI 绘画利用机器学习和深度学习等技术,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,为观众带来新体验。它打破了传统手工绘画技巧的局限,通过编程、算法和数据分析等开拓新创作领域,让缺乏绘画技巧的人也能参与艺术创作,使艺术更具民主化和包容性。 在应用场景上,AI 绘画在广告设计中可快速生成创意概念图,为策划提供灵感和初稿;在游戏开发中用于创建场景和角色形象,提高开发效率;在影视制作中辅助生成特效场景和概念设计;在建筑设计中帮助构想建筑外观和内部布局。 同时,AI 绘画对艺术界的影响是复杂且双面的。它既提供了新的创作工具和可能性,也引发了关于艺术本质、创造性、版权和伦理的重要讨论。艺术界的反馈使 AI 在绘画方面有显著进展,但其在表达情感和创造性意图方面仍存在局限性,也引发了艺术家对版权、原创性和伦理问题的担忧,带来了对文化创意领域从业者职业安全的焦虑以及“侵权”嫌疑的反对之声。尽管存在争议,AI 绘画仍为艺术创作提供了新的可能性,帮助艺术家探索新创意表达方式,提高制作效率,降低制作成本,促进艺术与观众的互动,提供个性化和互动的艺术体验。
2025-03-22
,使用国内的 ai 绘画工具,怎么做文章中的插图,或者四格图?
以下是使用国内的 AI 绘画工具制作文章插图或四格图的一些方法和示例: 1. 像素风格插画: 关键词:3D,16bit pixel art,Super mario,Minecraft,LEGO,pixel style,Blocksplicing,girl with long hair,Alice in Wonderland,garden background,8K–uplight–ar 9:16–v 5 生成的图片示例:像素女孩插画 2. 手机壁纸插画: 关键词:mobile wallpaper illustrations,four seasons,natural landscapes,minimalist illustrations,line illustrations–ar 9:16–niji 生成的图片示例:手机壁纸 3. 新海诚风格插画: 关键词:Makoto Shinkai animation style,a girl,4K–ar 9:16–niji 生成的图片示例:新海诚动漫海报 4. 国潮插画: 关键词:Make posters of James Jean,white deer,auspicious clouds,birds,distant mountains,Chinese ChinaChic style,colorful,light color,gradient color–ar 9:16 生成的图片示例:国潮白鹿插画 此外,在使用 AI 绘画工具时,您还可以参考以下提示: 对于不同的需求和风格,精心设计和选择合适的关键词。 不断尝试和调整关键词,以获得更满意的绘画效果。 需要注意的是,不同的国内 AI 绘画工具可能在功能和效果上有所差异,您可以根据实际情况进行选择和探索。
2025-03-20
如何学习ai绘画
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 DALLE、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。
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
请介绍一下中国AI发展历史
中国 AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶。 最初,AI 领域的符号推理较为流行,也取得了一些重要进展,如专家系统。但由于从专家提取知识并以计算机可读形式表现和保持知识库准确性的任务复杂且成本高,20 世纪 70 年代出现了“人工智能寒冬”。 对于大众来说,对 AI 领域的使用在近 20 年随着国内互联网的发展才开始普及。最初的应用主要是基于 NLP 技术的聊天机器人和客服机器人。随后,中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破,在日常生活中的应用广泛,如语音助手、智能翻译设备、人脸识别支付系统等。但此前这些技术突破大多限于特定领域,模型应用范围相对狭窄。 近年来,随着计算资源变得更便宜、可用数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。在过去十年中,“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。 2022 年 11 月 30 日,OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT ,引发全球 AI 浪潮。AI 的起源最早可追溯到 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续神经网络奠定基础。1950 年,图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,在美国达特茅斯学院召开的会议上,人工智能一词被正式提出并确立为一门学科。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。
2025-03-18
AI的发展历史
AI 的发展历史如下: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):以专家系统、知识表示、自动推理为主要特点。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现了机器学习算法,如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前 AI 的前沿技术点包括: 1. 大模型,如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI,如视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习,如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习,如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI,包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学,涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI,如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 AI 的起源最早可追溯到 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。1950 年,图灵最早提出了图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,在美国达特茅斯学院召开的会议上,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 最初,符号推理流行,带来了专家系统等重要进展,但因方法局限,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中,“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。
2025-03-17
AI的历史
AI 作为一个领域始于二十世纪中叶。 早期,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确性的任务复杂且成本高,应用场景难以大规模拓展,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源更便宜,数据更多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 AI 技术的发展历程包括: 1. 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有: 1. 大模型(Large Language Models):GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽先进,但仍遵循相同受控计算理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄,无法明确编程,这正是 AI 感兴趣的。
2025-03-11
人工智能发展历史
人工智能的发展历史如下: 起源于二十世纪中叶,最初符号推理流行,带来了专家系统等重要进展,但因方法局限性和成本问题,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源变便宜和数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院召开的会议上,“人工智能”一词被正式提出并确立为一门学科。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程包括早期阶段(1950s 1960s)的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期(1970s 1980s)的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期(1990s 2000s)的机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等);深度学习时期(2010s 至今)的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点包括大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉 语言模型、多模态融合)、自监督学习(自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等)、小样本学习(元学习、一次学习、提示学习等)、可解释 AI(模型可解释性、因果推理、符号推理等)、机器人学(强化学习、运动规划、人机交互等)、量子 AI(量子机器学习、量子神经网络等)、AI 芯片和硬件加速。
2025-03-10
AI的发展历史
AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶,大致经历了以下几个阶段: 1. 早期阶段(1950s 1960s): 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院召开的会议上,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。这一时期专家系统、博弈论、机器学习初步理论等受到关注。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理等是研究重点。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。 在发展过程中,AI 也经历了起伏。20 世纪 70 年代出现了“人工智能寒冬”,但随着计算资源变得便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。当前 AI 的前沿技术点包括: 1. 大模型如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI,如视觉 语言模型、多模态融合。 3. 自监督学习,如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习,如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI,包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学,涉及强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI,如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。
2025-03-04
有没有这样的产品,能够通过输入X主页,获取这个人的历史所有推特的信息分析与总结
目前没有这样合法合规且普遍可用的产品。获取他人的推特信息需要遵循相关平台的规定和法律法规,未经授权获取他人的信息是不被允许的。
2025-02-28
请预测,随着国内AI水平的发展,2030年,可能会代替多少打工人的工作?
根据现有资料,关于 2030 年国内 AI 发展可能替代打工人工作的数量,不同的研究和观点有所不同。 咨询公司麦肯锡发布最新预测:截止到 2030 年时,50%工作将被 AI 取代。吴恩达认为 2023 年 AI 将会替代 4 亿 8 亿工作岗位,同时 AI 会增加 5.55 8.90 亿新岗位。总体而言,越具体、重复性高的工作越容易被取代,而灵活、非常规、创造性的岗位更难被取代。 需要注意的是,对于 AI 对就业的影响,还需要综合更多因素进行辩证看待。
2025-03-21
国内AI发展,需要多长时间可以与chatGPT不相上下?
目前国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 还有不小差距,甚至还不如临时拼凑的 Mistral 团队的水平。尽管国内大模型的发展水平表面看已经接近 GPT3.5 了,但实际上跟 GPT4 比还有一年半的差距。而且 OpenAI 可能还持有一些未公开的技术优势,中国跟美国在 AI 方面的差距可能还在加大。2023 年,中美在 AGI 技术的差距并没有缩小。至于国内 AI 发展到与 ChatGPT 不相上下所需的时间,难以准确预测,因为这受到多种因素的影响,包括技术创新、人才培养、资金投入、政策支持等。
2025-03-21
通义千问发展历程
通义千问是阿里云推出的大语言模型。于 2023 年 4 月 11 日在阿里云峰会上正式发布 1.0 版本。9 月 13 日,通义千问大模型首批通过备案。10 月 31 日,阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问 2.0,8 大行业模型同步上线。9 月,通义千问 2.5 系列全家桶开源。
2025-03-20
介绍AI基本概念和目前发展阶段
AI 的基本概念: 人工智能(AI)是指让计算机模拟人类智能的技术。 主要分支包括机器学习、深度学习、自然语言处理等,它们之间存在密切联系。 目前发展阶段: 已取得显著进展,如聊天机器人具备基本对话能力,能用于客户服务和简单查询响应。 推理者如 ChatGPT 能解决复杂问题并提供详细分析和意见。 智能体虽能执行部分自动化业务,但仍需人类参与。 创新者如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型能协助人类完成新发明。 最高级别的组织型 AI 能自动执行组织的全部业务流程,但尚未完全实现。 对于新手学习 AI: 建议阅读「」熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章了解历史、应用和发展趋势。 在「」中找到初学者课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 理论学习后进行实践,尝试使用各种产品并分享实践成果。 体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人。 如果希望继续精进 AI: 了解 AI 背景知识,包括基础理论、历史发展。 掌握数学基础,如统计学、线性代数、概率论。 熟悉算法和模型,如监督学习、无监督学习、强化学习。 学会评估和调优模型性能。 了解神经网络基础,包括网络结构和激活函数。
2025-03-20
剧本分析(NLP):AI 读取剧本,分析情节、角色发展,甚至预测观众反应。
以下是关于剧本分析(NLP)中 AI 读取剧本并进行相关处理的一些信息: 人物剧本与角色状态: 对人物如李洛云进行“剧本推演”,每天生成 20 40 个时间段剧本,依据人物背景和增长记忆体生成。 可使用 LLM 生成英文提示词用于 Stable Diffusion 出图,图存于“手机相册”用于对话多模态中的图片回复。 选择剧本和图片生成朋友圈文案。 拟人行为: 反感度系统:通过 LLM 分析对话判断角色是否产生反感度。 延迟回复:根据状态忙闲或是否睡觉决定回复时间。 接受多轮输入,一并回复:避免每一条输入回复一句,不像真人。 响应拆分与响应延迟:将一大段响应文本拆分成多段,模拟人类打字速度(3 5 字/秒),回复时概率性使用表情包,有概率主动聊天(与亲密度正相关)。 微信朋友圈:根据每天人物剧本挑选 1 2 个发布朋友圈并配图,目前内容由 AI 生成但手工发布。 将小说做成视频的制作流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成视觉描述。 3. 图像生成:用 AI 图像生成工具创建图像。 4. 视频脚本制作:将关键点和图像组合成脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)转换语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)合成。 7. 后期处理:剪辑、添加特效和转场提高质量。 8. 审阅与调整:观看视频并根据需要调整。 9. 输出与分享:完成编辑后输出并分享。 Inworld AI: Inworld AI 是一家专注于游戏和人工智能的初创公司,开发了 Inworld 的 AI 角色引擎,可将游戏 NPC 进行 AI 化并集成到游戏中。该引擎超越大语言模型,增加可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能,使 NPC 能够自我学习和适应,具有情绪智能。其角色引擎可创建具有独特个性和上下文意识的角色,无缝集成到实时应用中,内置优化规模和性能的功能。Character Brain(性格大脑)引擎使 AI NPC 能够学习和适应,具有情绪智能的关系导航能力、记忆和回忆能力,并能自主发起目标、执行动作并遵循动机。功能包括目标和行动、长期记忆、个性、情绪等。
2025-03-20
AI的发展历程
AI 的发展历程可以大致分为以下几个阶段: 1. 起步阶段(20 世纪 50 年代 60 年代):这一时期的研究重点是基于符号主义的推理和问题解决。 2. 低谷阶段(20 世纪 70 年代 80 年代):由于计算能力和数据的限制,AI 的发展遭遇了挫折。 3. 复苏阶段(20 世纪 80 年代 90 年代):专家系统等技术的出现推动了 AI 的发展。 4. 快速发展阶段(21 世纪初至今):随着大数据、深度学习算法和强大计算能力的出现,AI 在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成就。
2025-03-19