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AI绘画提示词库
以下是关于 AI 绘画提示词的相关内容: 画面精度提示词: high detail(高细节) hyper quality(高品质) high resolution(高分辨率) FHD, 1080P, 2K, 4K, 8K(全高清、1080P、2K、4K、8K) 8k smooth(8K 流畅) 渲染效果提示词: Unreal Engine(虚幻引擎) octane render(渲染器) Maxon Cinema 4D 渲染器 architectural visualisation(建筑渲染) Corona Render(室内渲染) Quixel Megascans Render(真实感) VRay(V 射线) Behance C4D 3D blender surreal photography(超现实摄影) realistic 3D(真实 3D) zbrush 画面构图提示词: Wideangle view(广角镜头) canon 5d, 1fujifilm xt100, Sony alpha(相机型号焦段光圈) CloseUp (特写) Medium CloseUp (中特写) Medium Shot (中景) Medium Long Shot (中远景) Long Shot (远景) over the shoulder shot(过肩景) loose shot(松散景) tight shot(近距离景) two shot ) scenery shot(风景照) bokeh(背景虚化) foreground(前景) background(背景) Detail Shot ) Face Shot ) Knee Shot ) Full Length Shot ) 提示词模板相关网站:
2024-12-18
绘画提示词库
以下是为您整理的绘画提示词库相关内容: 一、画小二:Prompt 提示词关键词整理(双语版) 1. 视角:LowAngle(仰视) 2. 介质:abstract expressionist art style(抽象表现主义艺术风格) 3. 镜头:superresolution microscopy(超分辨率显微镜) 4. 灯光:ambient lighting(环境照明) 5. 颜色:white(白色的) 6. 描述:classical realism(古典现实主义) 7. 艺术家:抽象主义 1940 1950 8. 电影:2001 A Space Odyssey(2001 太空漫游) 9. 游戏:Age of Empires(帝国时代) 此外还有: 儿童画(child's drawing) 门廊灯(porch light) 冬天的颜色(winter colors) 炭笔画(charcoal drawing) 等离子球体(plasma globe) 秋天的颜色(autumn colors) 二、图像类 Prompt 网站 1. MidLibrary:Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库,网址: 2. MidJourney Prompt Tool:类型多样的 promot 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分,网址: 3. OPS 可视化提示词:这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便您快速可视化生成自己的绘画提示词,网址: 4. AIart 魔法生成器:中文版的艺术作品 Prompt 生成器,网址: 5. IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器,网址: 6. Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney,网址: 7. OpenArt:AI 人工智能图像生成器,网址: 8. img2prompt:根据图片提取 Prompt,网址: 9. MidJourney 提示词工具:专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用,网址: 10. PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板,网址: 11. AiTuts Prompt:精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格供您选择,网址:
2024-12-18
提示词库
以下是一些关于提示词的资源和相关知识: 提示词模板相关网站: 提示词目录相关: Prompt 的专场教程 基础篇: 结构化 prompt 是为了方便梳理表达,清晰易读的 prompt 有助于高效写作。 参考之前发过的思维导图了解 prompt 的组成。 常用的 tag 内容待修改完善。打开有助于深化认知。
2024-12-18
stable diffusion
稳定扩散(Stable Diffusion)的运作原理如下: 消除图像中的噪点:如果拍照太暗会产生噪点,而 Stable Diffusion 用于生成艺术作品时,在幕后所做的是“清理”图像。它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多,它了解世界的样子和书面语言,并利用这些来指导噪点消除过程。例如,给它一幅以特定风格描绘的图像,它能像艺术家一样利用对相关艺术作品和世界的了解来清理图像。 “推理步骤”:稳定扩散是逐步去除噪点的,通过“推理步骤”滑块可以控制。 开始方式:为了生成艺术,给稳定扩散提供一个纯噪点的初始图像,并谎称这是一幅特定的画。在最简单层面上,它作为计算机程序会做事并生成东西。更深层次上,它基于统计数据,估计所有选项的概率,即使概率极低也会选择最高概率的路径,比如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给不同的纯噪点图像,都会创作出不同的艺术作品。 ComfyUI 的生图原理: Pixel Space(像素空间):图的左边表示输入图像的像素空间,在 ComfyUI 中,对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像,生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space(潜在空间):ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行,如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后,扩散过程在这个空间中进行,可通过节点调整对潜在空间的操作,如噪声添加、去噪步数等。 扩散过程(Diffusion Process):表示从噪声生成图像的过程,在 ComfyUI 中通常通过调度器控制,如 Normal、Karras 等,可通过“采样器”节点选择不同调度器来控制如何在潜在空间中处理噪声以及逐步去噪回归到最终图像。生成图像时会进行多个去噪步,通过控制步数可影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-18
有没有好的ai工具,可以根据excel的数据,根据我的要求绘制图标
以下是一些可以根据 Excel 数据并按照您的要求绘制图标的 AI 工具: 1. Lucidchart: 简介:强大的在线图表制作工具,集成了 AI 功能,可绘制多种示意图,包括流程图、思维导图、网络拓扑图等。 功能:拖放界面,易于使用;支持团队协作和实时编辑;丰富的模板库和自动布局功能。 官网:https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio: 简介:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图,AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。 功能:集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作;丰富的图表类型和模板;支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net: 简介:免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。 功能:支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox);多种图形和模板,易于创建和分享图表;可与多种第三方工具集成。 官网:https://www.diagrams.net/ 假设您需要创建一个项目管理流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录:https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 此外,以下工具可以用于画逻辑视图、功能视图、部署视图: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建,用户可使用拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具一起使用可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 6. draw.io(现在称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型图表。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,可通过编写描述性文本生成视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。
2024-12-18
说说AI发展史
AI(人工智能)的发展有着悠久的历史。其起源最早可追溯到 1943 年,当时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,计算机先驱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,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近 70 年,AI 的发展起起落落,曾两次掀起人类对其毁灭人类世界的恐慌,热度拉满后又以“不过如此”冷却收场。过去的其他 AI 更多应用于完成诸如人脸识别这样的分类判断任务,而生成式 AI 的诞生让人们看到其可以像人一样创作交流,在写文章、画画、写歌等方面展现出惊人能力。 就在过去几个月里,尽管科技公司面临资本紧缩,但一系列生成式 AI 产品的出现引发了风投界的关注。从关键人物推动的学术进展、算法和理念的涌现、公司和产品的进步、脑科学对神经网络的迭代影响这四个维度,可以更深刻地理解“机器之心的进化”。相关文章较长,涵盖了 AI 进化史的多个方面,包括前神经网络时代、软件 2.0 的崛起、面向智能的架构、一统江湖的模型、现实世界的 AI 以及 AI 进化的未来等内容。
2024-12-18
如何掌握生成式AI
以下是关于掌握生成式 AI 的一些建议: 课程学习: 可以学习台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,该课程主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容,共分为 12 讲,每讲约 2 小时。 通过学习本课程,能够掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 学习内容: 了解什么是生成式 AI,包括其定义、分类,以及与判别式 AI 的区别和应用领域。 学习生成式模型的基本结构、训练方法、评估指标,以及常见模型的优缺点。 掌握生成式对话的基本概念、应用场景、系统架构和关键技术,以及基于生成式模型的对话生成方法。 熟悉预训练语言模型的发展历程、关键技术、优缺点及其在生成式 AI 中的应用。 知晓生成式 AI 面临的挑战和解决方法,以及未来发展趋势和研究方向。 学习资源: 教材:《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅。 参考书籍:《深度学习》,伊恩·古德费洛等。 在线课程:李宏毅的生成式 AI 课程。 开源项目:OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法: 了解 AI 基本概念:首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,这些文章通常会介绍 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,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式 AI 等基础知识,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,你可以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),可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议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作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 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。通过与这些 AI 产品的对话,可以获得对 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。
2024-12-18
生成式AI
生成式 AI 是一种能够生成新内容的人工智能技术,其生成的内容可以是多模态的,包括文本(如文章、报告、诗歌等)、图像(如绘画、设计图、合成照片等)、音频(如音乐、语音、环境声音等)、视频(如电影剪辑、教程、仿真等)。 生成式 AI 和 AIGC 的关系:Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 方面,从 OpenAI 的官网可知,2022 年宣发时称其为一种模型,官网帮助页面称其为一种服务,目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务),且依赖 GPT 系列模型来运转。 在艺术形态方面,以 Midjourney 等工具为代表,通过背后的人工智能模型,用户根据提供的文本描述可生成高度相关和创造性的图像。这种通过文本命令获得图像的方式叫做 Prompting,是一种全新形态的人机交互。其核心机制涉及数据(包括获取世界上万事万物的图像存档、创建特定数据集等)、映射(使用算法识别和提取图片中的关键视觉特征)和扩散(利用学习到的数据和视觉特征创造新的视觉表达形式)。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段(从大量现有内容中学习,得到基础模型)和应用阶段(基础模型可生成内容并解决一般性问题,还可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题)。 Google Cloud 提供了相关工具,如 Vertex AI(端到端机器学习开发平台)、Generative AI Studio(允许快速制作原型和自定义生成式 AI 模型)、Model Garden(提供 MLOps 工具,用于自动化机器学习管道)。
2024-12-18
AI海报
以下是关于 AI 海报的相关信息: 用 AI 快速做一张满意的海报: 需求场景:如发朋友圈等需要吸引点赞,网上找图存在质量和撞图问题,手工做图有独特性。 大致流程:确定主题与文案,可借助 ChatGPT 等工具;选择风格与布局,灵活调整画面;使用无界 AI 生成并筛选底图;进行配文与排版。 全新 AI 整活大赛创意海报/视频挑战赛:AI 海报赛道以 3 条核心产品线为创作方向,包括纳米 AI 搜索、360AI 办公、360 安全卫士。奖项设置有金奖、银奖、铜奖和入围奖,奖品包括奖金、360AI 办公年卡或月卡会员、年历。 设计海报的 AI 产品: Canva(可画):https://www.canva.cn/ ,提供大量模板和设计元素,AI 功能可辅助选色和字体。 稿定设计:https://www.gaoding.com/ ,智能设计工具能自动分析生成设计方案。 VistaCreate:https://create.vista.com/ ,提供大量模板和元素,AI 工具可创建个性化海报,智能建议功能帮助找合适元素。 Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ ,通过拖放界面快速创建内容,集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 请注意,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-18
我是一名AI初学者 该如何开始学习怎么使用AI
对于 AI 初学者,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: 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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,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,还可以参考微软为期 12 周、共 24 课时的课程,课程原网址 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 。在课程中,将深入学习符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等内容。 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。
2024-12-18