以下为您介绍几个关于软装工作要掌握的 AI 工具： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件的 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索。设计师输入房间面积需求和土地约束，软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

学习 AI 的难度因人而异，但对于小白来说，入门是可行的。 例如，在“育儿：用 AI 开发远古动物列表”中提到，若只是学习相关应用，了解一些最基础的网页和编程知识即可，从小白开始估计一天甚至几个小时之内就能学会，因为绝大多数的工作还是由 AI 完成。 在“写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI”中，考虑到深入学习 AI 时编程带来的困难以及各类默认会打命令行的教程导致的入门困境，这份入门指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，能在接下来的 20 分钟内循序渐进地完成一个简单程序、一个爬虫应用抓取公众号文章、一个为公众号文章生成概述的 AI 应用等任务。 总的来说，小白入门 AI 的时间取决于学习的内容和个人的学习能力，短则几个小时，长则可能需要几天。

以下是关于学习网页 AI 的相关信息： 微软 AI 初学者入门课程： 课程原网址：https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 为期 12 周、共 24 课时，可探索人工智能世界。 涵盖符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等内容。 适合初学者，覆盖 TensorFlow、PyTorch 及人工智能伦理原则。 提升学习效果的方式包括亲身实践课程内容、做随堂小测试或开展实验。 能学到实现人工智能的不同方法，包括符号人工智能这种“有效的老式人工智能”，以及神经网络和深度学习，会使用 TensorFlow 和 PyTorch 框架中的代码说明重要概念，还会介绍处理图像和文本的神经架构以及不太流行的人工智能方法，如遗传算法和多智能体系统。 WaytoAGI 网站： 可以和 AI 知识库对话，询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站，可按需求找到适合的工具。 集合了精选的提示词，能复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 通往 AGI 之路： 旨在提供全面系统的 AI 学习路径，帮助了解从常见名词到应用等各方面知识，并引发思考“我可以用 AI 做什么，帮助自己更强大”。 相关渠道包括公众号、内置知识库 AI 助手、B 站、小红书、X（Twitter）等，会同步知识库精选内容。

以下是一些可以快速提升口语的方法和相关的 AI 工具： 方法： 1. 对于雅思口语备考，part3 是重点，决定分数。若时间充足，可将每个 topic 的问题喂给 GPT，让其提问并回答，通过录音转文字了解发音问题，还可让 GPT 修正或给出新答案。之后进行归纳，将语料分类，准备关键表达。考前 1 小时再顺一遍语料。 2. 推特博主分享的由英语老师制作的 GPT 工作流也很有效。先将特定 prompt 喂给 ChatGPT，它会扮演美国好朋友，返回更地道的表达，对俚语加粗，还会举一反三给出更多例子，输入后会有对话回顾和推荐任务，可强化记忆。打电话的方式既能练口语又能练听力，结束后看回顾有助于阅读。 AI 工具： 1. Speak：利用先进的 AI 语言学习技术，提供全面实时反馈，可个性化学习，随时随地练习口语，OpenAI 曾投资。 2. Duolingo：提供游戏化学习平台，通过 AI 辅助教学，帮助学习词汇和短语，其口语练习功能有助于练习发音和表达。 3. Call Annie：能根据发言调整表情和动作，让人感觉像与真人对话，可随时通过视频或语音进行英语对话。 使用这些工具时，建议结合实际对话练习，如参与语言交换、加入学习小组或与母语为英语的人对话，定期复习和持续实践对提高口语能力也很重要。

?家人们，今天给大家推荐一个超棒的知识库——《通往 AGI 之路》！ ?这里提供了全面系统的 AI 学习路径，能让您了解从常见名词到 AI 应用等各方面知识。 ?网站： ?公众号：通往 AGI 之路 ?B 站： ，以视频普及 AI 知识 ?小红书： ，AI 消息及时传递 ?X ｜ Twitter： ，知识库精选内容同步 ?还有内置知识库 AI 助手为您服务！ 彭青云说：“通往通用人工智能的路也许还很长，但它已如海那边吹过来的风，还没有看到大海，就已闻到潮湿腥咸的味道。” 未来已来，大家快来一起探索吧！

以下是使用 AI 进行老照片修复的步骤： 1. 首先将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。stableSR 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。您可以参考文章——。 2. 切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写，以免对原图产生干扰。 3. 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，能在显存不够的情况下，将图片放大到足够的倍数。 对于复杂的老照片，比如人物多、场景复杂、像素非常低的情况： 1. 首先在 ps 里面进行角度的调整和照片的裁切。 2. 然后按照上述步骤进行上色，如果直接上色效果不佳，比如像加了一层黄色滤镜、年代感太强，可以放弃人物服装的颜色指定，只给一个场景方向。 3. 从网上找到相关的参考照片，让 AI 去匹配色调。 4. 加入第二个 controlnet 来控制颜色，使用 t2ia_color 的模型，关键词只给简单的几个词，如“蓝天、绿树、灰石砖”。 5. 最后经过脸部的修复和放大，得到最终效果。 另外，在最近新上线的 controlnet 模型中，新增的 Recolor 模型可以将黑白图片重新上色，可用于老照片修复。

新手学习 AI 可以参考以下步骤： 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。 4. 掌握提示词的技巧：提示词上手容易且很有用。 5. 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。 6. 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。 通过与这些 AI 产品的对话，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。 7. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 需要记住，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。

以下是中国一些较好的 AI 工具网站： liblib.art：图像生成类网站，4 月访问量约 198 万次。 沉浸式翻译：翻译类网站，4 月访问量约 183 万次。 墨刀 AI：设计工具类网站，4 月访问量约 179 万次。 无限画：图像生成类网站，4 月访问量约 144 万次。 autoDL 云服务租用：Agent 类网站，4 月访问量约 135 万次。 百度 Chat：AI ChatBots 类网站，4 月访问量约 120 万次。 AIbot ai 工具集：导航网站类，4 月访问量约 116 万次。 创客贴 AI：设计工具类网站，4 月访问量约 111 万次。 MasterGo：设计工具类网站，4 月访问量约 105 万次。 美图设计室：图像编辑类网站，4 月访问量约 101 万次。 魔搭社区阿里达摩院：AI 训练模型类网站，4 月访问量约 98.5 万次。 此外，Kimi 智能助手也是一个不错的选择，它是 ChatGPT 的国产平替，不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做得最好的 AI 产品，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。PC 端可通过下载。

AIGC 技术的发展历程主要包括以下几个重要阶段： 1. 机器学习阶段： 根据卡耐基梅隆大学计算机学院教授汤姆·米切尔（Tom Michell）的定义，机器学习是指“计算机程序能从经验 E 中学习，以解决某一任务 T，并通过性能度量 P，能够测定在解决 T 时机器在学习经验 E 后的表现提升”。 数据获取：为机器提供用于学习的数据。 特征工程：提取出数据中的有效特征，并进行必要的转换。 模型训练：学习数据，并根据算法生成模型。 评估与应用：将训练好的模型应用在需要执行的任务上并评估其表现，如果取得了令人满意的效果就可以投入应用。 2. 图灵测试与起源阶段：1950 年，艾伦·图灵发表了一篇划时代的论文《计算机器与智能》，探讨了让机器具备人类一样智能的可能性。论文在开篇就抛出了一个有趣的问题：“机器能思考吗？” 3. 行为主义阶段： 行为主义起源于控制论，主要关注模拟人的智能行为和动作，而非内部认知过程。 与符号主义相比，行为主义不强调对智能的深层理解，而是通过观察和模仿行为来实现智能控制。 这一流派在智能机器人和自动化控制系统领域有广泛应用，21 世纪末随着相关技术的进步，行为主义开始受到更多关注，尽管它在智能模拟方面存在局限性，如缺乏对智能本质的深入理解。

AIGC 技术的发展历程如下： 起源：1950 年，艾伦·图灵发表了划时代的论文《计算机器与智能》，探讨了让机器具备人类一样智能的可能性，提出了“机器能思考吗？”这一问题，开启了 AIGC 技术的探索。 行为主义：行为主义起源于控制论，主要关注模拟人的智能行为和动作，而非内部认知过程。21 世纪末随着相关技术的进步，行为主义在智能机器人和自动化控制系统领域受到更多关注，尽管存在对智能本质缺乏深入理解等局限性。 发展现状：GenAI（生成式 AI）作为一种强大的技术，能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 GeminiUltra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。