图像生成是 AIGC 的一个重要领域，它离不开深度学习算法，如生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）以及 Stable Diffusion 等，以创建与现实世界图像视觉相似的新图像。图像生成可用于数据增强以提高机器学习模型的性能，也可用于创造艺术、生成产品图像，如艺术作品、虚拟现实场景或图像修复等。 一些具有代表性的海外图像生成项目包括： Stable Diffusion：文本生成图像模型，主要由 VAE、UNet 网络和 CLIP 文本编码器组成。首先使用 CLIP 模型将文本转换为表征形式，然后引导扩散模型 UNet 在低维表征上进行扩散，之后将扩散之后的低维表征送入 VAE 中的解码器，从而实现图像生成。 DALLE 3（Open AI）：OpenAI 基于 ChatGPT 构建的一种新型神经网络，可以从文字说明直接生成图像。 StyleGAN 2（NVIDIA）：一种生成对抗网络，可以生成非常逼真的人脸图像。 DCGAN（Deep Convolutional GAN）：一种使用卷积神经网络的生成对抗网络，可生成各种类型的图像。 在实际应用中，如生成 Jellycat 风的毛茸茸玩偶，操作步骤如下： 1. 打开即梦 AI，选择图片生成。（https://jimeng.jianying.com/） 2. 输入提示词，格式为“Jellycat 风+毛茸茸的 XXX”，发挥创意。 3. 选择最新的模型，将精细度拉到最大值，点击生成。 此外，还有景淮镜子画布小游戏中的图片生成需求，例如生成可爱画风、左右对称结构、线条简单且只有唯一主人公的机器人图片。还可以通过输入不同的提示词进行测试，如“一只小猫”。在图片处理方面，也有基于中轴线裁剪、增加空白图片、添加辅助线等不同的需求和处理方式。

中学教师学习 AI 以方便教育教学可以从以下几个方面入手： 1. 获取信息和自学：可以利用人工智能来解释概念，例如通过相关提示获得类似自动导师的帮助，如的直接链接来激活 ChatGPT 中的导师。但要注意因人工智能可能产生幻觉，关键数据需根据其他来源仔细检查。 2. 课堂应用： 输入书上例题，让 AI 生成新颖解法，引发学生思考。 进行交互式学习，随时要求解释关键代码并举例，为学生提供支架。 利用人工智能分担低阶认知，让人有精力投入高阶认知加工，但要注意对思维训练的引导，提高对学生表现的要求，关注和引导“偷懒”学生。 3. 个性化学习计划：借助 AI 大规模部署个性化学习计划，为每个学生提供“口袋里的老师”，理解其独特需求，回答问题或测试技能。例如像 Speak、Quazel、Lingostar 等已经在做这样的事情。 4. 学科学习辅助：利用相关应用帮助学生学习特定科目，如 Photomath、Mathly 指导数学问题，PeopleAI、Historical Figures 模拟与杰出人物聊天教授历史。 5. 作业辅助：使用工具如 Grammarly、Orchard、Lex 帮助学生克服写作难题，提升写作水平。处理其他形式内容的产品如 Tome、Beautiful.ai 可协助创建演示文稿。 您还可以了解更多关于。

很抱歉，飞书知识库中没有与您关于通过 AI 做好企业内部门店招牌门头智能巡检思路的直接相关内容。但一般来说，您可以考虑以下思路： 1. 数据采集：使用图像采集设备获取门店招牌门头的图像数据。 2. 图像识别技术：运用 AI 的图像识别能力，对采集到的图像进行分析，识别 Logo、颜色、尺寸等元素。 3. 建立标准模型：根据公司设计的标准，建立合规性的模型，以便与采集到的图像进行对比。 4. 智能判断：通过算法判断门头的各项元素是否符合标准，包括 Logo 是否与标准一致，颜色搭配、尺寸是否在规定范围内，以及是否存在褪色等问题。 5. 生成报告和提醒：根据判断结果生成详细的报告，并及时提醒相关人员进行整改。

以下是关于“AI+教育”如何实现的一些观点和实践： 1. 学习的功利导向：在真实的 K12 买课场景中，家长更在乎孩子能否通过学习多拿分数，而不是能力的提升。这表明在“AI+教育”中，需要关注能直接带来功利性成果的应用。 2. 新技术与行业知识结合：“突破性新技术+垂直行业知识”的组合能为学习者带来更高的投入产出比。在 AI 领域，要让 AI 工程师懂行业，让行业专家懂 AI，同时找到 AI 在教育行业的高价值应用场景。 3. 教师的教：借助大模型，除排版外，作业单的生成 AI 率可达 100%。AI 善于模仿测试题，为教师提供源源不断的真题库，为学生提供错题练习库。 4. 相关活动：清华游戏专业的同业们展示了“AI+游戏+教育”的作品，体现了 AI 在教育与游戏结合方面的可能性。 总之，实现“AI+教育”需要关注学习的功利需求，促进技术与行业知识融合，充分利用大模型为教学提供支持，并从相关活动中汲取灵感。

神经网络与大脑实际工作的原理存在以下区别： 1. 神经网络本质上是运行在多层面上的软件，由人工建立的一层层互相连接的神经元模型组成，模仿大脑处理复杂问题，如视觉和语言等。它可以自行学习与工作，不需要人为提示或参与控制。 2. 早期由于电脑处理能力不足，神经网络的发展受限。而大脑则具有强大的天然处理能力。 3. 神经网络的计算风格受神经元及其适应性连接启发，与传统的序列计算不同。 4. 对于循环网络，其连接图中存在定向循环，动态复杂，更具生物真实性。 5. ChatGPT 是通过获取大量人类创作的文本样本进行训练，生成类似的文本。其神经网络由简单元素组成，基本操作简单，从积累的“传统智慧统计数据”中提取“连贯的文本线索”，但不像大脑那样具有全面和复杂的功能。 总之，神经网络是对大脑的一种模拟，但与大脑真实的工作方式仍存在诸多差异。

以下是关于生成图片的相关信息： Sora 可以生成不同大小的图像，分辨率最高可达 2048x2048。例如：“Closeup portrait shot of a woman in autumn, extreme detail, shallow depth of field”“Vibrant coral reef teeming with colorful fish and sea creatures”。 LayerStyle 副本中的 LayerUtility 的 TextImage 可以从文字生成图片以及遮罩。支持字间距、行间距调整，横排竖排调整，可设置文字的随机变化，包括大小和位置的随机变化。节点选项包括 size_as、font_file、spacing、leading、horizontal_border、vertical_border、scale、variation_range、variation_seed、layout、width、height、text_color、background_color 等。 Liblibai 有以下生图入口： 网页顶部的右方有生图按钮，点击进入生图界面。 点进模型广场上任意一个模型（checkpoint 或 lora），有立即生图按钮。 点进任意一个模型下面的返图区，点开一张喜欢的图片，右侧有在线生成的按钮。点开之后可以选择自动复制所有设置，尝试复现图片，但不一定能完全复现，不过大概率能出同水平同要素的图。

AI 作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，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，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 技术的发展历程如下： 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 前沿技术点包括： 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理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程，因不知大脑完成任务的具体步骤，这类任务正是 AI 感兴趣的。

以下是与 DeepSeek 和法律相关的内容： 在应用开发方面，有人尝试用 DeepSeek 翻译一本原版书，其中提到翻译过程中可能会涉及一些敏感内容（比如法律相关），国内的大模型有较多过滤机制，这部分内容 DeepSeek 可能处理不了。碰到这种情况可以转移去其他模型。 游戏科学创始人、黑神话悟空制作人冯骥评价 DeepSeek 时提到，可以用它检查合同里的法律陷阱。

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