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我想学习所有能够赋能室内设计的AI知识
以下是关于能够赋能室内设计的 AI 知识: 1. MewXAI 平台:这是一款操作简单的 AI 绘画创作平台。 MX 绘画:拥有众多超火模型和上百种风格,支持文生图、图生图。 MX Cute:自研的可爱风动漫大模型,融合想象力和逻辑性。 MJ 绘画:创意度和想象力极高,适用于多种设计需求。 边缘检测:对草图上色,有多种渲染风格,创意无限。 室内设计:上传空间图,分析图片结构和形状,一键完成多种室内/建筑设计,为设计师提供灵感并节约时间。 姿态检测:通过姿态识别精准控制人物动作。 AI 艺术二维码:几秒内创建艺术二维码。 AI 艺术字:融入光影文字等,美观实用。 访问地址:https://www.mewxai.cn/ 2. 室外设计的最佳实践也可借鉴到室内设计中: 充分利用 AI 的创意生成能力,输入关键词生成多种方案,获取新颖灵感。 结合 AI 的模拟和可视化功能,利用 AR/VR 等技术模拟实际环境。 运用 AI 的分析和优化能力,对采光、动线、材料等方面进行优化。 借助 AI 的自动化设计功能,生成平面图、立面图等。 融合 AI 与人工设计的协作模式,发挥各自优势。 3. 2023 年历史更新(归档)中的相关内容: 12 月 28 日,邬嘉文开发的利用室内设计规则和现实布局特点重新渲染更协调室内设计方案的相关内容。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-12
怎么用ai赚钱
以下是一些利用 AI 赚钱的方式和相关信息: 从 GPTs/GLMs 赚钱: 核心竞争力和护城河在于数据和服务上(定制化 Tools)。例如,像 WebPilot 的作者通过自己开发的搜索接口提供搜索服务接入 GPTs,或者像小红书写作专家的作者收集大量小红书数据和规则包装成 GPTs。但靠这种方式可能只能赚到一波红利的钱,并非长久之计。 利用以下 AI 工具创作赚钱: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。
2025-02-12
基于参考图片人物形象生成指定迪士尼风格的图片
以下是关于基于参考图片人物形象生成指定迪士尼风格图片的相关内容: 在 Midjourney 中,生成指定迪士尼风格的图片可以通过以下方式: 1. 角色参考(cref):cref 的功能是保持图像角色的一致性。使用方法是在提示后添加 cref,并紧接着指向人物参考图像的 URL。您可以使用 cw 来调整参考图像对生成的图像的影响程度,数值范围从 0 到 100。 2. 风格参考(sref):sref 的功能是生成类似风格的图片,保持画风的一致性。使用方法是在提示后添加 sref,并紧接着指向风格参考图像的 URL。您可以使用 sw 来调整参考风格对生成的图像的影响程度,数值范围从 0 到 1000。 如果想引用一张图,但只是把它作为新图的一部分,可以使用 sref 或 cref,并通过调整 sw 或 cw 的值来控制引用图像的影响程度。 生成一张 Disney 风格的头像的具体步骤如下: 1. 选一张比较满意的图片,在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击“+”,然后点击上传文件,选取图片,然后在聊天框发送(记得点击回车或发送按钮)。 2. 图片会上传到服务器并生成一张唯一的链接,点击图片,然后点击在浏览器中打开,然后可以看到浏览器上方有一个链接,复制下来。 3. 使用这个链接加 prompt 提示词来发送给 Midjourney,Midjourney 会根据需求生成特定的图片,这就是 Midjourney 的以图绘图。 此外,在生成 3D 效果图时,如生成可爱的拟人小鹿角色,可以在即梦图片生成界面中导入参考图,参考选项为参考轮廓边缘,生图模型选择 图片 2.0,输入包含角色、细节描述、场景、风格材质等的提示词,生成图片。
2025-02-12
图片去水印
以下是一些 AI 去水印的工具推荐: 1. AVAide Watermark Remover:这是一个在线工具,运用 AI 技术去除图片水印。它支持多种图片格式,如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简便,上传图片、选择水印区域,然后保存并下载处理后的图片即可。还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 2. Vmake:提供 AI 去除图片水印功能,用户可上传最多 10 张图片,AI 自动检测并移除水印,处理完成后可选择保存生成的文件,适合需快速去水印并在社交媒体分享图片的用户。 3. AI 改图神器:具备 AI 智能图片修复去水印功能,可一键去除图片中的多余物体、人物或水印且不留痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像,操作简单方便。 此外,如果想去掉图片中特定的物体,如右手的手串,除了 PS,还可以使用以下工具: SD 局部重绘。 Firefly、Canva、Google photo 都有局部重绘功能。 微软 Designer 免费。 https://clipdrop.co/cleanup 。 这些工具各有特点,您可以根据具体需求选择最适合的去水印工具。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-12
ai提示词是怎么用的
AI 提示词的使用方法如下: 1. 提示词用于描绘您想生成的画面。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(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),且支持中英文输入。启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 2. 写好提示词的方法: 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 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,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。 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。 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,越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 3. 在一些特定场景中的应用: 让 Claude 3.5 摆脱循环的提示技巧:在模型陷入重复或逻辑僵局时,建议使用“退后一步”提示词,让其先进行多步、多角度思考,输出十段左右分析,再转化为代码实现。 AI 应用场景:如访谈内容真实性分析,提示词可从“自相矛盾”“时间线”“常识性冲突”角度,分析访谈内容的内部一致性,并结合常识推测可能存在夸大或不实之处。 4. 支持的语言:支持英语,不用担心英语不好的问题,),另外 emoji 也可以用。 5. 语法规则: 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重:tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大,但是依旧可以给每个位置上的 tag 单独设置权重。有两种写法,括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制(高级玩法):就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成,然后在达到您设定的步数之后,tag1 停止产生作用,此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。,数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2,数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。
2025-02-12
怎么学习AI?
以下是关于新手学习 AI 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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 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。 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。
2025-02-12
什么是大模型
大模型通俗来讲,是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,从而能够理解自然语言,并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,正式干活,比如进行翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。 在大模型中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,会被数字化形成词汇表,便于计算机处理。为让计算机理解 Token 之间的联系,还需把 Token 表示成稠密矩阵向量,这个过程称为 embedding,常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力(Selfattention)机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。 大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多,主要是模型中的权重(weight)与偏置(bias),例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 所谓的大模型,简而言之,就是拥有庞大参数数量的模型,通过处理和理解海量数据,能够胜任一系列复杂的任务。其强大的原因在于庞大的参数数量和大量的数据训练,这些参数帮助模型更深入地理解和生成数据,而大量的数据是学习的基础,使其能掌握丰富的知识和技能。
2025-02-12
AI录音软件
以下是一些 AI 录音相关的软件: 11labs(官网:https://elevenlabs.io/):英文效果较好,但无法使用语速、情绪调节等控件,只能通过标点符号改变语音效果,生成合适声音有一定难度。 出门问问的魔音工坊:国内软件,可使用情绪调节控件。 Podcastle(https://podcastle.ai/):录音室级别的录音,AI 驱动的编辑和无缝导出,易于使用且免费。 cleanvoice(https://cleanvoice.ai/):可移除播客或音频录音中的填充音、口吃和口腔声音。 此外,还有一些与音频相关的工具和应用: faidr(https://www.faidr.com/):让您无干扰地收听最喜爱的广播。 fathom(https://hello.fathom.fm/):播客搜索引擎。 Nomono(https://nomono.co/):用于实地采访的独立录音设备。 Descript(https://www.descript.com/):一体化音频和视频编辑,像文档一样简单。 auphonic(https://auphonic.com/):为播客、广播节目、电影、屏幕录制等提供自动音频后期制作的网络服务。 SimonSays(https://www.simonsaysai.com/):为团队打造的视频编辑工具,速度提升 5 倍。 Super HiFi(https://www.superhifi.com/):人工智能驱动的音乐体验。 在听力方面的相关应用有: Whisper.ai(https://whisper.ai/):比普通助听器更智能。 Eargo(https://www.eargo.com/):革命性的新型助听器。 Concha Labs(https://conchalabs.com/):帮助您更清晰地听见声音。
2025-02-12
零基础学习 ai
以下是为零基础学习 AI 提供的指导: 一、了解 AI 基本概念 1. 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 2. 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。 三、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。同时,掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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。 五、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。 六、如果希望继续精进 1. 对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: AI 背景知识:包括基础理论,如人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系,以及简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础:熟悉统计学基础(均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(向量、矩阵等基本概念)、概率论(条件概率、贝叶斯定理等基础的概率论知识)。 算法和模型:了解监督学习(线性回归、决策树、支持向量机等常用算法)、无监督学习(聚类、降维等算法)、强化学习的基本概念。 评估和调优:包括性能评估(交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(使用网格搜索等技术优化模型参数)。 神经网络基础:理解神经网络的基本结构(前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络)和常用的激活函数(ReLU、Sigmoid、Tanh)。 2. 像二师兄一样,从 AI 绘画入手,不断学习和实践,积累经验。
2025-02-12
量化交易怎么用ai
以下是关于如何在量化交易中使用 AI 的相关信息: 1. Composer Trading 平台:这是一个旨在改变个人创建和管理投资策略方式的平台。它提供由人工智能驱动的策略创建工具,用户能用自然语言解释目标、策略和风险关注点,AI 辅助编辑器会创建策略,还能自动处理交易和再平衡。平台提供各种预构建策略选择,如长期、技术重点和多样化等,用户可立即投资。它作为经纪商,采用无佣金模式和透明定价,用户可免费测试。定制是关键特性,用户可使用无代码视觉编辑器修改策略、调整参数等,还能根据标准进行动态选择。回测可帮助用户学习和调整战略,并计算相关费用和潜在结果。 2. 预训练大模型与金融量化:大多数量化算法的核心数据和大模型预训练的数据中最重要的都是公开数据,各家也会有独有数据来源但占比不大,量化和大模型的整体算法逻辑类似。决定模型能力好坏的是大型系统工程能力,首先都需要大型计算集群,量化对性能和效率有极致追求,大模型在 infra 层面的提升能优化训练效率。其次,细节在大型系统工程中很关键,量化交易系统包含多个方面,任何环节问题都会导致失败,大模型预训练也包含大量细节。 3. 摊位信息:有一个摊位主题为“AI+交易:来定制专属于你的私人高级交易顾问吧!”,其思路是将交易与 AIGC 相结合,打造私人高级交易顾问。认识到单纯迷信技术分析不可行,心态对个人投资者很关键,新人不熟悉交易理论更致命,成熟交易员也有局限。借助 AI 分析行情,期望在不熟悉市场时找到合适进场点,提高资金使用效率,多种策略配合提高理论胜率。
2025-02-12