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内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

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设计素材周刊 143 期 MidJourney AI绘画关键词资源 Midjourney风格描述关键词：Pixel 像素艺术 Mac能用ComfyUI跑Flux了！附下载地址与安装教程

𐟘𒦯›胚房秒变精美设计图！ 𐟏 还在为装修房子时一堆建材感到头疼吗？不知道如何设计吊顶，摆放沙发、餐桌和吊灯？别担心，我发现了超棒的装修设计APP！ 𐟓𑠤𘊤𜠤𝠧š„毛胚房照片，选择房间类型，然后挑选你喜欢的风格。你可以描述你的色调、布局等关键词，再选择图片尺寸和比例，点击开始出图！ 𐟎蠥“‡塞！看看生成的设计图，是不是瞬间有了装修灵感？操作简单到不行，小白也能轻松成为自家装修设计师！ 𐟚€ 而且，AI生成图片飞快，模型库里有上百种风格任你选。如果你想DIY专属设计，也可以自己创造风格哦！ 𐟛 ️ 除了毛胚房设计，这个APP的旧房改造、线稿生图等功能也超强大。有装修需求的朋友们，真的可以试试看！毕竟，自己设计装修小屋，感觉太酷了！✨

AI设计秘籍：关键词分类在室内设计领域，MidJourney的Prompt工具为我们提供了丰富的关键词，如调色板、材料和纹理等，这些都是设计的起点和探索的灵感源泉。通过合理分类和设置这些关键词，我们可以轻松控制和定制设计风格。 𐟏 房间描述：介绍镜头类型、内部空间和位置，并使用强调形容词。 𐟌ˆ 材料：详细描述材料，为设计提供质感。 𐟒ᠧ…禘Ž：选择合适的照明类型，营造氛围。 𐟒ᠧ聾𗯼š挑选灯具，为空间增添美感。 𐟎蠨ㅩ尯𜚥Š 入装饰物品，提升设计感。 𐟎蠨𐃨‰𒦝🯼š选择颜色，为设计定下基调。 𐟔‘ 关键词：为关键元素添加关键词，强调设计风格。通过简单的微调和设置这些关键词，我们可以轻松控制和定制设计风格。例如，我们可以在“关键词”中添加“豪华”、“简约”、“舒适”等词，以强调我们想要的风格。这种分类设计方法易于使用和控制，让设计过程更加高效和有趣。

𐟑𞁉小怪兽制作教程𐟎芰Ÿ䩦ƒ𓨦亲手设计一个丑萌丑萌的小怪兽吗？来，跟着这个教程，一起用AI实战起来！ 𐟑‰首先，打开Midjourney，选择niji6模型作为设计基础。 𐟖𜯸接着，运用“以文生图”的设计模式。输入关键词：一个可爱的、毛茸茸的小怪兽，拥有长长的紫色毛发，大大的眼睛，还有长长的手臂和腿。同时，指定画面风格为Pixar风格，背景为一个空房间，光线柔和。 𐟎规𖥐Ž，在生成的意向图片中，通过Vary功能进行细节调整，再利用U功能进行系列设计的延伸。 𐟖𜯸最后，从众多设计中挑选出最符合主题的画面，进行最后的修复和排版。 𐟎‰完成啦！你拥有了一个独一无二、丑萌丑萌的小怪兽设计。快来试试吧！

𐟚€ 免费AI写作神器，一键生成文章！ 𐟎‰ 写作神器来啦！只需输入关键词，即可快速生成文章，方便快捷！ 𐟔 搜索“全能助手王”，选择“AI写作”功能，进入后选择“关键词一键扩写”。 𐟓 输入主题关键词，例如“今天天气好”，然后选择“开始创作”。 𐟎蠥ˆ›作结果支持违禁词检测，确保内容合规。 𐟌ž 例如：今天的天气格外晴朗，阳光透过窗帘洒在房间里，让人倍感温暖。早晨，我漫步在公园的小径上，四周花开正艳，鸟儿欢快地歌唱，仿佛在庆祝这个美好的日子。微风拂面，带来了春天的气息，心情也随之愉悦。我找了个长椅坐下，静静地享受这份宁静。这样的天气，让我充满了对生活的热爱。希望每天都能有这样美好的阳光陪伴。 𐟓„ 创作结果支持全文复制、重新生成等功能。快来试试这个免费的AI写作神器吧！

𐟎쥽𑨧†美术新助力：AI场景设计 𐟖Œ️ 还在为影视项目的场景氛围图设计烦恼吗？试试AI来助力吧！无需繁琐的PS和3D绘画，也能轻松打造出专业级的氛围图。𐟏 𐟓š 首先，收集一些民国时期的资料，了解那个时代的特色。然后，结合你的项目信息和实际场地，在AI工具中开始创意设计。𐟎芊𐟔 通过关键词如“亚洲房子内部与旧家具”、“武侠世界房间装饰”等，AI能迅速为你生成贴近需求的场景图。虽然图片可能不是完美匹配，但只需稍作调整，就能得到你想要的效果。𐟒ኊ𐟎堤𘍤𛅥悦�𜌤𝠨😥碌奈駔訿™些图作为灵感来源，进一步发挥创意，打造出独一无二的场景氛围图。快来试试吧！𐟌Ÿ

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2022AI趋势：热门关键词最近参加了NeurIPS 2022，真是让人大开眼界！今年的热门关键词有：“Transformer”、“self-supervised learning”、“representation”、“reinforce”和“causal”。这些关键词基本上涵盖了当前人工智能领域的最新趋势。首先，Transformer已经成为神经网络的老大哥，无论是在语言还是视觉领域，大家都喜欢在大数据集上预训练模型，然后在下游任务中进行迁移学习（transfer learning）。多模态（multi-modal）学习也成为了当前的一个必然趋势。另外，还有一些特别热门的方向，比如联邦学习（federated learning）、因果ML（causal ML）和可解释性（interpretability）等等。这些方向都在探索如何更好地理解和应用人工智能。