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生成模型关键词新上映_创业者应具备的素质包括(2024年12月抢先看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

生成模型关键词

轻松搞定卡通IP三视图，快来试试吧！𐟎芥˜🯼Œ大家好！今天我要分享一个超级实用的教程，教你如何用MidJourney生成超可爱的卡通IP三视图。相信我，看完你一定能学会！三视图前缀：增加权重比首先，我们要在关键词前面加上“三视图”的前缀，比如“three views”、“full body”、“front views”、“side views”和“back views”。这样可以增加生成成功的几率哦！人物、风格、模型的描述接下来，我们要描述一下人物、风格和模型的具体细节。比如“chinese zodiac”、“super cute girl wearing a bat shaped hat”、“tech elements”、“stylish clothes”、“standing posture”等等。记得加上“super cute ip by pop mart”、“hbi”、“model”、“blind box toys”、“fine gloss”、“clean background”、“3d render”和“4k”这些关键词，保证你的IP形象超级可爱、细节满满！画布比例：横向还是纵向？画面比例一定要是横向的，推荐使用16:9或者3:2的比例，这样看起来更协调。模型选择：niji 6最佳选择模型的时候，推荐使用“--niji 6”，这个模型生成的效果最好。多尝试抽卡，细化三视图最后，多尝试抽卡，然后通过Vary功能细化自己喜欢的三视图。这样你的IP形象会更符合你的预期。完整咒语：一键生成如果你觉得上面的关键词太复杂，可以直接使用这个完整的咒语： full body, generate three views, namely the front view, the side view and the back view, PVC blind box, chinese zodiac, super cute girl wearing a bat shaped hat, tech elements, stylish clothes, standing posture, super cute ip by pop mart, hbi, model, blind box toys, fine gloss, clean background, 3d render, best quality, 4k, super detail, pop market toys studio lighting 希望这个教程能帮到你，快去试试吧！如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦！𐟎‰

如何用SD平面图一键生成3D效果图 𐟎蠦补ž‹选择大模型：revAnimated Lora模型：blindbox1 𐟓𘠥Ｅ…她𓩝⥛𞊥𐆥𙳩⥛𞥯𜥅哴able Diffusion，反推出关键词并导入图生图，根据需要调整关键词。 𐟔砥‚数设置对于大模型，选择revAnimated；对于Lora模型，选择blindbox。迭代步数：35 采样方法：DPM++ 2M 尺寸要与图片保持一致提示词引导系数：10 重绘幅度：0.58 𐟖Œ️ 启用ControlNet 根据需要选择lineart或canny提取线稿；深度提取，可多次抽取卡片以查看效果。 𐟖𜯸 生成效果图点击生成，如生成效果不佳，调整相应效果参数和权重。 𐟓š 正关键词 3D modeling OC rendering Master works Best picture quality Studio lighting Orange yellow spotted deer Blue vest Yellow orange collar Blue eyes Brown antlers Brown deer feet Solid color background Ultra fine Realistic details Ultra high definition 𐟚력关键词 Bad Dreams: 1.3 Worst Quality, Poor Art, Poor Design, Low Resolution: 1.4 Monotonous Grayscale Distorted Ugly

Python开发者必看！LLM指南近年来，AI在语言理解与生成方面取得了惊人的进展。随着深度学习的快速发展，语言AI系统现在能够更有效地编写和理解文本。这一趋势推动了新功能、产品和整个行业的崛起。对于Python开发者来说，掌握这些能力至关重要。本书将教你如何利用预训练的大型语言模型（LLM）来执行各种任务，如文本分类、聚类和搜索。你将学习如何构建高级LLM流水线，以聚类文本文档并探索它们所属的主题。此外，你还会了解如何构建超越关键词搜索的语义搜索引擎，使用密集检索和重新排名等方法。本书还将深入探讨LLMs的训练过程，以及如何为特定应用优化LLMs。你将学习到生成模型微调、对比微调和上下文学习等方法，以适应不同的应用场景。通过阅读本书，你将掌握如何使用现有库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类，从而更好地理解和应用这些先进的语言技术。

AI问答系统揭秘𐟔：六步打造在当今的科技世界中，AI智能问答系统已经成为我们日常生活和工作中的得力助手。从智能客服到虚拟助手，它们是如何回答各种问题的呢？让我们一探究竟，了解AI智能问答系统的六个关键步骤𐟑‡ 1⃣ 接收问题首先，系统需要接收用户的问题。这可以通过文本（如聊天框）或语音（如语音助手）输入来实现。AI会利用语音识别技术将语音转换为文本，从而实现多模态处理，让问题输入更加灵活！ 2⃣ 问题理解接下来，系统利用自然语言处理（NLP）技术来解析问题并理解其意图。这包括： 𐟔𘥅𓩔—提取：识别关键词和用户意图 𐟔𘤸Š下文理解：在多轮对话中保持对话连贯，处理歧义问题，必要时向用户澄清 3⃣ 信息检索在理解用户问题后，系统会从数据库、知识库等数据源中查找答案。这包括： 𐟔 生成查询：根据关键词生成查询表达式 𐟔 搜索模型和排序：通过向量空间模型、语言模型等技术，排序优先显示最相关的答案 4⃣ 生成答案系统有两种主要方式来生成答案： 𐟒ᦊ𝥏–式回答：直接从文档中提取信息 𐟒᧔Ÿ成式回答：利用自然语言生成（NLG）技术综合信息、生成自然语言回答。确保语法正确、上下文连贯，并支持个性化回答！ 5⃣ 答案优化生成初步答案后，系统会进行优化，让答案更具阅读体验和用户友好性。这包括： 𐟔稯�•检查：确保语言流畅、无歧义 𐟔礿ᦁ﨡奅…和简化：根据用户需求，补充、简化信息 𐟔祤š模态呈现：使用图片、视频等更直观呈现答案 6⃣ 答案反馈最后，用户对答案的反馈帮助系统不断优化！这可以通过设置满意度按钮、评分机制等来实现。系统收集用户评价，并根据反馈优化回答质量。良好的反馈机制提升用户体验。系统还会激励用户参与反馈，让服务更贴心~ 𐟔 总结从接收问题、理解、检索、回答、优化再到用户反馈，智能问答系统的每个环节都离不开AI和NLP技术。不断优化的流程让它们更智能、更人性化。

江西天丰科技有限公司的无人直播系统的智能内容生成主要通过以下几个关键步骤实现：首先，利用深度学习算法对海量的优质直播内容和相关数据进行学习和分析。这些数据涵盖了各种产品类别、直播风格、观众互动模式等。然后，通过自然语言处理技术，对收集到的文本信息进行语义理解和关键词提取。接着，基于这些分析结果和提取的关键元素，运用预设的模板和规则，结合特定的算法模型，生成初步的内容框架。在生成框架的基础上，系统会进一步运用语言生成模型，填充丰富的细节描述，使内容更加生动、连贯和富有逻辑性。同时，系统还会实时根据观众的互动数据，如评论、点赞、关注等，动态调整后续生成的内容方向和重点，以更好地满足观众的需求和兴趣。此外，不断进行自我优化和更新，随着新数据的输入和算法的改进，持续提升智能内容生成的质量和精准度。#江西天丰无人直播# #无人直播#

关于AI绘画的技巧、软件以及AI智能给绘画师带来的好处，以下是一些详细的介绍： AI绘画技巧： 1. 关键词优化：构建关键词库，组合不同类型的关键词以获得理想效果，并使用权重符号来强调或减弱某些元素。 2. 高级参数解析：了解不同采样方法如Euler a、DDIM等对生成质量的影响，以及如何通过调整噪声参数来控制图像的细节和风格。 3. 环境搭建与提示词编写：对于Stable Diffusion等模型，学习如何编写有效的提示词是提高AI绘画质量的关键。 4. 参数调整：了解各种参数如steps、CFG Scale等对生成结果的影响，并掌握img2img、inpainting等进阶功能。 AI绘画软件： 1. Midjourney：一款搭载在Discord上的人工智能绘画聊天工具，能够根据文本提示创建逼真的AI艺术。 2. Stable Diffusion：开源AI绘画模型，使用方法包括环境搭建、提示词编写、参数调整等。 3. DALLⷅ 2：由OpenAI开发的图片生成软件，能够根据描述生成艺术画作，并进行编辑和变体创作。 4. GitMind AI绘画：提供多种语言界面的AI绘图免费软件，支持文生图、图生图等功能。 5. Adobe Firefly：Adobe推出的AI绘画软件，提供图像修复、抠图修补等功能。 6. boardmix AI绘画：支持多种风格和尺寸选择，集成Lora模型，提供高精度、大尺寸画图效果。 AI智能给绘画师带来的好处： 1. 提高创作效率：AI绘画可以快速生成大量图像，大大减少制作成本和时间。 2. 拓展艺术创作的可能性：AI绘画可以模拟人类艺术家的创作过程，生成具有一定艺术价值和审美意义的图像。 3. 促进艺术与科技的融合：AI绘画作为艺术与科技结合的产物，推动艺术领域的发展，为科技领域注入创意和灵感。 4. 辅助艺术创作：AI绘画可以作为一种辅助工具，帮助缺乏绘画技能或时间紧迫的人快速生成艺术图像。 5. 艺术教育：AI绘画可以为艺术教育提供资源和手段，帮助学生理解和掌握绘画技能。 6. 商业版权：AI绘画技术在商业应用中可以避免版权问题，提供多样化和可定制化的绘画作品。 AI绘画技术的发展为绘画师提供了新的工具和方法，使得创作过程更加高效和多样化。通过利用AI智能，绘画师可以探索新的风格和技法，提升自己的创作水平。 Ai绘画有哪些技巧和软件ai工具开发 ai画图你就用 AI辅设计

如何用AI生成三视图？简单几步搞定！还有人不会用AI生成三视图？别再问了！用工业设计通识大模型，轻松搞定！ 1️⃣ 打开SD，把模型线稿插入ControNet，选择好参数。 2️⃣ 输入关键词：home appliances, kitchen electric appliance, small household electric appliance, rice cooker, plastic material, lid, natural scene, masterpiece, best quality, clear picture quality, realistic。 3️⃣ 出图！ ⭕️手残党们注意了！下周公开课我直播展示怎么应用！ ———— StableDiffusion- 大模型：通识大模型1.1（开启公测）插件：ControlNet ———— #设计 #产品设计手绘 #效果图 #效果图设计 #sd #工业设计 #工业设计通识大模型 #stablediffusion #三视图

芯片设计AI新突破：领域自适应大模型 𐟓š 论文名称： ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 𐟔 arxiv链接： 2311.00176 在这篇论文中，研究者探索了大型语言模型（LLMs）在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同，他们采用了以下领域自适应技术：自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调（SFT）以及领域适应的检索模型。 𐟔砨‡ꥮš义分词器：通过自定义分词器，研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化，从而提高分词的效率。 𐟌 领域自适应连续预训练：使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练，使其更好地理解和生成特定领域的文本。 𐟛 ️ 监督微调：带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调，以适应特定领域的任务。 𐟔 领域自适应检索模型：通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调，从而提高模型在特定领域的检索能力。 𐟔젥ꌨ𜰯𜚊研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法：工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示，这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型，且在模型大小最高可减少5倍的情况下，获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 𐟒ᠥˆ›新发现：一个有趣的发现是，通过结合领域适应和检索机制，即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说，LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错，产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题，确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 𐟌Ÿ 总结：这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。

今年最不后悔读的一本大模型新书 𐟓š 探索如何巧妙运用预训练的大型语言模型，从文本生成到语义搜索，再到文本分类与聚类，开启AI应用的新篇章。 𐟚€ 构建高效的大型语言模型流水线，深入挖掘文本主题，聚类文本文档。 𐟔 创建先进的语义搜索引擎，超越传统关键词匹配，运用密集检索和重新排名技术。 𐟒ᠥ‘掘大型语言模型在各种实际场景中的潜在价值，探索其无限可能。 𐟔砦𗱥…夺†解基础Transformer模型（如BERT和GPT）的架构，掌握其精髓。 𐟧頧 ”究大型语言模型的训练过程和原理，揭开其神秘面纱。 𐟛 ️ 探索优化大型语言模型的不同方法，如生成模型微调、对比微调和上下文学习。 𐟎𘺧‰𙥮š应用场景优化大型语言模型，提升其性能和效率。 𐟌Ÿ 通过这些内容，您将能够以50%以下的文字重复率巧妙地表达相同的含义，让AI技术为您的创作提供无限灵感。

ChatGPT：人机对话的未来与挑战在数字时代，人类与计算机的交流方式正在经历一场革命。ChatGPT，作为这场革命的代表之一，正引领着人机对话的新纪元。它凭借强大的语义理解和语言生成能力，成为了解码人类语言的奇迹。本文将深入探讨ChatGPT的工作原理和它带来的影响。 ChatGPT是一种通过深度学习算法训练的对话生成模型。在训练过程中，它接触了大量的文本数据，从而学习了丰富的语言知识和模式。当我们与ChatGPT交谈时，它会利用这些知识来理解我们的问题，并生成相应的回答。 ChatGPT的工作原理可以简单概括为两个步骤：理解和生成。在理解阶段，ChatGPT会分析输入的问题，并提取其中的语义信息。它能够识别问题的主题、关键词以及上下文，并将其转化为计算机能够处理的形式。在生成阶段，ChatGPT会利用之前学习到的语言模式和知识，生成自然流畅的回答。 ChatGPT的影响正在逐渐渗透到各个领域。在个人生活中，我们可以将ChatGPT视为我们的智能伙伴，与其交流闲聊、提问问题、寻求建议。它可以帮助我们解答疑惑、提供信息，并在某种程度上满足我们的社交需求。在商业领域，ChatGPT的应用也越来越广泛。许多公司已经将ChatGPT应用于客户服务、销售咨询等领域，通过与客户对话，提供个性化的服务和支持。然而，ChatGPT也面临一些挑战和限制。由于其训练数据的局限性，ChatGPT在某些情况下可能会生成不准确或不合理的回答。此外，对话过程中的隐私和安全问题也需要得到充分的重视和解决。尽管如此，ChatGPT的前景依然令人振奋。随着技术的不断进步，我们可以期待ChatGPT在语义理解、对话生成和人机交互方面的进一步提升。它将成为我们与计算机交流的重要工具，为我们带来更多便利和创新。总之，ChatGPT作为解码人类语言的奇迹，为我们打开了人机对话的新世界。它的工作原理和应用前景引发了人们对于人工智能的思考和探索。随着技术的不断发展，我们有理由相信ChatGPT将继续引领人机对话的发展，并为我们带来更多惊喜和启示。

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