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AI画作在上海拍卖出了110万的高价 , 我的天哪 , 以后还需要“画家”吗?现在人工智能都已经达到这样的地步了 , 人工智能在绘画创作领域的应用 , 变得越来越广泛了 。 以前人工智能还不太完善的时候 , 使用起来会出现很多很多的问题 。 而且还闹出过各种各样的笑话 。 那个时候很多人都觉得所谓的人工智能 , 有点太鸡肋了 。 但随着科技水平的发展 , 不得不说 , 如今的人工智能技术 , 正朝着深度智能化进行迈进 。 出于好奇 , 我也尝试着使用Stable Diffusion进行了一下AI图画创作 。 只需要输入对画作内容 , 具体的细节语言描述 。 语句描述的越详细 , 呈现出的AI画作就会越出色 。 刚开始使用Stable Diffusion的时候 , 还不太理解它的工作原理 , 那时候我在Stable Diffusion输入的描述过于简单笼统 , 画出来的作品看上十分狰狞 。 这怎么胳膊和腿的位置都颠倒了?就离谱!
后来找到一些视频教程 , 对Stable Diffusion有了初步的了解 , 才发现输入的描述语句原来如此重要 , Stable Diffusion会通过具体的语句描述来进行AI绘画 , 并且每次生成的效果都是不一样的 , 如果语句描述中没有涵盖详细的画作元素 , 那么肯定生成出的作品 , 不是你预想的那样 。 所以想要把人工智能技术运用的更好 , 肯定是要进行一定的学习的 。 不然你表达出来的机器人听不懂 , 机器人创作出的内容 , 又不是你想要的 。 顿时就尴尬了 。
Stable Diffusion是如何工作的?
Stable Diffusion是一种深度学习模型 , 它可以用来帮助解决图像分类任务 。 这种模型的主要思想是通过使用多个小的神经网络模型来进行分类 , 然后通过将这些小模型的结果进行混合来得到最终的分类结果 。 这样做的优点是能够减少模型过拟合的风险 , 同时也能够提高分类的准确率 。
AI作图绘图的工作原理
AI作图指的是使用人工智能技术来创建图像的过程 。 这种技术可以通过各种方式来实现 , 其中一种方法是使用神经网络 。 神经网络是一种人工智能模型 , 可以通过学习大量图像数据来模拟人类的视觉系统 。 通过训练神经网络 , 它可以学会识别各种图像元素 , 并利用这些信息来创建自己的图像 。 这样 , AI便可以根据用户的要求创建出各种各样的图像 。
将AI转换成真正的生产力
将AI转化为真正的生产力意味着把人工智能技术应用到各种领域中 , 以帮助人类提高生产效率和质量 。 这种技术可以用于自动化各种工作流程 , 例如物流运输、制造业生产、金融服务等 。 在这些领域中 , AI技术可以帮助人类完成重复性、繁琐的工作 , 从而提高生产效率和质量 。 同时 , 这种技术也可以帮助人类更好地分析大量数据 , 从而更好地满足客户的需求 。 这也已经不是谁将会取代谁的问题 。 能够灵活的运用这些智能技术 , 智能工具 。 让工作和生产变得更加高效 , 才是我们需要认真思考的 。
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