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AIGC大厂案例实战！如何用AI完成虚拟演播厅的设计方案？
相信大家已经看过很多 AI 辅助设计流程的文章，AI 正在渗透着各行各业。
本文主要介绍如何通过 AI 工具辅助游戏虚拟演播厅视觉概念稿，通过 Midjourney 和 Stable Diffusion 的组合，实现项目快速落地。
更多AI实战案例：一、拆解主题元素
首先需求方提出这次的主题“龙虎争霸”，希望有对抗的氛围。经常做演播厅的同学应该知道，演播厅常分为三个部分：解说区域，背景板区域以及背景。
对此，我们可将区域拆解分开制作，提高效率。先根据主题和 KV 构思下场景的组成：龙，虎和山海，国风的主题比较贴合。
9/26/2023 1:34:25 AM
团队ASAK设计
超详细的 Stable Diffusion ComfyUI 基础教程（二）：文生图基础流程
前言：
1. 这节课我们开始学习 ComfyUI，我们先从最基础的文生图开始学起。为了方便讲解（方便我这英语不好的人），我文章中的节点大多都是汉化之后的，和我一样英语不好的小伙伴还请看我上篇内容，安装汉化插件。
上期回顾：2. 在学习前我们先回忆一下使用 Web UI 进行文生图的时候用到了哪些功能。3. 是不是有大模型、正向提示词、反面提示词、采样器、步数、宽高、VAE、显示图像。既然我们知道有哪些节点，就把他们按照流程去连起来吧。
一、创建流程
大模型加载器：
1. “右键——新建节点——加载器”我们会看到很多
9/26/2023 1:26:08 AM
搞设计的花生仁
可能是目前最强的AI绘画神器！文生图模型 DALL·E 3来啦！
大家好，这里是和你们一起探索 AI 绘画的花生~
9 月 21 号 OpenAI 在官网上线了 DALL·E 3 的介绍页面，它是一款新的文生图模型，可以根据文本提示词生成各种风格的高质量图像。DALL·E 3 的上一代是去年 4 月份推出的 DALL·E 2，出现时同样因为强大的图像生成能力引起过广泛关注。时隔一年半，新推的 DALL·E 3 有哪些方面的提升？与 Midjourney、Stable Diffusion 等 AI 绘画工具相比又有哪些不同？今天就带大家一起了解。
了解 DALL·E 2 模型：一、
9/25/2023 8:09:26 AM
夏花生
AIGC如何应用到实战？收下大厂的5500字复盘经验！
前言
近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，文心一言、ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等生成式AI工具已崭露头角。它们正在默默地改变着我们的生活和思维方式，同时也影响了运营活动类设计方法。通过输入指令、图片和相关信息，这些工具能快速生成满足活动需求的创意内容，显著提升工作效率和设计多样性，同时缩短了活动制作周期，为设计师提供更多的创新时间。
更多AI应用案例：紧随生成式 AI 技术潮流，我们将大型活动与 AI 融合，暑期活动成为 AI 实践的关键项目之一。每个活动包括前期设定探索
9/25/2023 6:43:21 AM
团队百度MEUX
超详细的 Stable Diffusion ComfyUI 基础教程（一）：安装与常用插件
前言
相信大家玩 Stable Diffusion（以下简称 SD）都是用的 web UI 操作界面吧，不知道有没有小伙伴听说过 ComfyUI。
ComfyUI 是 一个基于节点流程的 Stable Diffusion 操作界面，可以通过流程，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。每一个模块都有特定的的功能，我们可以通过调整模块连接达到不同的出图效果。但节点式的工作流也提高了一部分使用门槛。同时，因为内部生成流程做了优化，生成图片时的速度相较于 webui 有明显提升，对显存要求也更低（4G 就能很好的运行
9/25/2023 5:33:36 AM
搞设计的花生仁
Top50 榜单中90% 生成AI公司已盈利，大模型「套壳」产品不被看好
机器之能报道编辑：Sia消费类领域，大模型「套壳」创业没有竞争力。领先的产品几乎都是围绕生成 AI「从头开始」构建。距离 ChatGPT 发布已经过去 9 个月， 距离它成为最快月活跃用户达 1 亿的消费类应用也过去 7 个月了。期间，生成 AI（ GenAI ）产品如雨后春笋般涌现，让人不禁好奇：消费者究竟如何使用这些产品？哪些产品类别占据主导地位？什么样的新公司在哪些领域崭露头角？谁可能成为下一个大赢家？最近，硅谷知名风投 a16z 对此作了一次简单的鸟瞰。他们根据 LikeWeb 流量数据（截至 2023 年
9/22/2023 6:11:00 PM
机器之能
AI 能否替代设计师做出更好的字体选择和搭配？
编者按：AI 设计工具到底能在多大程度上替代设计师的工作？在特定的细分领域、不同需求之下，AI 能否达到专业设计师的水准？这是需要评估和探索的。相比于夸大的营销概念，具体的对比和案例更有价值。这篇文章虽然选取的设计分野是英文字体搭配这一日常排版需求，但也对于我们如何看待 AI、使用 AI 都充满了参考价值。中文字体搭配甚至排版生成工具可能也不远，在目前的技术水平之下，中英文字体组合和排版在 AI 加持下，可能差别并不大。
9/22/2023 8:29:56 AM
Matej Latin
AI科普指南！Midjourney 的诞生之旅（附实用技巧和案例）
本文从什么是人工智能，Midjourney 的操作指南和商用案例3个方面，帮你快速入门Midjourney。
更多Midjourney技巧：
9/22/2023 1:15:33 AM
文轩没有大脑袋
Midjourney 实战案例！KV设计从需求到落地全流程
本文以二次元节目 KV 为例，通过 Midjourney 从最初的需求到最终的方案落地全流程。根据需求方给出的需求，要做一个二次元的节目 KV，这是一个类似于广播站的项目，且需要有演播厅的氛围。
更多AI绘画实战：一、构思
在开始制作之前，我已经开始构思这个项目的大概场景。这是一个电台的场景，如下图所示：第一步就是找参考，从需求方提供的信息来看，我们需要找到符合所需的卡通 Q 版风格的参考图。
为此我找到了一个叫做 Chibi style 的艺术风格，他们的 KV 效果图如下图所示：二、炼图
以关键词 Chibi
9/22/2023 1:00:22 AM
团队ASAK设计
超详细的 Stable Diffusion 学习指南：ControlNet 基础教程
今天的文章我将为你娓娓道来关于 ControlNet 的起源介绍、安装方法和使用技巧。
下篇：更多相关干货：
9/21/2023 8:51:57 AM
乐伊ROY
Midjourney实战教程！如何用AI快速生成好看的真人照片？
我从未见到过哪些工具会取代人，我倒是经常见到正因为是通过人的使用才让这些工具充满价值。
先邀请大家我们一起进行一个小游戏互动，下面一组图片我们筛选一下看哪些是真人照片哪些是 AI 生成的，答案我就放在结尾为大家揭秘。大家选择完毕后，接下来我将为大家带来关于介绍是如何通过 Midjourney 来生成好看的照片，以及怎样在实践项目中运用这些照片。
往期干货：一、为什么要使用真人照片
1. 照片的由来
要问为什么要使用 Midjourney 来生成真人照片，那么我们先从照片的历史来切入，照片的历史由来可以分为五个阶段（
9/21/2023 7:52:24 AM
文轩没有大脑袋
想深度掌握AI？先搞懂语言大模型：技术原理
作为一个曾经的 VUI 领域从业者，LLM 出现后非常想要弄清大模型对 VUI 领域的影响，于是有了此文。
本文部分内容由 GPT 协助完成。
相关干货：技术原理
1. LLM
①定义和特点
LLM 是语言模型（Language Model）的一种，简单来说，LLM 通过学习大量的文本数据，例如文章、对话和网页等，来预测下一个词或下一段话的可能性，从而使计算机能够更好地理解和生成人类语言。
LLM 的核心特点包括自动化训练、大规模的数据训练、更强的上下文感知能力、多模态生成。
一般 LLM 指参数数量超过 10 亿
9/21/2023 6:02:32 AM
Bay的设计奥德赛
ControlNet 重大更新！直接复制图像风格，可配合 SDXL 大模型使用
大家好，这里是和你们一起探索 AI 绘画的花生~
知名 Stable Diffusion 插件 ControlNet 在 9 月初迎来了一次比较大的更新，新增了 Recolor 和 IP-Adapter 2 个新模型，更重要的是支持 xl 系列的控制模型，可以配合 SDXL 大模型使用，今天就一起来看看如何在 Stable Diffusion WebUI 中使用这些新模型~
往期回顾：一、Controlnet 插件更新
ControlNet v1.1.4 更新介绍： （重要，必看）
因为要兼容 SDXL 的生态，
9/20/2023 8:09:05 AM
夏花生
Midjourney实战案例！10分钟如何快速搞定中秋节设计？
马上中秋节就到了，相信大家都正在着手中秋节的活动，那么接下来，我们就为大家带来关于使用“Midjourney”制作中秋节运营的活动。那么我们就“少啰嗦，先看东西！”
更多AI应用实战：我们的绘制过程还是保持常规的操作步骤：
“梳理需求——头脑风暴及筛选参考——Midjourney绘制——二次加工、排版出图”一、需求梳理
对于这次需求我们要首先明确本次活动的两个目的：完成假期期间的用户留存
活动期间保障对于产品商场模块的流量分发。接下来开始运营活动的整体构思，当我们要做一个关于“中秋活动的运营 h5”，根据原型图由此
9/20/2023 7:23:04 AM
文轩没有大脑袋
万字精华总结！同济大学教授/特赞创始人范凌的AIGC深度思考
创意真的可以被计算吗？
范凌老师说：“创意可计算和不可计算，不是黑与白的关系。当把它变成对立的时候我们会逐步忘记这中间可能会产生很多有意思的东西。在两者之间，这个沼泽地，其实是生命力最旺盛的。”
更多AIGC干货：一、我的纠结：理工科与艺术设计怎么融合？
我有两份全职工作，第一份全职工作是同济大学设计人工智能实验室的主任、教授、博士生导师，第二份全职工作是特赞公司的创始人兼 CEO，每天工作时长 16 个小时。
身兼两种全职工作，前者围绕技术，后者围绕创意或设计，我一直致力于将二者结合。特赞公司的名字由此而来，即
9/20/2023 6:00:22 AM
机器学习可以更好地进行量子纠错
编辑 | 白菜叶自主量子纠错（AQEC）通过设计耗散来保护逻辑量子位，从而避免频繁、容易出错的测量反馈循环的必要性。玻色码空间（其中单光子丢失代表了主要的错误来源）由于其灵活性和可控性而成为 AQEC 的重要候选者。虽然现有的文献已经证明了具有玻色码空间的 AQEC 原则上的可行性，但这些方案通常基于 Knill-Laflamme 条件的精确实现，因此需要实现哈密顿距离 d≥2。实现这种哈密顿距离需要多个非线性相互作用和控制场，这使得这些方案在实验上具有挑战性。在这里，RIKEN 量子计算中心（RIKEN Cent
9/18/2023 4:05:00 PM
ScienceAI
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