闷声恰饭,用AI做文创贴纸,一周3000

牛x了!家人们!揭秘1个用AI做文创贴纸设计,悄悄恰饭闷声赚米!本AI教程全网首发!
之前经常在小红书上,刷到各种可可爱爱的文创图文账号,没有想到赚米能力如此强劲,就有我们的圈友靠AI做文创贴纸设计,居然一周内就接到了1张3000元的定制单。
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随后我在各大电商平台随便搜一下文创贴纸的销量,确实惊人,简简单单3-5张卡通文创贴纸售价19.4元,居然有2000+人付款。
还有部分店铺专用AI做手账旅游贴纸,月销量也有上万单。不得不感叹,用好AI,根本就不愁收米。
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   项目变现点分析
【1】接广告商单
最简单的方式,可以直接在小红书上,创建一个账号,分享自己创作的AI创意贴纸作品,很多00后女性用户非常喜欢关注这类账号内容,这类账号涨粉非常可观。

因为账号关注群体偏80%为女性用户,需要基本是满足1000粉开通蒲公英后,都容易接到商单!单条广子报价最低也有200元。
【2】提供定制服务如果你设计的AI文创贴纸图文作品,足够新颖有创意。也有部分贴纸厂家或者是文创机构主动联系买版权,甚至会愿意花高价格定制专属贴纸。
【3】电商变现如果你本身就从事电商,对网店运营又了如指掌,那么完全可以开个店铺,直接卖贴纸。
随便调研了一下,像拼多多、淘宝、小红书店铺,这3个电商平台需求转化相对较高。很多店铺随便也有几千上万订单。                                                       
   项目制作保姆级教程
接下来将手把手教大家制作这类AI文创贴纸,这类我们只需 Midjourny这款AI绘画工具即可。
第一步:进入Midjourny软件生图界面后,首先发出指令“/setting”
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将生图模型调为Niji V6模型
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第二步:发出指令“/imagine”

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在输入框中提交提示词,点击“ENTER”提交生成,大概等待1-3分钟左右,AI就可以生成完毕。
需要万能贴纸提示词的,可以文末底部或者后台提交“贴纸提示词”,自行领取哈!

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在生成的图片中,挑选一张最满意的保存下载。
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如果对生成的画面效果不满意,可以进行提示词优化,或者点击重新生成。

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第三步,用AI免费在线矢量图转换器处理图片,这样就能得到高清矢量图啦!

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好啦!本期的保姆级教程就安排到这,感兴趣的小伙伴们赶紧试试吧!

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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