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!

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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