Midjourney实战案例 6 | UI 活动专题页

本期给大家带来的案例是做UI 活动专题页,希望对大家有所帮助​

​​1. 确定主体风格​这次的主题是做一个旅行 app 的活动页。目的是吸引新用户在平台购买机票。​素材网站上找到同类参考,获取一些灵感,为之后写关键词做基础。

​ 根据所找的参考确定主体及风格,主体符合需求就行了,机票=飞机。风格定为清爽的蓝色主题及 3D 元素风。​​

 

Midjourney实战案例 6 | UI 活动专题页

​2. 根据参考写下关键词​接下来就根据上面定好的元素去找到相应的参考元素.​​

​写关键词,这种 3D 元素的关键词我在以往的教程拆解过,大家去翻一下就行了,关键词如下:​3D aircraft, white background, rich details, vistas, overlooking camera, Animated Lighting, Ray Tracing, Depth of Field, Cartoon Style, Clay material, 3D Art, Pixar, C4D, blender, behance, OC renderer, high detail, 8K --niji 5 --ar 16:9 --iw 2​

3D 飞机,白色背景,丰富的细节,远景,俯瞰相机,动画照明,光线追踪,景深,卡通风格,粘土材料,3D 艺术,皮克斯,C4D, blender, behance, OC 渲染器,高细节,8K​第一组关键词可变,其他的关键词不用动!这组关键词可以生成飞机、热气球以及红包。

​3. Midjourney 产出图

下面就开始以垫图+关键词的形式开始跑图啦。注意下用--iw 参数控制下垫图的权重。​​

 ​遇到这种元素在画面不全的使用 zoom put 2x 的功能进行扩展:​​

​扩展不对的地方也可以通过 PS Beta 处理下。

​4. 后期排版规范​

用同样的操作把热气球、红包、岛屿生成出来。最终我们就得到了这些:​​

 ​最后一步就是合成了,这个设计我尝试过一张图直出,最终放弃了,因为实在是太不可控了,需要修改的细节巨多,不如我后期 PS 一下来得快...​​

今天的分享就是这些,希望这些实战案例分析和用途能给大家带来一定灵感。如果有想交流分享经验的也可以进群交流 。

注:本文源自乾坤AI,作者:快雪空空熊,更多内容请关注乾坤AI。
乾坤AI官网地址:https://qkunai.com

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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