AI公益活动现场3D氛围智能生成系统

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    我需要开发一个公益活动现场氛围设计系统,集成AI的能力,帮助活动策划师快速生成符合公益主题的3D场景和氛围方案。
    
    系统交互细节:
    1. 输入阶段:策划师输入活动主题(如环保、助学等)、场地尺寸和参与人数
    2. 主题分析:系统使用LLM文本生成能力,分析公益主题核心要素并提取关键词
    3. 场景生成:文生图功能根据关键词自动生成3D场景概念图,包含主视觉、装饰元素和互动区域
    4. 氛围优化:图像风格重绘功能将基础场景转换为不同艺术风格(写实/插画/抽象等)
    5. 输出整合:系统生成包含3D场景图、色彩方案和布置建议的完整策划方案PDF
    
    注意事项:需支持多方案对比功能,允许用户调整风格强度并实时预览效果
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近参与了一个公益活动现场氛围设计系统的开发项目,目标是利用AI技术帮助活动策划师快速生成符合公益主题的3D场景和氛围方案。整个过程让我对AI在设计领域的应用有了更深刻的认识,下面分享一些关键点和经验总结。

  1. 需求分析与系统设计
  2. 核心需求是解决公益活动策划中视觉设计耗时、成本高的问题
  3. 系统需要支持从主题输入到完整方案输出的全流程自动化
  4. 特别强调方案的多样性,要能生成不同风格的备选方案

  5. 系统交互流程实现

  6. 输入处理模块开发:设计简洁的表单收集活动主题、场地尺寸和人数等基础信息
  7. 主题解析引擎:通过LLM分析公益主题,提取如"环保"主题下的"绿色"、"循环"等关键词
  8. 3D场景生成:将关键词转化为提示词,调用文生图API生成初始场景概念图
  9. 风格优化器:实现滑块控件调节风格强度,支持写实、插画等多种艺术风格转换
  10. 方案输出:自动生成包含3D效果图、色彩搭配和布置建议的PDF文档

  11. 技术难点与解决方案

  12. 主题关键词提取的准确性:通过设计关键词权重算法,确保核心元素优先呈现
  13. 3D场景的合理性:建立公益元素素材库,约束AI生成的场景符合实际布置需求
  14. 风格转换的自然度:采用渐进式重绘技术,避免风格突变导致视觉违和

  15. 用户体验优化

  16. 实时预览功能:任何参数调整都能立即看到效果变化
  17. 多方案对比:支持同时生成3-5个风格迥异的方案供选择
  18. 历史记录:保存用户偏好,下次使用时自动推荐相似风格

  19. 实际应用效果

  20. 测试阶段生成了"儿童助学"主题的多个方案,从温馨教室到科幻学堂风格各异
  21. "环保回收"主题成功生成了包含互动装置区的创新设计方案
  22. 用户反馈制作时间从原来的3-5天缩短到1小时内

这个项目让我深刻体会到AI对创意工作的赋能作用。通过InsCode(快马)平台的AI能力,我们快速实现了原型开发,它的文生图和风格转换功能特别好用,而且部署上线特别方便。示例图片 对于需要展示效果的设计类项目,这种一键部署的方式省去了大量环境配置时间,让开发者能更专注在创意实现上。

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    1. 输入阶段:策划师输入活动主题(如环保、助学等)、场地尺寸和参与人数
    2. 主题分析:系统使用LLM文本生成能力,分析公益主题核心要素并提取关键词
    3. 场景生成:文生图功能根据关键词自动生成3D场景概念图,包含主视觉、装饰元素和互动区域
    4. 氛围优化:图像风格重绘功能将基础场景转换为不同艺术风格(写实/插画/抽象等)
    5. 输出整合:系统生成包含3D场景图、色彩方案和布置建议的完整策划方案PDF
    
    注意事项:需支持多方案对比功能,允许用户调整风格强度并实时预览效果
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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