因为AI,我被裁了;MJ设计海报全流程;独立开发者每周收入2.3K美元;MJ常用参数超详细介绍 | ShowMeAI日报

Midjourney之语义分割及权重符号的使用 hello 小伙伴们,我是你们的老朋友——树下,今天分享Midjourney提示词的语义分割及权重的使用,话不多说,直接开始~ 阅读详情

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🤖 受 AI 影响,这 8 家公司开始裁员……

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为了搞清楚 AI 最近在影响哪些行业、哪些职业,作者花了三天事件找到了八家算有代表性的公司,结果发现 AI 对它们的影响是:裁员 ⋙ 更详细介绍

公司名称裁员比例影响人数裁员对象人群
Insider10%100+新闻编辑
CNET50%不详新闻和视频员工
蓝色光标不详不详设计师、写作者、广告人
IBM 公司30% (未来五年)7800人力资源等
知荔文化50%20+设计师
微软9%15000销售和市场岗位
亚马逊不详13000运营岗,服务岗
京东4%5000+客服岗
滴滴出行6%3000客服岗
携程5%2000客服岗

🤖 小米组建AI实验室大模型团队

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近日小米集团透露,4月已经正式组建了AI实验室大模型团队,目前AI领域相关人员超1200人。雷军表示,对于大模型将全力以赴坚决拥抱,并透露正在研发一些有趣的技术和产品。⋙ 来源

🤖 Poe 安卓客户端上架Google Play

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Poe 是美国知名问答社区 Quora 推出的一款 AI 聊天应用,集成了Sage、GPT-4、Claude+、Claude、ChatGPT和 Dragonfly等多个大预言模型,可以让用户与多个人工智能机器人交流。

Poe 的安卓客户端已经上限Google Play,可以免费在移动端体验AI聊天机器人了!⋙ Google Play 网址

🤖 使用 Midjourney 设计活动海报全流程

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专业设计师结合实际工作中的海报设计实例,详细解析了利用 Midjourney 制作活动海报的全流程。

文章不仅分享了完整的设计流程、每一步的设计思路与素材选择,还展示了AI如何加速将设计时间从3天缩短至2天!

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步骤一:分析

1. 分析需求要素

2. 在素材网站寻找参考风格

3. 使用Midjourney 生成灵感图片

4. 根据seed灵感,生成具象化的图像作为素材,制作海报的设计线稿

步骤二:炼图

1. 通过草图线稿罗列关键元素,再通过Midjourney生成对应素材

2. 将选中的素材在PS中简单合成到一起

3. 再导入Midjourney,图文生图的方式获得更接近的效果图

4. 循环上述步骤,对细节进行迭代优化

5. 注意,生成素材时要保持风格、光线一致,减少后期合成的修改时间

步骤三:合成

最后,在PS中扣出所需素材,并进行调整、润色等处理,最终完成 ⋙ ASAK设计

🤖 独立开发者每周收入2.3K美元,分享创建和推广经验

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PaletteBrain是一个macOS应用程序,允许用户使用快捷方式在所有应用程序中使用ChatGPT。此外,用户还可以创建自定义模板,并为其指定快捷方式。

PaletteBrain 的开发者分享了他在3周时间内完成产品开发和推广,并实现一周收入2300美元的经验。ShowMeAI 总结了分享内容的核心要点:

1. 网站开发者是ChatGPT Plus用户,想解决自己在使用中遇到的问题

2. 花费3周时间开发初版,再beta测试1周

3. 通过Reddit、AI工具汇总网站(futuretools / futurepedia)和Twitter推广

4. 首周访客就达到了3300人,评论区反馈与各类问题接踵而至

5. 最终找到问题处理方式,用户日益活跃,产品保持更新,目前销量稳定

以下,是开发者在设计、开发和解决问题过程中的思考与感悟,我们都将成为开发者,可以学习借鉴:

1. 解决自己面临的问题,做出能帮助其他人的产品

2. 短时间快速开发MVP,然后beta测试

3. 利用不同社交媒体进行多渠道推广

4. 做好处理大量讨论与咨询的准备

5. 持续更新产品,与客户交流,不断改进

6. 成功来自过程,不要只专注结果 ⋙ PaletteBrain 官网 | 分享原文

🤖 数据分析机构 Databricks 发布State of Data AI 2023 报告

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ShowMeAI知识星球资源编码:R103

扫描上方二维码,即可免费下载报告PDF

ChatGPT 问世后的6个月时间里,世界已经醒悟到人工智能的巨大潜力,AI模型和产品正在以空前的速度席卷市场。我们即将迎来AI新一代的产品和软件更新。

人工智能数据分析机构Databricks,研究了全球 9000 多家客户,总结了数据和AI使用方面的模式与趋势,提供了一个了解数据和人工智能状况的独特视角。

  • 结论要点1. LLM 的采用正在蓬勃发展,自ChatGPT推出以来, SaaS LLM API 的使用呈爆炸式增长,但最大的使用和增长仍为自定义 LLM

  • 结论要点2. 开源仍然是当今数据和Al市场的主流,在最广泛使用的10个产品中,有8个是基于开源的

  • 结论要点3. 各类组织越来越多地将工作负载整合到单一数据 + AI 平台,超过 50% 的工作负载是从云和本地数据仓库迁移而来的,DeltaLakeOSS中的数据量同比增长 4 倍 ⋙ 报告官方解读 | 报告下载

🤖 MidJourney 常用参数超详细介绍及用法

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这是一份 MidJourney 实战向教程,详细地讲解了在实际使用过程中的进阶玩法。

Midjourney提供了丰富的参数设置,利用这些参数可以更有效地创作。在使用中多尝试调整,就可以精准掌握参数与设计效果之间的关系。

MidJourney 常用参数超详细介绍(1)

1. niji模式的巧用:生成更有冲击力的卡通和漫画风格的图片,MJ 5.0版本新增了个性化风格化参数

2.画面比例的适配:aspect 设置合理的画面比例,可以塑造不同特点的人物形象

3. 混乱值:chaos 控制每次生成的4张图的相关性,提高参数值可以提高风格多样性

4. 风格化:stylize 风格化数值越高,画面更艺术和抽象

MidJourney 常用参数超详细介绍(2)

1. 图像权重:iw 数值越高,与原图的相关性越强

2. remix模式 (再混合模式) :适用于画面的局部修改和丰富色彩

3. 提示权重 (关键词权重) :提示权重参数值越高,关键词在图像中的表现越明显 ⋙ 介绍(1) | 介绍(2)

🤖 提示工程指南 (中文版),最全资源合辑

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提示工程 (Prompt Engineering) 是一门较新的学科,关注提示词开发和优化,帮助用户将大语言模型用于各场景和研究领域。

这份中文版提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力,以及其他相关工具。

提示工程简介

▢ 大语言模型设置

▢ 基本概念

▢ 提示词要素

▢ 设计提示的通用技巧

▢ 提示词示例

提示技术

▢ 零样本提示

▢ 少样本提示

▢ 链式思考(CoT)提示

▢ 自我一致性

▢ 生成知识提示

▢ 自动提示工程师

▢ Active-Prompt

▢ 方向性刺激提示

▢ ReAct框架

▢ 多模态思维链提示方法

▢ 基于图的提示

提示应用

▢ 程序辅助语言模型

▢ 生成数据

▢ Generating Code

▢ 毕业生工作分类案例研究

▢ Prompt Function

模型

▢ Flan

▢ ChatGPT

▢ LLaMA

▢ GPT-4

▢ Model Collection

风险和误用

▢ 对抗性提示

▢ 真实性

▢ 偏见

论文

工具和库

Prompt Engineering 笔记本

数据集 ⋙ 在线教程 | GitHub

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ADRC自抗扰控制:工程抗扰“黑科技”,附C代码实战! 自抗扰控制(ADRC)是一种革新性的强鲁棒控制策略,通过主动估计和补偿系统扰动,无需精确数学模型即可实现优异控制性能。本文详细解析ADRC三大核心组件:跟踪微分器(TD)实现指令柔化,扩张状态观测器(ESO)实时估计总扰动,非线性状态反馈(NLSEF)完成动态补偿。针对二阶系统,文章提供完整的参数设计方法和C语言实现框架,包括关键函数fhan和fal的代码实现。ADRC将复杂对象"线性化"为积分器串联系统,显著提升抗扰能力,特别适用于电机控制、飞行器姿态等存在模型不确定性和强干扰的场景。 阅读详情

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-style < 4a, 4b, or 4c >在 Midjourney模型版本4的版本之间切换,已经很少使用 --style < cute, expressive, original, or scenic >。在 Niji模型版本5 的版本之间切换。--quality <.25, .5, or 1>,或--q <.25, .5, or 1>您想要花费多少渲染质量时间。--stylize < number >,或--s < number >参数影响 Midjourney 的默认美学风格应用于的程度。

GPT创新工坊 979

Midjourney基础参数详解

用过 Midjourney 的同学会发现在发送提示词后,MJ 最开始的图像里会有一个非常模糊的噪点团 ,然后逐渐变得具体清晰,而这个噪点团的起点就是“Seed” 种子编号是为每个图像随机生成的,但可以使用 --seed 或 --sameseed 参数指定。当指定 --sameseed 时,初始网格中的所有图像都使用相同的起始噪声,并将生成非常相似的生成图像;但是,停止会产生更柔和、细节更少的初始图像,这将影响最终放大结果的细节水平。在模型版本 中使用相同的提示+种子+参数 ,将产生相同的图像。

月流霜的专栏 3465
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