豆包图像生成 最佳免费AI绘画体验

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说明

免费,无须安装,图像高清,高度适配中文prompt,中国文化,人物模型中国审美..

这是我体验了通义千问,腾讯元宝,智谱清言,SDhuggingface,MDhuggingface,kreaAI等等软件的免费试用版本后得出的感觉。

教程

前置

在写prompt前,可以先确定【比例】,【风格】。通常选择9:16手机壁纸观赏最佳,毕竟我们使用最多的是手机。

风格体验最好的是,【港风】,是动漫绘画风格,处于写实和二次元之间,【中国风】是写实风格。为什么要单独说出来,因为其他的风格给我一种容易出现杂乱和瑕疵感觉。

prompt

说到prompt自然有两种风格,第一种是自然语言描述,富有连贯性和确定的画面。第二种是AI绘画开始时采用的关键词方式,各种词语的堆砌,不确定画面。

示例

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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