分类: AI学习

  • Day25——晚课 AI图像编辑:修图新方式

    系列教程说明

    这是「AI专家养成计划」系列教程的第50篇,共140篇。本系列从零基础出发,每天一篇,带你从AI小白成长为能独立使用AI工具的实践者。适合完全零基础的学习者,也适合想系统梳理AI知识的在职人士。

    上篇回顾

    今天早课我们了解了AI图像编辑的核心概念:

    1. 传统修图 vs AI修图:传统修图需要手动操作每个像素,AI修图只需”告诉”AI你想做什么,它自动完成复杂计算。

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  • Day25——早课 AI图像编辑:修图新方式

    系列教程说明

    这是「AI专家养成计划」系列教程的第49篇,共140篇。从AI零基础出发,每天进步一点点。早课以理论为主,帮你理解概念、建立框架——读完这篇,你就知道AI如何重新定义”修图”,掌握AI图像编辑的核心工具和方法。

    上篇回顾

    昨天我们学习了风格迁移的原理和实践。三个核心要点:

    • 风格迁移的本质:把一张图片的”画风”搬到另一张图片上,将”内容”和”风格”分离后自由组合
    • 三代技术演进:从神经风格迁移(慢但灵活)→ 快速风格迁移(快但固定风格)→ 扩散模型风格迁移(又快又灵活)
    • ControlNet的突破:通过边缘图、深度图、姿态图等条件控制,让风格迁移在保持风格的同时精准保留原图结构

    今天我们进入一个更实用的领域——AI图像编辑。如果说风格迁移是”整容”,那AI图像编辑就是”精准微创手术”:局部修改、智能补全、物体移除、背景替换……这些过去需要Photoshop高手花几小时才能完成的操作,现在AI几秒钟就能搞定。

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  • 有趣的灵魂万里挑一——AI客服系统灵魂大赏

    !有趣的灵魂

    如果AI客服系统也有灵魂,谁是你的灵魂伴侣?

    写在前面

    有人说,好看的皮囊千篇一律,有趣的灵魂万里挑一。

    这话放在AI客服领域,同样成立。市面上的AI客服系统长得都差不多——聊天框、知识库、工单流转,皮囊大同小异。但如果你剥开它们的外壳,看看底层架构、MCP协议支持、工具调用能力,你会发现:每个系统的”灵魂”截然不同。

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  • Day24——晚课 风格迁移实战

    系列教程说明

    这是「AI专家养成计划」系列教程的第48篇,共140篇。从AI零基础出发,每天进步一点点。晚课以实操为主,手把手带你完成完整的风格迁移项目——读完这篇,你就能用自己的照片生成油画、水墨画、动漫三种风格的作品。

    上篇回顾

    今天早课我们学习了风格迁移的理论基础。三个核心要点:

    • 风格迁移的本质:把图片的”内容”(物体、场景、构图)和”风格”(笔触、色彩、质感)分离,然后自由组合
    • 三代技术演进:从慢速的神经风格迁移,到快速的前馈网络,再到如今基于扩散模型的灵活方案
    • 三种主流方法:img2img(最简单)、ControlNet+风格提示词(最精确)、IP-Adapter(最傻瓜式)

    理论讲完了,今晚我们动手。你将完成三个完整的风格迁移项目,从”知道”变成”做到”。

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  • Day24——午课 AI巨头混战升级

    今天的AI行业可以用一个词概括:混战。Anthropic放出史上最强”危险级”模型Fable 5,苹果在WWDC上把Siri交给了Google的Gemini,Google则用价格战把AI订阅费砍到4.99美元。三条新闻串在一起,指向同一个趋势——AI正在从”谁更强”转向”谁更便宜、谁更近”。

    速报摘要

    2026年6月10日,AI行业迎来密集爆发期。Anthropic发布Claude Fable 5,这是Mythos级模型首次面向普通用户开放,但附带严格的安全阀门;苹果WWDC 2026大会上,Siri首次搭载Google Gemini模型,标志着苹果AI战略的重大转向;Google同步发动价格战,将AI订阅费降至4.99美元。与此同时,通用汽车宣布进军AI数据中心电池市场,传统车企开始押注AI基础设施。国内方面,阿里巴巴合并通义大模型事业部和未来生活实验室,成立Token Foundry事业部,由CEO吴泳铭直接负责。行业正在经历从技术竞赛到商业落地的关键转折。

    新闻详情

    Anthropic发布Claude Fable 5:史上最强”危险级”模型走向大众

    6月9日,Anthropic正式发布Claude Fable 5,这是其Mythos级模型的公开版本。此前Mythos仅限已审批的企业使用,现在任何人通过Claude API和按量计费的企业计划都能访问。订阅用户在6月22日前可免费使用Fable 5,之后将切换为积分制。

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  • Day24——早课 风格迁移:照片变油画

    系列教程说明

    这是「AI专家养成计划」系列教程的第47篇,共140篇。从AI零基础出发,每天进步一点点。早课以理论为主,帮你理解概念、建立框架——读完这篇,你就知道如何把一张普通照片变成任何艺术风格,理解风格迁移背后的原理和主流方法。

    上篇回顾

    昨天我们深入学习了提示词作画的核心技能。三个核心要点:

    • 提示词五大要素:主体、风格、构图、光影、技术参数——掌握这个公式,你就能写出80分以上的图像生成提示词
    • 负面提示词的价值:告诉AI”不要画什么”和”要画什么”同样重要,尤其画人物时能大幅减少”六指”等变形问题
    • 批量生成、从中挑选:AI图像生成是概率事件,不要指望一次出神作,批量生成后选最优才是正确工作方式

    今天我们进入一个让人兴奋的领域——风格迁移。你有没有想过,把你拍的那张普通风景照,变成梵高的《星空》风格?或者把你家猫咪的照片,变成宫崎骏动画里的样子?风格迁移就是做这件事的AI技术。

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  • Day23——晚课 提示词作画:描述你想要的画面

    系列教程说明

    这是「AI专家养成计划」系列教程的第46篇,共140篇。从AI零基础出发,每天进步一点点。晚课以实操为主,手把手带你用提示词生成AI图片——读完这篇,你就能独立写出高质量提示词,完成属于自己的第一幅AI画作。

    上篇回顾

    今天早课我们学习了提示词作画的理论基础。三个核心要点:

    • 五大要素公式:主体+风格+构图+光影+技术参数——掌握这个框架,就能写出80分以上的提示词
    • 六大进阶技巧:权重控制、负面提示词、图生图、种子值固定、分步描述、学习优秀案例——从80分提升到95分
    • 常见误区:提示词不是越长越好、用英文效果更好、批量生成从中挑选、别忽略背景——避开这些坑,少走弯路

    晚课不讲理论,直接上手。接下来我会用4个完整的实战案例,带你从零开始写出提示词、生成图片、分析结果、迭代优化。

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  • Day23——早课 提示词作画:描述你想要的画面

    系列教程说明

    这是「AI专家养成计划」系列教程的第45篇,共140篇。从AI零基础出发,每天进步一点点。早课以理论为主,帮你理解概念、建立框架——读完这篇,你就知道如何用文字精确描述你想要的画面,让AI画出你心中的图。

    上篇回顾

    昨天我们学习了AI图像生成的基础知识。三个核心要点:

    • AI图像生成的原理:扩散模型从噪声中”去噪”还原图像,CLIP模型理解文字与图像的对应关系——这两者配合,让”文字变图片”成为现实
    • 三大主流工具:Midjourney(审美最强)、Stable Diffusion(最灵活可定制)、DALL·E(最易上手)——各有适用场景,没有绝对最优
    • 基本操作流程:选择平台→输入文字描述→生成图片→挑选调整——四步就能完成一次AI创作

    今天我们深入一个关键技能——提示词(Prompt)。如果说AI图像生成是一支画笔,那提示词就是你握住画笔的手。写得好,AI画出惊艳作品;写不好,AI给你一堆”四不像”。

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  • Day22——晚课 AI图像生成入门

    系列教程说明

    这是「AI专家养成计划」系列教程的第44篇,共140篇。从AI零基础出发,每天进步一点点。晚课以实践为主,手把手带你操作——读完这篇,你就能用AI工具独立生成高质量图片。

    上篇回顾

    今天早上我们学习了AI图像生成的理论基础。三个核心要点:

    • 扩散模型是当前主流:AI从噪声中一步步”还原”图像,你的文字描述引导生成方向
    • 三大工具各有优势:Stable Diffusion(开源免费可定制)、Midjourney(艺术感最强)、DALL·E 3(理解力最强)
    • 提示词决定80%的质量:主体+风格+质量三个要素缺一不可

    今晚,我们把理论变成实践——手把手教你用AI生成你的第一组高质量图片

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  • Day22——早课 AI图像生成入门

    系列教程说明

    这是「AI专家养成计划」系列教程的第43篇,共140篇。从AI零基础出发,每天进步一点点。早课以理论为主,帮你理解概念、建立框架——读完这篇,你就知道AI图像生成的原理、主流工具和基本用法。

    上篇回顾

    昨天我们学习了AI办公自动化的完整体系。三个核心要点:

    • AI办公自动化四大领域:文档处理、邮件沟通、日程管理、数据报表——覆盖80%的重复性办公任务
    • 三个自动化层次:单点自动化(一个任务)、流程自动化(一串任务)、智能自动化(AI自主判断),循序渐进才能落地
    • 自动化不是替代人:AI处理重复性工作,人类专注创造性决策——这是”人机协作”而非”人机竞争”

    今天,我们进入一个全新的领域——AI图像生成。从文字到图片,AI正在重新定义”创作”的含义。

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