【hacker送书第15期】AI绘画精讲与AIGC时代游戏美术设计:从入门到精通

【hacker送书第15期】AI绘画精讲与AIGC时代游戏美术设计:从入门到精通

文章目录

😊前言

随着人工智能技术的飞速发展,AI绘画已经成为了一个备受瞩目的领域。在这个背景下,北京大学出版社推出了一系列关于AI绘画的优秀图书,其中就包括了《AI绘画精讲:Stable Diffusion从入门到精通》和《AIGC时代:游戏美术设计与AI绘画应用从入门到精通》。这两本书都是为了帮助读者全面了解和掌握AI绘画的精髓,推动人工智能技术在艺术领域的应用发展。

AI绘画精讲:Stable Diffusion从入门到精通💕

内容简介

Stable Diffusion是一款非常受欢迎的 AI 绘画与设计软件。AI绘画和传统绘画有什么不同、AI 绘画的基本逻辑是什么、如何让 AI 绘画软件为我们工作、如何生成符合要求的作品,本书将一一进行解析。
本书共 13 章内容。首先循序渐进地介绍了 AI 绘画的主要工具,Stable Diffusion 的部署和 安装,五种AI绘画模型解析,文生图、图生图等基础功能及插件 Controlnet 的使用;然后通过实战案例详细介绍了 Stable Diffusion 在各个行业中的使用,包括游戏、电商、插画、建筑等;最后对 AI 绘画与设计的问题和未来展望进行了思考。
本书将为读者打开AI艺术革命的大门,发掘其在艺术领域中的无限可能性。通过阅读本书,读者不仅可以深入了解 AI 绘画工具 Stable Diffusion 的创新魅力,还可以了解其技术原理、使用技巧和应用方法。无论是艺术家、设计师、技术爱好者还是相关领域的专业人士,都能从本书中获得启发与指导,从而将 AI 与绘画的结合推向更高的境界。
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论文阅读:Language models are few-shot learners

Brown T, Mann B, Ryder N, et al. Language models are few-shot learners[J]. Advances in neural information processing systems, 2020, 33: 1877-1901. 引言 自然语言处理(NLP)领域已经从学习“特定任务的表示”和设计“特定任务的架构”,转向了使用“任务无关的预训练”和“任务无关的架构” 。目前主流的方法通常分为两步:首先是任务无关的预训练,然后是针对特定任务的微调,即在特定的大型数据集上更新模型权重以适应所需任务。 然而最近的研究表明,微调这一步可能并非必须 。作者提出语言模型可以被理解为“元学习者”。这意味着模型在预训练期间通过“慢速”的梯度下降学习了广泛的技能,而在推理时可以通过“快速”的上下文学习来适应新任务,而无需更新权重。在所有任务中,

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目录 * 1.摘要 * 2.带有机器人站点的无人机辅助车辆路径规划问题 * 3.求解方法 * 4.结果展示 * 5.参考文献 * 6.代码获取 * 7.算法辅导·应用定制·读者交流 1.摘要 本文提出了带有机器人站点的无人机辅助车辆路径规划问题(VRPD-RS),并将其建模为混合整数线性规划(MILP)问题,分析了卡车、无人机和机器人对配送车队的影响。针对该问题,本文提出了广义变邻域搜索算法(GVNS),并与模拟退火算法(SA)进行了对比。结果表明,GVNS在小规模实例中与求解器最优解接近,在大规模实例中提升了21.5%的最小完成时间和8.0%的运营成本,且在计算效率上优于SA。 2.带有机器人站点的无人机辅助车辆路径规划问题 本文提出了带有机器人站点的无人机辅助车辆路径规划问题(VRPD-RS),该问题扩展了传统的TSP-D-RS模型,考虑了多个卡车与无人机的协同工作,并引入机器人站点辅助配送。目标是最小化最小完成时间或运营成本。论文采用混合整数线性规划模型(MILP)

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