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第 1章 AI绘图：让构想在画布上飞扬
1.1 Text to Image Art Generator
1.2 在MacBook本地运行Stable Diffusion
1.3 OpenAI的AI绘图工具 DALL·E
1.3.1 尝试使用DALL·E
1.3.2 和其他图片生成工具的对比
1.3.3 AI作画带来的思考
1.4 用Midjourney绘制皮克斯风格头像
1.5 中文AI绘画：造梦日记
第 2章 AI辅助视频工作：高效完成视频录制与剪辑
2.1 如何高效录制教学视频？
2.1.1 视频采集
2.1.2 录制
2.1.3 剪辑
2.1.4 方案成本
2.2 用AI免费抠除任意视频背景
2.2.1 Background Matting的使用
2.2.2 Background Matting使用建议
2.3 如何用卡片法高效做视频？
2.3.1 Stable Diffusion带来的灵感
2.3.2 Loom录制视频卡片
2.3.3 剪辑与发布
2.4 如何用AI帮忙剪视频？
2.4.1 从Recut到AutoCut
2.4.2 如何使用AutoCut？
2.5 好用的免费视频云“瘦身”工具
第3章 AI让写作更行云流水
3.1 对着白纸文思枯竭？LEX 想用 AI 帮你算出第一段
3.2 为什么LiquidText重新回到了我的笔记系统？
3.2.1 抛弃LiquidText
3.2.2 替代应用MarginNote
3.2.3 LiquidText的新功能
3.3 AI自动寻找关联卡片笔记
3.3.1 卡片太多带来的问题
3.3.2 DEVONthink的使用
第4章 AI用在科研上会怎么样？
4.1 用AI帮忙读论文
4.2 基于GPT-3的GALACTICA
4.3 用AI高效寻找研究选题
4.3.1 读文献的痛苦
4.3.2 AI科研辅助工具Elicit
4.3.3 用Elicit帮助寻找研究选题
4.3.4 让Elicit回答研究问题
第5章 ChatGPT深度使用
5.1 ChatGPT来了
5.2 ChatGPT上手体验
5.2.1 看看ChatGPT能做什么
5.2.2 ChatGPT回答专业性强的问题
5.2.3 ChatGPT的实现原理
5.2.4 ChatGPT如何上手？
5.3 如何高效使用ChatGPT？
5.4 用GPT-4帮忙写游戏
5.5 用GPT-4帮忙编程
5.5.1 集成了GPT-4的代码编辑器Cursor
5.5.2 开始编写代码
5.5.3 让GPT-4帮助解释代码
5.5.4 改动代码
5.5.5 Cursor的限制
第6章 怎么与工具智慧共生？
6.1 如何高效获取信息？
6.1.1 信息载体
6.1.2 信息来源
6.2 我想打造个性化的高效工作流，不会编程怎么办？
6.2.1 “懂”与“不懂”，差别在哪儿？
6.2.2 如果所学尚浅，如何以人为“径”？
6.2.3 如果决定学习，从哪里学起？
6.3 摸索那么多工具后，怎样才能避免效率成瘾？
6.4 品位还是技能？ChatGPT引发的能力培养变革
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ChatGPT与AIGC工具入门实战指南
小册名称：ChatGPT与AIGC工具入门实战指南
### 1.1 Text to Image Art Generator：创意无界的图像生成新纪元 在数字化与人工智能飞速发展的今天，创意产业正经历着前所未有的变革。Text to Image Art Generator（文本到图像艺术生成器），作为AIGC（人工智能生成内容）领域的一颗璀璨新星，正逐步揭开其神秘面纱，为艺术家、设计师乃至普通用户开启了通往无限创意的新大门。本章将深入探索Text to Image Art Generator的工作原理、应用场景、技术挑战以及未来发展趋势，帮助读者快速掌握这一前沿技术，并将其融入日常创作与工作中。 #### 1.1.1 引言：从想象到现实的桥梁 长久以来，艺术家们依赖画笔、颜料等传统工具，将心中的想象转化为视觉艺术作品。然而，随着技术的进步，尤其是深度学习算法的成熟，Text to Image Art Generator让这一过程变得更加高效与直观。用户只需输入一段描述性的文字，系统便能自动分析并生成与之相对应的图像，实现从文字到图像的即时转换。这一技术不仅极大地拓宽了创作的边界，也为创意产业注入了新的活力。 #### 1.1.2 技术原理：深度学习的魔法 Text to Image Art Generator的核心在于深度学习技术，特别是生成对抗网络（GANs, Generative Adversarial Networks）和Transformer模型的结合应用。GANs由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责根据输入的文本描述生成图像，而判别器则负责判断生成的图像是否真实或符合输入文本的描述。两者相互对抗、不断优化，直至生成的图像能以假乱真，高度符合用户的期望。 此外，Transformer模型，以其强大的自然语言处理能力和序列到序列的转换能力，被广泛应用于文本编码阶段，将输入的文本转换为模型可理解的数值表示，为后续的图像生成提供基础。 #### 1.1.3 应用场景：创意无限的广阔天地 Text to Image Art Generator的应用场景极为广泛，几乎涵盖了所有需要图像创作的领域： - **艺术创作**：艺术家可以利用该技术快速生成草图、概念图或灵感启发，加速创作流程。 - **广告营销**：广告商可以根据产品描述或品牌理念，自动生成符合品牌形象的视觉素材，提升广告效果。 - **游戏设计**：游戏开发者可以利用该技术快速生成游戏场景、角色设计稿等，提高游戏开发的效率和视觉效果。 - **教育科普**：教师和教育机构可以利用该技术制作生动形象的教材插图，帮助学生更好地理解复杂概念。 - **电商产品展示**：电商平台可以根据商品描述自动生成商品图片，丰富商品展示形式，提升用户购物体验。 #### 1.1.4 技术挑战与解决方案 尽管Text to Image Art Generator展现出了巨大的潜力和价值，但其发展仍面临诸多挑战： - **语义理解深度不足**：当前技术对于复杂文本描述的理解仍有限，难以精准捕捉文字背后的深层含义和细微差别。解决这一问题需要进一步优化模型结构，引入更多上下文信息和语义知识。 - **图像生成质量参差不齐**：生成的图像质量受多种因素影响，如模型训练数据的质量、生成算法的稳定性等。提高图像生成质量需要不断优化算法、增加训练数据多样性，并引入人类反馈机制进行迭代优化。 - **版权与伦理问题**：随着生成图像的真实度和艺术性不断提高，其版权归属及伦理问题日益凸显。建立明确的版权保护机制和伦理规范，是保障技术健康发展的关键。 针对上述挑战，业界已提出了一系列解决方案，如采用多模态预训练模型提升语义理解能力、引入注意力机制和自监督学习提升图像生成质量、以及建立版权追溯和伦理审查机制等。 #### 1.1.5 未来展望：创意产业的智能化升级 随着技术的不断进步和应用的不断拓展，Text to Image Art Generator将在未来发挥更加重要的作用，推动创意产业实现智能化升级。一方面，技术将更加成熟和完善，能够生成更高质量、更具创意的图像作品；另一方面，随着技术的普及和成本的降低，更多用户将能够轻松使用这一技术进行创作和表达。 同时，Text to Image Art Generator还将与其他AI技术深度融合，如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等，共同构建更加丰富多彩的创意生态系统。未来的创意产业将不再是单一领域的发展，而是跨领域、跨行业的深度融合与协同创新。 #### 结语 Text to Image Art Generator作为AIGC领域的一项重要技术，正以其独特的魅力和无限的可能性引领着创意产业的新一轮变革。通过深入探索其技术原理、应用场景、技术挑战及未来发展趋势，我们不仅可以更好地理解和利用这一技术，还能为未来的创作和工作开辟新的思路和方向。让我们携手并进，共同迎接这个充满创意与可能的新时代。
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