ai人工智能難學(xué)嗎?ai繪畫中有哪些行內(nèi)人知道的黑話
其實難不難學(xué),看兩方面,一是你個人的興趣和熱情,二是學(xué)習(xí)路徑是否正確。相信第一個層面你已經(jīng)具備了,不感興趣也就不會來問。而第二層就是學(xué)習(xí)方式了,自學(xué)?上網(wǎng)課還是培訓(xùn)都會影響學(xué)習(xí)效果和接受效率。前者價格低,燒時間,后者學(xué)習(xí)效率高,燒錢。這個你就得根據(jù)自身情況做決定,如果選擇后者,在培訓(xùn)機構(gòu)的選擇上也要精挑細選,不然錢花出去了,還沒學(xué)好就得不償失了。
這里我給大家整理了行業(yè)內(nèi)比較好的培訓(xùn)機構(gòu)推薦:
1、王氏教育
王氏教育主打全國直營實體校區(qū),大觸手把手面授。
2、CGWANG
線下實體和線上直播課專業(yè)豐富,學(xué)費門檻低。
3、繪學(xué)霸
主打線上免費課,可以在應(yīng)用市場下載繪學(xué)霸APP。
4、智麻教學(xué)
主打大咖錄播課,課程內(nèi)容實戰(zhàn)性強。
在AI繪畫行業(yè)中,有一些行內(nèi)人所熟悉的黑話,代表著一些特定的概念或意思。以下是一些常見的例子:
1. GAN(生成對抗網(wǎng)絡(luò)):一種機器學(xué)習(xí)模型,用于生成逼真的圖像或數(shù)據(jù)。在AI繪畫中,GAN常用于生成藝術(shù)作品的風(fēng)格和內(nèi)容。
2. Style Transfer(風(fēng)格遷移):一種技術(shù),通過將一個圖像的風(fēng)格應(yīng)用于另一個圖像來創(chuàng)建具有新藝術(shù)風(fēng)格的圖像。它可以用于將藝術(shù)家的風(fēng)格應(yīng)用于AI生成的圖像。
3. Deep Dream(深度夢境):一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像生成算法,通過強調(diào)和增強網(wǎng)絡(luò)對輸入圖像的模式感知,創(chuàng)造出幻覺般的圖像效果。
4. Neural Style Transfer(神經(jīng)風(fēng)格遷移):一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將一個圖像的風(fēng)格應(yīng)用于另一個圖像的技術(shù)。這種技術(shù)可以用于創(chuàng)造出獨特的藝術(shù)風(fēng)格。
5. Image-to-Image Translation(圖像到圖像的轉(zhuǎn)換):一種將一個圖像轉(zhuǎn)換成與之相關(guān)的另一個圖像的技術(shù),常見的應(yīng)用包括將草圖轉(zhuǎn)換成真實的圖像或?qū)⒑诎讏D像轉(zhuǎn)換為彩色圖像。
6. Latent Space(潛在空間):在AI繪畫中,指代提取出的隱藏層特征向量空間。這個特征空間可以用于控制生成圖像的某些特征和屬性。
7. Training Data(訓(xùn)練數(shù)據(jù)):用于訓(xùn)練AI模型的數(shù)據(jù)集。在AI繪畫中,可以是藝術(shù)家的作品集、真實世界的圖像庫或特定主題的圖像集。
這些黑話代表了AI繪畫行業(yè)中常用的術(shù)語和方法。了解和掌握這些概念有助于更好地理解和參與AI繪畫的討論和實踐。