拿到了微软推出的全球第一个生成式AI认证。与获得证书相比，备考学习过程收获更大。

拿到了微软推出的全球第一个生成式AI认证。与获得证书相比，备考学习过程收获更大。 微软课程的结构非常清晰，有上百个小课构成，每个小课3分钟左右，只讲解1个概念，包含1-2个例子，也讲解一些常见算法。并且，特别强调领导者使用人工智能的合规、道德问题。深入浅出，值得一试。

AI生成的《西游记》短片震惊网友

AI生成的《西游记》短片震惊网友 扬子晚报/紫牛新闻记者采访到了这位博主冯先生，从事15年美术工作的冯先生表示，这段视频如果人工制作至少需要半年，而自己在AI的帮助下用时一周就完成了，目前随着文生视频模型Sora的问世，很多现在遥不可及的事情在未来都可以实现了。AI包揽大部分流程，就连分镜规划也靠ChatGPT这段3分56秒的动画短片以《西游记》原著第一集为蓝本，通过AI技术将石猴降生到拜师学艺的故事生动地呈现在观众面前。视频中整个天庭识别度极高，宫殿群依山而建，错落有致，屋顶覆盖着金色的琉璃瓦，阳光下闪闪发光，让人一眼就能感受到那种神秘而庄严的氛围。花果山则充满了宁静与和谐。郁郁葱葱的树木、飞流直下的瀑布、古朴典雅的石桥，共同勾勒出一个如诗如画的世外桃源。视频还展示了孙悟空驾舟渡海、来到城镇、前往灵台方寸山等场景，引发网友啧啧称奇，“这个视频真的太震撼了！AI还原的《西游记》简直绝了！只看开篇就已经被惊艳到了！”“场面确实震撼，希望UP主可以继续沿着剧情更新，赞。”除了《西游记》外，冯先生还用AI生成了丝绸之路、龙生九子、克鲁苏神话等视频动画，目前他在抖音上有超过十万粉丝，收获了超过百万点赞。在评论区，网友们惊叹之余，也有人询问这是如何做出来的。冯先生告诉记者，用AI生成视频需要四步：构思、用文字生成静态图片、让图片动起来、整理剪辑。“第一步肯定是构思，以《西游记》第一集为例，从混沌初开到石猴出世再到拜师学艺，首先就要确定一共需要多少个画面、多少个分镜。”构思这一块看似需要“脑洞”，实际不然，冯先生表示，自己会使用ChatGPT分析原著文字，让AI帮自己规划一些分镜方案，然后自己再从中找到合适的。有了分镜规划后，用AI绘画软件把想要的画面画出来，然后再用“图片生成视频”软件让这些画面动起来。这两个过程中，一般会产生大量的废稿，“目前AI很难完全理解我的意思，无论是图片还是动画片段，随机性都比较大，每次我都会用AI生成很多，在这些素材里面找到合适的再进行下一步。”“剩下的就是把素材放到一起剪辑了，台词我会自己想好，然后使用AI配音。有些特殊角色我会自己配， 用变声器变声，在剪辑的时候还可以再用声音特效打磨一下。”再加上转场、背景音，一部由AI生成的动画视频就诞生了。有网友想看打斗场面，但目前AI生成视频还有许多限制“在两年前我就使用过Google发布了一款AI绘图模型，那时候AI绘图极其抽象，生成的画面支离破碎。比方说画一个人，AI能画出五官，但是五官会非常扭曲，那时候大家都在批评，说这个软件只能画恐怖图片。但是在去年底的时候，这个模型更新到第四版，进步就很大了，当时我还受邀参加了内测。”冯先生介绍，如今这个AI绘图模型已经进步到可以画卡通、素描、水彩等多种风格，并且在细节处理上也更进一步，“例如衣服上的绣花，甚至镶金丝线都能画出来。”“AI绘画问世以来引发过很多次争议，插画师们认为AI用自己的作品进行训练，现在倒过头来抢自己的饭碗。”冯先生坦言，AI技术的迭代确实影响了一部分人的利益，“但这是没办法的事情，就像潘多拉魔盒一样，一旦被打开，再要关上就不可能了，再去抵触它已经没有任何意义。”“就拿这次我发布的《西游记》动画短片来说，我一共用AI生产了三千多张图片，最后选择了约一百张，放在以前的话，哪怕是资深画师要画出这些画肯定需要半年，至于要让画‘动’起来那更是天方夜谭了。”在后台，有不少网友留言想看《西游记》中的打斗场景，“目前AI生成视频还有许多限制，以目前的技术还做不到。”冯先生表示，许多之前做不到的事情，现在AI能够做到了；现在做不到的事情，说不定未来哪一天也能做到，“等到AI足够强大的时候，我肯定会满足网友们的要求的，希望这一天早日到来。”延伸阅读： Sora或颠覆AI视频领域记者注意到，近日Open AI发布了视频生成模型Sora，介绍称Sora能够严格根据用户输入的提示词、文本指令或静态图像，生成长达1分钟的视频，保持较高的视觉质量，其中包含精细复杂的场景、生动的角色表情以及复杂的镜头运动。同时也接受现有视频扩展或填补缺失的帧。目前Sora官网上已经有几十个演示样本，不仅能准确呈现细节，还能理解物体在物理世界中的存在，并生成具有丰富情感的角色。业内不少人士都十分看好Sora，360集团创始人周鸿祎表示，Sora的诞生意味着AGI(通用人工智能)实现将从10年缩短至一两年，“一旦人工智能接上摄像头，把网上的视频都看一遍，它对世界的理解将远远超过文字学习……它展现的不仅仅是视频制作能力，它展现的是大模型对真实世界有了理解和模拟后，会带来新的成功和突破。”工信部信息通信经济专家委员会委员、数字经济专家刘兴亮称，这标志着AI技术在内容创作领域的一个新纪元，“Sora能帮助创作者们以更低的成本和更快的速度将创意变为现实，而且为观众带来了更丰富和多样化的视觉体验。技术创新的这一巨大飞跃，预示着AI在未来人类生活的各个方面都将发挥更加重要的作用。”冯先生也非常看好Sora，他表示，“虽说我还没有使用过这套程序，但从官方说法和官方发布的视频来看，由这套模型生成视频里的各个元素协同度很高，并且在分镜、运动拍摄、远近角切换等领域也远比现在的模型优秀。也就是说，现在遇到的困难，未来可能就不再是困难了。” ... PC版： 手机版：

尝试了一下Dashtoon 这个 AI 漫画生成应用，发现做的挺成熟的，该有的功能都有，可以一次性生成也给了充分的编辑和自定义空

尝试了一下Dashtoon 这个 AI 漫画生成应用，发现做的挺成熟的，该有的功能都有，可以一次性生成也给了充分的编辑和自定义空间。 国内的很多小说视频还是手工用各种 AI 工具拼凑的阶段，可以借鉴一下这个产品的实现方式，是个机会。 他的人物一致性是通过内置的非常多人物 Lora 实现的，目前来看这确实是最稳定的方案。 具体的生成逻辑是你输入大概的故事描述，他会为你生成很多个场景描述，你修改确认之后就会根据文字场景描述生成图片和漫画的对话。后两张是我一次性生成的漫画。 这里尝试：

《交友神器！AI二维码终极教程，3步做出你的专属艺术二维码！》

《交友神器！AI二维码终极教程，3步做出你的专属艺术二维码！》 各位好，我是吴东子 二维码，在我们生活中已经成为了必不可少的东西。不管是购物、出行、还是交友，都会用到二维码 在此之前大家最常见的二维码都是千篇一律的黑白码点 而现在我们通过AI绘画，可以生成「艺术二维码」，也就是 看上去是图片，实际上却是一张二维码 那今天这篇文章将会分为生成二维码、SD基础参数、ControlNet设置三个步骤 你只要跟着一步一步操作，也可以做出同款艺术二维码，同时文中还有隐藏二维码定位点的方法 1.丝带女孩 2.青花瓷盘子 3.二次元美女 4.真实服装 5.海边浪花 另外，文中需要用到的所有模型文件，以及珍藏的大模型，也都给大家打包好放在末尾的网盘链接里，不需要大家再自己到处去找 花了很多时间才整理出来，希望对你有帮助 「图文版」 ： 「视频版」：

总结一下我自己在做模型训练时关注到的一些很喜欢的 AI 前沿探索者，以及工具和资源。

总结一下我自己在做模型训练时关注到的一些很喜欢的 AI 前沿探索者，以及工具和资源。 1. Stable Diffusion 入门推荐： 腾讯技术工程《开源图像模型Stable Diffusion入门手册》 推荐理由：目前总结的最好的，没有花里胡哨的内容，信息量大且系统，很难相信是直接开源的文章分享，反复读的文章之一了。 2. LoRA 角色模型训练： YouTube 频道 @Bernard Maltais 推荐理由：Kohya 训练脚本的作者，上下两集共90分钟讲解了 Lora 模型的训练，从数据集收集到处理到训练参数。建议这种教程能看开发者做的就看开发者做的，很多追热点的 up 经常为了图快没玩明白就出攻略，我跟着很多油管的教程操作，常被带进坑里…… 3. 微调风格模型训练： Twitter @Nitrosocke 推荐理由：Nitro 训练过很多非常棒的模型，他的 GitHub 页面有详细讲风格模型怎么训练的教程。他自己本身是设计师出身，在去年年底微调了几个很厉害的风格模型后，现在被 StabilityAI 挖走了。 4. ControlNet 插件研发用户推荐 Twitter @toyxyz 推荐理由：他做了利用 Blender 来辅助 AI 出图的免费插件，打通工作流 3D 辅助 AI 的第一人哈哈。最近他在研究的方向是 ControlNet 动画，总之是厉害、前沿又无私的开发者。 5. AI 放大工具推荐 Topaz Gigapixel：用过最好用的，可以批量放大，基本所有图片训练前我都会用这个过一遍 Upscayl：会增加细节，但是只能给常见物体增加细节 Gigagan：还没出，但看效果挺值得关注 #AI工作流 #AI的神奇用法

生成式AI大爆发后 2024年人工智能行业有哪些新趋势？

生成式AI大爆发后 2024年人工智能行业有哪些新趋势？ 1． 生成式AI将继续快速发展2022年下半年，AI文生图软件首先点燃了生成式AI的热度，而这股热潮随着ChatGPT的发布达到了巅峰。“生成式AI”的搜索量在2023年出现激增。来源：Exploding Topics在生成式AI受到瞩目之前，大多数AI应用都使用了预测式AI。顾名思义，预测式AI会根据现有数据进行趋势的预测或提供见解，而不会生成全新的内容。相比之下，生成式AI会利用机器学习，从训练数据中学到“思考”的模式，以此创造具有原创性的输出。生成式AI和Deepfake研究专家Henry Adjer指出：“我们仍处于这场生成式革命的初期阶段；未来，合成介质和内容将在日常生活中无处不在，并且实现民主化。这不仅仅是一个简单的新奇事物，而是将在娱乐、教育和供给方面推动突破性的进步。”2． AI模型将从单一模式转向多模态传统的AI模型专注于处理来自单一模态的信息。而现在，通过多模态深度学习，我们能够训练模型去发现不同类型模态之间的关系，意味着这些模型可以将文本“翻译”成图像，以及让图像变成视频、让文本变成音频等等。多模态模型自去年以来受到了热烈的关注，让用户与AI的互动变得更高效。这也就是为何谷歌在去年12月发布的大模型Gemini的宣传片引起了轰动：在片中，Gemini似乎能够实时识别图片，还会生成音频和图片来辅助回答。谷歌Gemini宣传片截图。不过，谷歌在事后承认，该宣传片经过一些剪辑。但是，它至少向我们展示了多模态AI在未来可能会发展出的模样。3． AI将进一步融入各行各业的工作相信许多人在进行工作时，都已经会习惯性地打开ChatGPT等AI工具，让其作为“秘书”来随时辅助自己的工作。ChatGPT正在成为最受欢迎的“办公伙伴”。在今年一月的达沃斯论坛上，AI新锐巨头OpenAI的创始人CEO萨姆·奥特曼强调，AI带来的技术革命不同于以往，但AI不会像人们担心的那样取代掉许多工作，而是成为了一种“提高生产力的不可思议的工具”。对于这样的未来，有一件事是肯定的：作为“打工人”，我们将需要适应并获取与AI相关的新技能。4． AI将放大和增强个性化近几年来，用户都感受到了“个性化推送”的魅力：从社交媒体到视频网站，越来越复杂的算法似乎总能知道用户想看什么，并在合适的时间展示合适的内容。AI正在加速让各类媒介从“大众化”转变为“小众化”，最终目标是真正实现一对一的互动。AI初创企业Synthesia的首席执行官Victor Riparbelli表示：“我们预测：在不远的将来，大众传播将越来越成为过去式。合成媒介和内容将创造新的、个性化的通讯形式，而（传统的）媒体景观将彻底改变。”5． AI监管问题将受到重视最后，不出所料的是，2024年会成为AI监管的关键一年。逐渐变强的AI也为监管部门带来许多全新挑战，就如同漫威《蜘蛛侠》中的经典台词：“能力越大，责任越大。”德勤（Deloitte）的风险咨询主管兼全球技术部门负责人Gillian Crossan认为，AI令“被遗忘的权利”再次受到重视：“当这些大模型利用大量数据进行学习时，你如何保证它们是可控的，以及自己的信息能够被它们遗忘？”欧盟在AI监管方面可谓是取得了领先地位。据报道，欧洲议会和欧盟国家的谈判代表于去年12月已经就AI监管达成了协议。未来，AI系统将被划入不同的风险组：一个应用的潜在风险越高，对它的要求就应该越高。欧盟希望，这些规则会在全世界范围内得到复制。 ... PC版： 手机版：