在果壳发了一篇如何训练 AI 服装/模特的文章。

在果壳发了一篇如何训练AI服装/模特的文章。教程链接：https://mp.weixin.qq.com/s/8w8sqjB3aWNJPsgjKGdtkA训练思路基本可以apply到任何单体概念的训练上，希望有更多朋友能一起出来交流训练思路和经验，我们此刻正在时代的最前沿，往前挖的任何方向都可能埋有宝藏。btw:写的时候真的捶胸顿足写不下去，东西实在太多了谢谢Biu帮我修改，我的中文真的不太行哈哈哈哈哈#AI工作流#AI的神奇用法

《火爆全网的AI孙燕姿！超详细干货教程，让你也能做出AI声音克隆！》

《火爆全网的AI孙燕姿！超详细干货教程，让你也能做出AI声音克隆！》大家好，我是吴东子最近AI孙燕姿火爆全网，为此我专门写了一篇超详细的教程，保证看完这篇文章你也能做出来！文章里面不仅有一站式制作AI孙燕姿的方法，还包含了训练声音模型的教程让你除了AI孙燕姿外，还能做一个AI自己，让你的声音可以唱任何你喜欢的歌曲同时每一步都是手把手教学，大白话讲解，确保你能听懂，照着做准能做出来另外，所有软件的安装包、整合包，甚至孙燕姿的声音模型都已经打包好放在网盘分享给大家！为了更好的阅读体验，欢迎点击链接查看https://mp.weixin.qq.com/s/Jm3Dl8tTADdzUCiOAmnvzA

推荐一篇覃里雯写柏林的文章。

推荐一篇覃里雯写柏林的文章。“后来我意识到，这种攫取的、自恋的和急躁的看世界态度，其实与中美两国的地理面积、人口、激烈的竞争、赢家通吃的规矩和强烈的民族主义氛围都有关系。在这样的国家里，普遍会有一种“最文化”，只有“最大”、“最强”、“最好”、“最快”、“最牛”、“最炫”、“最多”……能让他们获得价值感，完全丧失了对世界之微妙、含混、丰富多样的理解能力和尊重能力。而在这种不可靠的、赶牛一样的价值背后，是亿万个在通吃的赢家面前感到挫败的普通人。”“需要遮掩的反而是过度的财富，因为过度的财富意味着对他人的掠夺，而炫耀财富则是粗鄙甚至可耻的。曾经每年五月一日劳动节大游行，都会有些豪车被烧掉。柏林市政府用尽手段控制房租上涨，也是为了防止食利阶层过度以地产投资来剥削工薪阶层，确保柏林不会变成下一个伦敦和香港。”https://mp.weixin.qq.com/s/8HFxJmWze52UqXYawqFoag

这一波生成式AI浪潮在我的知识体系中，第一次看到的相对完整且偏行业（而非技术向）的梳理是去年9月红杉美国发的那篇：《Genera

这一波生成式AI浪潮在我的知识体系中，第一次看到的相对完整且偏行业（而非技术向）的梳理是去年9月红杉美国发的那篇：《GenerativeAI:ACreativeNewWorld》这里https://www.sequoiacap.com/article/generative-ai-a-creative-new-world/当时红杉给出了很多观点以及画了好几张直到今天你依然可以在各种关于AI的演讲中会出现的偏行业Maps性质的图片（图1，图2）；然后时隔一年，红杉美国最近又发了这个文章系列的更新：《GenerativeAI’sActTwo》https://www.sequoiacap.com/article/generative-ai-act-two/文章的内容质量还是很高的，我简单总结下：1、定义了ACT1是发现了新的“锤子”---基础模型，现在在向ACT2（端到端的解决问题）演进；2、重新画了行业地图（图3），并且按照2C\2B\2内容生产者的框架重新划分；3、增加了LLM开发者生态的行业地图；（图4）4、回溯了之前判断中的错误：发展速度比所有人预期的都快、瓶颈不是客户需求而是GPU、应用和底层模型并未分离、竞争的急速加剧、大家伙们并没有落下、壁垒在客户而不是数据；5、当然也确定了之前一些推论是正确的：生成式AI是一件大事、杀手级应用出现（ChatGPT\CharacterAI\Midjourney）、开发者很关键、大模型能力持续进化、版权/道德/伦理问题；6、从月留存和用户活跃（DAU/MAU）数据对比，现在的AI应用相较于古典web2的那些大家伙们还有比较大的差距，他们需要持续的“证明价值”，以度过“awkwardteenageyears.”；以及英文不好的同学可以看译稿，这里：https://mp.weixin.qq.com/s/e2bOOnRfuV36WylWLidLxw（国内的自媒体生态啊，也是真的够卷的了……）

《耗时7天，终于把15种ControlNet模型搞明白了！》

《耗时7天，终于把15种ControlNet模型搞明白了！》各位好，我是吴东子这篇文章是SD三部曲的第三篇——「ControlNet的终极攻略」前面我们说到如果想真正把SD应用起来，最重要的两个功能是：Lora和ControlNetLora负责把想要画面的“主体”或“场景”炼制成模型ControlNet负责更好地“控制”这个“模型”或画面Lora教程之前已经出了，感兴趣的朋友可以去翻看ControlNet一共有15种模型，每种模型对应不同的采集方式，再对应不同的应用场景，每种应用场景又有不同的变现空间我花了一周时间彻底把15种模型研究了一遍，跑了一次全流程，终于写完了本文文章包含了ControlNet的功能介绍，安装方法，模型采集方式，实操案例，以及下面几个目前很好玩的功能1.动漫转真人2.真人转动漫3.控制人物姿势、表情4.线稿AI上色5.固定主角大家只要跟着一步一步操作，一定能学会另外，需要用到的整合包和模型也都给大家打包好放在网盘（链接在文章末尾）花了很多时间才整理出来，希望对你有帮助https://mp.weixin.qq.com/s/E6VhbAXRi6w0ljBHu1x_JQ

推荐阅读全文。

https://mp.weixin.qq.com/s/J1CxFNlwIOxqqYbnNkaEsg推荐阅读全文。我看下来有一个感觉，今年的高考题目是刷短视频的老师为刷短视频的学生做的专门定制。因为只有短视频才会如此排斥开放性内容，从标题到结尾都需要斩钉截铁地所谓“站”某个观点。也只有短视频才会如此排斥复杂的思考，全部内容围绕核心观点做展开，在局部大家比拼雕花。因为它自身的生产逻辑就是大家复制爆点，有爆必抄，不需要分析考虑为什么会爆。---人生就是抵达未知之地---坦诚交流才有真正的相遇---历久弥新---他人定义与自我定义---生活需要认可度，那么什么是认可度这些都是啥？设计这些题目的时候，出题老师自己想清楚了这些问题没有？世界什么时候变成一个只有一面的硬币了？怎么就抵达未知之地了？已知之地不需要翻面深挖的？怎么就真正相遇了？虚伪和矫饰不是文明的特征么，不是刚好可以确认彼此都有相同的文明基础，可以彼此认同么？怎么来的笃定，怎么就觉得考生顺着论证一下就好？当然，这么出题安全把稳，考生不容易写偏，公众不容易挑战，四平八稳，不求有功但求无过。只是这种封闭和保守的出题方式，让高考作文变得没有任何意思。在核心论点确定的情况下，大家比试的是谁能背更多范文结构，谁能引述更多名人名言，谁能够把一篇文章写得更面面俱到---这不就是八股么？大家不比选材，大家比拼雕花。我看不如这样，明年高考干脆在作文部分直接放一段视频，然后让考生用800字介绍小帅、小美以及大魔王之间的故事，找出其中的坏人，并且分析为什么他是坏人。