优设问答你的职场经验书

张小闲 邀你回答

2025/05/30

设计师灵感枯竭,普通人不会写AI绘画提示词?这个工具让你3秒生成大师级AI作品!

太贴心了,连描述词都有 AI 帮你细化了,输入简单的词,这个工具会帮你优化成适合生成带有丰富细节的画面 prompt ,还可以多次调整,你能得到不同的提示词,直到你满意为止!

🔥 为什么它值得你收藏?​ ✅ 全能型创作工厂 - Logo/品牌设计​:输入关键词,秒出30+商业级方案(含字体/配色/排版) - 插画/艺术创作​:国风水墨/赛博朋克/二次元...一键切换风格 - 摄影级大片​:生成风景、人像、超现实场景,堪比专业摄影师 - 影视/游戏分镜​:直接输出带光影的动态故事板

✅ 中文友好,精准拿捏需求 - “古风少女手持油纸伞立于江南烟雨中” → 生成水墨质感插画 - “赛博朋克城市夜景,霓虹灯管文字‘未来已来’” → 输出电影级海报 - 内置中文提示词库,拒绝“直译翻车”,精准传递创意脑洞

✅ 顶级模型加持,画质炸裂 - 基于MidJourney的艺术表现力 + Stable Diffusion的细节掌控力 - 支持1024px超高清输出,导出即用无需二次修图

✅ 小白友好,0基础也能玩转AI艺术 - 智能提示词生成器:输入“科幻飞船”,自动扩展为“未来主义银色飞船在陨石带飞行,带机械触角和粒子尾迹” - 多语言混搭:中英双语输入,生成融合东西方美学的作品

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大白(●—●) 邀你回答

2025/05/29

不是AI行内人,也想了解AI领域最新动态?这份AI行业最常见到的技术词语词典收好了!

Techcrunch整理了一份AI行业最常见到的技术词语词典,搞懂这些,或许能帮初学者们轻松迈入AI世界的大门。

- AGI 通用人工智能 通用人工智能(AGI)是一个有些模糊的概念,通常指在多数任务上比普通人更强大的AI。OpenAI将其定义为“在最具经济价值的工作上超越人类的高度自主系统”。谷歌DeepMind则认为AGI是“在大多数认知任务上至少与人类能力相当的AI”。

- Chain of Thought 思维链 思维链推理意味着让AI像人一样一步步思考,把一个大问题拆解成多个小步骤。虽然慢一点,但在逻辑推理或编程这种需要严谨思考的场景里,答案会更准确。现在的大语言模型经过优化,在处理复杂问题时,就是靠这种“思维链”来提高准确性。

- Deep learning 深度学习 AI能自我优化学习的关键技术。它模仿人脑神经元连接方式,搭建多层人工神经网络,使AI算法能够建立比简单机器学习系统更复杂的关联关系。 深度学习模型能自己识别数据里的重要特征,而无需人类预先定义,还能从错误中学习,不断改进。

- Diffusion 扩散模型 扩散技术是众多艺术、音乐和文本生成AI模型的核心。受物理学启发,先“故意”一步步往数据里加噪声,直到数据面目全非。然后,AI学习如何“逆向扩散”,把这些被破坏的数据还原回来,从而获得从噪声中“创造”出全新数据的能力。

- Distillation 知识蒸馏 一种“师父带徒弟”的学习方法。让一个大型(“老师”)AI模型处理问题,然后把它的答案用来训练一个更小、更高效的(“学生”)模型,让学生模型学会老师的行为。这样就能用更小的模型,实现接近大型模型的性能。

- Fine-tuning 微调 微调是指对已训练的AI模型进行进一步训练,通过输入新的专业化数据,优化其在特定任务或领域的性能表现,使其超越原始训练的重点范围。很多AI公司都在用这个技术,把大型语言模型“微调”成适合自己行业的产品,提升实用性。

- GAN 生成对抗网络 让AI能“以假乱真”的关键技术。它由两个互相竞争的神经网络组成:生成器负责创造数据,判别器负责鉴别真伪。就像一场“猫捉老鼠”的游戏,两者不断对抗,让AI能自动生成极其逼真的数据,无需人工干预。GAN适合用于生成图片或视频。

- Hallucination 幻觉 “幻觉”是AI行业对模型虚构内容的专业术语,特指AI生成错误信息的行为。这显然是影响AI质量的核心问题。

- Neural Network 神经网络 神经网络是指支撑深度学习的多层算法结构,是推动生成式AI工具全面爆发的技术基础。尽管这个概念由来已久,GPU的崛起也让这个概念迎来了爆发。GPU被证明非常适合训练具有更多层次的算法,使得基于神经网络的AI系统在语音识别、自动驾驶导航和药物研发等多个领域实现了远超以往的性能表现。

- Transfer Learning 迁移学习 把一个已经训练好的AI模型拿来当起点,开发一个针对不同但相关的任务的新模型。这样可以节省大量开发时间,尤其是在新任务数据量不多的时候非常有用。但要注意,模型可能还需要在新领域的数据上进行额外训练才能表现最佳。

- Weights 权重 权重是AI训练的核心要素,它决定了在训练系统所用数据中,不同特征(或输入变量)的重要程度,直接影响AI模型的最终输出。训练开始时权重是随机的,但随着学习的深入,它们会不断调整,让AI的预测越来越准。

这份词典由Techcrunch定期维护,有需要的朋友可以收藏:https://techcrunch.com/2025/05/25/from-llms-to-hallucinations-heres-a-simple-guide-to-common-ai-terms/

ps:转自量子位

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张小闲 邀你回答

2025/05/26

解放配色焦虑!Tailwind CSS 智能调色神器,一键生成完美渐变色阶 + 真实组件预览

在网页设计与开发的世界里,色彩搭配起着至关重要的作用。找到一套完美的颜色方案,既能体现独特的设计风格,又能与品牌形象完美契合,这对设计师和开发者来说无疑是一种挑战。 而今天我要给大家介绍一款超实用的工具:uicolors.app,它是专为 Tailwind CSS 设计的颜色生成神器,将彻底改变你创建颜色方案的方式!

核心功能亮点 🔥 1. 智能色阶生成,代码秒级输出 - 输入即所得:输入 HEX/RGB 颜色或敲击空格随机取色,立即生成 Tailwind 官方规范的 50-900(或 50-950)渐变色阶,自动优化明暗对比,告别手动计算。 - 代码直通车:一键复制 tailwind.config.js 配置代码,无缝嵌入项目,开发效率翻倍。

🎨 2. 真实场景预览,所见即所得 - UI 组件动态演示:生成的色阶直接应用在按钮、卡片、导航栏等组件中,实时查看配色在真实界面中的表现,避免“代码完美,效果翻车”。 - 深色模式适配:自动生成深色版本色阶,一键切换预览,轻松满足多主题需求。

🚀 3. 高级功能加持,专业设计无忧 - 无障碍友好:内置 WCAG 对比度检测,标记可读性不足的组件,确保配色符合无障碍标准。 - 云端调色板库:登录即可保存/复用配色方案,支持团队协作共享,打造统一的设计语言。

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张小闲 邀你回答

2025/05/14

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