生成式 AI 技术正在迅速发展，现在可以简单地根据文本输入生成文本和图像。Stable Diffusion 是一种文本到图像模型，使您能够创建逼真的应用程序。

Stable Diffusion 用途广泛，因为它可以以多种不同的方式使用。首先，让我们关注仅从文本 （text2img） 生成图像。上图显示了一个示例文本输入和生成的图像（实际的完整提示在这里）。除了文本到图像之外，使用它的另一种主要方法是让它改变图像（因此输入是文本 + 图像）。让我们开始了解一下，因为这有助于解释组件、...

机器学习算法彻底改变了我们处理和分析数据的方式，在从医疗诊断到自动驾驶汽车等领域取得了突破。然而，为了有效地训练这些模型，需要大量高质量的数据。这可能是一个挑战，尤其是在具有敏感或私人信息或难以获取数据的行业中。

这是一种生成图像的方式，其中缺失的部分已被视觉和语义上合理的内容填充。它可以是相当的 对许多应用程序很有用，如广告，改善你未来的Instagram帖子，编辑和修复你的AI生成的图像，它甚至可以用来修复旧照片。 执行修复的方法有很多种，但最常见的方法是使用卷积神经网络 （CNN）。

提示语是人工智能中的一个重要组成部分，尤其是自然语言处理 （NLP）。在AI自人工智能中，想要获得好的效果，简洁、准确的提示语尤为重要。比如，使用DreamTexture.js自动纹理化开发包 为模型生成纹理，不同的提示语获取的最终效果也是不一样，如下是一个泵机模型，我想要为这个泵机贴上纹理让模型看起来更加真实，我采...

潜在扩散模型 （LDM） 是一种图像生成技术，其工作原理是在潜在表示空间中迭代“去噪”数据，然后将表示解码为完整图像。这与其他流行的图像合成方法形成鲜明对比，例如生成对抗网络 （GAN） 和 DALL-E 使用的自回归技术。

大型语言模型 （LLM） 和基础计算机视觉模型的最新突破为编辑图像或视频解锁了新的界面和方法。您可能听说过修复、复绘、生成填充和文本到图像;这篇文章将向您展示如何通过仅使用文本提示和最新的开源模型构建自己的可视化编辑器来执行这些新的生成式 AI 功能。

UnrealSynth 虚幻合成数据生成器利用虚幻引擎的实时渲染能力搭建逼真的三维场景，为 YOLO 等 AI 模型的训练提供自动生成的图像和标注数据。

合成数据越来越多地用于机器学习应用：在合成生成的数据集上训练模型，目的是将学习转移到真实数据中。通过构建通用合成数据生成器（如合成数据库），已经做出了努力，以实现更多的数据科学实验。

合成数据是计算机模拟或算法生成的注释信息，作为真实世界数据的替代品。换句话说，合成数据是在数字世界中创建的，而不是从现实世界中收集或测量的。

监督学习是一种机器学习算法，它从一组已标记的 合成数据生成器中生成的训练数据中学习。这意味着数据科学家已经用正确的标签（例如，“猫”或“狗”）标记了训练集中的每个数据点，以便算法可以学习如何预测不可预见数据的结果并准确识别新图像数据中的对象。

通过将图像形成过程分解为去噪自动编码器的顺序应用，扩散模型 （DM） 在图像数据及其他数据上实现了最先进的合成结果。此外，它们的配方允许将它们应用于图像修改任务，例如直接修复，而无需重新训练。然而，由于这些模型通常直接在像素空间中运行，因此优化强大的 DM 通常需要花费数百个 GPU 天，并且由于顺序评估，推...

随着人工智能革命迎来一个具有无可比拟潜力的新时代，游戏行业正处于巨大转变的边缘。随着开发人员利用人工智能的力量，他们正在解锁创新方法来增强游戏体验、简化工作流程，并为玩家创造令人惊叹的沉浸式世界供玩家探索。在这次全面的探索中，我们将深入研究正在彻底改变游戏开发的尖端工具和技术，并研究它们如何重塑...

UnrealSynth 虚幻合成数据生成器利用虚幻引擎的实时渲染能力搭建逼真的三维场景，为 YOLO 等 AI 模型的训练提供自动生成的图像和标注数据。UnrealSynth 生成的合成数据可用于深度学习模型的训练和验证，可以极大地提高各种行业细分场景中目标识别任务的实施效率，例如：安全帽检测、交通标志检测、施工机械检测、车辆检...

DreamTexture.js 是面向 three.js 开发者的 3D 模型纹理自动生成与设置开发包，可以为 webGL 应用增加 3D 模型的快速自动纹理化能力。图一为原始模型, 图二图三为贴图后的模型。

总的来说，光照贴图能够增强模型的环境遮蔽、纹理细节、模型深度感和光照效果等方面的效果。它是一种重要的贴图技术，被广泛应用于游戏开发、影视制作等领域，能够提高模型的视觉真实感和吸引力。

金属贴图能够增强模型的光照反射、镜面反射、高光效果、纹理细节和色彩变化等方面的效果。它是一种重要的贴图技术，被广泛应用于游戏开发、影视制作等领域，能够提高模型的视觉真实感和吸引力。

粗糙贴图通过控制光线在物体表面的散射程度来模拟不同粗糙度的效果。它使用灰度图像来表示物体表面的粗糙度信息，通过应用和计算光照效果，实现不同粗糙度下的真实光照反射和折射效果。粗糙贴图是提高物体视觉真实感的重要技术之一。

总的来说，位移贴图可以增强模型的各种细节效果，包括表面细节、几何细节、光照效果和物理效果。它可以使模型呈现出更加真实和逼真的外观，从而提高视觉效果和用户体验。

合成数据是在数字世界中创建的数据，而不是从现实世界中采集或测量的数据。合成数据能够从数学或统计学上反映真实数据。企业可以用合成数据来增强其训练数据，以填补所有潜在用例和边缘用例，节省数据采集费用，或满足隐私要求。

虚幻合成数据是指通过计算机程序或算法生成的虚拟数据，而非来自现实世界的真实数据。这种技术常用于电影特效、游戏开发、科学模拟等领域。通过虚幻合成数据，可以创造出各种奇幻的场景、角色和物体，使虚拟世界更加真实、生动。

透明贴图通过指定每个像素的透明度通道来实现物体透明效果。它与物体表面材质进行混合，根据透明度值，通过 alpha 混合或色彩混合等方式来模拟物体部分或全部的透明效果。

自发光贴图对模型的增效效果主要体现在增加真实感、强调细节、创造氛围、区分材质等方面。适当运用自发光贴图可以提升模型的视觉表现力，并为观众带来更加丰富、吸引人的视觉体验。

模型表面贴图（Texture Mapping）是一种将纹理映射到三维模型表面的技术，用于增加模型的细节和真实感。它通过在模型的每个表面点上应用纹理坐标，并将纹理像素与模型的对应点进行匹配，使得模型表面呈现出纹理的细节和颜色。

在计算机图形学中，金属度（Metallic）是指材质的一种属性，表示材质表面是否具有金属质感和反射光的特性。通常情况下，金属度值越高，材质表面越接近金属材质，反射光越强。

模型粗糙度是指在渲染过程中用于描述物体表面光滑程度的属性。它用来模拟物体表面的粗糙程度，从而影响光线在物体表面上的反射和散射效果。下面是对模型粗糙度的详细介绍：

在3D建模软件中，通常有几种方式可以缩放模型。以下是两种常见的方法：使用缩放工具：大多数3D建模软件都提供了缩放工具，可以通过选择模型并使用该工具来进行缩放。通常，您可以在工具栏或菜单中找到缩放工具的图标，并点击选择它。然后，您可以拖动鼠标或者输入数值来调整模型的大小。一般情况下，缩放工具会保持模型...

在3D模型中，材质（Material）是指表面质感的特性，包括颜色、光泽、透明度等属性。其中，颜色是最基本的属性之一，它决定了物体表面的外观和感觉。

组装和装配：当你需要将多个零件或组件组装成一个整体时，可以合并它们成为一个模型。例如，在制造业中，当需要设计和展示一个完整的机械装置或产品时，可以将各个零部件合并成一个模型，以便更好地理解和呈现整体结构。

提高用户体验：良好的模型渲染性能可以使图形应用程序更加流畅和响应快速。当模型以较高的帧率渲染时，用户可以获得更流畅、更真实的视觉效果，提升整体的用户体验。