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狂飙的AI实际使用场景是什么?
发布时间：2024-05-31 18:56:01 浏览量：120次
AI从开年火到了现在，同时也颠覆了很多原有的工作流程，越来越多公司将AI引入到工作流程之中。那么在实际工作中，AI应该如何进行本地部署呢？本文作者对此进行了分析，一起来看一下吧。
AI铲平无论是问答类产品还是美术类产品从开年火到了现在，同时也颠覆了很多原有的工作流程。现在更多的公司开始引入AI到工作流程之中，那接下来主要讲一下在实际工作中使用的场景以及如何进行本地部署。
在部署和训练的时候会有一定量的代码问题，这个需要和开发同学进行沟通。里面代码都是通过AI以及开发相关平台搜到的，有错误请联系指正。
一、分类
1. 美术绘画类产品
这里会有人提到Midjourney（后面简称mj），mj现在也很火而且的确能出高质量的图片作为参考，但是产品是属于联网属性。可能会导致设计稿件以及最近的设计方向的泄漏，所以的话我才推荐Stable Diffusion这一类需要本地化部署的产品，不会让公司的机密泄露出去。
2. 对话类产品
作为一个人工智能语言模型，使用自然语言处理技术，可以理解和生成人类语言。能够为提问者提供便利和娱乐，帮助人们解决问题和获取信息，而且不会产生负面的情绪。在实际的工作流之中，GPT可以通过图片识别出主题，并进行情绪判断和逻辑分析。
二、分别的应用场景
1. Stable Diffusion
1）套系员工头像
员工头像可以是真实的照片，也可以是虚构的图像或符号。用类似风格的大量图，然后在引入照片和关键词就可以快速生成头像，提高效率。
2）活动图/游戏图标/插画/原画参考
类似mj，Stable Diffusion可以快速生成想要的图，如游戏UI、插画，并能替换人物造型，降低门槛。
3）人物造型
在电商领域已经开始使用，用AI生成模特之后调整动作，替换衣服，冲击到了电商模特行业。
4）IP设计
SD降低了IP设计门槛，生成不同样式选择，简化设计流程。
2. 对话类产品
1）专家问答
AI老师能耐心教学，快速帮助新人入门，解决问题，降低学习成本。
2）高度数据整合
提问者提问题，AI整合数据并给出方案，节省分析时间。
3）数据测试
AI给予指点，帮助新手进行数据测试。
4）用户问题整合
AI进行问题分类和统计，简化用户调研流程。
5）访谈框架
AI快速搭建访谈问题框架，提高调研效率。
6）用户访谈练习
AI配合演练者进行多次演练，适合调研前的训练和新手练习。
三、Stable Diffusion
部署和启动时需要一定的代码知识，与开发同学合作进行。
1. Stable Diffusion本地部署
方法：
自己部署：建议Win10/11电脑，内存卡16G以上，显卡不推荐A卡，安装Python、VScode、Git。
开源方式（需要懂代码）：安装Python环境，安装必要依赖，下载源代码，解压并安装，验证安装。
2. Stable Diffusion如何训练
常规训练包括：embeding、lora、pernert。最新模式lora能复刻所有特征和细节，训练画风和固定任务。
1）准备数据
创建LoRA训练器，训练模型，并预测传播结果。
注意点：
- 使用大模型效果更好
- 使用作者相似的参数
- 正确设置权重
- 使用正确的触发词
- 新手不宜使用多个lora
美术资源来源：civitai.com（俗称：C站）
四、总结
利器能使优秀者更优秀，将来AI产品与非AI产品竞争。AI是未来，已至。
题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议
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