还在为不会画画而苦恼吗？别担心，今天给大家介绍一个超好用的AI模型——Soft and Squishy Linework，即使是小白也能轻松生成可爱的动漫图像！
Soft and Squishy Linework：专门生成柔和的、低保真（lofi）线条风格动漫图像模型
想象一下，只需输入一段文字描述，比如“一个戴着大圆眼镜、穿着宽松T恤的小女孩”，就能得到一张画风软萌可爱的动漫图像，是不是很神奇？
这款名为“Soft and Squishy Linework”的AI模型，主打柔和线条和低保真两种风格，特别适合生成让人感到治愈的动漫图像。
什么是柔和线条和低保真风格？
- 柔和线条: 就像它的名字一样，图像中的线条圆润流畅，没有明显的棱角，就像棉花糖一样柔软，给人一种温柔舒适的感觉。
- 低保真: 图像的细节相对简洁，色彩和阴影也比较简单，没有过于复杂的光影效果，却带有一种独特的复古和文艺气息。
将这两种风格结合在一起，生成的动漫图像就会呈现出一种独特而迷人的感觉：
- 角色设计: 角色通常拥有圆润可爱的轮廓，表情柔和，让人忍不住想要亲近。
- 背景环境: 背景往往采用简单的颜色块和线条，色调柔和，营造出一种温馨舒适的氛围。
- 色彩运用: 颜色不会过于鲜艳，而是使用低饱和度的柔和色调，给人一种轻松自在的视觉享受。
是不是迫不及待想要尝试一下了？使用方法也非常简单：
- 输入提示词: 用文字描述你想要生成的图像，例如“一只戴着蝴蝶结的小猫”。
- 生成图像: 模型会根据你的描述生成相应的图像。
- 调整参数: 你可以调整模型的运行权重和算法，进一步优化生成效果。
- 负面提示词: 如果想要更精确地控制图像效果，还可以使用负面提示词，例如“messy”（杂乱）或“bad linework”（线条糟糕）等，来避免生成你不想要的效果。
来看看一些使用案例，你就更清楚它的魅力了:
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输入：“一个长着角和卷曲头发、脸上有斑点的小仙子男孩，穿着一件过大的 T 恤”
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输入：“一只蟾蜍”
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输入：“一位金黄色头发和大圆眼镜的女孩，蓝色眼睛，白色 T 恤，短裤，羊角，魔鬼族”
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怎么样？是不是很简单？
赶快下载模型，开启你的创作之旅吧！
模型下载地址: https://huggingface.co/alvdansen/soft-and-squishy-linework
模型作者: Mint
更多作品欣赏:
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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