如何理解引导代替限制
最近和我媳妇聊天给我的一个新思考:她是做服装行业流行趋势咨询分析的,随着后疫情时代,人们开始追寻自我感知和个体的垂直方向,譬如最近爆火的 sbti,中产的消费降级无标签化,在销售阶段的追寻质价比(而不是性价比)时代的来临等等;
ai 可以帮助人提升效率,而人在情感表达上和身份认同更会越发强烈。
个人理解,学习 ai 是把他当成工具,尽可能找到他的边界,边界感找的越清晰,才能知道人的位置和方向往哪里走。(有点跑题
同意一楼,引导大于限制
稳定人类内核 是啥 听起来好高端。
说简单一点就是精神需求?吃饱喝足后就会开始思考人生价值意义,我觉得这是避不开的。
找一个自己喜欢的爱好/运动。就满足精神需求了。
就是不赚钱/花钱也愿意去做的事。
@cornradio 我自己倒是还行,但是观察身边还蛮多人没有的。这个从市场消费行为能看到,很多人花钱的行为是在代偿这一步
不要用国产大模型,用国外的~
/using-superpowers 就完了 😁
我接触图片和视频居多,说一个具体的场景技巧;
想要控制图片的准确度和质感要分步骤,单次运算算力有限。
比如一张带键盘的海报,如果背景内容和光效很复杂,需要只让 ai 生成蒙版图、白模 法线图和深度图,然后一起生成场景,再用 3d 软件只生成键盘字母的 label 图,然后在 ps 里进行叠加合成就很完美。
如果为了放大细节,让 ai 基于你的图生成 uv 展开图,然后原图+uv 一起再生产,效果非常好。
视频也是,把运镜和拍摄脚本分成两层,追踪定位好主体,这样参考不会乱,seedance 太强也太贵了,按照逻辑模型质量可能有所偏差,但是可控性会好很多。
我觉得 seedance 和 claude 写的结构化应该类似,他的稳定性和可控性很强。
付费用更好的 AI
分层使用 ai ,不迷信大参数
尊重大模型,用引导代替限制