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  • 灵绘AI如何调整画风_灵绘AI画风调整的具体步骤与技巧

    灵绘AI如何调整画风_灵绘AI画风调整的具体步骤与技巧

    选择预设风格模型可快速切换画风,如水墨风_V4或赛博朋克_LoRA;通过提示词添加“animestyle”或“inthestyleofHayaoMiyazaki”精确控制风格;导入自定义LoRA模型并启用触发词以注入特定特征;调节重绘强度至0.6-0.8、采样步数至25-30,并选用Eulera等优质采样器提升风格表现力。

    人工智能 9672025-10-19 21:18:02

  • 灵绘AI如何进行风格迁移_灵绘AI风格迁移的实现方法详解

    灵绘AI如何进行风格迁移_灵绘AI风格迁移的实现方法详解

    灵绘AI支持艺术风格迁移,提供预设模板、自定义模型上传和参考图实时提取三种方式。首先可选择内置风格如“梵高星空”并调节强度至0.7应用;其次能导入.style或.onnx格式的自定义模型扩展风格库;还可通过加载内容图与风格图,在参考图模式下设置迭代次数与边缘保护,利用VGG网络实现高质量融合,最终导出JPEG或PNG格式结果。

    人工智能 3952025-10-19 15:11:01

  • 灵绘AI如何优化生成速度_灵绘AI生成速度优化的实用方法

    灵绘AI如何优化生成速度_灵绘AI生成速度优化的实用方法

    调整分辨率、启用轻量模型、优化硬件分配及使用缓存可显著提升灵绘AI生成速度。首先将图像尺寸从4K降至1080p或720p以减少计算量;其次选择标注为“Lite”或“Fast”的轻量化模型,适用于草图与批量预览;接着通过活动监视器检查资源占用,关闭高耗能后台程序,启用GPU加速与高性能模式,并合理设置批处理并发数以避免过载;最后开启语义缓存功能,对常用提示词建立标签组,系统将自动保存并复用特征向量,使同类图像生成提速超40%。建议初步构思阶段采用低分辨率加轻量模型快速迭代,定稿后再切换至标准模型与

    人工智能 7702025-10-18 19:49:02

  • 灵绘AI如何处理高清图像_灵绘AI高清图像生成与优化方法

    灵绘AI如何处理高清图像_灵绘AI高清图像生成与优化方法

    1、启用高清生成模式并设分辨率倍率为2x;2、用细节增强滤镜调节锐化至60%-80%并局部涂抹;3、先语义放大1.5倍再精细重建;4、导入HDR参考图设权重0.7-0.9并保留光照,可显著提升灵绘AI图像清晰度与质感。

    人工智能 8812025-10-18 18:41:01

  • 喜报丨微克科技荣获“瞪羚企业”称号  硬核实力再获认可!

    喜报丨微克科技荣获“瞪羚企业”称号 硬核实力再获认可!

    导语:深圳市微克科技有限公司荣获2025年深圳市瞪羚企业,以端侧AI人工智能技术为核心,凭借创新实力与高成长性成为行业标杆,未来将持续突破关键技术,引领端侧AI产业新未来。近日,深圳市中小企业服务局正式发布最新一批“瞪羚企业”名单。凭借在端侧AI领域的前沿技术沉淀、卓越创新能力、规模化发展及突出的成长潜力,深圳市微克科技有限公司成功通过深圳市瞪羚独角兽企业评价委员会严格评审,荣登榜单!此次获评“瞪羚企业”,不仅是对微克科技高速成长性与行业领先地位的高度认可,更是对其技术创新能力、市场竞争力及可持

    IT新闻 3052025-10-18 15:13:04

  • 灵绘AI提示词怎么写_灵绘AI提示词撰写的优化方法详解

    灵绘AI提示词怎么写_灵绘AI提示词撰写的优化方法详解

    优化提示词需先明确主体与风格,如“一只黑色猫咪在赛博朋克城市屋顶凝视月亮”,再分层构建主体、环境、光照等结构,结合权重标记强化重点,如“(发光的眼睛:1.5)”,并使用负向提示排除“低分辨率”“畸形手指”等问题,最后参考成功案例迭代调整,提升生成质量。

    人工智能 4912025-10-17 23:42:01

  • 灵绘AI怎么生成图像_灵绘AI图像生成的完整操作流程

    灵绘AI怎么生成图像_灵绘AI图像生成的完整操作流程

    答案:使用灵绘AI生成图像需先登录并进入AI绘图界面,输入包含主体、风格等要素的提示词,选择合适模型如动漫增强V3,设置分辨率与生成数量,开启高清修复后点击生成,等待完成并预览,最后保存或导出图像。

    人工智能 4132025-10-17 19:50:01

  • 灵绘AI如何生成3D效果_灵绘AI3D效果生成的实用教程

    灵绘AI如何生成3D效果_灵绘AI3D效果生成的实用教程

    启用灵绘AI的3D视图增强模式,输入含景深等关键词的提示词,调整视角与深度参数并启用Z轴分层,生成后使用光影滤镜增强立体感,最后导出为WebP3D或OBJ格式以保留深度信息。

    人工智能 2642025-10-17 15:56:01

  • 灵绘AI如何生成艺术画_灵绘AI艺术画创作的完整流程

    灵绘AI如何生成艺术画_灵绘AI艺术画创作的完整流程

    首先启动灵绘AI并选择“艺术创作”模式,确保设备联网;接着在提示词框输入具体场景描述并添加风格关键词;然后调节细节等级至60%-80%、创意强度为7,并选择3:4或16:9比例;点击生成后预览结果,不满意可重新生成最多五次;对局部不满意区域使用“局部重绘”功能修改;最后导出时选择4K高清并保留图层信息,保存或分享作品。

    人工智能 8072025-10-17 12:20:01

  • 灵绘AI批量生成怎么做_灵绘AI批量生成图像的操作指南

    灵绘AI批量生成怎么做_灵绘AI批量生成图像的操作指南

    可通过API接口、内置批量模式或CSV配置文件实现灵绘AI的批量图像生成。首先,获取API密钥并用Python编写脚本,循环发送不同参数的POST请求,设置延迟避免限流,自动下载保存图像;其次,在桌面端使用“批量生成”功能,输入多行提示词并统一设置参数,一键生成多图;最后,通过CSV文件定义每项任务的prompt、尺寸等参数,导入后由系统逐条执行。三种方式均支持高效自动化输出,适用于大规模图像生产需求。

    人工智能 5862025-10-15 23:31:01

  • 灵绘AI如何导入自定义模型_灵绘AI自定义模型导入的操作指南

    灵绘AI如何导入自定义模型_灵绘AI自定义模型导入的操作指南

    首先确认模型格式为PyTorch并准备配套配置文件,然后通过灵绘AI的“模型管理”页面导入或修改配置文件指定路径,最后选择模型生成测试图像验证是否成功。

    人工智能 4892025-10-15 14:52:01

  • 灵绘AI如何分享作品_灵绘AI作品分享的详细方法与平台

    灵绘AI如何分享作品_灵绘AI作品分享的详细方法与平台

    1、在灵绘AI中进入“我的作品集”,选择作品并点击“保存图片”将其存入相册;2、通过详情页的“分享”图标一键发布至微信、微博等平台;3、或使用“生成分享链接”功能获取唯一URL,复制后可在网页或聊天中传播,他人点击即可在线查看高清作品。

    人工智能 9482025-10-15 10:07:02

  • 灵绘AI如何保护隐私_灵绘AI使用中隐私保护的最佳实践

    灵绘AI如何保护隐私_灵绘AI使用中隐私保护的最佳实践

    使用灵绘AI时需加强隐私保护,首先在macOSSonoma系统中管理应用权限,限制相机、麦克风等访问;其次对输入内容进行匿名化处理,避免提交真实个人信息,并对图片脱敏或本地加密;定期清除应用内的聊天记录、生成历史及缓存数据;最后创建独立账号并启用强密码与双重验证(2FA),以降低数据泄露风险。

    人工智能 6452025-10-15 08:49:01

  • 华为全联接大会2025|昇腾AI人工智能产业峰会“与时代,共昇腾”

    华为全联接大会2025|昇腾AI人工智能产业峰会“与时代,共昇腾”

    [中国,上海,2025年9月18日]在华为全联接大会2025期间,以“与时代,共昇腾”为主题的昇腾AI人工智能产业峰会在上海成功举行。峰会现场,昇腾MVP聘请仪式成功举办,《超节点发展报告》及昇腾超节点实践正式发布,六大行业大规模专家并行优秀实践、大模型应用一体机、2025昇腾硬件伙伴新产品发布仪式同步举行。从技术创新、行业深耕到生态共建,昇腾与合作伙伴为千行万业智能化转型提供全方位支持,助力产业突破数智化升级的瓶颈,共同推动人工智能加速迈向新的发展阶段。华为公司董事、ICTBGCEO杨超斌在致

    硬件新闻 10172025-09-21 17:51:12

  • 智谱发布GLM - 4.5开源模型,参数优性能强成本低叫板OpenAI

    智谱发布GLM - 4.5开源模型,参数优性能强成本低叫板OpenAI

    人工智能领域再起风云,智谱正式发布全新旗舰级大模型GLM-4.5,标志着其进一步加入全球免费AI产品竞争行列,剑指OpenAI,意图在全球舞台上展现中国AI实力。这款基础模型专为智能体(Agent)应用场景深度优化,已同步在HuggingFace与ModelScope平台开源,模型权重遵循宽松的MITLicense协议。GLM-4.5采用先进的混合专家(MoE)架构,推出两个版本:GLM-4.5:总参数达3550亿,激活参数为320亿GLM-4.5-Air:总参数1060亿,激活参数120亿两

    人工智能 2542025-09-19 11:37:01

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    华为全联接大会十周年:聚焦计算挑战,开启智能未来

    AI时代的来临,正在为全球计算产业带来一场前所未有的深刻变革。在这场变革中,大模型的迅猛发展推动算力需求呈现指数级增长,平均每3至4个月翻一番,这一增速远超摩尔定律所描述的硬件演进节奏。与此同时,数据量也以前所未有的速度膨胀——过去五年间,全球年新增数据量从64ZB激增至接近500ZB,对传统计算架构形成了巨大冲击。组网规模更是从早期的百卡级别跃升至如今的十万乃至百万卡规模,这对计算系统的效率与稳定性提出了极致要求。随着计算技术的快速迭代,各类算力应用场景正面临全新挑战,包括大模型预训练与推理、

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