当前位置: 首页 > news >正文

AI商业化如何落地?看设计师如何利用AI细化工作流

自从AI爆火之后,人类是否会被AI取代一直都是打工人格外关注的问题。

而最近,在小编深入探索到我们用户的使用情况后,发现已经有人拿神采PromeAI直接实现了商业应用,将AI的设计创意应用得淋漓尽致,并且直接进军房地产及家装行业,让我们一起来拆解一下设计师是如何使用神采PromeAI来提高工作流的。

一、AI的视觉冲击力不容小觑

最近关于用AI做字体设计非常火爆。自从我们上线了【文字效果】功能之后,吸引了超多博主去体验使用,并且一致反馈生成效果很不错。

具体不错到什么程度,我们展示一些案例给大家看吧!

房地产海报设计一直是营销人员学习的重要素材,资深设计师陆奕元通过神采PromeAI高效快捷完成了这一组海报设计。首先通过使用白底黑字的图片去神采【文字效果】中渲染生成效果图,然后再用PS进行一步步优化,最终得出以上图片,以下是陆老师提供的实际操作步骤。

▲先使用神采【文字效果】功能上传白底黑字图片,然后经过图中风格及关键词描述生成结果图。

▲选择最优的图片与项目实景图进行融合

现在,几乎所有的房企都在大量降低成本,在线上营销上,往往会遇到一些实际的问题。例如没人,没内容等,在AIGC和chatGPT技术的加持下,这些门槛都将大幅降低。AIGC能辅助解决“没内容”和“高成本”的问题,例如前期的海报设计宣传,建筑示例效果图等等,神采PromeAI都是一个得力又实惠的好帮手。

除此之外,陆老师还通过神采PromeAI做了一些关于地域文化的创作。当输入关键词“纹理,金属,纹样,传统,文化,刺绣,广西传统”时,神采PromeAI可以识别出广西的一些地域文化色彩在图片中。直接可以实现直出使用,如果你想要做关于文化类型的海报输出,再通过PS进行排版优化,就可以直接使用。甚至还能将城市景观和名字相结合,设计出每个城市的海报,例如:北京的长城、故宫,厦门的海边公路,苏州的园林等等。

二、辅助配色工具

神采PromeAI【草图渲染】功能,建筑/室内/家装设计师的神器,京东设计合伙人钱敏最近参与了京东设计家大赛方太VR概念通道。

小编了解到钱老师在设计前期,先用自制CAD模型通过神采PromeAI来进行渲染生成一些概念图,从中找到合适的配色方案。最后再通过专业的设计软件进行一比一还原。制作周期从原先的一周直接缩短到2-3天就能完成。

▲先用专业软件进行一个模型设计,然后通过神采来生成一些效果图。

▲从效果图中提取灵感配色和创意设计,最后通过其他专业软件进行3D可旋转设计。

神采PromeAI更简单、更可控、更有效

  • 无需高配置电脑,走到哪里都可以使用。
  • 云端储存,不占用储存空间和本地显卡。
  • 操作界面简单方便,小白都能快速上手。
  • 效果更稳定可控,AI出图具有盲盒特性,灵感渲染出图更加符合建筑设计行业标准和需求。
  • 不需要收集关键词,只需要选择渲染模型及风格,「专业模式」生图直接能达到商用标准。
  • 变化重绘,保持整体布局不变,进行细微变化。
  • 涂抹替换,修改不满意的地方。
  • 高清重绘,渲染图片最高可达2048 * 2048 面积。

可见,从以上案例来看,AI不是捷径,而是开路的工具。【草图渲染】功能不是失业的终点,而是另辟设计之路的起点。

在如今的大环境下,对于打工人来说,我们时刻都要拥抱变化,只有不断学习,总会有新的出路,无论市场多么饱和,只要自身竞争力够强大,还是能适应市场的变化和挑战的。

AI对广告行业来说,为广告人创作解决掉一些重复性工作,为广告人省下更繁琐的事情,大大提高工作效率。神采PromeAI可以说在卷得飞起的AI赛道,另辟蹊径走出了自己的路,我们的功能点很多,每一个功能点都是为节省工作流量身定做的,把AIGC实现商业化落地应用,我们愿与更多创作者和品牌方一起努力!

相关文章:

AI商业化如何落地?看设计师如何利用AI细化工作流

自从AI爆火之后,人类是否会被AI取代一直都是打工人格外关注的问题。 而最近,在小编深入探索到我们用户的使用情况后,发现已经有人拿神采PromeAI直接实现了商业应用,将AI的设计创意应用得淋漓尽致,并且直接进军房地产及…...

论文阅读 - Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective

文章目录 1 概述2 背景知识2.1 直观的例子2.2 Evidence Lower Bound(ELBO)2.3 Variational Autoencoders(VAE)2.4 Hierachical Variational Autoencoders(HVAE) 3 Variational Diffusion Models(VDM)4 三个等价的解释4.1 预测图片4.2 预测噪声4.3 预测分数 5 Guidance5.1 Class…...

[Python进阶] 定制类:模拟篇

4.10.5 模拟篇 4.10.5.1 call 通过__call__魔法方法可以像使用函数一样使用对象。通过括号的方式调用,也可以像函数一样传入参数: from icecream import icclass Multiplier:def __init__(self, mul):self.mul muldef __call__(self, arg):return se…...

HTML5 游戏开发实战 | 五子棋

01、五子棋游戏设计的思路 在下棋过程中,为了保存下过的棋子的信息,使用数组 chessData。chessData[x][y]存储棋盘(x,y)处棋子信息,1 代表黑子,2 代表白子,0…...

rust学习-json的序列化和反序列化

由于 serde 库默认使用 JSON 格式进行序列化和反序列化 因此程序将使用 JSON 格式对数据进行序列化和反序列化 社区为 Serde 实现的部分数据格式列表: JSON:广泛使用的 JavaScript 对象符号,用于许多 HTTP APIPostcard:no_std 和嵌入式系统友好的紧凑二进制格式。CBOR:用…...

基于MapReduce的Hive数据倾斜场景以及调优方案

文章目录 1 Hive数据倾斜的现象1.1 Hive数据倾斜的场景1.2 解决数据倾斜问题的优化思路 2 解决Hive数据倾斜问题的方法2.1 开启负载均衡2.2 引入随机性2.3 使用MapJoin或Broadcast Join2.4 调整数据存储格式2.5 分桶表、分区表2.6 使用抽样数据进行优化2.7 过滤倾斜join单独进行…...

mysql 02 数据库的约束

为防止错误的数据被插入到数据表,MySQL中定义了一些维护数据库完整性的规则;这些规则常称为表的约束。常见约束如下: 主键约束 主键约束即primary key用于唯一的标识表中的每一行。被标识为主键的数据在表中是唯一的且其值不能为空。这点类似…...

Quivr 基于GPT和开源LLMs构建本地知识库 (更新篇)

一、前言 自从大模型被炒的越来越火之后,似乎国内涌现出很多希望基于大模型构建本地知识库的需求,大概在5月底的时候,当时Quivr发布了第一个0.0.1版本,第一个版本仅仅只是使用LangChain技术结合OpenAI的GPT模型实现了一个最基本的…...

Unity如何制作声音控制条(控制音量大小)

一:UGUI制作 1. 首先在【层级】下面创建UI里面的Slider组件。设置好它对应的宽度和高度。 2.调整Slider滑动条的填充颜色。一般声音颜色我黄色,所以我们也调成黄色。 我们尝试滑动Slider里面的value。 a.滑动前。 b.滑动一半。 c.滑动完。 从以上滑动va…...

非计算机科班如何顺利转行计算机领域?

文章目录 每日一句正能量前言如何规划才能实现转计算机?计算机岗位发展前景?现阶段转计算机的建议后记 每日一句正能量 改变思路,改变习惯,改变一种活的方式,往往会创造无限,风景无限! 前言 近年…...

Android音视频剪辑器自定义View实战!

Android音视频剪辑器自定义View实战! - 掘金 /*** Created by zhouxuming on 2023/3/30** descr 音视频剪辑器*/ public class AudioViewEditor extends View {//进度文本显示格式-数字格式public static final int HINT_FORMAT_NUMBER 0;//进度文本显示格式-时间…...

stm32_ADC电源、通道、工作模式

0、ADC功能框图 1、ADC的电源 1.1、工作电源 VSSAVSS,VDDAVDD,简单来说,通常stm32是3.3V,ADC的工作电源也是3.3V; 1.2、参考电压 VREF和VREF-并不一定引出,取决于封装,如果没有引出则VREF连接到…...

Vue编程式路由导航

目录 一、使用 一、使用 不使用<router-link>标签&#xff0c;利用$router中的api实现跳转&#xff0c;更灵活 <template><div><ul><li v-for"m in messageList" :key"m.id"><!-- 跳转路由并携带params参数&#xff0c…...

LVS-DR模式

目录 1、概述 2、LVS-DR模式的工作原理&#xff1a; 3、在LVS-DR模式下&#xff0c;数据包的流向分析如下&#xff1a; 4、LVS-DR是一种用于构建高可用性负载均衡集群的技术模式。LVS-DR模式具有以下特点&#xff1a; 5、LVS-DR中的ARP问题 6、配置LVS-DR需要以下几个关键…...

详细介绍生成对抗网络 (GAN) 的原理和基于Pytorch源码的实现

介绍 GAN 是一种使用 CNN(卷积神经网络)等深度学习方法进行生成建模的方法。生成建模是一种无监督学习方法,涉及自动发现和学习输入数据中的模式,以便该模型可用于从原始数据集中生成新示例。 GAN 是一种通过将问题构建为具有两个子模型的监督学习问题来训练生成模型的方…...

高性能数据处理选型

1、Redis(高性能) 2、Elasticsearch/HBase( 大数据 ) 3、MongoDB(海量数据)...

【深入理解C语言】-- 关键字2

&#x1f407; &#x1f525;博客主页&#xff1a; 云曦 &#x1f4cb;系列专栏&#xff1a;深入理解C语言 &#x1f4a8;吾生也有涯&#xff0c;而知也无涯 &#x1f49b; 感谢大家&#x1f44d;点赞 &#x1f60b;关注&#x1f4dd;评论 文章目录 前言一、关键字 - static&…...

Java进阶(3)——手动实现ArrayList 源码的初步理解分析 数组插入数据和删除数据的问题

目录 引出手动实现ArrayList定义接口MyList<T>写ArrayList的实现类增加元素删除元素 写测试类进行测试数组插入数据? 总结 引出 1.ArrayList的结构分析&#xff0c;可迭代接口&#xff0c;是List的实现&#xff1b; 2.数组增加元素和删除元素的分析&#xff0c;何时扩容…...

若依前端npm run dev启动时报错

本文主要解决问题:若依前端npm run dev启动时报错,解决办法。 目录 1、第1种解决方案(亲测有效) 2、第2种解决方案(亲测有效) Error: error:0308010C:digital envelope routines::unsupportedat new Hash (node:internal/crypto/hash:67:19)at Object.createHash (node…...

实战项目:基于主从Reactor模型实现高并发服务器

项目完整代码仿mudou库one thread one loop式并发服务器实现: 仿muduo库One Thread One Loop式主从Reactor模型实现⾼并发服务器&#xff1a;通过模拟实现的⾼并发服务器组件&#xff0c;可以简洁快速的完成⼀个⾼性能的服务器搭建。并且&#xff0c;通过组件内提供的不同应⽤层…...

MFC内存泄露

1、泄露代码示例 void X::SetApplicationBtn() {CMFCRibbonApplicationButton* pBtn GetApplicationButton();// 获取 Ribbon Bar 指针// 创建自定义按钮CCustomRibbonAppButton* pCustomButton new CCustomRibbonAppButton();pCustomButton->SetImage(IDB_BITMAP_Jdp26)…...

vue3 定时器-定义全局方法 vue+ts

1.创建ts文件 路径&#xff1a;src/utils/timer.ts 完整代码&#xff1a; import { onUnmounted } from vuetype TimerCallback (...args: any[]) > voidexport function useGlobalTimer() {const timers: Map<number, NodeJS.Timeout> new Map()// 创建定时器con…...

Unit 1 深度强化学习简介

Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库&#xff0c;例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体&#xff0c;比如 SnowballFight、Huggy the Do…...

CMake控制VS2022项目文件分组

我们可以通过 CMake 控制源文件的组织结构,使它们在 VS 解决方案资源管理器中以“组”(Filter)的形式进行分类展示。 🎯 目标 通过 CMake 脚本将 .cpp、.h 等源文件分组显示在 Visual Studio 2022 的解决方案资源管理器中。 ✅ 支持的方法汇总(共4种) 方法描述是否推荐…...

python报错No module named ‘tensorflow.keras‘

是由于不同版本的tensorflow下的keras所在的路径不同&#xff0c;结合所安装的tensorflow的目录结构修改from语句即可。 原语句&#xff1a; from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense 修改后&#xff1a; from tensorflow.python.keras.lay…...

springboot整合VUE之在线教育管理系统简介

可以学习到的技能 学会常用技术栈的使用 独立开发项目 学会前端的开发流程 学会后端的开发流程 学会数据库的设计 学会前后端接口调用方式 学会多模块之间的关联 学会数据的处理 适用人群 在校学生&#xff0c;小白用户&#xff0c;想学习知识的 有点基础&#xff0c;想要通过项…...

【笔记】WSL 中 Rust 安装与测试完整记录

#工作记录 WSL 中 Rust 安装与测试完整记录 1. 运行环境 系统&#xff1a;Ubuntu 24.04 LTS (WSL2)架构&#xff1a;x86_64 (GNU/Linux)Rust 版本&#xff1a;rustc 1.87.0 (2025-05-09)Cargo 版本&#xff1a;cargo 1.87.0 (2025-05-06) 2. 安装 Rust 2.1 使用 Rust 官方安…...

4. TypeScript 类型推断与类型组合

一、类型推断 (一) 什么是类型推断 TypeScript 的类型推断会根据变量、函数返回值、对象和数组的赋值和使用方式&#xff0c;自动确定它们的类型。 这一特性减少了显式类型注解的需要&#xff0c;在保持类型安全的同时简化了代码。通过分析上下文和初始值&#xff0c;TypeSc…...

离线语音识别方案分析

随着人工智能技术的不断发展&#xff0c;语音识别技术也得到了广泛的应用&#xff0c;从智能家居到车载系统&#xff0c;语音识别正在改变我们与设备的交互方式。尤其是离线语音识别&#xff0c;由于其在没有网络连接的情况下仍然能提供稳定、准确的语音处理能力&#xff0c;广…...

渗透实战PortSwigger靶场:lab13存储型DOM XSS详解

进来是需要留言的&#xff0c;先用做简单的 html 标签测试 发现面的</h1>不见了 数据包中找到了一个loadCommentsWithVulnerableEscapeHtml.js 他是把用户输入的<>进行 html 编码&#xff0c;输入的<>当成字符串处理回显到页面中&#xff0c;看来只是把用户输…...