为什么那么多人学习AI绘画?工资香啊!
在当今这个科技日新月异的时代,AI绘画作为数字艺术与人工智能融合的璀璨成果,正吸引着无数人投身其中,而“工资香啊!”无疑是这一热潮背后不可忽视的驱动力之一。
AI绘画的高薪待遇是吸引众多学习者的关键因素。随着市场对AI艺术作品的需求日益增长,掌握相关技能的人才变得尤为稀缺。
企业为了争夺这些宝贵的创意资源,纷纷开出诱人的薪资条件,使得AI绘画师成为令人羡慕的高薪职业。对于渴望在职业生涯中实现财务自由的人来说,“工资香啊!”无疑是最直接的吸引力。
与此同时,AI绘画的学习门槛相对较低,也为更多人提供了机会。借助各类在线课程、开源工具和社区资源,即便是零基础的学习者也能快速上手,逐步掌握AI绘画的精髓。这种低门槛、高回报的特性,进一步激发了大众对AI绘画的热情和兴趣。
1
工资优势


图源智联招聘截图
1
AI绘画师的具体优势
技术创新的前沿者:AI绘画师是技术与艺术结合的先驱,他们掌握着最前沿的AI技术和算法,能够利用这些技术创造出传统绘画难以企及的艺术效果。这种技术创新能力使他们在创意产业中占据领先地位,不断推动艺术形式的革新。
高效创作与批量生产能力:AI绘画工具能够辅助或独立完成部分创作过程,显著提高了绘画的效率。对于需要快速产出大量设计稿或艺术作品的项目,AI绘画师能够迅速响应,满足市场需求。此外,AI还能根据特定风格或主题自动生成多样化的作品,为创作者提供更多灵感和选择。
跨界融合的能力:AI绘画师通常具备跨学科的知识背景,能够将计算机科学、艺术设计、心理学等多个领域的知识融合应用于创作中。这种跨界融合的能力使他们能够创造出更具创新性和独特性的艺术作品,满足多元化的市场需求。
市场需求旺盛:随着数字艺术和创意产业的快速发展,市场对AI艺术作品的需求日益增长。企业、广告商、游戏开发商等各行各业都在寻求与AI绘画师的合作,以获取更具吸引力和竞争力的视觉内容。这种旺盛的市场需求为AI绘画师提供了广阔的职业发展空间和机会。
个性化与定制化服务:AI绘画师能够利用AI技术实现高度个性化的艺术创作,根据客户的具体需求和偏好进行定制化服务。这种个性化与定制化服务的能力不仅提升了客户满意度,也增强了AI绘画师在市场竞争中的优势。
1
总结
综上所述,AI绘画师作为新兴职业角色,其职业优势在于技术创新的前沿性、高效创作与批量生产能力、跨界融合的能力、市场需求旺盛、个性化与定制化服务以及持续学习与成长等方面。这些优势共同构成了AI绘画师在创意产业中的重要地位和广阔前景

关于AI绘画技术储备
学好 AI绘画 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 AI绘画 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 AI绘画 学习资料,给那些想学习 AI绘画 的小伙伴们一点帮助!
对于0基础小白入门:
如果你是零基础小白,想快速入门AI绘画是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。
二方面是可以找到适合自己的学习方案
包括:stable diffusion安装包、stable diffusion0基础入门全套PDF,视频学习教程。带你从零基础系统性的学好AI绘画!
零基础AI绘画学习资源介绍
👉stable diffusion新手0基础入门PDF👈
(全套教程文末领取哈)

👉AI绘画必备工具👈

温馨提示:篇幅有限,已打包文件夹,获取方式在:文末
👉AI绘画基础+速成+进阶使用教程👈
观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

温馨提示:篇幅有限,已打包文件夹,获取方式在:文末
👉12000+AI关键词大合集👈

这份完整版的AI绘画全套学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

相关文章:
为什么那么多人学习AI绘画?工资香啊!
在当今这个科技日新月异的时代,AI绘画作为数字艺术与人工智能融合的璀璨成果,正吸引着无数人投身其中,而“工资香啊!”无疑是这一热潮背后不可忽视的驱动力之一。 AI绘画的高薪待遇是吸引众多学习者的关键因素。随着市场对AI艺术…...
国产JS库(js-tool-big-box)7月度总结
js-tool-big-box开发已经有3个月了,团队内的小伙伴进行了热烈的讨论,持续做了功能迭代。小伙伴们也做了艰苦卓绝的文档分享,有纯功能分享类的,有带有小故事的,有朋友们利用自己独自网站分发分享的。7月份快要结束了&am…...
c++ 高精度加法(只支持正整数)
再给大家带来一篇高精度,不过这次是高精度加法!话不多说,开整! 声明 与之前那篇文章一样,如果看起来费劲可以结合总代码来看 定义 由于加法进位最多进1位,所以我们的结果ans[]的长度定义为两个加数中最…...
python键盘操作工具:ctypes、pyautogui
这里模拟 Win Ctrl L 组合键 1、ctypes ctypes库,它允许我们直接调用Windows API来模拟键盘输入。 import ctypes import time# 定义所需的常量和结构 LONG ctypes.c_long DWORD ctypes.c_ulong ULONG_PTR ctypes.POINTER(DWORD) WORD ctypes.c_ushortclass…...
计算机网络发展历史
定义和基本概念 计算机网络是由多个计算设备通过通信线路连接起来的集合,这些设备能够互相交换数据、消息和资源。计算机网络的核心功能是实现数据的远程传输和资源共享,它使得地理位置的限制被大大减弱,极大地促进了信息的自由流动和人类社…...
记录安装android studio踩的坑 win7系统
最近在一台新电脑上安装android studio,报了很多错误,也是费了大劲才解决,发出来大家一起避免一些问题,找到解决方法。 安装时一定要先安装jdk,cmd命令行用java -version查当前的版本,没有的话,先安装jdk,g…...
Python图形编程-PyGame快速入门
PyGame快速入门 文章目录 PyGame快速入门1、什么是PyGame2、安装PyGame3、创建PyGame窗口4、处理事件5、绘制对象6、移动对象7、加载和显示图像8、播放声音9、处理用户输入10、碰撞检测11、动画精灵12、管理游戏状态13、Pygame 中的典型主游戏循环1、什么是PyGame Pygame 是一…...
邦芒宝典:8种方法调整职场心态
在职场中拼斗当然要有好的心态,您知道职场心态如何调整吗? 方法1:自我调整 “思想可以使天堂变成地狱,也可以使地狱变成天堂。”你不能样样顺利,但可以事事尽心;你不能左右天气,但可以改变心情;你…...
华为OD2024D卷机试题汇总,含D量50%+,按算法分类刷题,事半功倍
目录 专栏导读华为OD机试算法题太多了,知识点繁杂,如何刷题更有效率呢? 一、逻辑分析二、数据结构1、线性表① 数组② 双指针 2、map与list3、队列4、链表5、栈6、滑动窗口7、二叉树8、并查集9、矩阵 三、算法1、基础算法① 贪心思维② 二分查…...
Unity UGUI 之 Graphic Raycaster
本文仅作学习笔记与交流,不作任何商业用途 本文包括但不限于unity官方手册,唐老狮,麦扣教程知识,引用会标记,如有不足还请斧正 首先手册连接如下: Unity - Manual: Graphic Raycaster 笔记来源于ÿ…...
类和对象——相关的零碎知识
前提提示: 其实C中的类和对象,最重要的是6个默认函数,如有忘记,请移步到:类和对象。本章是对于一些细节知识的补充和拓展。 1. 隐示类型转换 在运算时,运算符左右两边的操作数的类型不同,编译器…...
【hadoop大数据集群 1】
hadoop大数据集群 1 文章目录 hadoop大数据集群 1一、环境配置1.安装虚拟机2.换源3.安装工具4.安装JDK5.安装Hadoop 一、环境配置 折腾了一下午/(ㄒoㄒ)/~~ 1.安装虚拟机 参考视频:https://www.bilibili.com/video/BV18y4y1G7JA?p17&vd_sourcee15e83ac6b22a…...
TQSDRPI开发板教程:实现PL端的UDP回环与GPSDO
本教程将完成一个全面的UDP运行流程与GPSDO测试,从下载项目的源代码开始,通过编译过程,最终将项目部署到目标板卡上运行演示。此外,我们还介绍如何修改板卡的IP地址,以便更好地适应您的网络环境或项目需求。 首先从Gi…...
array.some() ==> 查找数组list中,是否有包含与当前currKey的值不一样的misId
需求: const list [ {misId: e, name: 小白}, {misId: e, name: 小白白}, {misId: r, name: 小王}, {misId: r, name: 小小王} ] let currKey r 查找数组list中,是否有包含与当前currKey的值不一样的misId 解决: 要查找数组lis…...
最简单的typora+gitee+picgo配置图床
typoragiteepicgo图床 你是否因为管理图片而感到头大?是时候了解一下 Typora、Gitee 和 PicGo 这个超级三剑客了,它们可以帮你轻松打造自己的图床,让你的博客图片管理变得简单又有趣。让我们开始这场神奇的图床之旅吧! Typora …...
【黄啊码】GPT的相关名词解释
GPT是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型 GPT的核心技术是变换器(Transformer),这是一种神经网络结构,可以有效地处理序列数据,比如文本、语音、图像等。GPT使用了大量的预训练数据&#…...
git stash 命令详解
git stash 描述 git stash 命令用于将当前工作目录中的未提交更改(包括暂存区和工作区的更改)保存到一个栈中,并恢复工作目录到干净的 HEAD 状态。这样您可以在不提交当前更改的情况下,切换到其他分支或进行其他操作。后续可以通…...
txt格式单词导入有道词典生词本 (java代码方式)
txt格式单词导入有道词典生词本 (java代码方式) 首先要求txt文档里单词的格式,大概需要像这种: 每行是一个单词,格式为:英文单词空格词性单词意思。 注意 导出单词本的名字就是你 txt 文件的名字 我这里是 公共英语三级 单词本 …...
轨迹优化 | 基于ESDF的共轭梯度优化算法(附ROS C++/Python仿真)
目录 0 专栏介绍1 数值优化:共轭梯度法2 基于共轭梯度法的轨迹优化2.1 障碍约束函数2.2 曲率约束函数2.3 平滑约束函数 3 算法仿真3.1 ROS C实现3.2 Python实现 0 专栏介绍 🔥课程设计、毕业设计、创新竞赛、学术研究必备!本专栏涉及更高阶的…...
深入浅出WebRTC—ALR
ALR(Application Limited Region)指的是网络传输过程中,由于应用层的限制(而非网络拥塞)导致带宽未被充分利用的情况。在这种情况下,应用层可能因为处理能力、手动配置或其他因素无法充分利用可用带宽&…...
铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法
当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…...
树莓派超全系列教程文档--(62)使用rpicam-app通过网络流式传输视频
使用rpicam-app通过网络流式传输视频 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频UDPTCPRTSPlibavGStreamerRTPlibcamerasrc GStreamer 元素 文章来源: http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频 本节介绍来自 rpica…...
Linux相关概念和易错知识点(42)(TCP的连接管理、可靠性、面临复杂网络的处理)
目录 1.TCP的连接管理机制(1)三次握手①握手过程②对握手过程的理解 (2)四次挥手(3)握手和挥手的触发(4)状态切换①挥手过程中状态的切换②握手过程中状态的切换 2.TCP的可靠性&…...
微信小程序 - 手机震动
一、界面 <button type"primary" bindtap"shortVibrate">短震动</button> <button type"primary" bindtap"longVibrate">长震动</button> 二、js逻辑代码 注:文档 https://developers.weixin.qq…...
将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?
Otsu 是一种自动阈值化方法,用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理,能够自动确定一个阈值,将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...
Qwen3-Embedding-0.6B深度解析:多语言语义检索的轻量级利器
第一章 引言:语义表示的新时代挑战与Qwen3的破局之路 1.1 文本嵌入的核心价值与技术演进 在人工智能领域,文本嵌入技术如同连接自然语言与机器理解的“神经突触”——它将人类语言转化为计算机可计算的语义向量,支撑着搜索引擎、推荐系统、…...
什么?连接服务器也能可视化显示界面?:基于X11 Forwarding + CentOS + MobaXterm实战指南
文章目录 什么是X11?环境准备实战步骤1️⃣ 服务器端配置(CentOS)2️⃣ 客户端配置(MobaXterm)3️⃣ 验证X11 Forwarding4️⃣ 运行自定义GUI程序(Python示例)5️⃣ 成功效果的光波导(optical waveguide)芯片制造技术和光纤等光通信技术相结合来实现量子计算机。量子力学中,光既是波又是粒子。光子本…...
让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比
在机器学习的回归分析中,损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差(MSE)作为经典的损失函数,在处理干净数据时表现优异,但在面对包含异常值的噪声数据时,其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...
