婚紗 | AI佳人①
閱讀時間約 1 分鐘
高解析度寫實風
這是以大主題「婚紗」衍伸各種「人設」的嘗試。
心得①用於放上最滿意的成品。心得②將分享過程秘辛與趣事，以及未選為於Amazon上架的相冊內容之圖片。
原解析度是 3072 x 6144，但這裡只放上 600 x 1200 的版本。Amazon上架的數位相冊因受限於Amazon的規格限制，是 1350 x 2700 左右的版本。原解析度仍在尋找適合的地方上架。
那就開始這趟Stable Diffusion的AI奇幻旅程
封面
精靈
褐精靈
黑暗精靈
這張嘗試加入印度風格的衣著
這張也是嘗試印度風，但搭配白人五官
魅魔1 | 和服混搭
魅魔2 | 彩繪指甲
泳裝沙灘1
泳裝沙灘2
泳裝沙灘3
海底世界1
海底世界2
漢服混搭
科幻風
半獸人
黑皮生化人1
黑皮生化人2
異色瞳貓耳
南洋風背景
復古室內風
嘗試「非AI模型預設」的不同體型/體態
自拍角度
原本是想嘗試加入超現實元素
嘗試皺眉表情
導入科幻元素、白人面孔
強調絨毛邊
封底
希望各位喜歡這趟AI奇幻之旅！
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本篇參與的主題策展
在生成式AI與大型語言模型(Large Language Model, LLM)蓬勃發展下，有許多工具可以幫助我們學習與撰寫程式，這篇文章提供了實作範例與一些經驗，分享如何使用ChatGPT(免費的GPT-3.5)協助程式語言的學習，並且完成屬於自己的程式。
前幾個禮拜，AWS 舉行 Startup Day Taiwan。想當然爾，最熱門的主題非生成式 AI (Generative AI) 莫屬。既然 AWS 有現成的工具，身為一名工程師，自然看看無妨，這篇文章算是新手開箱文，會說明如何部署一套基礎模型，並使用 AWS SDK 與其互動。
前言
我在工作中沒有什麼機會接觸到機器學習，學生時期也沒有學習過相關知識。
作為一個業餘小白，我對機器學習非常感興趣。在自學的過程中，我逐漸意識到利用機器學習可以做很多有趣的事情。 因此，我決定嘗試使用 AWS SageMaker JumpStart 來實驗文字生成式繪圖 AI ，以了解機
最近玩到了一個我覺得很新奇有趣的軟體，叫做SillyTavern。
SillyTavern是專用於創建虛擬角色的AI聊天軟體，SillyTavern是TavernAI的分支，但SillyTavern走上了自己的路，加進了許多額外功能，並且仍在積極的持續更新中。
然後，可以色色!
「Prompt」這個詞是提示的意思，但為什麼需要提示呢？ 當AI不理解我們的時候，勢必給出的回應並非準確的為我們解答，因此一個好的提示是非常重要的，就如同我們人與人之間的溝通一樣，如何將自己心裡的疑惑轉化成好的問題來提問對方，讓對方理解，進而給出一個明確的答案，這就是提示(Prompt)的重要性，對
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摇滚巨星艺声 / 金钟云
王牌经纪人崔始源
酒吧抒情歌手曺圭贤
金鐘雲想到曺圭賢說的話，形象跟信用在演藝圈是必須維護的。他隨手攬了一輛計程車，趕往今天錄影的電視台。
後輩經紀人小趙看到他，神色慌張，金鐘雲沒注意到，逕自往待機室走去。
「藝聲哥，那個⋯」
擋在前方的小趙欲言又止。
金鐘雲剛要開口，視線
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搖滾巨星藝聲 / 金鐘雲
王牌經紀人崔始源
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「始源哥，還是找不到嗎？」
後輩經紀人關心著。
崔始源點點頭，繼續撥打電話，語音系統不知道循環了幾遍，您撥的電話未開機。
「小趙，你跟節目組說ㄧ下，今天藝聲的part由我們的新人女團代替。」
崔始源留了一條訊息
「你是怎麼認識鐘雲的。」
崔始源黒著臉。
「你還是這個樣子。」
曺圭賢冷笑。
「什麼樣子？」
「一副自己的東西最香，全世界都想搶。」
崔始源沒回話，眼前的曺圭賢，依然是那對晶亮無邪的眼眸，臉部線條隨著年齡增長變的溫柔，唯一不同的是，當年青澀的男孩已成為自信的男人，而這男人，絕對對金鐘雲有好感。
「當
「藝聲！藝聲！」
搖滾巨星藝聲，走下保姆車，早已等在現場的粉絲激動歡呼、爭先恐後的拍照，保全人員試圖疏散群眾未果，藝聲拿下墨鏡，目光凌厲的橫掃四周，一雙狹長鳳眼搭配似笑非笑地表情，只見他雙腳站定與肩同寬，左手往上一舉，眼前的人群有如摩西分海ㄧ般退散兩旁，空出一條恰好容納兩人並肩同行的通道。
藝聲跟著
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