讓AI陪我讀古文
圖：新新校長／文：新新校長
我一直在想，我的讀經日記有固定封面格式，亦設定好內文配圖風格（油畫風），那如果我要讀古文古詩呢？該給他們設計什麼好？上週「練」出了「古典國畫風格」的圖，雖然是為了「七傷拳」而設計的，若是拿來做「讀古文古詩」的封面，我想應該是不錯。
這組咒語很特別，我其實還不太理解為何要這樣設定，所以尚無法寫「揭秘文」，比如，咒語中要求的其實是「韓服」，但它出來的結果是「漢服」，知道「韓服」和「漢服」怎麼分嗎？一個在「胸上」，一個在「胸下」。XDDDD 不過雖然不清不楚的，我使用起來倒是挺熟練的。
只是方格子的圖片尺寸和之前使用的平台不同，雖然可以在Canva上做加工，但還要花時間找適合的底圖顏色，太費工了，我希望儘可能減少後製的程序。所以我又去跟蒙先生溝通了一下，請他再釋放一些秘笈給我。
他就好心的指點了我，告訴我如何設定長寬比。
Canva+Moonshot+新新的魔法指令
出來的效果真的很棒，我刻意將尺寸設得小一點，便於製造畫框的感覺。把圖片顏色放淡，放上加粗的隸書字體，整個畫面太和諧了。
為了要做測試，隨意挑了首詩來嚐試。這首詩帶給我什麼感受和畫面，我就下咒語給AI，看看它能不能理解我要的圖，成果挺好的，除了聖經小卡，我也能做古詩文小卡了。
不過上圖，依然曝露了AI繪圖的缺陷，有看出來嗎？
Moonshot+新新的魔法指令
🍀有關「有理魔法學院」，請見→有理魔法學院成立
🍀要找我請到→傻有理的LinkBy
🍀我展開雙臂，誠摯的歡迎及感謝您「贊助我」，大感謝，嗯嘛！！
🍀更多文章：有理魔法學院｜傻有理的新新約｜新新的廢文抽屜｜新新有理的休閒時刻｜職場捉妖記
🍀上題「」答案揭曉：2023/11/8 AI繪圖的限制-左右不對稱
留言0
查看全部
你可能也想看
1.加權指數與櫃買指數
週五的加權指數在非農就業數據開出來後，雖稍微低於預期，但指數仍向上噴出，在美股開盤後於21500形成一個爆量假突破後急轉直下，就一路收至最低。 台股方面走勢需觀察週一在斷頭潮出現後，週二或週三開始有無買單進場支撐，在沒有明確的反轉訊號形成前，小夥伴盡量不要貿然抄底，或是追空
近期的「貼文發佈流程 & 版型大更新」功能大家使用了嗎？
新版式整體視覺上「更加凸顯圖片」，為了搭配這次的更新，我們推出首次貼文策展 ❤️
使用貼文功能並完成這次的指定任務，還有機會獲得富士即可拍，讓你的美好回憶都可以用即可拍珍藏！
AI要用得好，要有足夠的個人數據。
本文章分享我於2023年8月利用數位卡片盒持續累積個人文本數據的策略。
在2023年開始，聊天機器人已經開始來到了各行各業，尤其是跟文書有相關的人們，作家，文案，編輯，部落客，自媒體等等行業，都可以用更高效的方式快速生產出一篇對應的文章，這是一個跨世代的改變，如同汽車取代馬車一樣。
但是，很少人談到，這其中是有非常大的技巧的，汽車是方便的工具的同時他也需要ㄍㄠ ㄔㄠ
筆者第一次嘗試 AI Cover 唱歌，僅是看了部 YouTube 簡易教學影片，所以稱不上是心得有成，但還是想分享給大家。
自從ChatGPT爆紅，每個人都在討論AI，彷彿不跟風討論就會與世界脫節，在這波浪潮中，討論度最高的就是「AI是否會毀滅人類」這個話題。
今天我這邊提供大家一個方法，讓大家可以自己成為這些AI繪圖的主角，也就是在AI裡面建立屬於你自己個人的模型。Stable Diffusion比較少這部分的教學，是因為這部分的訓練的確比較有一些技術的門檻，我這邊會嘗試用比較簡單的方式讓大家可以一個步驟一個步驟照著做，就能夠達到我們想要達到的結果。
當AI開始「自問自答」時，人類提問的能力是否依然這麼重要？
如果詢問AI時代需要怎麼樣的人才？或許目前的標準答案是：「會提問的人」—懂得如何對AI下提示詞，就有更高的機率，從AI獲取更有用的內容。
然而，當AI可以自己提問、自己回答、自己上網找資料的時候呢？「提問的能力」，是否還是依然這麼關鍵呢？
1.加權指數與櫃買指數
週五的加權指數在非農就業數據開出來後，雖稍微低於預期，但指數仍向上噴出，在美股開盤後於21500形成一個爆量假突破後急轉直下，就一路收至最低。 台股方面走勢需觀察週一在斷頭潮出現後，週二或週三開始有無買單進場支撐，在沒有明確的反轉訊號形成前，小夥伴盡量不要貿然抄底，或是追空
近期的「貼文發佈流程 & 版型大更新」功能大家使用了嗎？
新版式整體視覺上「更加凸顯圖片」，為了搭配這次的更新，我們推出首次貼文策展 ❤️
使用貼文功能並完成這次的指定任務，還有機會獲得富士即可拍，讓你的美好回憶都可以用即可拍珍藏！
AI要用得好，要有足夠的個人數據。
本文章分享我於2023年8月利用數位卡片盒持續累積個人文本數據的策略。
在2023年開始，聊天機器人已經開始來到了各行各業，尤其是跟文書有相關的人們，作家，文案，編輯，部落客，自媒體等等行業，都可以用更高效的方式快速生產出一篇對應的文章，這是一個跨世代的改變，如同汽車取代馬車一樣。
但是，很少人談到，這其中是有非常大的技巧的，汽車是方便的工具的同時他也需要ㄍㄠ ㄔㄠ
筆者第一次嘗試 AI Cover 唱歌，僅是看了部 YouTube 簡易教學影片，所以稱不上是心得有成，但還是想分享給大家。
自從ChatGPT爆紅，每個人都在討論AI，彷彿不跟風討論就會與世界脫節，在這波浪潮中，討論度最高的就是「AI是否會毀滅人類」這個話題。
今天我這邊提供大家一個方法，讓大家可以自己成為這些AI繪圖的主角，也就是在AI裡面建立屬於你自己個人的模型。Stable Diffusion比較少這部分的教學，是因為這部分的訓練的確比較有一些技術的門檻，我這邊會嘗試用比較簡單的方式讓大家可以一個步驟一個步驟照著做，就能夠達到我們想要達到的結果。
當AI開始「自問自答」時，人類提問的能力是否依然這麼重要？
如果詢問AI時代需要怎麼樣的人才？或許目前的標準答案是：「會提問的人」—懂得如何對AI下提示詞，就有更高的機率，從AI獲取更有用的內容。
然而，當AI可以自己提問、自己回答、自己上網找資料的時候呢？「提問的能力」，是否還是依然這麼關鍵呢？