本文主要是介绍3秒生成！这个AI模型画风也太治愈了，新手也能轻松驾驭，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
还在为不会画画而苦恼吗？别担心，今天给大家介绍一个超好用的AI模型——Soft and Squishy Linework，即使是小白也能轻松生成可爱的动漫图像！
Soft and Squishy Linework：专门生成柔和的、低保真（lofi）线条风格动漫图像模型
想象一下，只需输入一段文字描述，比如“一个戴着大圆眼镜、穿着宽松T恤的小女孩”，就能得到一张画风软萌可爱的动漫图像，是不是很神奇？
这款名为“Soft and Squishy Linework”的AI模型，主打柔和线条和低保真两种风格，特别适合生成让人感到治愈的动漫图像。
什么是柔和线条和低保真风格？
- 柔和线条: 就像它的名字一样，图像中的线条圆润流畅，没有明显的棱角，就像棉花糖一样柔软，给人一种温柔舒适的感觉。
- 低保真: 图像的细节相对简洁，色彩和阴影也比较简单，没有过于复杂的光影效果，却带有一种独特的复古和文艺气息。
将这两种风格结合在一起，生成的动漫图像就会呈现出一种独特而迷人的感觉：
- 角色设计: 角色通常拥有圆润可爱的轮廓，表情柔和，让人忍不住想要亲近。
- 背景环境: 背景往往采用简单的颜色块和线条，色调柔和，营造出一种温馨舒适的氛围。
- 色彩运用: 颜色不会过于鲜艳，而是使用低饱和度的柔和色调，给人一种轻松自在的视觉享受。
是不是迫不及待想要尝试一下了？使用方法也非常简单：
- 输入提示词: 用文字描述你想要生成的图像，例如“一只戴着蝴蝶结的小猫”。
- 生成图像: 模型会根据你的描述生成相应的图像。
- 调整参数: 你可以调整模型的运行权重和算法，进一步优化生成效果。
- 负面提示词: 如果想要更精确地控制图像效果，还可以使用负面提示词，例如“messy”（杂乱）或“bad linework”（线条糟糕）等，来避免生成你不想要的效果。
来看看一些使用案例，你就更清楚它的魅力了:
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输入：“一个长着角和卷曲头发、脸上有斑点的小仙子男孩，穿着一件过大的 T 恤”
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输入：“一只蟾蜍”
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输入：“一位金黄色头发和大圆眼镜的女孩，蓝色眼睛，白色 T 恤，短裤，羊角，魔鬼族”
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怎么样？是不是很简单？
赶快下载模型，开启你的创作之旅吧！
模型下载地址: https://huggingface.co/alvdansen/soft-and-squishy-linework
模型作者: Mint
更多作品欣赏:
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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