[情報] AI排的芙莉蓮戰力排行

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只要是深度學習AI，原理都是把圖轉換成矩陣，通過神經網路作back propogation學習特 徵，在整個模型的運算過程中只有矩陣，不存在任何圖像拼接的過程 你認為圖很像，是因為那個tag底下的圖大多有類似特徵，模型通過矩陣學習到這個特徵 當然，也有一些generator的算法是會拿部分來源當輸出，不通過矩陣運算的，怎麼選也 是讓模型自己學，類似概念可以參考pointer network或residual network之類的算法

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男生應該也會喜歡這個吧 @ShexyoArt 動畫到現在演出了12話，

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→ guogu: 不過我也不知道它怎麼練的 只有約100張圖的角色 11/24 22:25 → guogu: 它也可以畫的很精準 只知道v3是基於sdxl 11/24 22:25 昨天本來想講，只不過用推文講有點麻煩 == 其實這也算是一個常見的誤解： 就是AI要將一個人物「學得像」需要大量、精緻的圖片作為資料。

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這陣子騰訊也丟出了他們的AI算圖系統 好像叫什麼異次元的我 因為使用更親民 可以說成功出圈了 什麼網紅小模 大家通通都能當算圖師 而且因為是用圖去算圖

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首先當然是算的 如果要從全球資料庫找圖再拼圖 那硬碟空間跟運算時間都會非常驚人 從實際面來看很難做到像現在5秒就出一張圖 再來是目前很紅的Novel AI 目前畫風統一程度確實不像一般Stable Difussion

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搜尋這邊關鍵字感覺好像沒看到人在聊 就看一些頻道用這東西來賺取流量 例如這樣 覺得也只是用個軟體轉化成真人臉的特徵

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我們都知道 遊戲中npc就是ai角色 而遊戲中ai角色顧名思義就是預先腳本 而有些腳本也有學習功能，導致於遊戲npc角色活靈活現 而現在，只是把這腳本搬出檯面

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看到一篇AI醫學相關的文章 今周刊 「120元基本心電圖，就可抓出未來1~3年死亡機率！」 長庚、榮總到台大都擁抱AI　不 只急診救命　更能找出心臟危機

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近期AI成果一個很重要的因素是從 ‘‘有限’’解放到‘’無限‘’ 有了一定程度的‘‘無限’’作為能力 能做到的事顯然就變得強很多 我們可以稍微回顧一下深度學習AI的發展 2012年Nvidia的GPU被用到圖片分類問題上 其實1970年代就已經有相關技術 但是很吃算力 與其讓電腦慢慢學習特徵 不如人工研究怎麼抓特徵

FGO幾乎99%抽到的都不是本人，而是英靈座上的本人（已死）投影下來的分身 所以這還可以說是那些角色以別的型態（從者）活著 但是術傻就是蘑菇最不是人的設定之一 在2.6結尾她已經死透了，只留下聖劍 我們抽回家的「她」是她遺留給我們的聖劍根據她在世的紀錄運算出來的模擬人格