Photoshop入门教程:文件菜单的详细讲解
本教程为您详细讲解photoshop的一些基础知识,主要是为初学者准备的,如果您已经入门,那就去看脚本之家提供的其他Photoshop教程。
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文件菜单
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一般认为文件菜单是最原始和初级的,往往不屑一顾,其实在文件菜单中还有许多我们没有认识的东西诸如“新建”、“打开”等常用的命令偶就不废话的说让我们认识一下“浏览”
随着ACDSEE的不断升级,它对内存的要求也是越来越过分,一个看图软件的大小,已经超过了PHOTOSHOP!打开ACDSEE6会严重影响机器的速度和效率,郁闷!
这时,偶不得不重视PS自带的浏览器,“浏览”命令就是打开她的钥匙,有些朋友反映:PS自带的浏览器也不快呀!这是因为缩略图显示设置太高,如果你合理设置,加上它的自由拖曳功能,总体上是比ACDSEE6快而且稳定的
打开“浏览”文件浏览器自动弹出,我们拖曳一幅图片作为实例进一步讲解
在火星,看到很多朋友发的图,不是巨大,就是巨小,在火星发图200KB的制约下,画面的质量往往难以保证让我们通过“储存为”来解决这个问题
这是“储存为”的常规窗口,大家一定很熟悉
图象的质量取决于它的分辨率,在新建文件的时候,为保证制作精度一般设置为300B以上在存储压缩为JPEG文件格式的时候,PS会自动计算并显示压缩后的文件大小注意储存面版的最下方
PS计算的原则是设定图象质量等级,需要说明的是,这里显示的数据并不是最终的文件大小由于WINDOWS系统还要为文件规定位置等属性的信息,所以最后的文件一般比显示的大20K左右
这是最高级别的存储
这是最低级别的效果
通过“导入”命令我们可以方便地从AI、CD等软件中打开并转化矢量文件
如果你要对一组图片进行同样效果的处理,完全不必一张张地辛苦,打开“批处理”命令,选择要处理的文件或者文件夹
如图设置一下,看看回发生什么?再自己调整选项和参数,试试

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La diffusion permet non seulement de mieux imiter, mais aussi de « créer ». Le modèle de diffusion (DiffusionModel) est un modèle de génération d'images. Par rapport aux algorithmes bien connus tels que GAN et VAE dans le domaine de l’IA, le modèle de diffusion adopte une approche différente. Son idée principale est un processus consistant à ajouter d’abord du bruit à l’image, puis à la débruiter progressivement. Comment débruiter et restaurer l’image originale est la partie centrale de l’algorithme. L'algorithme final est capable de générer une image à partir d'une image bruitée aléatoirement. Ces dernières années, la croissance phénoménale de l’IA générative a permis de nombreuses applications passionnantes dans la génération de texte en image, la génération de vidéos, et bien plus encore. Le principe de base de ces outils génératifs est le concept de diffusion, un mécanisme d'échantillonnage spécial qui surmonte les limites des méthodes précédentes.

Kimi : En une seule phrase, un PPT est prêt en seulement dix secondes. PPT est tellement ennuyeux ! Pour tenir une réunion, vous devez avoir un PPT ; pour rédiger un rapport hebdomadaire, vous devez avoir un PPT ; pour solliciter des investissements, vous devez présenter un PPT ; même pour accuser quelqu'un de tricherie, vous devez envoyer un PPT ; L'université ressemble plus à une spécialisation PPT. Vous regardez le PPT en classe et faites le PPT après les cours. Peut-être que lorsque Dennis Austin a inventé le PPT il y a 37 ans, il ne s'attendait pas à ce qu'un jour le PPT devienne aussi répandu. Parler de notre dure expérience de création de PPT nous fait monter les larmes aux yeux. "Il m'a fallu trois mois pour réaliser un PPT de plus de 20 pages, et je l'ai révisé des dizaines de fois. J'avais envie de vomir quand j'ai vu le PPT." "À mon apogée, je faisais cinq PPT par jour, et même ma respiration." était PPT." Si vous avez une réunion impromptue, vous devriez le faire

Tôt le matin du 20 juin, heure de Pékin, CVPR2024, la plus grande conférence internationale sur la vision par ordinateur qui s'est tenue à Seattle, a officiellement annoncé le meilleur article et d'autres récompenses. Cette année, un total de 10 articles ont remporté des prix, dont 2 meilleurs articles et 2 meilleurs articles étudiants. De plus, il y a eu 2 nominations pour les meilleurs articles et 4 nominations pour les meilleurs articles étudiants. La conférence la plus importante dans le domaine de la vision par ordinateur (CV) est la CVPR, qui attire chaque année un grand nombre d'instituts de recherche et d'universités. Selon les statistiques, un total de 11 532 articles ont été soumis cette année, dont 2 719 ont été acceptés, avec un taux d'acceptation de 23,6 %. Selon l'analyse statistique des données CVPR2024 du Georgia Institute of Technology, du point de vue des sujets de recherche, le plus grand nombre d'articles est la synthèse et la génération d'images et de vidéos (Imageandvideosyn

Après la pluie en été, vous pouvez souvent voir une scène météorologique spéciale magnifique et magique : l'arc-en-ciel. C’est aussi une scène rare que l’on peut rencontrer en photographie, et elle est très photogénique. Il y a plusieurs conditions pour qu’un arc-en-ciel apparaisse : premièrement, il y a suffisamment de gouttelettes d’eau dans l’air, et deuxièmement, le soleil brille sous un angle plus faible. Par conséquent, il est plus facile de voir un arc-en-ciel l’après-midi, après que la pluie s’est dissipée. Cependant, la formation d'un arc-en-ciel est grandement affectée par les conditions météorologiques, la lumière et d'autres conditions, de sorte qu'il ne dure généralement que peu de temps, et la meilleure durée d'observation et de prise de vue est encore plus courte. Alors, lorsque vous rencontrez un arc-en-ciel, comment pouvez-vous l'enregistrer correctement et prendre des photos de qualité ? 1. Recherchez les arcs-en-ciel En plus des conditions mentionnées ci-dessus, les arcs-en-ciel apparaissent généralement dans la direction de la lumière du soleil, c'est-à-dire que si le soleil brille d'ouest en est, les arcs-en-ciel sont plus susceptibles d'apparaître à l'est.

Nous savons que le LLM est formé sur des clusters informatiques à grande échelle utilisant des données massives. Ce site a présenté de nombreuses méthodes et technologies utilisées pour aider et améliorer le processus de formation LLM. Aujourd'hui, ce que nous souhaitons partager est un article qui approfondit la technologie sous-jacente et présente comment transformer un ensemble de « bare metals » sans même un système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM. Cet article provient d'Imbue, une startup d'IA qui s'efforce d'atteindre une intelligence générale en comprenant comment les machines pensent. Bien sûr, transformer un tas de « bare metal » sans système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM n'est pas un processus facile, plein d'exploration et d'essais et d'erreurs, mais Imbue a finalement réussi à former un LLM avec 70 milliards de paramètres et dans. le processus s'accumule

1. Ouvrez d’abord WeChat. 2. Cliquez sur [+] dans le coin supérieur droit. 3. Cliquez sur le code QR pour collecter le paiement. 4. Cliquez sur les trois petits points dans le coin supérieur droit. 5. Cliquez pour fermer le rappel vocal de l'arrivée du paiement.

Rédacteur du Machine Power Report : Yang Wen La vague d’intelligence artificielle représentée par les grands modèles et l’AIGC a discrètement changé notre façon de vivre et de travailler, mais la plupart des gens ne savent toujours pas comment l’utiliser. C'est pourquoi nous avons lancé la rubrique « AI in Use » pour présenter en détail comment utiliser l'IA à travers des cas d'utilisation de l'intelligence artificielle intuitifs, intéressants et concis et stimuler la réflexion de chacun. Nous invitons également les lecteurs à soumettre des cas d'utilisation innovants et pratiques. Lien vidéo : https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Récemment, le vlog de la vie d'une fille vivant seule est devenu populaire sur Xiaohongshu. Une animation de style illustration, associée à quelques mots de guérison, peut être facilement récupérée en quelques jours seulement.

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique qui utilise la récupération pour améliorer les modèles de langage. Plus précisément, avant qu'un modèle de langage ne génère une réponse, il récupère les informations pertinentes à partir d'une vaste base de données de documents, puis utilise ces informations pour guider le processus de génération. Cette technologie peut considérablement améliorer l'exactitude et la pertinence du contenu, atténuer efficacement le problème des hallucinations, augmenter la vitesse de mise à jour des connaissances et améliorer la traçabilité de la génération de contenu. RAG est sans aucun doute l’un des domaines de recherche les plus passionnants en matière d’intelligence artificielle. Pour plus de détails sur RAG, veuillez vous référer à l'article de la rubrique de ce site "Quelles sont les nouveautés de RAG, spécialisée dans le rattrapage des défauts des grands modèles ?" Cette revue l'explique clairement. Mais RAG n'est pas parfait et les utilisateurs rencontrent souvent des « problèmes » lorsqu'ils l'utilisent. Récemment, la solution avancée d'IA générative de NVIDIA
