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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시간을 투자할 가치가 있는 확산 모델 튜토리얼(Purdue University 제공)
Apr 07, 2024 am 09:01 AM
확산은 더 잘 모방할 수 있을 뿐만 아니라 "창조"할 수도 있습니다. 확산 모델(DiffusionModel)은 이미지 생성 모델입니다. AI 분야에서 잘 알려진 GAN, VAE 알고리즘과 비교할 때 확산 모델은 먼저 이미지에 노이즈를 추가한 다음 점차적으로 노이즈를 제거하는 프로세스를 취합니다. 원본 이미지의 노이즈를 제거하고 복원하는 방법이 알고리즘의 핵심 부분입니다. 최종 알고리즘은 임의의 잡음이 있는 이미지에서 이미지를 생성할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 생성 AI의 경이적인 성장으로 인해 텍스트-이미지 생성, 비디오 생성 등에서 많은 흥미로운 애플리케이션이 가능해졌습니다. 이러한 생성 도구의 기본 원리는 이전 방법의 한계를 극복하는 특수 샘플링 메커니즘인 확산의 개념입니다.
클릭 한 번으로 PPT를 생성해보세요! 키미: 'PPT 이주노동자'가 먼저 대중화되게 해주세요
Aug 01, 2024 pm 03:28 PM
키미: 단 한 문장이면 단 10초만에 PPT가 완성됩니다. PPT가 너무 짜증나네요! 회의를 하려면 PPT가 있어야 하고, 주간 보고서를 작성하려면 PPT가 있어야 하며, 누군가를 부정행위를 했다고 비난하려면 PPT를 보내야 합니다. 대학은 PPT 전공을 공부하는 것과 비슷합니다. 수업 시간에 PPT를 보고 수업 후에 PPT를 하는 거죠. 아마도 데니스 오스틴이 37년 전 PPT를 발명했을 때, 언젠가 PPT가 이렇게 널리 보급될 것이라고는 예상하지 못했을 것입니다. 우리가 PPT를 만들면서 힘들었던 경험을 이야기하면 눈물이 납니다. "20페이지가 넘는 PPT를 만드는 데 3개월이 걸렸고, 수십 번 수정했어요. PPT를 보면 토할 것 같았어요. 한창 때는 하루에 다섯 장씩 했는데, 숨소리까지 냈어요." PPT였어요." 즉석 회의가 있으면 해야죠.
CVPR 2024 시상식 전체가 발표되었습니다! 약 10,000명이 오프라인으로 컨퍼런스에 참석했으며 Google의 중국인 연구원이 최우수 논문상을 수상했습니다.
Jun 20, 2024 pm 05:43 PM
베이징 시간으로 6월 20일 이른 아침, 시애틀에서 열린 최고의 국제 컴퓨터 비전 컨퍼런스인 CVPR2024가 최우수 논문 및 기타 수상작을 공식 발표했습니다. 올해는 우수논문 2편, 최우수 학생논문 2편 등 총 10편의 논문이 수상하였습니다. 컴퓨터 비전(CV) 분야 최고 학회는 매년 수많은 연구기관과 대학이 모여드는 CVPR이다. 통계에 따르면 올해 총 1만1532편의 논문이 제출돼 2719편이 채택돼 합격률 23.6%를 기록했다. Georgia Institute of Technology의 CVPR2024 데이터 통계 분석에 따르면 연구 주제 관점에서 가장 많은 논문이 이미지 및 비디오 합성 및 생성입니다(Imageandvideosyn
여름에는 꼭 무지개를 찍어보세요
Jul 21, 2024 pm 05:16 PM
여름에 비가 내린 후에는 아름답고 마법 같은 특별한 날씨 장면인 무지개를 자주 볼 수 있습니다. 이 역시 사진에서 볼 수 있는 보기 드문 장면으로, 매우 포토제닉하다. 무지개가 나타나는 데에는 몇 가지 조건이 있습니다. 첫째, 공기 중에 충분한 물방울이 있고, 둘째, 태양이 낮은 각도로 빛납니다. 따라서 비가 그친 후 오후에 무지개를 보는 것이 가장 쉽습니다. 그러나 무지개의 형성은 날씨, 빛, 기타 조건의 영향을 크게 받기 때문에 일반적으로 짧은 시간 동안만 지속되며, 가장 잘 볼 수 있고 촬영할 수 있는 시간은 더욱 짧습니다. 그러면 무지개를 만났을 때 어떻게 제대로 기록하고 고품질로 사진을 찍을 수 있습니까? 1. 무지개를 찾아보세요. 위에서 언급한 조건 외에도 무지개는 대개 햇빛 방향으로 나타납니다. 즉, 태양이 서쪽에서 동쪽으로 빛날 경우 무지개가 동쪽에서 나타날 확률이 높습니다.
베어메탈부터 700억 개의 매개변수가 있는 대형 모델까지 튜토리얼과 바로 사용할 수 있는 스크립트가 있습니다.
Jul 24, 2024 pm 08:13 PM
우리는 LLM이 대규모 데이터를 사용하여 대규모 컴퓨터 클러스터에서 훈련된다는 것을 알고 있습니다. 이 사이트는 LLM 훈련 프로세스를 지원하고 개선하는 데 사용되는 다양한 방법과 기술을 소개합니다. 오늘 우리가 공유하고 싶은 것은 기본 기술에 대해 심층적으로 살펴보고 운영 체제 없이도 수많은 "베어 메탈"을 LLM 교육을 위한 컴퓨터 클러스터로 전환하는 방법을 소개하는 기사입니다. 이 기사는 기계가 생각하는 방식을 이해하여 일반 지능을 달성하기 위해 노력하는 AI 스타트업 Imbue에서 가져온 것입니다. 물론 운영 체제가 없는 "베어 메탈"을 LLM 교육을 위한 컴퓨터 클러스터로 전환하는 것은 탐색과 시행착오로 가득 찬 쉬운 과정이 아니지만 Imbue는 마침내 700억 개의 매개변수를 사용하여 LLM을 성공적으로 교육했습니다. 과정이 쌓이다
WeChat에서 결제 소리를 끄는 방법에 대한 튜토리얼
Mar 26, 2024 am 08:30 AM
1. 먼저 위챗을 엽니다. 2. 오른쪽 상단의 [+]를 클릭하세요. 3. QR코드를 클릭하시면 결제가 진행됩니다. 4. 오른쪽 상단에 있는 세 개의 작은 점을 클릭하세요. 5. 결제도착 음성알림을 클릭하시면 종료됩니다.
AI 활용 | AI가 혼자 사는 소녀의 생활 브이로그를 만들어 3일 만에 수만 개의 좋아요를 받았습니다.
Aug 07, 2024 pm 10:53 PM
Machine Power Report 편집자: Yang Wen 대형 모델과 AIGC로 대표되는 인공지능의 물결은 우리가 살고 일하는 방식을 조용히 변화시키고 있지만 대부분의 사람들은 여전히 그것을 어떻게 사용하는지 모릅니다. 이에 직관적이고 흥미롭고 간결한 인공지능 활용 사례를 통해 AI 활용 방법을 자세히 소개하고 모두의 사고를 자극하고자 'AI in Use' 칼럼을 론칭하게 됐다. 또한 독자들이 혁신적인 실제 사용 사례를 제출하는 것을 환영합니다. 영상 링크 : https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ 최근 샤오홍슈에서는 혼자 사는 소녀의 인생 브이로그가 인기를 끌었습니다. 몇 가지 치유의 말과 함께 일러스트레이션 스타일의 애니메이션을 단 며칠 만에 쉽게 익힐 수 있습니다.
RAG의 12가지 문제점을 카운트다운하는 NVIDIA 수석 아키텍트가 솔루션을 가르칩니다.
Jul 11, 2024 pm 01:53 PM
검색 증강 생성(RAG)은 검색을 사용하여 언어 모델을 향상시키는 기술입니다. 특히, 언어 모델은 답변을 생성하기 전에 광범위한 문서 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 생성 프로세스를 안내합니다. 이 기술은 콘텐츠의 정확성과 관련성을 크게 향상시키고 환각 문제를 효과적으로 완화하며 지식 업데이트 속도를 높이고 콘텐츠 생성 추적성을 향상시킬 수 있습니다. RAG는 의심할 여지 없이 인공 지능 연구에서 가장 흥미로운 분야 중 하나입니다. RAG에 대한 자세한 내용은 본 사이트의 칼럼 기사 "대형 모델의 단점을 보완하는 데 특화된 RAG의 새로운 발전은 무엇인가?"를 참조하시기 바랍니다. 이 리뷰는 이를 명확하게 설명합니다." 그러나 RAG는 완벽하지 않으며 사용자는 이를 사용할 때 몇 가지 "고통"에 직면하는 경우가 많습니다. 최근 NVIDIA의 고급 생성 AI 솔루션
