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。
*
文件菜单
*
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

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyebaran bukan sahaja boleh meniru lebih baik, tetapi juga "mencipta". Model resapan (DiffusionModel) ialah model penjanaan imej. Berbanding dengan algoritma yang terkenal seperti GAN dan VAE dalam bidang AI, model resapan mengambil pendekatan yang berbeza. Idea utamanya ialah proses menambah hingar pada imej dan kemudian secara beransur-ansur menolaknya. Cara mengecilkan dan memulihkan imej asal adalah bahagian teras algoritma. Algoritma akhir mampu menghasilkan imej daripada imej bising rawak. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pertumbuhan luar biasa AI generatif telah membolehkan banyak aplikasi menarik dalam penjanaan teks ke imej, penjanaan video dan banyak lagi. Prinsip asas di sebalik alat generatif ini ialah konsep resapan, mekanisme pensampelan khas yang mengatasi batasan kaedah sebelumnya.

Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya

Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn

Selepas hujan pada musim panas, anda sering dapat melihat pemandangan cuaca istimewa yang indah dan ajaib - pelangi. Ini juga merupakan pemandangan jarang yang boleh ditemui dalam fotografi, dan ia sangat fotogenik. Terdapat beberapa syarat untuk pelangi muncul: pertama, terdapat titisan air yang mencukupi di udara, dan kedua, matahari bersinar pada sudut yang lebih rendah. Oleh itu, adalah paling mudah untuk melihat pelangi pada sebelah petang selepas hujan reda. Walau bagaimanapun, pembentukan pelangi sangat dipengaruhi oleh cuaca, cahaya dan keadaan lain, jadi ia biasanya hanya bertahan untuk jangka masa yang singkat, dan masa tontonan dan penangkapan terbaik adalah lebih pendek. Jadi apabila anda menemui pelangi, bagaimanakah anda boleh merakamnya dengan betul dan mengambil gambar dengan kualiti? 1. Cari pelangi Selain keadaan yang dinyatakan di atas, pelangi biasanya muncul mengikut arah cahaya matahari, iaitu jika matahari bersinar dari barat ke timur, pelangi lebih cenderung muncul di timur.

Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul

1. Mula-mula buka WeChat. 2. Klik [+] di penjuru kanan sebelah atas. 3. Klik kod QR untuk mengutip bayaran. 4. Klik tiga titik kecil di penjuru kanan sebelah atas. 5. Klik untuk menutup peringatan suara untuk ketibaan pembayaran.

Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.

Retrieval-augmented generation (RAG) ialah teknik yang menggunakan perolehan semula untuk meningkatkan model bahasa. Secara khusus, sebelum model bahasa menjana jawapan, ia mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada pangkalan data dokumen yang luas dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk membimbing proses penjanaan. Teknologi ini boleh meningkatkan ketepatan dan perkaitan kandungan dengan banyak, mengurangkan masalah halusinasi dengan berkesan, meningkatkan kelajuan kemas kini pengetahuan, dan meningkatkan kebolehkesanan penjanaan kandungan. RAG sudah pasti salah satu bidang penyelidikan kecerdasan buatan yang paling menarik. Untuk butiran lanjut tentang RAG, sila rujuk artikel lajur di tapak ini "Apakah perkembangan baharu dalam RAG, yang pakar dalam menebus kekurangan model besar?" Ulasan ini menerangkannya dengan jelas." Tetapi RAG tidak sempurna, dan pengguna sering menghadapi beberapa "titik kesakitan" apabila menggunakannya. Baru-baru ini, penyelesaian AI generatif termaju NVIDIA
