Zong
通过机器学习释放生产力

最近一段时间网络上几乎任何地方都充斥着 AI 和人工智能的话题,也因为 ChatGPT 让我们思考,人工智能真的迎来了一个新的时代,虽然说自己只是一个切图仔,但是看到 ChatGPT 与传统搜索引擎的巨大差距,也感受到了自己所处的行业的危机感。

从某些角度来说,自己其实早就已经跳出了前端开发的工作岗位,虽然说目前的 Title 是前端开发,但是已经慢慢的从思想上开始变为从全局出发。

让我特别感兴趣的其实并不是 ChatGPT ,虽然 ChatGPT 的回答方式不是像搜索引擎那样的返回,但是我的兴趣点还是在 stable-diffusion 上。

其实不难发现,在未来,人工智能一定能辅助人类,释放更多生产力,一样的卷,人们要掌握的基本是利用人工智能工具来加速完成工作或事。

更多的人会使用 Prompt ,也为此,我计划着学习机器学习的课程,我希望自己可以知道机器学习、人工智能、神经网络的原理。

希望有机会可以在这个位置进行发力,做更有趣的事情。

互联网火起来的时候,人们都俗称「互联网+」,那么未来很有可能出现「AI+」。

任务进度

  • 「日本語学習計画」:语法及词汇 第1页
  • 「计算机图形学」:材质与外观
  • 「锻炼身体」:步行、上楼梯、Just Dance、健身环、刘畊宏直播 待加强
  • 「ECMA-262」:6.2.4 The Reference Specification Type
  • 「Rust语言圣经(Rust教程 Rust Course)」:11.5.1. 数据布局和基本操作
  • 「Rust By Practice( Rust 练习实践 )」:17.3. 深入生命周期
  • 「The wasm-bindgen Guide」:1.10. web-sys: Closures
  • 「Rust 秘典(死灵书)」:3.1. 引用
  • 「Machine Learning 2022 Spring」:Lecture 1:Introduction of Deep Learning

其实从任务进度来看也好,从年度规划来看也好,会发现我除了本身需要拓展的语言如日语、 Rust 之外,我还需要掌握机器学习相关的知识。

业务侧继续延伸低代码,也其实可以联想到「AI+LowCode」的交付场景。

虽然说想学习的内容越来越多了,但是毕竟精力有限,也不希望越来越卷。

或许在搞懂机器学习等技术后,语言的学习会成为必要的内容,而业务侧的概念只需要持续迭代精进即可吧。

对了,语言方面可能还需要简单学习 Python 。也是没想到要学的东西越来越多,也越来越卷。

stable-diffusion

我对 AI 的兴趣点一定是始于图。生成妹纸!

这是我第一张生成的图片

这是我第二次生成的效果比较理想的图片,通过复制关键词在本地实现的效果还不错

这是我第一次尝试生成 JK

这时候我学会了如何使用 lora 生成韩国脸妹纸

这一批是我通过 ControlNet 实现的换装吧算是,同一个动作

我深陷在生成妹纸中……

振作!

但是我需要学习更多的是如何去生成建筑设计图、人物原型图等等,以及如何训练自己的模型。

掌握这些知识后,我就有希望可以自己独自完成游戏的开发,至于是什么类型的游戏虽然我现在还没有思路,但是我想借助 AI 的力量独自完成一款游戏的开发。

毕竟能开发出游戏,那是多么自豪的事情啊!

Unity

其实在做大屏类的项目来说,也很容易发现,客户端的性能瓶颈,在当下那么多 3D 模型的场景下非常吃客户端的性能,于是正在探索云渲染技术的落地。

在开发过程中,其实已经同时担任了服务端、SDK的开发角色,同时负责于 Unity 同学进行通信等落地工作。

也算是比较有趣的一项内容。可以接触到 Signaling 、 WebRTC 、 DTLS 等信息。