Paul Rand > Quotes https://www.goodreads.com/author/quotes/27278.Paul_Rand
“Design can be art. Design can be aesthetics. Design is so simple, that's why it is so complicated.”朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事 https://wallstreetcn.com/articles/3709773
OpenVoice https://github.com/myshell-ai/OpenVoice
Instant voice cloning by MyShell.Scribe https://www.appblit.com/scribe
将视频转化为文本，降低时间，特别适合长播客内容LLMs-from-scratch https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main
Implementing a ChatGPT-like LLM from scratch, step by step
我还是坚信，开源会慢，但不会一直比闭源差InvokeAI https://github.com/invoke-ai/InvokeAI
Professional Creative AI Tools for Visual MediaAperture Internet Laboratory https://apernet.io/
需要有更多类似有正义感的实验室How-to-use-Transformers https://github.com/jsksxs360/How-to-use-Transformers
https://transformers.run/#
Transformers 库快速入门教程，写的非常好，新手友好CHM Live: Insanely Great https://computerhistory.org/blog/insanely-great/
有人和我们一样，深深喜爱着Mac"Computers can be made to accommodate the entire breadth of artistic thought." ——Lillian F. Schwartz
Music expresses that which cannot be put into words and cannot remain silent. ——Victor Hugo
Max Mathews https://en.wikipedia.org/wiki/Max_Mathews?useskin=vector
那些将声音带给计算机的人们“In the best cases, they become more complete humans, in part from understanding that all behavior comes not from logic but, at the bottommost level, from intrinsically indefensible emotions, values and drives,” he wrote in 2001. “Some ultimately become artists.” ——Ken Knowlton
欣喜堂 https://www.kinkido.net/
希望中国也能有更多关注字体的群体&公司手把手教你装机-小白独立装机指导书 https://sspai.com/post/86958
非常用心的教程，和下面视频教程连起来，足矣
https://www.bilibili.com/video/BV1BG4y137mG/
原文来自 韩世麟博客 ，表示感谢，感谢作者可可 使用软件：Rhinoceros, Grasshopper, Illustrator 编者按： 可可 这次又带来神级教程，可以说完美的解决了一大类图解的绘制思路问题。我经常被问到类似文中的数据可视化图解“是怎么画的”这类问题，无奈对于数据处理方面，我知之甚少。相信今天的这一篇文章能够为大家解惑。 作者简介 张可天 张可天是2015年毕业于天津大学的建筑学硕士。目前就职于天津市设计院。他专长建筑方案设计及表现，基本功扎实，而且他也一直乐于分享他总结到的技巧，曾经在人人网上接连发表过多篇图文教程： 《可可这样画》 系列。同时他也是专筑网 《SketchUp极速出图八讲》 的主讲人。 这是一篇我在知乎的回答 （点击这里查看张可天的知乎答案） ，题主提出的参考原图如下，希望能够得知这张图的画法。 我尝试用Rhino+Grasshopper画图并导入AI修饰，步骤如下： 1.取得数据 样例中的图应该是有数据来源的，可能是作者调研或文献摘录的。我并没有这些数据，所以我把原图中的数据大概加估计地逆向回来。数据的存在形式有很多种，我使用了比较常见的一种，将数据放在一张EXCEL表格的两个SHEET中，如下图。 Sheet1是一张映射关系图，是样例图中从右上方到左下方的那些个映射曲线数据。excel中，横轴是“人口分布(Population Distribution)”中的各类人，纵轴是“元素时间表(Element Timeline)”中的那些“元素(Element)”，“0”代表着没有映射关系，“1”代表著有映射关系。 Sheet2是一张时间数据图，是样例图中右下的那张大表格的数据。excel中，横轴是样例图的“时间点”，纵轴是“元素(Element)”，其中的数据根据原图中的意思，应该是某个“元素(Element)”在“工作日/休息日（Workday/Weekend）”时，特定的“时间点”上所接待或容纳的人数。我并没有看出来样例图中该数据的单位，所以我臆测了一下。我以垂直方向一格代表“10人”为单位，读取了这些数据，得到上表。 2.导入Rhino 我使用Grasshopper中的Bumble Bee将Excel数据导进来，这个插件是我能够找到的导入Excel表格效率最高的一个插件...