人工智能色彩设计基础，人工智能+设计

2023潘通年度色,竟然是AI做的

潘通年度色确实是由AI工具Midjourney“创造”的。潘通在2023年选择的年度色彩被称为“洋红色万岁”（Viva Magenta），是一种亮红色。

首先，潘通色卡是一种色彩标准参考，它在设计、印刷、材料、化妆等多个领域中被广泛应用。因此，在Ai中也可以找到对应的潘通色号。 要找到潘通色号，可以在Ai软件中打开“颜色面板”或“调色板”，然后选择“潘通色卡色号库”，就可以找到想要的潘通色号。

打开AI，然后点击窗口。进入窗口，点击色板。打开色板，点击右上角的设置图标。点击进入色板设置，点击打开色板库，然后点击色标簿。进入色标簿，选择pantone+solid coated。进入pantone+solid coated后，点击查找已知的潘通值，就可以找到这个颜色，然后画一个色板填充就OK了。

时尚界：设计师们在2023春夏时装秀中广泛运用这一颜色，如连衣裙、礼服、连衣裤、针织等造型。元宇宙：PANTONE通过AI艺术工具和创意平台，创造了一个探索洋红色的数字世界，使其成为元宇宙中的“super star”。

智能工程与创意设计是干什么的

智能工程与创意设计专业是旨在培养具备扎实工程基础理论知识与设计功底，以及专业审美能力的高素质应用型人才的专业。具体来说：培养目标：该专业主要培养能够将科技与艺术融合，具备以智能工程为中心的创新设计能力和结合现代信息技术和社会需求设计与开发智能产品的创新能力的专业人才。

智能工程与创意设计专业是一门结合了工程技术、信息技术和创意设计的跨学科领域。学习这个专业的体验感可以说是既充满挑战又充满乐趣。首先，智能工程与创意设计专业的学习内容非常广泛。学生需要学习计算机科学、工程学、设计学等多个学科的知识。

智能工程与创意设计是结合了工程技术、人工智能和创意设计领域的综合性专业或课程，旨在培养学生掌握智能技术的同时，能够运用创意设计思维解决实际问题。以下是该领域的几个关键点：智能工程：技术应用：涉及到人工智能、机器学习、自动化等技术，这些技术在现代工业、服务业和日常生活中发挥着重要作用。

ai和ps哪个更难学ai和ps哪个好学点

总体来说，相对于AI，PS可能更难学，但学习PS的乐趣和实用性使其学习过程更为顺畅。以下是具体分析：内容复杂度：AI：内容相对较少，相对简单。PS：虽然有一些比较难学的点，但整体来说，由于其功能的广泛性和深度，学习内容多于AI。学习基础：AI：无特定的前置要求，但可能对编程和算法有一定基础的学习者更为友好。

在单纯比较软件操作命令方面，AI的命令、工具、面板窗口确实比PS要少一些，快捷键也较为简单，操作也相对直接。然而，PS中存在一些难以记忆和理解的命令，对于初学者来说，这些命令在实际操作中可能带来很大的困扰，操作结果也往往带有不确定性。相比之下，AI对绘图能力的要求非常高。

AI相对于PS更难学。以下是具体分析：上手难度：PS：更加容易上手，初学者可以快速掌握基本的图像编辑技巧，如裁剪、调整色彩、添加滤镜等，学习门槛较低。AI：学习曲线相对陡峭，要求学习者具备一定的美术基础和设计思维，才能更好地理解和应用其功能。

从学习难度的角度来看，AI相对于PS可能更难学一些。以下是具体分析：入门难度：PS：由于其功能丰富且学习曲线平缓，PS的入门相对容易，适合初学者逐步掌握。初学者可以通过实践快速掌握基本操作，例如使用图层、调整颜色和效果等。

另一种观点认为PS更难学。因为PS涉及到的功能更多，如通道、图层、模板等，相比之下，AI更常见于排版、做图标、品牌logo等，功能相对简单。

总体来说，相较于AI，PS可能更难学，但学习体验更丰富，且更容易找到学习资源和实践机会。以下是具体分析： 内容复杂性与深度： AI：内容相对较少，相对简单。但工作面较窄，专注于人工智能领域。

ai绘画原理

1、ai绘画是指利用人工智能技术生成画作或图片的过程。它能够将大量已有的绘画作品输入到计算机中，通过机器学习算法进行分析和学习，从而生成新的艺术作品。其原理主要包括以下几点：特征捕捉：在深度学习技术的支持下，ai绘画能够捕捉到各种绘画特征，如颜色、线条和纹理等。

2、AI绘画的工作原理是将一幅图像分解为多个小块，然后通过算法将这些小块重新组合起来，形成一个新的图像。这个过程类似于将梵高的作品拆解成不同的元素，再重新组合成新的艺术品。

3、AI绘画的核心原理在于通过大量图片的训练，使AI学会如何将文字描述与图像之间建立联系。目前主流AI工具主要实现两大功能：文生图：用户输入文字描述，AI自动生成相应画面。例如，“一个赛博朋克风格的未来城市，霓虹灯下的雨夜，悬浮的飞船穿梭其间”。

4、AI绘画，即人工智能绘画，是一种利用人工智能技术进行创作的绘画方式。它的核心技术在于深度学习，使机器能够学习和模仿人类艺术家的绘画风格，然后生成具有类似风格的新作品。具体来说，AI绘画的技术原理主要依托于深度学习和图像处理。

5、AI绘画的底层原理是基于人工神经网络，通过数学公式和可视化表示，实现输入数据与输出图像之间的映射。神经网络通过调整权重，学习如何生成特定类型的数据，从而能够生成与训练数据相似的图像。主流图像生成模型：VAE：在自编码器的基础上改进，通过概率分布表示特征，实现生成新的图像。

6、AI绘画中的MJ和SD的主要差别在于技术原理、创作过程以及艺术风格。 技术原理： MJ：依赖于深度神经网络来分析和生成图像。通过训练大量的图像数据，让AI学习并模仿人类的绘画技巧和艺术风格。 SD：侧重于将一种艺术风格应用到另一个图像上。