2023年全國兩會即將開幕，美的集團副總裁兼首席財務官鍾錚作為第十四屆全國人大代表，此次共準備了6份建議，包括《關於全面推廣数字化电子發票 構建数字化企業的建議》、《關於通過財稅政策促進集團企業加大研發和数字化投入的建議》、《關於升級家用空調節能降碳評價指標體系的建議》、《關於支持新型儲能產業高質量發展的建議》、《關於進一步完善青少年脊柱彎曲異常檢查的建議》以及《關於解決工業機器人核心零部件“卡脖子”問題的建議》。

“關於家用空調節能降碳評價指標的建議，目前該指標在碳排放統計上只涵蓋了用電這一個指標，但實際上空調的碳排放除了用電以外，還有製冷劑的排放。”

並且，鍾錚還為空調算了一筆綠色低碳的經濟賬：HFCs導致的溫室氣體排放量超過11億噸二氧化碳當量，其中空調行業佔比高達78%。隨着綠色電力能源的應用比例逐漸上升，空調用電所產生的碳排放比例是下降的。但是，以家用空調為主的製冷用電量占我國全社會用電量15%以上，年均增速近20%，製冷劑所產生的碳排放比例就會上升。

因此，以單純的能效作為空調節能降碳的評價指標，是片面的、不完整的。基於現狀，鍾錚提出以下建議：一是修訂家用空調產品能效標準（GB 21455-2019），優化空調節能降碳評價指標體系；二是進一步豐富家用空調能效標識涵蓋的內容和信息。

同時，針對於目前企業涉稅憑證全面数字化面臨的电子化發票推廣種類不全，部分場景缺失；推廣進展緩慢，各省推廣進度不一等問題。鍾錚表示，一是完善各類發票、电子憑證全面實現数字化推廣，滿足企業全業務環節涉稅憑證数字化需求。二是加快数字化电子發票推廣速度。三是儘快擴大試點範圍，適時全面開放推廣。

在《關於通過財稅政策促進集團企業加大研發和数字化投入的建議》中，鍾錚認為，研發創新和数字化均面臨着周期長、投入大、見效慢的特點,導致很多企業的投入意願低。大型集團企業作為目前数字化轉型和研發投入的主力軍，在經濟下行壓力持續加大的背景下，研發投入和数字化轉型的成本壓力也在加劇。

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為了鼓勵企業用財稅政策加大研發投入和科技創新、数字化創新，激發市場主體活力，鍾錚建議：一是推行以企業集團為單位的高新技術企業認定；二是為製造型企業数字化投入繼續出台更多財稅政策，減輕企業負擔，支持企業数字化轉型。

“目前高新技術企業都是以法人為單位來認定的，但現在很多大的企業集團為了保留人才，所成立的研究院都集中設在一線城市。所以，企業集團的研發和生產組織的分佈的布局並不是像以前集中在一起。”

鍾錚稱，按照高新技術企業的認定標準，美的每年的研發投入佔總營收比例為3.5%—3.8%，符合該認定標準。但高新技術企業都是以法人為單位來認定的，美的旗下200多個法人單位只有約25%是高新技術企業。如果將整個集團用於研發的投入作為一個主體，那麼集團旗下的法人都可以適用高新技術企業的納稅政策，這樣可以極大地緩解企業資金的壓力，也能夠讓企業有更多的資金投入到創新當中。

而在《關於支持新型儲能產業高質量發展的建議》中，鍾錚認為按照我國“十四五”能源規劃的目標，2025年我國電力總裝機容量將達到30億千瓦，靈活調節電源建設將達到7.2億千瓦（佔比24%）。目前全國靈活調節容量只有0.5億千瓦左右，距離目標還有很大差距，必須加快發展。

相對於抽水蓄能，新型儲能調節性能優良，建設速度快，不受地域限制，因此世界各國對此都非常重視。但是，新型儲能技術仍處於商業化和規模化發展初期，面臨不少問題和隱患，不利於行業的健康發展，甚至可能影響我國能源戰略安全，主要表現為：一是新型儲能實際利用率不高，未能充分發揮價值；二是投資回報機制不完善，影響行業投資積極性。

基於此，鍾錚建議：一是建立新型儲能共享傳統抽水蓄能容量電費機制，探索儲能輔助服務盈利模式；二是建議建立儲能碳積分制度；三是出台金融支持和財稅減免政策；四是激勵新型儲能技術創新，解決共性技術難題；五是統籌鋰資源開發，穩定市場價格。

（本文首發鈦媒體App，作者 | 饒翔宇，編輯 | 鍾毅）

https://www.tmtpost.com/6430827.html

智能手錶

過去的2022年第四季度，除了手機行業過了一個寒冬之外，智能可穿戴設備市場亦是如此。多家研究機構給出的數據都显示，全球智能可穿戴設備出貨量出現了下滑。

Counterpoint Research指出，全球智能手錶市場2022年第四季度年同比下降2%。同時，Canalys給出的統計結果也显示，2022年第四季度，全球智能可穿戴腕帶設備出貨量達到5000萬台，同比下降18.6%，前五大廠商都出現了不同程度的下滑。

2022Q4全球智能可穿戴腕帶設備出貨量排名（數據來源：Canalys）

具體來看，蘋果的市場份額仍舊高居全球第一，市場佔比為28%；以8%的市場份額升至第二位；小米位居第三，市場份額為7%，華為和三星位列四五位。

其中，在中國市場，華為、小米和蘋果分列前三名，但也都有着不同程度的下滑。華為以26%的佔比高居第一，但下滑也最厲害，達到39%。前五名中，跌幅最小的為蘋果，同比下滑5%。

雖然2022年第四季度智能可穿戴市場沒有交出一個好看的數據，但由於前三個季度年同比增長強勁，全球智能手錶市場出貨量年同比仍增長12%。

圖源：Counterpoint

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對比以往，2022年智能手錶的市場需求有一個較為顯著的變化，那就是中等價位產品的出貨量有所下降。相比較下，400美元 (約合人民幣2,800元) 以上和100美元 (約合人民幣700元) 及以下價位的出貨量大幅增長，相較去年分別增長129%和34%。

不過，Counterpoint研究分析師Woojin Son指出，“我們必須對100美元以下的低價格段保持謹慎。雖然該分部在2022年隨着印度市場的顯著增長而擴大，但與第三季度相比，第四季度出現大幅萎縮。”

展望2023年，在多個不利因素消散后，多家機構仍是看好今年的表現，預計可穿戴設備的出貨量將同比增長4.6%至5.39億台，其中健康屬性自然是消費者最為關注的地方。

此前有消息稱，蘋果在無創傷血糖監測技術方面越發完善，或將會在未來的2-3年內應用在Apple Watch手錶之上。

據了解，蘋果的這一技術是將特定波長的光照射到皮膚下面的組織液，光線反射回傳感器后，可以指示葡萄糖濃度，最後設備再用一種算法確定血糖水平。

Apple Watch在健康檢測方面可說是穿戴類設備中較為全面的，如果這項技術最終成功落地，將進一步提升蘋果在可穿戴健康領域的地位，也將會給蘋果貢獻更多的收入。同時，有報道稱，蘋果在這項技術上的突破，很可能會顛覆一個價值數十億美元的行業。

目前，Apple Watch憑藉著在健康功能方面的優勢，讓其牢牢佔據着市場第一的位置，並不斷吸引着更多的新用戶。

根據蘋果發布的最新一季度財報數據显示，2023財年第一財季儘管在收入上同比減少了5%，但該財季首次購買Apple Watch的人數卻創下了新紀錄。在財報發布后的電話會議上，庫克曾透露稱，在該財季購買Apple Watch的客戶中，有近三分之二是第一次購買。 

值得注意的是，Apple Watch的大賣，也推動了整個行業平均價格的上漲。數據显示，2022年Apple Watch占所有智能手錶出貨量的34.1%，佔全球整個市場收入的60%。

Counterpoint研究分析師Woojin Son表示:“Apple強勢推動了2022年全球智能手錶市場平均銷售價格上漲，特別是在400美元以上的價格段。平均銷售價格上漲歸於兩大原因—Apple智能手錶產品線的多樣化，和匯率的上升。儘管2022年底消費者信心有所下降，但高端市場的需求仍然相對強勁。”

（本文首發鈦媒體App，作者/杜志強，編輯/鍾毅）

https://www.tmtpost.com/6431633.html

2022年11月上線以來，OpenAI旗下的ChatGPT幾乎成為全球最火爆的軟件應用。一個可以支撐的數據是，ChatGPT用戶量達到1億花了2個月，而上一個全球現象級產品Tik Tok則用了9個月。

基於具有1750億個參數的GPT-3，也是目前公開發布的最大規模語言模型之一，ChatGPT具有廣泛的語言理解能力，自然流暢的語言生成表現，以及更快的推理速度，能夠在回答問題、搜集資料、寫大綱、寫代碼等自然語言處理任務上，超越其他先進的模型和人類表現。

需要注意的是，ChatGPT在全球快速收割用戶的同時，其背後提供算力支持的英偉達也賺得盆滿缽滿。

據花旗集團預估，英偉達ChatGPT相關業務一年內銷售額達到30億~110億美元。英偉達2022四季度及年業績報告显示，其AI收入創下歷史新高，四季度收入36.2億美元，同比增長11%，全年收入增長41%，至歷史新高150.1億美元。

此前OpenAI在2021年的估值約為140億美元，在2023年1月23日微軟追加投資數十億美元后，OpenAI的估值實現了翻倍，目前已經達到了290億美元。

英偉達在2023年初市值約為3600億美元，隨後憑藉ChatGPT的火爆，市值在兩個月內增長超過2100億美元，截止2月底市值已經達到5700億美元，

仍在增長的AI巨浪

從主要的工作流程來看，ChatGPT的分為訓練和推理，二者對於算力有着不同的需求。

相比於回答用戶問題的推理階段，ChatGPT的日常訓練對於GPU算力的要求更高。在訓練階段，ChatGPT需要反覆地進行前向傳播和反向傳播操作，用來優化模型參數。

前向傳播是指從輸入數據開始，按照神經網絡的結構逐層計算，直到得到輸出結果的過程。具體到ChatGPT的訓練中，前向傳播是就根據當前的網絡參數和輸入文本，計算出每個單詞的概率分佈。

反向傳播是指通過計算損失函數關於每個參數的梯度，從輸出結果開始向網絡輸入逐層傳播，更新神經網絡的權重和偏置值，提高網絡的準確率。

在ChatGPT的訓練過程中，前向傳播和反向傳播一般會以百萬次甚至上億次多次迭代執行，因此只有大量的、高算力的GPU集中運算，才能達到要求。公開數據显示，GPT-3單次訓練成本就高達460萬美元。

根據中信證券研究部數據，此前GPT-3在訓練中使用了微軟專門建設的Al計算系統，由1萬枚英偉達GPU組成高性能網絡集群。

目前英偉達主流的AI芯片中，A100芯片單顆市場售價約為8萬元。而A100的升級版，最新的H100芯片單顆售價約為人民幣24萬元。這意味着，僅僅是採購芯片一項，ChatGPT就需要向英偉達支付10億元以上。

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據Investing.com報道，GPT-3時代1萬枚的英偉達GPU，已經隨着ChatGPT升級到GPT-3.5，增至2.5 萬枚，且增長仍在繼續。隨着谷歌、百度以及更多的類ChatGPT項目入局，以ChatGPT為代表的AI算力和GPU相關需求，將會繼續提高。

壟斷靠生態，綁定靠產品

根據Verified Market Research數據，2022年第二季度全球GPU市場中，AMD和lntel則分別佔比20%和1%，英偉達的市場佔有率為79.6%。相比於2021年第二季度的75%的市場佔有率，英偉達領先優勢還在在不斷擴大。

之所以能成為ChatGPT的獨家供應商，主要因為英偉達在GPU領域完整的生態系統、多年的技術積累和產品表現，這些優勢為其在AI領域提供了支持和應用基礎。

其中CUDA（Compute Unified Device Architecture）架構是由英偉達開發的，這是一種GPU并行計算平台和編程模型，可以幫助開發者更加高效地使用GPU進行并行計算。

研究機構Gartner分析師盛陵海稱“CUDA是通用GPU的開放平台，行業開發者已經用慣了，就好像Office軟件，雖然也有替代產品，但是幾乎很少有人選擇替代。”

在CUDA問世之前，英偉達的GPU僅是用於在屏幕上呈現圖像的圖形處理單元。然而，CUDA技術的推出讓GPU不僅能夠進行圖像處理，還能夠進行高性能計算，從而使GPU具備了解決複雜計算問題的能力。如今除了電腦，智能汽車、機器人、VR頭顯，各種計算平台都在使用GPU。

2006年問世之初，英偉達就開始了對CUDA系統在Al領域進行大力投入和推廣。彼時，CUDA系統年營業額只有30億美元，但英偉達每年需要投入5億美元的研發經費更新維護；另一方面，為迅速實現對市場的佔領，英偉達還為美國大學及科研機構免費提供CUDA系統。

建立了通用GPU的最大開放平台的同時，英偉達也在通過領跑行業的產品綁定超級應用。

例如，NVIDIA H100擁有800億個晶體管，單芯片設計，採用台積電（TSMC）的4nm工藝製造。英偉達 H100 的設計是針對ChatGPT所採用的Transformer類預訓練模型定向優化的設計，提出了 Transformer Engine，集合了新的 Tensor Core、FP8 和 FP16 精度計算，以及 Transformer 神經網絡動態處理能力，可以縮短此類機器學習模型的訓練時間從幾周至幾天。

此外基於H100，英偉達還推出了DGX H100，專用於訓練，推理和分析的通用高性能AI系統，集成了8個H100 GPU，擁有總計6400億個晶體管，總GPU顯存高達640GB。

而英偉達的競爭對手們，AMD和Intel由於缺乏類似CUDA的生態支持，且本身產品性能也比不上NVIDIA H100，因而在AI芯片領域只能與英偉達的距離漸行漸遠。

此前，AMD和Intel也分別建立了ROCm和one APl，試圖建立自己的生態，擺脫英偉達的CUDA，但最終這一努力並沒有成功。此外，AMD和英特爾目前還沒有針對Transformer類預訓練模型定向優化的GPU。這意味着，英偉達將在很長時間內成為ChatGPT的唯一GPU供應商。

（本文首發鈦媒體App，作者/吳泓磊，編輯/饒翔宇）

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傳聞指出 Apple 有可能在下週舉辦春季發表會，預計推出黃色款 iPhone 14、15 吋 MacBook Air 等產品

今年 Apple 春季發表會似乎快來了

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Apple 近年在這個時候都會有春季發表會，2023 看起來也不例外，根據外媒獲得的消息，Apple 似乎計畫於下週舉辦今年的春季發表會，將會有多款新產品亮相，其中一個是黃色款的 iPhone 14，下面就整理給大家。

傳聞指出 Apple 有可能在下週舉辦春季發表會，預計推出黃色款 iPhone 14、15 吋 MacBook Air 等產品

先前一位中國用戶刹那数码在微博中透露，Apple 正打算在春季發表會中發表黃色版本的 iPhone 14，最近獲得日本爆料網站 Mac Takara 認同，為此雖然不清楚這位微博用戶的爆料準確度高不高，但外媒 MacRumors 也從多方消息來源得知，Apple 的公關團隊正計畫下週舉辦產品發表會，因此可能性確實蠻高的：

去年 Apple 春季發表會是在 3 月 8 日，當時確實有針對 iPhone 13 系列推出新顏色，也就是綠色，今年春季發表會的主題雖然不知道，但 iPhone 14 高機率會有新配色，MacRumors 也提到，Apple 常常在春季推出 iPhone 新色，來提升新款 iPhone 的銷量。

至於是什麼樣的黃？可以參考先前 iPhone 11 的黃色版本：

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除了 iPhone 14 新色，於 4 月底前，Apple 可能會推出的新產品預計有「15 吋的 MacBook Air」和「新款 Mac Pro」，有機會在春季發表會上同步亮相。

先前顯示器行業分析師 Ross Young 曾提到，Apple 的供應鏈已經於 2 月開始為新款 15.5 吋 MacBook Air 生產顯示面板，當時他猜測應該會在 4 月推出，因此就時間排程來說，Apple 有可能會在春季發表會發表，然後 4 月上市。

而 15.5 吋 MacBook Air 也將成為這產品線螢幕最大的一款，其餘硬體方面傳聞會跟 13 吋差不多，也就是一樣配備 M2 晶片：

此外，今年 1 月時彭博社的 Mark Gurman 也提到，Apple 正在內部測試搭載 macOS 13.3 的新款 Mac Pro，預計春季公開發表，代表說時間點可能在 3 月 或 4 月。而新一代的 Mac Pro 將配備 Apple 即將推出的 M2 Ultra 晶片，這將使這台成為有史以來最快的 Mac，不過外型設計很可能跟 2019 款相同，而且用戶將不能自行升級 RAM：

無論如何，目前這都還只是傳聞，如果真的下週舉辦的話，沒意外這兩天應該就會看到 Apple 發出邀請函。但我猜測應該沒那麼快，很可能是下週發出邀請函，3 月中才舉辦，因為去年的經驗是舉辦前約一個禮拜發出邀請函。

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不用高階顯卡！任何裝置都能使用 Google colab 免費玩 Stable Diffusion 作出擬真美女圖片教學！iPhone、Android、筆電、Mac 均適用

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讀取中…

相信大家最近應該在 FB、IG、推特等社交平台看到一堆用 AI 畫的「超像真人」的美女照，其實她們都是使用 Stable Diffusion 這個 AI 繪圖工具所產生的，之前阿達分享過一片如何使用 Stable Diffusion 與 Midjourney 製作 AI 美圖的教學，當時阿達有提到 Midjourney 不是免費的，但它不需要電腦透過雲端就能算圖（強調一下不是畫圖），Stable Diffusion 則是很吃使用者的電腦配置，原則上你的電腦不是 NVIDIA 獨顯記憶體小於 4～6GB 的話其實是跑不動的，而且也沒法控制姿勢，這些才一個多月前的分享因為 Stable Diffusion 開源與眾多大神的努力下，現在已經都打阿達自己的臉了。今天就教大家如何只要透過瀏覽器透過 Google colab 服務，不管你使用任何裝置，PC、筆電、Mac甚至 iPhone 或 Android 手機都能雲端免費算圖的方法，快點學起來吧！

使用 Google colab 免費玩 Stable Diffusion

首先開啟瀏覽器，開啟「」，往下就會看到很多 ipynb 結尾的腳本：

往下滾動有好幾十個大神製作，可執行對應模型的腳本，不同模型指的是不同畫風、風格，只要點擊就會自動跳到 Google Colab 頁面：

這邊分享一下阿達自己的模型，大家可以自己去對照，其中最流行的真人畫風是 ChilloutMix，這個作者採用大量的韓星與亞洲女性訓練，所以作出來的非常逼近真人，這次也以這個模型舉例：

接著會進入到 Google colab 頁面（沒有Google帳號要先註冊），接著執行畫面上的「OPEN IN Colab」圖示就會在雲端使用 Google 主機的資源（CPU、GPU、空間）架設一個最基本功能的雲端虛擬 Stable Diffusion 主機：

為什麼說是最基本呢？因為在這個畫面左上角點擊「MAIN」可以選擇使用 V2.0 架構的 Stable Diffusion，主要多了 ControlNet 這類高階功能，不過因為這個功能太進階，有興趣的朋友可以去，這邊不多做說明，以免連基本都還沒學會就想飛上天：

接下來就是準備執行腳本，在這個畫面的左側有一個 Play 按鍵，按下去就會開始運行：

運行腳本前會跳警告，選擇「繼續運行」（怕的話就不要玩算圖）：

接著原本的 Play 鍵就會開始滾動同時下方也會開始運行腳本，這邊需要等待約十分鐘左右（因為 Google Colab 要由雲端下載 Stable Diffusion、模型，還要跑起來，所以沒法度加快）：

等十分鐘左右後，在該頁面的下方就會出現三個連結，直接點擊第二個，只要有這個連結任何設備都能雲端操控 Stable Diffusion：

接著你就會看到 Stable Diffusion 的基本介面，在此可以輸入正面Prompt、負面Prompt，簡單說就是你希望 AI 畫出什麼、不要在畫作裡出現什麼，也是網路上常說的「咒語」：

想更加瞭解 Prompt 怎麼使用的人可以看阿達之前的）：

下方的敘述則是圖片寬度、高度、產生幾張圖等設定，如果你算出來的人物臉崩了再勾選 Restore Face，不然我個人不建議勾選：

接著阿達使用自己常用的敘述填進去（正面）：

(8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2), (realistic, photo-realistic:1.4), ultra-detailed, (Kpop idol),perfect detail ,  looking at viewer,make up,）、（負面：paintings,sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, bad anatomy,(long hair:1.4),DeepNegative,(fat:1.2),facing away, looking away,tilted head, {Multiple people}, lowres,bad anatomy,bad hands, text, error, missing fingers,extra digit, fewer digits, cropped, worstquality, low quality, normal quality,jpegartifacts,signature, watermark, username,blurry,bad feet,cropped,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,worst quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,signature,watermark,extra fingers,fewer digits,extra limbs,extra arms,extra legs,malformed limbs,fused fingers,too many fingers,long neck,cross-eyed,mutated hands,polar lowres,bad body,bad proportions,gross proportions,text,error,missing fingers,missing arms,missing legs,extra digit, extra arms, extra leg, extra foot,）

接著就執行「Generate」產生圖片：

稍等一段時間（用時多久看你設定的解析度、採樣步數、算圖張數而定，越高就越久），在下方就會顯示算出來的圖片，是不是都很正？大家可以自己用英文加入其他敘述詞，想學的也一樣比較快：

點擊任何一張就會顯示大圖，你可以直接右鍵存到電腦裡，也可以透過下方的 Download 下載到電腦裡，因為我們的 Google Colab 是免費的，所以圖片只會保存幾小時，連這個主機網址也會在不使用一段時間後失效，所以要存的話動作要快（覺得好用的話可以付費訂閱支持一下 Google）：

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以上的動作都可以，只要依照以上步驟或是點開有效的伺服器連結就可以直接輸入 Prompt 算圖：

如何讀取高手作品來製作自己的美圖

看完剛剛的教學相信大家都學會了，不過相信很多人可能沒梗、英文不好，或是想模仿高手的圖片，這時候你可以下載別人的圖片用 的方式產圖（看不懂的話一樣看下方影片，播放就可以了）：

另外也可以到「」，裡面就有各路高手所分享的各種模型，我們這次用的 ChilloutMix 也是出自於此，但因為太受歡迎了作者本來下架模型（可能是怕被韓國經紀公司告），後來他放棄所有權直接送給站方。不過因為大家使用雲端算圖所以這些模型都是 Google Colab 用它的頻寬苦命下載的，大家並不需要下載，你只要點到你覺得很漂亮的模型裡面讀取別人作品的參數即可，有些模型要點進去需要註冊（因為一堆18禁的圖….）：

以 ChilloutMix 裡面的範例舉例，點開圖片後，在右側就會有作者使用的正面/負面 Prompt、取樣方式、種子等資訊，你可以手動複製去自己的雲端 Stable Diffusion 貼上，也可以直接滑到最下方點選「Copy Generation Date」，就會複製裡面所有參數：

接著到你的 Stable Diffusion 上面的最上面框框貼上，再點擊斜下的箭頭，這樣系統就會自動幫你帶入所有參數，不用自己在那邊複製貼上：

接著就是算圖，簡單就能作出跟範例類似的圖片（很難一模一樣）：

當然阿達強力建議大家，除了 COPY 別人的參數以外，自己也可以加入一些創意，如穿上和服（kimono）、漢服（HanFu）、比基尼（Bikini）…或是設定 man（變成男性）等等，個人也很建議大家去嘗試其他模型（如動漫款的 Anything 系列）原則上都是看你的看圖說故事能力，注意需要使用英文（），敘述詞間要用小寫的「,」隔開，大家可以看上面的教學影片：

最後放幾張阿達自己覺得不錯的作品分享給大家，另外我需要事先警告大家，這些真人模型大都是以現實存在的人物為範本，你算了自己看著爽沒什麼問題，但只要「商用」（如當作產品宣傳海報、開ONLYFANS），非常有可能被告，畢竟不管哪個國家的經紀公司都不希望自己的藝人肖像被濫用，更何況有以假亂真的問題，大家自己要注意一下喔！還有 AI 的手指大都有問題，如果要指定姿勢動作還要用到 ControlNet，怎麼修正我不多做介紹，如果反應好的話我再作教學：

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想輕鬆玩 AI 繪圖，用 iPhone 就能一鍵生成！（教學）

懶人福音呀！AI 生成圖片用 iPhone 就能玩

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讀取中…

最近 AI 繪圖相當流行，這些其實 Stable Diffusion 這個 AI 繪圖工具所產生的。不過對於沒有太多時間研究、想用 iPhone 輕鬆玩一下打發時間的懶人們來說，這次要與各位分享這個透過瀏覽器搭配 Google Colab 雲端服務，能在 iPhone 、Android 手機、平板、電腦等裝置簡易一鍵生成圖片的方式。

想輕鬆玩 AI 繪圖，用 iPhone 就能一鍵生成！（教學）

這次筆者分享使用 iPhone 來操作一鍵生成 AI 繪圖的懶人技巧（），首先使用 Chrome 瀏覽器輸入網址：「」，接著需登入 Google 帳號才能進入下一步。

再來點擊畫面右上角的「連線」，此時會出現正在連線訊息，最後會出現「已連線」狀態並顯示 RAM與磁碟資訊。

點選 RAM 與磁碟的位置後，將畫面轉到下方的「變更執行階段類型」，把原本硬體加速器改為「GPU」後，點選「儲存」按鈕。

再來回到原本的 Colab 頁面，找到畫面左上角的「＋」按鈕，找到對話框貼上安裝指令（指令參考如下）。

貼上以下安裝指令，並點選按鈕開始安裝步驟：

!pip install –upgrade fastapi==0.90.0 !git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui !git clone https://github.com/yfszzx/stable-diffusion-webui-images-browser /content/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-images-browser !curl -Lo chilloutmixni.safetensors https://huggingface.co/nolanaatama/chomni/resolve/main/chomni.safetensors !curl -Lo ulzzang-6500.pt https://huggingface.co/nolanaatama/chomni/resolve/main/ulzzang-6500.pt !curl -Lo koreanDollLikeness_v10.safetensors https://huggingface.co/duthanhduoc/chilloutmix-set/resolve/main/koreanDollLikeness_v10.safetensors !mkdir /content/stable-diffusion-webui/models/Lora !mv “/content/koreanDollLikeness_v10.safetensors” “/content/stable-diffusion-webui/models/Lora” !mv “/content/chilloutmixni.safetensors” “/content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion” !mv “/content/ulzzang-6500.pt” “/content/stable-diffusion-webui/embeddings” %cd /content/stable-diffusion-webui !git checkout 91c8d0d !COMMANDLINE_ARGS=”–share –disable-safe-unpickle –no-half-vae –xformers –reinstall-xformers –enable-insecure-extension-access” REQS_FILE=”requirements.txt” python launch.py

接著等待一段時間安裝，直到出現了這網址就表示安裝完成了。此時點選該網址即可打開 Stable Diffusion 網頁。此時畫面上會看到上下兩個說明框，上方的「Prompt」表示希望算出來的圖長什麼樣子，而「Negative prompt」則表示不希望算出來的圖片有什麼樣子。下方也會分享建議參數給初次接觸想嘗試的新手。

Prompt 參數參考（請將以下參數貼在 Prompt 欄位）：

(8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2), (realistic, photo-realistic:1.37), ultra-detailed,full body,1 girl, solo,beautiful detailed sky,detailed tokyo street,night,beautiful detailed eyes,beautiful detailed lips,professional lighting, photon mapping, radiosity, physically-based rendering,extremely detailed eyes and face, beautiful detailed eyes,light on face,cinematic lighting, short jacket,hoodie,school uniform,1girl,full body,full-body shot,see-through,looking at viewer,outdoors,

Negative Prompt 參數參考（請將以下參數貼在 Negative Prompt 欄位）：

EasyNegative, paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, glans,extra fingers,fewer fingers,strange fingers,bad hand,signature, watermark, username, blurry, bad feet,bad leg, duplicate, extra limb, ugly, disgusting, poorly drawn hands, missing limb, floating limbs, disconnected limbs, malformed hands, blurry,mutated hands and fingers,, EasyNegative, paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, glans,extra fingers,fewer fingers,strange fingers,bad hand,signature, watermark, username, blurry, bad feet,bad leg

將參數貼上後，用戶也能在頁面下方進一步調整其他參數設定，各位也能參照下圖的方式進行調整。另外，如果想調整生成的圖片大小，可以在這裡先調整 Width（寬度）、Height（高度）。

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參數設定完後，點選「Generate」就會開始生成圖片。等待一小段時間，圖片就完成囉！這時只要長按就能將完成的圖片儲存下來。

按照上方的參數建議，產生的結果參考：

有時候算出來的圖片不會直接顯示在頁面下方位置，此時我們只要前往「Image Browser」點選「First Page」按鈕，就可以看到剛剛所有算過的圖片。

接著也簡單分享一下引用 LoRA 擴充模型試試成果，操作方式基本相同，只要修改一下參數重新生成圖片即可（下方也會附上參數建議）。

Prompt 參數參考（請將以下參數貼在 Prompt 欄位）：

<lora:koreanDollLikeness_v10:0.35>,best quality ,masterpiece, illustration, an extremely delicate and beautiful, extremely detailed ,CG ,unity ,8k wallpaper, Amazing, finely detail, masterpiece,best quality,official art,extremely detailed CG unity 8k wallpaper,absurdres, incredibly absurdres, huge filesize , ultra-detailed, highres, extremely detailed,beautiful detailed girl, extremely detailed eyes and face, beautiful detailed eyes,light on face,(Hanfu:1.1),1girl

Negative Prompt 參數參考（請將以下參數貼在 Negative Prompt 欄位）：

sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, bad anatomy,(long hair:1.4),DeepNegative,(fat:1.2),facing away, looking away,tilted head, {Multiple people}, lowres,bad anatomy,bad hands, text, error, missing fingers,extra digit, fewer digits, cropped, worstquality, low quality, normal quality,jpegartifacts,signature, watermark, username,blurry,bad feet,cropped,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,worst quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,signature,watermark,extra fingers,fewer digits,extra limbs,extra arms,extra legs,malformed limbs,fused fingers,too many fingers,long neck,cross-eyed,mutated hands,polar lowres,bad body,bad proportions,gross proportions,text,error,missing fingers,missing arms,missing legs,extra digit, extra arms, extra leg, extra foot,

以上述參數算出的成果參考如下：

＊小提醒：
由於我們使用的 Google Colab 是免費的，所以圖片只會保存幾小時，連這個主機網址也會在不使用一段時間後失效，所以要存的話動作要快（也能付費訂閱支持一下 Google）。
這些真人模型大都是以現實存在的人物為範本，你算了自己看著爽沒什麼問題。但只要「商用」（如：當作產品宣傳海報、開 OnlyFans 等商業行為），則非常有可能被告。畢竟不管哪個國家的經紀公司都不希望自己的藝人肖像被濫用，更何況有以假亂真的問題，大家自己要注意一下。

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傳新款 24 吋 iMac 將直上 Apple M3 晶片，最快今年就能見到

M3 不意外應該會用台積電 3nm 製程

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讀取中…

先前才覺得 Apple 似乎忘了 Mac mini 的存在，結果就隨著 M2 Pro 起跳的 MacBook Pro 14 / 16 端出了跳級「Pro」，可選配 M2 Pro 晶片的新世代 Mac mini。再度以滿滿算力的內在，炒熱了大家對於 Apple 晶片電腦所擁有的超值算力的話題。現在看來，蘋果似乎也準備要為期待新世代 iMac 產品的朋友，端出一些有意思的驚喜。繼續閱讀傳新款 24 吋 iMac 將直上 Apple M3 晶片，最快今年就能見到報導內文。

傳新款 24 吋 iMac 將直上 Apple M3 晶片，最快今年就能見到

現在看來，蘋果似乎也準備要為期待新世代 iMac 產品的朋友，端出一些有意思的驚喜。這個驚喜就是，蘋果最快很可能在 2023 的下半年就端出進化到 M3 的桌面級晶片。

至於首發的機型，則是許多人以為會跟著 M2 晶片推出一起更新的 24 吋 iMac。

▲圖片來源：Apple

趕在目前傳出將推出包括 iPhone 新色、15 吋 MacBook Air，並以現階段最強大算力的 M2 Ultra 實現 Mac Pro 推出承諾的發表會前（看更多：）。想不到 M2 也才推出不到一年的時間，居然就有了 M3 SoC 的消息。

根據時常爆料蘋果最新產品消息的 Bloomberg 記者 Mark Gurman 的線報。蘋果目前已經簡化到只剩一款 M1 iMac 的 AiO 一體式桌機產線很可能已走入末期的產品階段並將迎來新品（Intel 版包括 iMac Pro 都已經停產的樣子）。不過他預測新系列產品量產仍需要至少三個月的時間（說是已經在進行生產測試了），所以最快可能會在今年下半看到官方正式發表開賣。

▲圖片來源：Apple

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畢竟距 Apple 晶片版的新世代 iMac 發表，其實也已經是 2021 年的時候了。因此會有更新感覺並不令人意外，甚至同樣具備主動散熱機制的這台一體式桌機也如 Mac mini 那樣，以下犯上帶來 M2 Pro 的選配規格也不會有什麼驚喜。只是根據 Mark Gurman 的線報，蘋果似乎將選擇在 iMac 系列搭載 3nm 製程的新世代 Apple M3 SoC – 這就有點出乎意料（快）了。

他提到 M3 版本的 iMac 將依然有著目前 24 吋 iMac 包括藍色、銀色、粉紅等色彩選項，不過內在將會有相應的重新設計；螢幕內在支架的生產程序也會有所調整 – 感覺就是會保持原設計升級晶片為主？畢竟 iMac 設計才剛剛大改。

假若 M3 SoC 真的這麼快就跟著 iMac 系列推出。某種程度來講，也算是打破先前，將晶片更新的週期縮短更多。不過筆者會覺得，相對於 M2 比較偏向於小改版的效能進化。M3 如果真的這麼快就降臨的話，應該主要是因為新製程技術逐漸穩定的關係？

自然，目前而言絕對是相當積極希望能證明自己晶片實力的蘋果，如果要真正對高階桌機市場造成影響，就得要盡快拿出讓專業人士更為認可的更強大晶片。只是既然目前 M2 一路從 Mac mini、MacBook Air、MacBook Pro，也預期將更新到呼之欲出的 Mac Pro 上。

總覺得以產品更新週期而言，能夠跟著 M3 首發的現有產品陣容好像沒剩下幾個（初期也不太可能馬上推 M3 Ultra 的 Mac Studio 吧）？難不成，更為輕薄的 12 吋 MacBook 有機會在這個時候登場？

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