ai技巧有哪些9种超实用ai小技巧 ai里透明图片渲染技巧？
ai里透明图片渲染技巧？
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首先，把你想要透明图片的形状画出来，我个人比较喜欢圆形就画一个圆吧。
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然后，把圆形加上渐变的颜色。再按Ctrl F9或者在窗口菜单下选择渐变的选项。
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接着，选择渐变的类型，我选择的是径向渐变。然后把黑白的渐变调到你想要的效果（白色代表不透明部分，黑色代表被透明的部分）。
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接下来导入图片，把图片放在最后一层，选择图片按下ctrl [，向下一层键，让圆形在最上面一层。
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然后，选择两个图形后，点击渐变旁边的透明度，在按下制作蒙版。
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然后导出图片，同时按住Alt E F便可导出图。
AI主播特点？
码合成的主播技术是通过三维信息科技手段将人的外在形象信息赋予。“机器人”的直接呈现给受众的，科学信息技术不断的进步，促使人工智能核心技术也在不断完善，日趋成熟的人工智能技术使初具雏形的传统虚拟主播，逐步完成了向人工智能化合成主播转型的升级。
基于人工智能技术的智能主播发展越来越快，其被应用的区域也在不断扩大，当下的“AI合成主播”己经被广泛投入于传播领域的多个行业当中。在主持传播领域中，不同的人在不同的工作岗位扮演着不同的角色且有着不同的工作侧重点，由此一来，针对“AI合成主播”本身的特点，也应有其特定的明确分工。
一、“AI合成主播”的劣势
人工智能技术发展至今，虽己在很多方面实现了突破，但在某些方面仍存在不足，例如灵活性、技术性、细节性等。智能技术发展过快使其在社会上引起了争议。“人工智能批判说”等观点的提出，也使人们需要重新审视这项技术的发展，就“AI智能主播”来讲，目前有几大发展困境。
首先“AI合成主播”没有“自我意识”，即并不具备与人类感同身受的能力，这就导致其在情感方面有所欠缺，甚至可能会出现情感逻辑漏洞。由于“AI合成主播”逻辑来源于“程序”，而程序又是预先设定的，所以在词汇的掌握和运用上无法完全达到“得心应手”的程度。
在信息的“传递”上，有声语言内部技巧（情景再现、对象感、内在语）的缺失，以及外部技巧（停连、重音、语气、节奏）的不足，将“AI合成主播”的问题暴露在其语流音变的处理上，从而体现在给受众带来的视听效果中。尽管通过不断的升级，现下的“AI合成主播”越来越“逼真”。
但以“咬文嚼字”来形容仅限于进行固定文本播报，以及初级交流的“AI合成主播”想必再合适不过了。以网络上粉丝最多的虚拟主播“小冰”为例，“小冰”刚刚与大家见面的但是，还只是大电视知名主播，是真人秀节目发博粉丝破百万的气象变化类著名节目主持人。
她凭借自身拥有的高最大容量的金山词霸和现代短句以及组织技术实现，以及编辑文字吧和分析得出数据全面的能力，并且能相对妥善地才完成与粉丝会之间的积极互动。且能够对粉丝关注在发博上的评论开展反问，能实现相对较好的交互技术，初步形成一种新型网络交流互动模式。
但我们仍不能被忽视此中的“反艾丽关联效应”，即人类自身精神思想的自由性，直接后果其不自觉地通过集体潜意识的认知，将“ai”的能力强刻意夸大化，从而加剧对自动机器的反馈开展倾向。细细观察的方法我们其实也能调查发现，因为程序启动的预先预设而致“ai算法”，只有两种自动选择的作出反应结果。
即在无法精确捕捉社交场景线索的两个基础上，他（她）们只能已完成同受众接受的“弱交流互动”，多次再次尝试后便不可以令使用者延续其不断探索和持续关注的物质，所以当有其他魅力受众人群眼球的新兴技术经常出现，“ai芯片”将会失去一切原有关注度和市场中。其次，当今时代的“机器学习”仍主要以jackeylove的三种形式缺乏。
虽相相较探索阶段而言，“机器学习”在技术层面己经有了很大的得到提高，但仍不足以大支撑其独立才完成做嘉宾或播音主持其他工作。于权威媒体中高调亮相的他（她）们可以博得受众接受持续关注很大一部分根本原因来自于受众接受的审美疲劳，何时能被目标受众完全接受，从而真正完全投入使用仍需选择接受段里的一次考验。
依附者于新闻播音员和女主持品牌形象出现明显的“合成”，都是通过可合成技术实现重新生成的，且不说其本身就是充分整合原型而不存在的，仅在三种形式上就不存在着趋近单一、突破创新度不足等其他问题。由于“ai算法”的受众接受大多来源于其真实人物，因此其迅速发展也在某种程度上亦受限于于人物原型，但若对其突破性突破创新，反而会使原有受众接受感觉到其与取材自完全一致减少。
从而减少受众人群关注热度。这恰恰在某种程度上应证了“信息过载”理论，即然而的其他信息核心领域会习惯性地被自身探索兴趣主动引导和局限于，而对信息的内容传播的投资偏好亦能产生影响其比较感兴趣影响程度。于“ai”而言，虽然各种技术的发展中可以为受众接受提供更多更多选择的可能性，但受众群体仍会因为潜在的日常习惯和物质化留下印象，不能接受对于取材自灵体的“ai”，在某些其他方面的突破性变革。
最后从播音主持专业的角度分析来看，“ai”的专业性强仍略有经验不足。以202016日于cctv-1新媒体矩阵未上线的桂林市广播电视台首位“ai算法倩倩”为例，在利用受众人群时间碎片化时间点表达信息的“小屏快速传播”简单逐渐兴起的当下社会，“小芸”运营推广通过线上创下其他信息，并于自动控制系统中键入文稿后，机器智能系统快速自动分析播报的强大优势立足于于传媒行业。
但我们在叹服，其通过以及肢体动作、语音信息精神气质在内的大量数据的收集，加之“唇动”等技术方面的整体提高，使“ai算法”完美形象还原度和逼真度日渐进一步提升的并且，亦不能忽视“眼神儿”和“语调”作为传播婚姻和直接交流设计细节的重视。传递者做为传播技术的“采纳性领跑者”，其新闻播报新闻……的积极态度影响着传播学的提升效果。
通过大数据的综合分析，我们也可以发现“ai算法”倩倩的语流已相对流畅，但眼神儿仍足够直接交流感，对各类新闻……的新闻播报基调依旧单一，这就会加剧受众长把时间获取资讯时易不会产生“疲累感”。除此以外，缺失灵活性的语流音转、表意不明的械化停住、缺失寓意的见字出声都影响到着特定语境下文字图片有声化渠道传播的效果。
由此看来，相较于传统播音主持人和女主持而言，“合成”仍存在较大的进一步提升整体空间。而如今的“ai算法”，仍不兼具对信息内容进行“深化详细分析”的技术能力，更不可以提升到直接“创造内容主题”的程度，虽然到目前己经有一部分“机器学习”，能够根据现有的相关各种资料，创造自己有价相关的内容。
但是这些能创造仍然是逐步建立在，我们人类赋予他（她）们的“参考资料”也就是数据库系统上顺利完成的，于“机器学习”而言，位置距离也能对其自主能创造还有很长的很长路要走。
因此扬长补短，全面深入研发中和探索中。持续加大人工智能与新媒体融合，将有助于助推全媒体在媒体等各个方面的发展创新，也将有助于主流媒体更高效地，能实现对稿相关的内容及实时报道内容的无差错管理。
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