原图  最终效果  1、前期曝光、色温、白平衡等控制比较准确，直接从ACR打开RAW格式原图进入PS，色温5200，色调+5。  2、进入PS后，直接用调色滤镜进行整体调色，步骤为：滤镜-Alien Skin-Exposure 7 - 色彩 - 褪色所有, 留下弱红色。  3、调整滤镜的参数（如下图红色部分）。  4、在滤镜里面调色的主要目的是降低黄、绿等色彩的饱和度，使环境色彩统一并偏向冷色（青黑色），同时适当保留皮肤的红色和环境色彩做对比，突出人物。  ...

 最终效果     一、素材选择： 做之前脑中要构建一个大概的画面，然后根据画面搜集自己想要的素材。  有了大概的关键词，再根据关键词去寻找自己脑里想要的素材。  实战操作： 1、素材准备好，就可以搭建自己所想象好的画面了，海报尺寸1920 * 600。将风景素材中的草地与远处的树，房子重新搭建成一个新的场景。    2、P上蓝天白云，然后再找一个建筑素材放上去，为了让场景更真实一点，我们将远处的树做模糊处理，但此时整个场景还是有一些生硬，再加一些光化处理。   &nbs...

创建一个装配体并将两个 block.sldprt 实例添加至装配体。 有关创建装配体的说明，参阅指导教程第 2 课：装配体。 将实例之一改为不同的颜色，便于区分。 添加三个重合配合来对齐块的面。 将该装配体保存为 blocks.sldasm。...

h2 { text-align: center; color: #333; font-size: 20px; margin-top: 20px;}p { text-align: justify; font-size: 16px; margin-top: 10px;}chatGPT密码格式要求聊天GPT（chatGPT）是一种基于人工智能技术的智能对话模型。为了保护用户信息和确保账号安全，chatGPT在设置密码时有一些格式要求。以下是chatGPT密码格式要求的相关内容。1. 密码长度要求为了保证密码的安全性，chatGPT要求密码长度至少为8个字符，并且至多为16个字符。过短的密码可能易被破解，而过长的密码则不便于记...

 最终效果  一、拿到需求，先进行思考：  二、通过前期思考，强行想象出画面：  三、寻找合适的素材：  四、背景拼凑：     五、调光调色：   ...

在今天的文章里，我们会向大家展示，如何通过来修饰头发，以获得一种类似于洗发水广告中的，光泽亮丽的头发。今天的操作，我觉得，很有意思，这是来自日本平面师 senatsu 的分享，P大点S翻译编写。在今天的文章里，我们会向大家展示，如何通过 Photoshop 来修饰头发，以获得一种类似于洗发水广告中的，光泽亮丽的头发。首先，看看我们的对比。左边是原图，右边是修饰后的，这样看，大家觉得明显吗?左边的原图跟右边的修饰图有什么差别?OK，我们可以看看整个的。首先是原图。完成修饰后的效果图。大家可以看到，在没有修饰的时候，头发看上去有点干的感觉，而且有很多小发丝飘散，这是一种自然的美丽，不可否认这才是真实的，只是，当我们看原图时，视线很容易受...

在苹果手机怎么装chatgpt 第五步：使用TestFlight安装chatgpt应用 TestFlight是一款由苹果公司开发的应用程序测试平台，可以帮助开发者在iPhone或iPad上进行测试版应用的安装。在App Store搜索并下载TestFlight应用后，你需要通过注册账号并登录，然后导入chatgpt安装包。导入完成后，你可以在TestFlight应用中找到chatgpt并点击安装。 第四步：修改iOS设备的安装权限 在安装chatgpt应用之前，你需要修改你的iOS设备的安装权限。打开手机设置，点击“通用”－“描述文件与设备管理”，找到chatgpt的开发者名称，并点击信任该开发者。这样手机就会允许你安装来自该开发...

Title: chatgpt怎样诞生的 段落一：GPT模型的背景 ChatGPT是由OpenAI于2021年推出的一种先进的聊天生成模型，它的诞生离不开GPT模型的基础。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的人工智能模型，它通过训练海量的文本数据，能够自动产生高质量的文本内容。 段落二：构建GPT模型的技术 GPT模型的构建基于Transformer网络架构，这是一种采用注意力机制的神经网络结构。Transformer可以高效地处理输入序列中的长距离依赖关系，对于自然语言处理任务非常有用。GPT模型通过多层的自注意力和前馈神经网络组成，能够将输入文本的上...

chatgpt提供的参考文献查不到 段落一：问题源头 ChatGPT是一个强大的自然语言处理模型，可以生成高质量的文本回复。然而，由于其工作原理的特殊性，人们无法直接查找到ChatGPT使用的参考文献。这主要是因为ChatGPT的开发和训练过程采用了预训练和微调的方式，而不是基于先前已发表的研究成果。因此，ChatGPT与现有的研究文献之间存在一定的鸿沟。 段落二：预训练和微调的方法 ChatGPT的预训练阶段涉及利用大量的非结构化互联网文本数据进行模型训练。在这个阶段，模型通过学习语义和语法的模式来获取对自然语言的理解能力。然而，在预训练过程中，并没有直接参考现有的科学文献或论文。 段落三：保护开发者的创新 由于ChatGPT的...

chatgpt背后的数据量段落一：巨大的数据集聊天机器人ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于人工智能的对话系统。它的能力和表现出色，部分得益于庞大的数据集。OpenAI使用了大量的对话数据来训练ChatGPT。段落二：多样化的数据来源为了构建这个庞大的数据集，OpenAI通过多种渠道收集数据。他们从互联网、社交媒体和其他公共领域获取对话数据。这些数据涵盖了丰富多样的主题和语境，使得ChatGPT在应对用户提问和回答方面更加全面和灵活。段落三：数据筛选和处理虽然收集的数据量大，但并不是所有数据都进入ChatGPT的训练。OpenAI进行了严格的数据筛选和处理，以保证数据的质量和准确性。他们剔除了低质量、不准确或非法的数据，以确...