最近剛流行完Midjourney, Disco Diffusion, 又有了一個新成員，Stable Diffusion，讓你可以化身為各個畫家，畫出你腦中描述出來的畫面，新會員只要註冊就有100張圖的權限，可以自己去網站上註冊來試試看，這款AI如果不加入模仿的畫家名子，很容易變成小畫家等級，所以文章內附上一個查畫家風格的網址，可以先從模仿開始。
https://beta.dreamstudio.ai/
以下我示範用台灣畫家畫一幅我的家
my home ,Liu Chi Hiang
再示範一個用義大利文藝復興時期的拉裴爾Raphael 來畫我的家
要查畫家英文可以到
http://vr.theatre.ntu.edu.tw/fineart/painter.htm
不想要註冊，只想要先試試看的可以用下面這各網址
https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion
直到今日，最強大的 AI 模型，OpenAI說自己第二，沒人敢認第一，OpenAI是建模界的翹楚，每隔一陣子就會看到他的新聞，例如最近看了 7 萬小時 YouTube 影片，OpenAI 新 IDM AI 模型學會玩《當個創世神》，AI寫作能力強過人類，恐成為假新聞製造機，這類的新聞，不過當你想要自己下來測試看看的時候會發現OpenAI早期沒有對外，像是去年也只能透過等待入選或是 Azure OpenAI，去測試有限的功能，但最近不一樣了，已經可以開放給一般民眾申請了，有興趣的快去官網申請
安裝 OpenAI Quickstart
git clone https://github.com/openai/openai-quickstart-node.git
放入你的 API KEY，將.env中的 OPENAI_API_KEY 換成你的 API KEY
cd openai-quickstart-node cp .env.example .env nano .env
執行你的第一個 OpenAI App
npm install npm run dev
打開 http://localhost:3000 就可以看到結果
我用現成的 Exsample 來做些分析，主要會有
這篇文章，因為OpenAI太過強大，我就持續更新下去
這邊介紹 waifu2x線上版本，他是採用開源的 Video2x waifu2x 的技術，AI則是用深度卷積神經網絡(Deep Convolutional Neural Networks)，目前版本的限制是可以處理5MB，1500×1500 px的圖片，放大到2倍，類型可以選擇插畫(卡通)、照片如果不夠用可以自行去GitHUB，下載 waifu2x 並且在 Local 執行。
之前有介紹過免費智能還原放大圖像工具 – AI Image Upscaler Tool，和這套都算是真正免費的，市面上大約有20-30多個平台可以做AI圖像放大，但真正免費的超少，這邊介紹BigJPG，他是採用開源的 Video2x waifu2x 的技術，AI則是用深度卷積神經網絡(Deep Convolutional Neural Networks)，目前免費版本的限制是可以處理10MB，3000×3000 px的圖片，放大到4倍，如果不夠用可以自行去GitHUB，下載 waifu2x 並且在 Local 執行，不過免費的最大的缺點就是慢，所以有能力的還是歡迎大家支持。
最新名人新寵「波士頓動力機器狗」，一隻要價220萬台幣，可不是每個人都養得起的，但佛心的史丹佛機器狗，已經開源了，在大陸那邊已經百花齊放，每家公司都擁有自己的機器狗，不用羨慕他們，全世界最強的擬態機器人公司，當然還是波士頓動力，但你看完這篇，也可以在幾天內買好零件，打造自己的動力機器狗。
史丹佛大學開源的機器狗專案，用的主機是 Raspberry Pi 4，OS 是 Linux base ，可以與 Ubuntu 相容，核心的影像辨識演算法用的是 OpenCV ，預設就可以選轉、跳躍、小跑步
可以從下面的網址，取得製作動力機器狗的所有需要的元件，如果全部都用買的大約要900美元，但很多東西是可以自己印，或是自己改，但如果嫌麻煩，直接去 Amazon 上一次購足即可
上面提到的所有元件，已經有人整理好了，你只需要用下面的連結，進去選擇你需要的就可以了，Amazon 的購物清單，真的是超方便敗家的
https://www.amazon.com/-/zh_TW/hz/wishlist/ls/2ZB9AWGJ92F9L?ref_=wl_fv_le
https://www.mangdang.net/Product?_l=en
這部分是最花時間的，分成元件、外殼本體、電子電路，熟捻的高手大約要花費2小時
https://pupper.readthedocs.io/en/latest/guide/assembly.html
https://github.com/stanfordroboticsclub/Pupper-Raspi-PDB/
這個部分，如果你是常用 Raspberry Pi 的人，應該可以在1小時左右處理好，如果不是的話，按步驟來，應該需要3-4小時
https://pupper.readthedocs.io/en/latest/guide/software_installation.html
安裝程式在https://github.com/Nate711/RPI-Setup
OpenCV如果想換版本可以參考我之前的文章
https://pupper.readthedocs.io/en/latest/guide/operation.html
Fusion 360 CAD 模型：https ://a360.co/2TEh4gQ
你可以透過 Fusion 360 CAD 匯出模型，並且用 3D 列印把它列印出來
https://pupper.readthedocs.io/en/latest/guide/purchasing.html
AI 要如何進入我們的生活？我想答案應該是要讓他更親民，不管是價格親民還是用途親民，這次要介紹的只有開發難度很高，但價格親民，還可以用在我們每天的日常生活中，改造自己的傳統電表、水表、瓦斯表，讓他智慧化，可以自己告知你是否過量使用，或是異常使用。
作者實作了一個小型的 WEB SERVER、MQTT功能和放入了 CNN 模型，把程式碼開源在 Github (https://github.com/jomjol/AI-on-the-edge-device)上，甚至連硬體都開源在 thingiverse(https://www.thingiverse.com/thing:4573481) 上，怕你不會使用，還做了影片放在 Youtube 上專門教學 EPS32-CAM幫你監控，有人反饋給他，可以裡用電磁原理，採用簡單的磁控開關，就可以計算數值，他也馬上再做一個視頻來驗證，Gas meter – Receive magnetic pulses with an ESP8266 ，這樣的工程師，是少數讓我感動想要打賞的，附上他的 PayPal。
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