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Emoji是一個“可玩性”很高的領域，我們在幾年前招聘了一批計算機專業的實習同學使用人工智能為我們開發了Emoji翻譯器、Emoji圖像融合兩個功能，想法很領先，但說實話效果很一般，Emoji與文字之間的雙向翻譯很智障，Emoji融合圖片也很難
前段時間升級以前的Emoji翻譯器之後，效果還是比較明顯的，Emoji到文本和文本到Emoji轉換的質量絕對比以前好很多，順着考慮用戶的需求，我們又推出一個有點類似又有不同的功能：Emoji推薦師。
在網站中推出之前我們也做了一個GPTs來驗證想法：
AI批量生成的圖片質量大部分過得去，但也有一小部分不能符合要求，比較經過檢查才行，而人工檢查成千上萬的圖片非常耗時，最近我們使用AI來進行自動化質量檢查，雖然最後的結論是目前還無法用自動檢查替代人工檢查，但中間也有不少收獲，下面記錄一下
好些年前曾經購買過一個暴風魔鏡的産品，把智能手機放在安裝有透鏡的頭戴設備上就可以體驗VR效果，但我一共隻試用過幾次就放棄了，因為體驗效果很不好，分辨率低，模糊不清，操作困難，最要命的是會令人頭暈惡心，我這樣從來不暈車暈船的人居然會被這個設備搞暈，實在是無法使用。當時
2月份記錄了一篇博客文章《全本成語詞典每個成語配插圖》，那是我們第一次為全本字典、詞典用AI配圖，此後我們也沒有停着，還在為其它網站添加配圖，而其它字典、詞典依然是首選，因為感覺這樣的網站加
進行了 成語詞典配圖 以後，按照原來的想法，嘗試做連環畫和視頻。
用ChatGPT生成劇本非常簡單，效果也很不錯，基本上都是一
前段時間一直在為詞典批量生成圖片，最早做的是台灣繁體版本的《成語典》，感覺效果不錯，比去年更早時候用Stable Diffusion生成的效果好，比OpenAI的Dall-E 2生成的圖片質量要高，比用Mid Journ
近期一直在使用ChatGPT Plus賬号中的DALL-E 3繪圖，AI繪圖雖然從一年前的基本還不可用進化到目前的可以大部分可用，但依然有一些問題甚至鬧笑話的時候，還必須人工來檢查，核對無誤後才能使用。
典型的一些問題：
- 繪畫風格不統一
- 手指腳趾數量不對
- 缺乏基本常識
下面來看看我們實際生成的一些有問題的例子：
今年中期試用Midjourney後感覺繪圖效果驚人，就購買了一整年的套餐，但後來在使用中發現不是套餐的繪圖數量不夠用，而是自己沒有那麼多時間去繪圖，因為繪制的過程還是不輕松的，需要先自己策劃構思、撰寫英文提示詞、生成四幅圖