Ren'Py  用人工智能生产内容！最近抖音上赵本山、范伟读英语、外国人讲故事……这些都是人工智能的视频获得百万阅读量！

自己做漫画、自己做游戏吧！

Ren'Py是一款开源的视觉小说、冒险游戏、Galgame制作工具,可免费用于商业用途。

github地址：

https://github.com/renpy/renpy

国内源代码：

http://www.gitpp.com/pythonking/renpy

Ren'Py的介绍

Ren'Py是一款开源的视觉小说、冒险游戏、Galgame制作工具。它提供了一套易于使用的脚本和可视化编辑器，让开发者能够创建具有丰富互动性和剧情的游戏。Ren'Py特别适合那些想要制作日式视觉小说游戏的开发者，因为该软件支持日文文本显示，并且拥有许多与日本动漫风格相符的界面和功能。除了具备制作一般可视化电子小说的基础功能之外，还可使用 Python 语言进行更复杂的制作。

Ren'Py的特点包括：

1. 跨平台支持：Ren'Py可以在Windows、Mac、Linux以及某些游戏主机上运行。

2. 易于使用的脚本：Ren'Py的脚本使用Python语言编写，易于学习和使用。这使得开发者能够快速开发和迭代游戏。

3. 丰富的场景和角色互动：Ren'Py提供了丰富的场景编辑器和角色控制系统，开发者可以创建复杂的故事线和角色互动。

4. 事件和决策系统：Ren'Py内置了事件和决策系统，允许开发者创建具有多种选择和结果的游戏。

5. 多媒体集成：Ren'Py支持多种媒体格式，包括图片、音频和视频，使得开发者能够集成丰富的媒体内容。

6. 社区和资源：Ren'Py有着活跃的社区，开发者可以在社区中寻求帮助、分享资源和交流经验。网上有大量的教程和资源，可以帮助新手入门。

7. 国际化和本地化：Ren'Py支持多种语言，开发者可以为不同地区的玩家创建本地化的游戏版本。

使用Ren'Py制作的视觉小说和Galgame在Steam和其他平台上非常受欢迎，全球有许多独立游戏开发者使用Ren'Py来制作和发布他们的游戏。

如何定义图像(image)？

 图像，通常指的是一个二维的视觉表示，它由像素阵列组成，用于表示照片、图形、艺术作品等。在计算机科学中，图像通常以文件的形式存储，如JPEG、PNG、BMP等。图像可以通过不同的技术手段进行创建、编辑和处理，以满足各种应用场景的需求。

图像在计算机中通常以二维数组的形式存储，每个像素都有一个对应的数值，表示该像素的颜色、亮度等信息。图像文件中还可能包含其他信息，如文件格式、分辨率、压缩方法等。图像处理和分析在很多领域都有广泛的应用，如计算机视觉、图形学、医学影像等。

图像(image)相关的常用语句和语法有哪些？

   常用的语句有4种，分别是：image、show、scene和hide。

image用于定义图像，上面讲的最基础的定义方法。后续讲到ATL语言部分会进一步深入复杂的用法。

show用于显示图像(image)。虽然实际使用时可以不写全所有的图像标签和图像属性字段，让Ren'Py根据固有规则自动匹配。建议还是写全，避免不必要的麻烦。

scene用于清空图层，然后通常会加上一个图像名并显示出来，后面不带参数的情况下会清空图层(layer)上所有显示的图像。通常用在场景开头，清空原有图像并显示新的背景图。比如在开头：

hide用于隐藏图像。如果光显示而不隐藏的话，场景里所有角色都会挤在画面中，这种群口相声效果一般不是我们希望出现的。通常最多显示正在对话的两个角色就可以，其余的角色隐藏。

图层有哪些？分别干什么用？

答：图像是分层渲染的。图层可以理解为渲染顺序最大的分类。Ren'Py中默认的图层列表定义如下：

实际渲染也是按照这个顺序。基本原则是先渲染的图层显示在最下面，后渲染的图层覆盖在前面的图层上。默认情况下定义的所有图像(image)都在“master”图层上。“transient”主要用于UI，“screens”用于界面，“overlay”我不知道用来做啥的……同一个图层内的图像(image)可以在显示的时候使用 onlayer 指定图层，具体的使用(大概)以后自定义界面的时候会展开。

下载安装

Ren'Py 需要 SDL_image 2.6 或更高版本。如果您的发行版不包含该版本，您需要从以下位置下载：

https://github.com/libsdl-org/SDL_image/tree/SDL2

更多详情官网          https://www.renpy.org/

Ren'Py 已被用来创作超过 4,000 部视觉小说、游戏和其他作品。您可以在视觉小说数据库中找到 Ren'Py 视觉小说 ，并在Itch.io和 Steam上找到使用 Ren'Py 制作的游戏。

github地址：

https://github.com/renpy/renpy

AIGC资源合集

针对大型语言模型、AI 绘画等的精选教程和资源。

源代码、资源合集

luban-agi/Awesome-AIGC-Tutorials: Curated tutorials and resources for Large Language Models, AI Painting, and more. (github.com)

入门

人工智能为每个人 - 吴恩达 

面向师生的实用人工智能 - 沃顿商学院 

人工智能初学者 - 微软 

生成式 AI 学习路径 - 谷歌 

AIGC，全称Artificial Intelligence Generated Content，即生成式人工智能。这是一种新兴的技术，它利用人工智能模型和大量的训练数据，学习人类语言的特征和模式，进而生成各种类型的文本、图像、音频、视频等内容。AIGC可以广泛应用于媒体、教育、娱乐、营销、科研等领域，为用户提供高质量、高效率、高个性化的内容服务。

AIGC的核心思想是根据给定的主题、关键词、格式、风格等条件，自动生成符合用户期望的内容。它突破了人类创作的限制，可以无限地生成内容，节省了人力和时间成本，提高了内容生产的效率和规模。同时，AIGC也能够创造出人类无法想象的新颖和有趣的内容，拓展人类的知识和视野。

🎨 AI绘画

文生图，即根据文本内容生成图像的技术，目前有很多模型都在这一领域取得了显著的成果。至于哪一个模型最厉害，这可能取决于具体的评估标准和数据集。

近年来，一些大型语言模型如DALL-E 2、Stable Diffusion和Midjourney等在文生图方面展现出了强大的能力。这些模型能够根据用户提供的文本提示，生成与之相对应的图像，从而实现了从文本到图像的转换。

其中，DALL-E 2是由OpenAI开发的一款模型，它采用了类似于GPT的架构，并通过对大量图像和文本数据进行训练，学习到了从文本生成图像的能力。Stable Diffusion则是由CompVis、Stability AI和LAION等公司和研究机构共同开发的一款模型，它采用了扩散模型（diffusion model）的架构，并在图像生成方面取得了很好的效果。Midjourney则是一款独立研发的AI绘画工具，只要输入想到的文字，就能通过人工智能产出相对应的图片。

此外，还有一些其他模型如NUWA、Tiamat和象辑等也在文生图方面取得了一定的成果。这些模型各有特点，能够生成不同风格和质量的图像。

总之，目前文生图领域有很多优秀的模型，具体哪一个最厉害需要根据具体的应用场景和需求进行评估。未来随着技术的不断发展，相信会有更多更先进的模型出现。

🧠 深度学习

💻 人工智能系统

原文链接：

AIGC! 人工智能漫画生成器！漫画、冒险游戏、Galgame制作工具

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