端到端是什么意思？

端到端语音技术目前取得了显著进展。 在语音合成方面： 语音合成将文本转换为可听的声音信息，是人机交互的重要接口，一般包括 TTS、歌唱合成等领域。 当代工业界主流语音合成系统包括文本前端和声学后端两个部分。文本前端将输入文本转换为层次化的语音学表征，声学后端基于此生成语音，主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法，当代主要采用端到端声学后端。 端到端声学后端一般包括声学模型和声码器两部分，也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。 在全模态智能体方面： OpenAI 发布的 GPT4o 是新模型通过端到端的神经网络，把视觉、语音和文本数据混合训练，对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒，与人类对话的反应时间相似。 直接拿音频数据来训练的好处是模型能从数据中感悟到人类表达的情绪、语调、风格等，能听到几乎真实的人类的声音。 OpenAI 未公开 GPT4o 的技术细节，唯一线索来自内部模型炼丹师的一篇博客，项目名是 AudioLM，目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。

端到端模型的应用场景包括以下方面： 硬件领域，如机器人、耳机等。 处理垃圾情绪。 音视频应用，效果良好。 手机侧，作为原生 AI OS 的未来重点方向，有望成为新的交互入口，除生成内容外，还能调用手机上的各类应用程序，方便用户完成各类操作。 自动驾驶，输入为视觉，输出为油门、刹车、方向盘等。 物体分拣，输入包括视觉、指令、数值传感器，输出为抓取目标物体并放置到目标位置。

如果要创建一个类似我的 AI ，以下是从数据库到后端到前端可能用到的技术栈： 前端：推荐使用 React.js 或 Vue.js 框架，它们适合构建动态的用户界面，且有丰富的组件库支持多媒体内容展示。 后端：采用 Node.js 加上 Express.js ，能使用 JavaScript 同时开发前端和后端，简化开发过程，Node.js 的非阻塞 IO 特性适合处理实时通讯需求。 数据库：选择 MongoDB ，对于可能需要存储的文档形式数据（如离谱生物档案和相关事件），它在存储此类灵活数据方面表现良好。 语音处理：可以考虑使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API 来实现语音与文本的相互转换，以支持语音对话。

端到端是指在处理问题或完成任务时，直接将输入数据映射到输出结果，中间不进行明显的分段或模块划分，实现从起点到终点的一体化处理。 在智驾中，端到端的体现主要有以下方面： 对于端到端训练的模型，类似 RFM1 的路径，直接将多模态输入（如传感器数据、图像等）映射到输出动作（如车辆的转向、加速、减速等）。 在具身智能中，存在大脑与小脑统一在一个大模型之中的端到端具身大模型解决方案。但在实际应用中，对于诸如力矩控制、电流控制等具体环节，对于做到哪一步才算端到端存在争议。 总之，端到端在智驾中的应用仍在不断探索和发展中。

端到端（Endtoend）在不同领域有不同的含义： 在自动驾驶领域，基于深度强化学习的端到端控制架构是新兴研究热点，能克服传统方式依赖先验环境建模的问题，直接实现从感知到控制功能的映射。 在大模型领域，一个 AI 模型只要输入原始数据就可以输出最终结果。例如 Google 的 RTX 系列专注于机器人 HighLevel 决策问题，其中就使用 Transformer Model 进行端到端训练。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，具有以下特点： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势：对显存要求相对较低，启动和出图速度快；具有更高的生成自由度；可以和 webui 共享环境和模型；可以搭建自己的工作流程，能导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在；生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势：操作门槛高，需要有清晰的逻辑；生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 生图原理： Pixel Space 和 Latent Space：像素空间对应输入图像的像素空间，潜在空间中许多操作都在进行，图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。 扩散过程：噪声的生成和逐步还原，通过调度器控制，可选择不同的调度器控制如何在潜在空间中处理噪声和逐步去噪回归到最终图像，时间步数会影响图像生成的精细度和质量。 基础教程： 应用场景和不可替代性：ComfyUI 的 UI 界面复杂，连线方式类似搭建自动化工作流。从功能角度看，与 SD WebUI 提供的功能相同，只是呈现方式不同。这种连线方式的好处是可以根据需求搭建适合自己的工作流，无需依赖开发者，也能根据需求开发并改造某个节点。选择 ComfyUI 最核心的原因在于其自由和拓展。 案例：生成四格故事漫画。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

ComfyUI 的工作流包括以下方面： 1. 一般的 Workflow 概念：Workflow 是 ComfyUI 的节点结构及数据流运转过程。 2. 推荐的工作流网站： Openart.ai：流量较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户有 50 个积分，加入 Discord 可再加 100 积分，开通最低每月 6 美元的套餐后每月有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：支持在线运行工作流，实际下载量和访问量略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 3. FLUX 低显存运行工作流： 目的是让 FLUX 模型能在较低显存情况下运行。 分阶段处理思路： 初始生成在较低分辨率下进行以提高效率。 采用两阶段处理，先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存使用。 使用 SD 放大提升图片质量。 工作流流程： 初始图像生成（Flux）：包括 UNETLoader 加载 flux1dev.sft 模型、DualCLIPLoader 加载 t5xxl 和 clip_l 模型等步骤。 初始图像预览。 图像放大和细化（SDXL）：包括 CheckpointLoaderSimple 加载 SDXL 模型、UpscaleModelLoader 加载 RealESRGAN_x4.pth 用于放大等步骤。 最终图像预览。 4. 换装服饰一致性工作流： 应用场景：电商服饰行业、换装、虚拟试穿等。 整体思路： 首先生成适合服装的模特，很多时候换装效果不好是因为服装和人物不匹配，可抽卡抽到满意模特后进入第二步。 第二步进行高精度换装，先预处理拼出 mask，然后重绘 mask 区域。 模特生成：加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效。 服装高精度处理：包括 mask 的处理，使用 Flux 的 fill 模型，提示词书写格式有特定要求，Redux 权重需调整为最大。

AGI 指通用人工智能。在公众传播层面，它是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。部分人觉得大语言模型（LLM）具有 AGI 潜力，但也有人反对，比如 LeCun。OpenAI 原计划在 2027 年发布的 Q2025（GPT8）将实现完全的 AGI，但由于埃隆·马斯克的诉讼而被推迟。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步，而早期的模型则不具备这样的能力。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），通常指一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能系统，能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。例如，像 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。OpenAI 致力于 AGI 的研发，其开发的 ChatGPT 就是相关成果之一。我们的使命是确保 AGI 造福全人类，从某种意义上说，AGI 是人类进步脚手架上的另一个工具。

“Enable CORS”的意思是启用跨源资源共享（CrossOrigin Resource Sharing）。 跨源资源共享（CORS）是一种机制，它允许网页应用从不同的源（域名、协议或端口）获取资源。当启用 CORS 时，服务器会明确告知浏览器哪些来源可以访问其资源，从而解决了浏览器的同源策略限制，使得不同源之间能够进行安全的资源交互。

AGI 即 artificial general intelligence，指的是通用人工智能，即能够做任何人类可以做的事。 在 AI 领域，AI 分为 ANI 和 AGI，ANI（artificial narrow intelligence，弱人工智能）只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等；而 AGI 则涵盖了广泛的认知技能和能力，符合 1994 年心理学家们对智能的广泛定义，包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等能力，并且要求这些能力在或超过人类水平。名词“通用人工智能”（AGI）在 2000 年代初流行起来，以强调从“狭义 AI”到更广泛的智能概念的追求。