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什么叫节点式LLM驱动的 AI

Answer

节点式LLM(Large Language Model,大型语言模型)驱动的AI通常指的是利用大型语言模型作为核心处理引擎的人工智能系统。在这种架构中,LLM作为主要的处理节点,负责理解和生成语言,同时与其他系统或模块交互,以执行特定的任务或提供服务。

以下是节点式LLM驱动AI的几个关键特点:

  1. 中心化处理

    • LLM作为中心节点,处理大部分与语言相关的认知任务,如文本理解、内容生成、翻译等。
  2. 模块化设计

    • 系统可能由多个模块组成,其中LLM是核心模块,其他模块可能负责数据输入、输出、用户界面等。
  3. 并行处理能力

    • 节点式架构允许同时处理多个任务或请求,提高系统的效率和响应速度。
  4. 上下文理解

    • LLM能够处理复杂的上下文信息,提供更为精准的语言理解和生成。
  5. 多任务学习

    • 通过在不同的任务上训练,LLM可以扩展到多种应用场景,如医疗、法律、教育等。
  6. 可扩展性

    • 节点式架构易于扩展,可以根据需求增加更多的处理节点或改进现有节点。
  7. 集成与兼容性

    • 节点可以设计成与其他系统或服务兼容,方便集成到更大的工作流程中。
  8. 智能决策支持

    • LLM可以作为智能决策支持系统的一部分,提供基于语言分析的洞察和建议。
  9. 持续学习与优化

    • 节点式LLM可以持续从新的数据中学习,不断优化其性能。
  10. 安全性与隐私保护

    • 在设计时需考虑数据的安全性和隐私保护,确保用户信息的安全。

节点式LLM驱动的AI在实际应用中可以大大提高工作效率,尤其是在需要处理大量文本和语言交互的场景中。然而,这种系统的设计和部署需要考虑多方面的因素,包括技术能力、用户体验、安全性和伦理问题。

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References

胎教级教程:万字长文带你使用Coze打造企业级知识库

工作流是由多个节点构成,节点是组成工作流的基本单元。节点的本质就是一个包含输入和输出的函数Coze平台支持的节点类型:LLM(大语言模型):使用输入参数和提示词生成处理结果。Code(代码):通过IDE编写代码处理输入参数,并返回输出值。Knowledage(知识库):根据输入参数从关联知识库中召回数据,并返回。Condition(条件判断):if-else逻辑节点,用于设计工作流内的分支流程,根据设置条件运行相应的分支Variable(获取变量):从Bot中获取变量作为参数在工作流中使用Database(数据库):在工作流中使用提前配置在Bot数据库中的数据

入门经典必读

我们首先对Transformer和Latent Diffusion(潜在扩散)模型进行了简单的介绍,这些模型正在推动当前的AI浪潮。接下来,我们深入研究了技术学习资源;构建大型语言模型(LLMs)的实用指南;以及AI市场的分析。最后,我们列出了一份里程碑式研究成果的参考列表,从2017年谷歌发布的“Attention is All You Need”开始——这篇论文向世界介绍了Transformer模型,并开启了生成AI的时代。

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

当我们现在谈论人工智能时,我们通常谈论的是大型语言模型或简称为LLMs。大多数AI应用程序都由LLM驱动,其中只有几个基础模型,由少数几个组织创建。每家公司都通过聊天机器人直接访问他们的模型:OpenAI制作了GPT-3.5和GPT-4,它们驱动了[ChatGPT](https://chat.openai.com/)和微软的[Bing](https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx&sydconv=1)(在Edge浏览器上访问)。Google在[Bard](https://bard.google.com/)的标签品牌下有各种模型。Anthropic制造了Claude和[Claude 2](https://claude.ai/)。

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零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,还有一个案例供您参考:二师兄来自上海,是典型的 80 后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。2024 年 2 月,他在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践,如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据,再传给 GPT 分析,最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析:平台支持上传数据,可提供数据信息辅助分析,前端解析文件后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名(比如《生日快乐歌》),他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具: 1. Suno AI: 地址:https://www.suno.ai/ 简介:被誉为音乐界的 ChatGPT,能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求:需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号,并确保网络环境稳定。 订阅信息: 免费用户每天 50 积分,每首歌消耗 5 积分,每天可创作 10 首歌曲,每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数(大约 500 首歌),按月每月 10 美元,按年每月 8 美元,每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数(大约 2000 首歌),按月每月 30 美元,按年每月 24 美元,每年 288 美元。 操作模式: 默认模式:包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式:开启个性化定制,可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词:可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成:填写好所需内容后点击 Create,等待 2 3 分钟即可。 下载:生成后可下载。 2. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址:https://www.udio.com/ 3. YuE:支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐(含人声与伴奏),多语言支持(中、英、日、韩),覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说,AIGC 包括以下方面: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术,能赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目也很多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 1. 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如,在“1204|微信超级 AI 知识助手教学(上)—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中,王大仙表示分享有回放,可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
我怎样用低代码工具去构建我的AI智能体?LLM应用?
以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议: 在构建基于 LLM 的应用时,Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案,只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现,开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时,工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务,而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过,对于许多应用来说,优化单个 LLM 调用(配合检索和上下文示例)通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现,例如: 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet(一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器)。 4. Vellum(另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具)。 这些框架通过简化标准的底层任务(如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等)使入门变得容易,但它们往往会创建额外的抽象层,可能会使底层提示词和响应变得难以调试,也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API,许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架,请确保理解底层代码。 此外,还有以下相关工具和应用: 1. VectorShift:能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序,利用大型语言模型(例如 ChatGPT)构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程,无需编码。 2. Unriddle:帮助更快阅读、写作和学习的工具,能简化复杂的主题,找到信息,提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步,为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览(Browserbase、Tiny Fish)、代码解释(E2B)和授权+认证(Anon)已经出现,它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件(如 CRM、ERP)交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法,它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中,然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考:https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents
2025-02-17
类似于ollama和vllm这样的LLM 框架有哪些
以下是类似于 ollama 和 vllm 的 LLM 框架: 1. Encoderonly 框架(也叫 AutoEncoder),典型代表如 BERT 等。 2. Encoderdecoder 框架,典型代表如 T5 和 GLM 等。 3. Decoderonly 框架(也叫 AutoRegressive),典型代表如 GPT 系列、LLaMa、PaLM 等。 此外,还有一些在 LLM 应用中发挥重要作用的框架,如: 1. LangChain:是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供了一系列工具和接口,其核心在于“链”概念,包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件,生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 2. LlamaIndex:在促进 LLM 和整合上下文数据方面表现出色,抽象出许多提示链的细节,与外部 API 的接口,从向量数据库检索上下文数据,并在多个 LLM 调用中维持内存。
2025-02-17
LLM 训练推理模型有哪些
以下是一些常见的 LLM 训练推理模型: 1. FengshenbangLM: 地址: 简介:是 IDEA 研究院认知计算与自然语言研究中心主导的大模型开源体系,开源了姜子牙通用大模型 V1,是基于 LLaMa 的 130 亿参数的大规模预训练模型,具备翻译、编程、文本分类、信息抽取、摘要、文案生成、常识问答和数学计算等能力。除姜子牙系列模型之外,还开源了太乙、二郎神系列等模型。 2. BiLLa: 地址: 简介:开源了推理能力增强的中英双语 LLaMA 模型。较大提升 LLaMA 的中文理解能力,并尽可能减少对原始 LLaMA 英文能力的损伤;训练过程增加较多的任务型数据,利用 ChatGPT 生成解析,强化模型理解任务求解逻辑;全量参数更新,追求更好的生成效果。 3. Moss: 地址: 简介:支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型,MOSS 基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到,后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。 此外,Andrej Karpathy 的相关介绍中提到了 LLM 训练的一些情况,如训练过程涉及大约 10TB 的文本,通常来源于互联网的抓取,需要大量的互联网资源和一个 GPU 集群,费用大约 200 万美元。Karpathy 的视频还详细介绍了 LLM 训练的全部过程,包括预训练、有监督微调和强化学习等。
2025-02-16
大型语言模型(LLM)基于Transformer架构的模型的优缺点是什么,有什么局限性
大型语言模型(LLM)基于 Transformer 架构的模型具有以下优点: 1. 在大量数据集上进行预训练,展现出卓越的语言处理能力,能预测接下来的 Token。 然而,也存在一些缺点和局限性: 1. 瞬态状态:天生缺乏持久的记忆或状态,需要额外的软件或系统来保留和管理上下文。 2. 概率性质:随机性导致响应的不确定性,对相同提示词可能产生不同回答。 3. 过时信息:依赖预训练数据,只能访问历史知识,无法获取实时更新。 4. 内容制造:可能生成看似合理但不准确的信息,即“幻觉”。 5. 资源密集:巨大规模意味着显著的计算和财务成本,影响可扩展性和可访问性。 6. 领域特定性:本质上通用,但通常需要特定领域数据才能在专业任务中表现出色。 7. 缺乏创造性:像一个高性能的知识检索工具,超出检索范围时表现差,甚至出现“幻觉”。面对复杂逻辑推导和新的知识推演能力不足,无法基于新的语料推演出新知识。 8. 对于特定领域或高度专业化的查询,容易产生错误信息或“幻觉”,特别是当查询超出训练数据或需要最新信息时。
2025-02-13
anythingllm安装包
以下是关于 AnythingLLM 安装包的相关信息: 安装地址:https://useanything.com/download 。 安装完成后会进入配置页面,主要分为三步: 第一步:选择大模型。 第二步:选择文本嵌入模型。 第三步:选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。配置流程包括: 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,提供了 Chat 模式和 Query 模式。Chat 模式大模型会根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案,Query 模式大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 完成上述配置后,即可与大模型进行对话。 此外,在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中, 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT,能将任何文档、资源或内容转换为大语言模型(LLM)知识库,在对话中引用其中内容。
2025-02-06
AnythingLLM 怎么用,好用吗
AnythingLLM 是一款功能强大的软件,具有以下特点和使用方法: 功能:包含了所有 Open WebUI 的能力,并且额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装和配置:安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 构建本地知识库:其中有 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间,然后上传文档并进行文本嵌入,接着选择对话模式,提供了 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案),最后进行测试对话。 相关评价:被认为是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT,能将任何文档、资源或内容转换为大语言模型(LLM)知识库,支持多用户使用,可设权限,兼容多种 LLM 和数据库。 总的来说,AnythingLLM 的使用效果因人而异,需要您亲自实践和体验来判断其是否好用。
2025-02-04
chatgpt发展节点
ChatGPT 的发展节点如下: 2022 年,OpenAI 专注于“与 GPT3.5 聊天”项目,开发者对模型对话表现出兴趣,随后将其打造为 ChatGPT,并于 2022 年 11 月 30 日正式发布。ChatGPT 的推出成为人工智能革命的引爆点,开启了公司、行业和全球的增长曲线。 过去两年,重新构建 OpenAI 充满挑战,在摸索中前进,经历挫折,也有冲突和误解,但这段经历充满价值、趣味和收获。 此外,近两年来,人工智能技术特别是大语言模型快速发展,AI 产品发展趋势发生变化: 从通用能力到专业化细分,如图像生成(Midjourney、Stable Diffusion 等)、视频制作(Pika、Runway 等)、音频处理等细分领域的产品不断提升核心能力。 商业模式也在探索创新,如 ToB 市场的深耕(针对内容创作者的 ReadPo)、新型广告模式(天宫搜索的“宝典彩页”)等。 在认识 ChatGPT 方面: 阶段一为开卷有益阶段,学习语义关系、语法规律等,GPT3 习得各种词汇和语法规则,但存在问题,需要指挥。 阶段二为模版规范阶段,通过对话模版矫正模型,实现优质对话和延展能力,能理解指令要求和例子要求,但在人文领域问题上缺乏创新性。
2025-02-06
在comfyUI中可以接入哪些节点
在 ComfyUI 中可以接入以下类型的节点: 1. 输入节点: 文本提示节点:用于输入生成图像的文本描述。 图像输入节点:用于输入基础图像进行二次生成。 噪声节点:用于输入初始噪声图像。 2. 处理节点: 采样器节点:选择图像生成所使用的采样器。 调度器节点:选择图像生成所使用的调度器。 CFG Scale 节点:调整引导式采样的强度。 步数节点:设置图像生成的迭代步数。 3. 输出节点: 图像输出节点:显示生成的最终图像。 4. 辅助节点: 批处理节点:支持批量生成多个图像。 图像变换节点:提供图像旋转、翻转等功能。 图像融合节点:可以将多个图像合并成一个。 此外,还有一些特定的节点插件,如: 1. PuLID 节点插件: model:使用预训练的基础文本到图像扩散模型,如 Stable Diffusion。 pulid:加载的 PuLID 模型权重,定义 ID 信息如何插入基础模型。 eva_clip:用于从 ID 参考图像中编码面部特征的 EvaCLIP 模型。 face_analysis:使用 InsightFace 模型识别和裁剪 ID 参考图像中的面部。 image:提供的参考图像用于插入特定 ID。 method:选择 ID 插入方法,如“fidelity”(优先保真度)、“style”(保留生成风格)和“neutral”(平衡两者)。 weight:控制 ID 插入强度,范围为 0 到 5。 start_at 和 end_at:控制在去噪步骤的哪个阶段开始和停止应用 PuLID ID 插入。 attn_mask:此选项用于提供灰度掩码图像,以控制 ID 自定义的应用位置,但并不是必需输入,而是可选输入。 Advanced Node:提供了高级节点,可以通过调整 fidelity 滑块和 projection 选项进行更精细的生成调优。 2. 中文提示词输入相关节点: 安装完成后,在【新建节点】【Alek 节点】下,有【预览文本】、【绘画】、【姿态】、【clip 文本编码器】和【翻译文本】这五个节点。 【clip 文本编码器(翻译)】可代替自带的【clip 文本编码器】,直接输入中文。但引用负向 embedding 时,文件夹路径不能有中文。 【翻译文本】节点可代替【元节点】,在 sdxl 流程中,当需要将文本信息单独列出来时使用。 【预览文本】节点可连接到【翻译文本】检查翻译是否正确。 如果翻译失效,可双击“embedded_instail”进行安装,然后用记事本打开 BaiduTranslate.py,填入在百度翻译开发平台申请的 ID 和密码,即可正常翻译。
2025-01-14
可以把tripo的节点接入comfyui吗
要将 tripo 的节点接入 ComfyUI,您可以参考以下步骤: 1. 确保后面有一个空格。然后将 requirements_win.txt 文件拖到命令提示符中(如果您在 Windows 上;否则,选择另一个文件 requirements.txt)。拖动文件将在命令提示符中复制其路径。 2. 按 Enter 键,这将安装所有所需的依赖项,使其与 ComfyUI 兼容。请注意,如果为 Comfy 使用了虚拟环境,必须首先激活它。 3. 在使用自定义节点之前,有一些要注意的事项: 您的图像必须放在一个以命名的文件夹中。那个数字很重要:LoRA 脚本使用它来创建一些步骤(称为优化步骤…但别问我是什么^^’)。它应该很小,比如 5。然后,下划线是必须的。 对于 data_path,您必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。例如:C:\\database\\5_myimages ,您必须写 C:\\database 。 Python 在这里需要斜杠,但节点会自动将所有反斜杠转换为斜杠。文件夹名称中的空格也不是问题。 4. 参数方面: 在第一行,您可以从 checkpoint 文件夹中选择任何模型。然而,据说您必须选择一个基本模型进行 LoRA 训练。 您选择一个名字为您的 LoRA,如果默认值对您不好,就更改这些值(epochs 数应该接近 40),然后启动工作流程! 5. 一旦您点击 Queue Prompt,所有事情都会在命令提示符中发生。 6. 建议与字幕自定义节点和 WD14 标签一起使用。但请注意,在制作字幕时禁用 LoRA 训练节点。因为 Comfy 可能会在制作字幕之前启动训练。 7. 关于 Tensorboard:训练会在 log 文件夹中创建一个日志文件,该文件夹会在 Comfy 的根文件夹中创建。该日志可能是一个可以在 Tensorboard UI 中加载的文件。 ComfyUI 的核心是其节点式界面,节点类型包括输入节点(如文本提示节点、图像输入节点、噪声节点)、处理节点(如采样器节点、调度器节点、CFG Scale 节点、步数节点)、输出节点(如图像输出节点)、辅助节点(如批处理节点、图像变换节点、图像融合节点)。用户可以通过拖放和连接各种节点来创建自定义的图像生成工作流,还可以创建自定义节点来扩展功能,自定义节点安装目录为 D:\\ComfyUI\\custom_nodes 。ComfyUI 还提供了丰富的节点管理功能,包括保存/加载节点图、复制/粘贴节点、批量编辑等。
2025-01-14
代码节点
以下是关于代码节点的详细介绍: 代码节点支持通过 IDE 编写 Python 或 JavaScript 脚本,用于处理输入参数并返回输出值。代码节点支持 JavaScript 和 Python 运行时。在节点内的代码区域,可以单击“在 IDE 中编辑”来进行代码的编辑和调试。 在使用代码节点时,尽量使用 JavaScript,并且尽量让 AI 去写。原则上能不写就不写,如果不熟悉,容易增加不必要的麻烦。 在一些工作流中,如制作卡片的工作流,会利用代码节点改变 HTML 展示的信息变量。同时,代码节点中的变量用{{}}来包裹,这里的变量就是前面输入的内容,如果变量名正确,会显示成蓝色。 工作流由多个节点构成,代码节点是其中的一种基本单元。扣子为您提供了多种基础节点,包括大语言模型节点、知识库节点、ifelse 逻辑节点等。不同节点可能需要不同的输入参数,输入参数分为引用和输入两类。引用是指引用前面节点的参数值,输入则是支持设定自定义的参数值。工作流默认包含 Start 节点和 End 节点,Start 节点是起始节点,可包含用户输入信息,End 节点是末尾节点,用于返回工作流的运行结果。
2025-01-10
在coze工作流中,怎样利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出,并以正确的格式输入传入飞书多维表格插件节点
在 Coze 工作流中利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出并以正确格式传入飞书多维表格插件节点的步骤如下: 1. 搭建整理入库工作流: 3.4 大模型节点:提取稍后读元数据。根据对稍后读阅读清单的元数据期望设置大模型节点,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000 以完整解析长内容网页,用户提示词需相应设置。 3.5 日期转时间戳。后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化,具体设置明确。 3.6 大模型节点:把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式。飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以要将之前得到的元数据数组进行格式转换,大模型节点配置及用户提示词需相应设置。 3.7 插件节点:将元数据写入飞书表格。添加「飞书多维表格add_records」插件,设置{{app_token}}与{{records}}参数。 3.8 结束节点:返回入库结果。「飞书多维表格add_records」插件会返回入库结果,直接引用该信息用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功。 2. 搭建选择内容推荐流: 4.1 开始节点:输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令开始流程,无需额外配置。 4.2 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,添加变量节点并设置。 4.3 插件节点:从飞书多维表格查询收藏记录。添加「飞书多维表格search_records」插件,设置{{app_token}}参数,并在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}},输出结果的{{items}}里会返回需要的查询结果,也可在这一步定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点:匹配相关内容。为处理稳定采用批处理,对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配,用户提示词可优化以提升匹配精准度。 搭到这里,别忘了对整个工作流进行测试。
2025-01-09
coze合并代码节点
以下是关于 Coze 合并代码节点的相关内容: 在 Coze 上搭建工作流框架时,设定每个节点的逻辑关系很重要。对于「分段」、「拼合」代码节点设计,实际测试表明由于 LLM 的上下文长度有限,通常一次性输入输出的文本越长,生成时间越长,结果稳定性越低,特别是对生成结果格式要求较高时问题更突出。考虑到对照精读环节本身是逐段生成的,适合批处理形式,所以需要用「分段输入正文」,分割正文后用 LLM 节点批处理每一段的对照精读,最终「拼合精读结果」以输出完整文本。如果觉得编写代码脚本繁琐且仅进行文本处理,也可使用 LLM 节点配合适当 prompt 临时验证整个工作流。 在插件中心确定需要的插件时,先用关键词尝试性搜索,根据插件名称、介绍页、描述、参数、示例判断是否可能满足需求。有多个插件可选时,一般优选官方/高收藏/高成功率的插件以提升使用效果。若实际试用效果不行,则换用其他插件或自己编写上架插件。例如 TTS 文字转语音插件可通过搜索“语音”“文字转语音”“TTS”等相关关键词找到“英文文本转语音”插件;思维导图插件可通过搜索“脑图”“树图”“导图”“mindmap”等关键词找到“TreeMind 树图”插件。 Coze 工作流节点还包括大模型节点、代码节点和选择器节点。大模型节点可利用大语言模型生成文本内容,能选择所用大语言模型、设置生成内容随机度并编写提示词,提示词中支持使用{{variable}}引用输入参数。代码节点通过 IDE 编写 Python 或 JavaScript 脚本处理输入参数并返回输出值,支持 JavaScript 和 Python 运行时,尽量使用 JavaScript,尽量让 AI 去写,不熟悉时易增加麻烦。选择器节点是一个 ifelse 节点,用于设计工作流内的分支流程,每增加一个条件右边会多出一个点,点中拖到对应的下一级节点,输入参数时节点会判断是否符合“如果”区域条件,符合则执行对应分支,否则执行“否则”分支。
2025-01-09
音频驱动视频人物口型
以下是关于音频驱动视频人物口型的相关信息: PixVerse V3 : 本次更新内容丰富,包括已有能力升级,提供更精准的提示词理解能力和更惊艳的视频动态效果。 支持多种视频比例,如 16:9、9:16、3:4、4:3、1:1。 Style风格化功能重新回归升级,支持动漫、现实、粘土和 3D 四种风格选择,同时支持文生视频和图生视频的风格化。 全新上线了 Lipsync 功能,在生成的视频基础上,允许用户输入文案或上传音频文件,PixVerse 会自动根据文案或音频文件内容,对视频中的人物口型进行适配。 还有 Effect 功能,提供 8 个创意效果,包括变身僵尸、巫师帽、怪兽入侵等万圣节主题模板,一键实现创意构思。并且 Extend 功能支持将生成的视频再延长 5 8 秒,且支持控制延长部分的内容。 字节跳动开源的 LatentSync : 是精准唇形同步工具,能够自动根据音频调整角色嘴型,实现精准口型同步,无需复杂中间步骤。 提出“时间对齐”技术,解决画面跳动或不一致问题,效果显著。 具有开箱即用的特点,预训练模型加持,操作简单,支持高度定制化训练。 GitHub 链接:https://github.com/bytedance/LatentSync 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2412.09262
2025-02-16
如果想用几张照片,驱动自己的数字人视频,有哪个平台可以搞
以下是一些可以用照片驱动生成数字人视频的平台及使用方法: 1. HEYGEN: 优点:人物灵活,五官自然,视频生成很快。 缺点:中文的人声选择较少。 使用方法: 点击网址注册后,进入数字人制作,选择Photo Avatar上传自己的照片。 上传后效果如图所示,My Avatar处显示上传的照片。 点开大图后,点击Create with AI Studio,进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色,也可以自行上传音频。 最后点击Submit,就可以得到一段数字人视频。 2. DID: 优点:制作简单,人物灵活。 缺点:为了防止侵权,免费版下载后有水印。 使用方法: 点击上面的网址,点击右上角的Create vedio。 选择人物形象,你可以点击ADD添加你的照片,或者使用DID给出的人物形象。 配音时,你可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 最后,点击Generate vedio就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频,可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI: 优点:免费(对于普通娱乐玩家很重要),功能齐全。 缺点:音色很AI。 使用方法: 点击上面的网址,注册后获得120免费k币,这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作,选择自定义照片。 配音时,你可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮,点击背景,可以添加背景图。 最后,点击生成视频。 4. 出门问问Mobvoi:提供了照片数字人的工作流及语音合成(TTS)API,可参考相关效果展示及工作流作者、创意策划等信息。 5. 剪映数字人“个性化”: 尽管剪映有很多公模数字人,但私模数字人更受欢迎。 使用方法: 第一步打开谷歌浏览器,点击链接https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击open colab就进到程序主要运行界面,在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”就行,无需安装,无需付费。点击红框对应的URL就会打开操作界面。 第二步,点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频,保持默认参数,点击“START”就能生成。 第三步:等着自己专属的数字人视频出炉。
2025-02-07
音频驱动视频
以下是关于音频驱动视频的相关信息: INFP:字节二元交互的新型音频驱动头部动画生成技术 用户输入一段对话音频,可以自动驱动两个数字人头像自然对话,不需要手动区分对话。AI 可以动态地在说话和聆听状态之间交替,实现自然的口型同步和头部与面部表情动作。它适应多种画风图像,支持歌唱、采访、对话(可以实现多 Agent 实时对话)等场景环境。 地址:https://grisoon.github.io/INFP/ LTX Studio:Face Expression 控制角色表情 LTX Studio 的新功能 Face Expression 可轻松完全控制角色的面部表情。可以从预设情绪中快速选择,在几秒钟内调整角色的表情,也可以使用自定义控件微调眼睛、嘴巴或眉毛等特定特征,打造所需的确切情感。 【TecCreative】帮助手册中的相关内容 音频驱动多场景数字人:支持音频和场景数字人一键合成,快速生成数字人口播视频。操作指引:上传音频链接——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成。音频文件支持 MP3 和 WAV 格式,文件大小上限 5M。 谷歌 Generating audio for video 为了生成更高质量的音频,并增加引导模型生成特定声音的能力,在训练过程中添加了更多信息,包括人工智能生成的注释,其中包含声音的详细描述和口语对话誊本。通过对视频、音频和附加注释进行训练,技术可以学会将特定音频事件与各种视觉场景联系起来,同时对注释或文本中提供的信息做出响应。
2025-01-24
从评审导师的角度优化“人工智能驱动企业供应链效率影响研究——基于专精特新中小企业的实证数据”这个工商学术研究生学位论文题目
作为评审导师,以下是对这个论文题目的一些优化建议: “人工智能对专精特新中小企业供应链效率的驱动作用及影响研究——基于实证数据分析” 这样的表述更加清晰地突出了人工智能的驱动作用,并且明确了是基于实证数据进行的分析。您觉得如何?
2025-01-08
AI驱动的自动化任务在PC端
以下是为您介绍的两个与 AI 驱动的自动化任务在 PC 端相关的产品: 1. Design Buddy:这是一个 Figma 插件,作为协作伙伴发挥作用,能对 UI 设计提供深入反馈。它涵盖布局、颜色、排版、可访问性等方面的结构化评论,并为每个类别分配客观评分,有助于识别 UI 设计中常被忽视的缺陷,减少未来修订需求。 2. AI Employe:这是一个开源、由 GPT4 视觉驱动的工具,用于自动化浏览器环境中的复杂任务。用户可通过在浏览器中概述和演示任务来创建工作流程,它能自动执行类人智能任务,如理解电子邮件、收据和发票,并将数据从电子邮件传输到 CRM/ERP 系统,只记录浏览器更改,不捕获屏幕、麦克风或摄像头,还能从图表、复杂表格和基于图像的 OCR 提供独特见解。
2024-12-26
请分点介绍数据驱动建模的特点。有图片就更好了
很抱歉,目前没有关于数据驱动建模特点的图片及相关详细内容。但一般来说,数据驱动建模具有以下几个特点: 1. 基于大量数据:依赖丰富的数据来构建模型,数据量越大,模型可能越准确。 2. 自动发现模式:能够自动从数据中挖掘和发现潜在的模式和规律。 3. 适应性强:可以根据新的数据进行调整和优化,以适应不断变化的情况。 4. 客观性:结果主要由数据决定,减少了主观因素的影响。 5. 预测能力:能够对未知的数据进行预测和推断。
2024-09-10