我是电脑小白，我想知道哪里有语音转文字的软件，中文版，免费的。谢谢

Pika 是一款 AI 视频工具，具有以下特点： 有免费额度。 支持文生视频、图生视频、视频生视频。 提示词使用中文、英文均可。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、自动配音效、运镜控制、运动强度控制、帧数选择，支持 16:9、9:16、1:1、5:2、4:5、4:3 尺寸，可设置提示词关联性、种子值。 图生视频、视频生视频除尺寸不可选外，其他与文生视频基本相同，另外多了唇部同步功能。 生成好的视频可以延长时间、放大，默认生成 3s 的视频。 其相关链接为：https://pika.art/home ，知识库详细教程： 。

以下是为您找到的与“Attention is all you need”相关的内容： 相关链接：https://research.google/pubs/pub46201/ 相关介绍：Transformers 于 2017 年被引入，在语言理解方面有重要应用。相关网页包括： https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html https://en.wikipedia.org/wiki/Transformer_:~:text=Transformers%20were%20introduced%20in%202017,allowing%20training%20on%20larger%20datasets. 此外，还为您提供了其他一些 AI 相关的资源： 生成式人工智能简介相关： The Power of Scale for ParameterEfficient Prompt Tuning:https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64aPaper.pdf Google Research,2022 & beyond:Language models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlLangu ageModels Accelerating text generation with Confident Adaptive Language Modeling:https://ai.googleblog.com/2022/12/acceleratingtextgenerationwith.html Solving a machinelearning mystery:https://news.mit.edu/2023/largelanguagemodelsincontextlearning0207 What is Temperature in NLP?https://lukesalamone.github.io/posts/whatistemperature/ Bard now helps you code:https://blog.google/technology/ai/codewithbard/ Model Garden:https://cloud.google.com/modelgarden Autogenerated Summaries in Google Docs:https://ai.googleblog.com/2022/03/autogeneratedsummariesingoogledocs.html GPT4 官方技术报告的参考文献： Rewon Child,Scott Gray,Alec Radford,and Ilya Sutskever.Generating long sequences with sparse transformers.arXiv preprint arXiv:1904.10509,2019. Markus N.Rabe and Charles Staats.Selfattention does not need omemory.arXiv preprint arXiv:2112.05682,2021. . Dan Hendrycks,Collin Burns,Steven Basart,Andy Zou,Mantas Mazeika,Dawn Song,and Jacob Steinhardt.Measuring massive multitask language understanding.Proceedings of the International Conference on Learning Representations,2021. Dan Hendrycks,Collin Burns,Steven Basart,Andrew Critch,Jerry Li,Dawn Song,and Jacob Steinhardt.Aligning AI with shared human values.Proceedings of the International Conference on Learning Representations,2021. Alec Radford,Jeff Wu,Rewon Child,David Luan,Dario Amodei,and Ilya Sutskever.Language models are unsupervised multitask learners.2019. Alec Radford,Karthik Narasimhan,Tim Salimans,and Ilya Sutskever.Improving language understanding by generative pretraining.2018. Ashish Vaswani,Noam Shazeer,Niki Parmar,Jakob Uszkoreit,Llion Jones,Aidan N Gomez,Łukasz Kaiser,and Illia Polosukhin.Attention is all you need.NeurIPS,2017. Paul F Christiano,Jan Leike,Tom Brown,Miljan Martic,Shane Legg,and Dario Amodei.Deep reinforcement learning from human preferences.Advances in Neural Information Processing Systems,30,2017. Claude 官方提示词（含 API Prompt）中的俗语解码员相关：您的任务是提供一个清晰的解释，说明用户给出的俗语或谚语的含义和起源。简明扼要地解释它的比喻意义，以及它在对话或写作中的典型用法。接下来，深入探讨这个短语的起源，提供历史背景、文化参考或词源信息，解释这个俗语或谚语是如何产生的。如果有任何有趣的故事、轶事或理论与起源有关，也要包括在内。旨在全面理解这个俗语或谚语的含义和背景。

以下为一些前沿、齐全且好用的写教案的中文版 AI 网站及相关资源推荐： B 站 up 主「PAPAYA 电脑教室」的 Python 入门课，其很多课都很棒且完全免费。 对于大模型的讲解，Andrej Karpathy 讲得很好，油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g ，B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 。 资料库方面，推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的飞书文档「🌈通往 AGI 之路」，这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远第一时间更新，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e 。 对于初学者，以下课程也可供参考： 微软的 AI 初学者课程：https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ ，发布日期 2023/02/10 。 AI for every one（吴恩达教程）：https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6 ，发布日期 2023/03/15 。 大语言模型原理介绍视频（李宏毅）：https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/ ，发布日期 2023/05/01 。 谷歌生成式 AI 课程：目录 https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DTm0way7QiKyHckMXsjc00kIn6e 。 ChatGPT 入门：目录 https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc 。

目前免费且专业的中文版 AI 修图工具相对较少。一些常见的修图工具可能会有部分 AI 相关的功能，但可能并非完全免费或专业。您可以关注一些图像处理软件的官方网站，了解其是否推出了相关的免费且专业的 AI 修图服务。

Gamma 是一个在线演示文稿制作平台，利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户通过简单文本输入生成幻灯片，其 AI 系统会提供布局建议和设计元素，支持多种多媒体格式嵌入，如 GIF 和视频，提供多种预设主题和自定义选项。 官网为：https://gamma.app/ 。它是一个新的通过人工智能来呈现思想的媒介，能帮助用户创作美观、引人入胜的内容，无需关注格式和设计工作，由一键模板和零代码编辑功能组成，可快速创建文档、演示文稿和网页。 Gamma 网站有中文版。

以下是对于您在一个月内快速入行 AI 的建议： 首先，要明白对于超出自己理解范围的事情，最简单有效的方法就是亲自尝试。学习新事物，百闻不如一练。AI 是未来必然的发展方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最佳方式。 对于普通人来说，对 AI 最好的直观初接触主要有两个方面： 1. 思考最低成本能直接上手试的工具是什么，自己能否亲自尝试。 2. 了解现在最普遍或最好的工具是什么，以及它们能达到的效果。 虽然底层都是大模型，但 AI 工具各有侧重，不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用，WayToAIG 已经分好了类目。为了更便捷地展示 AI 的能力，让普通人能更直观地马上上手，您可以重点关注以下几种工具： 1. 聊天工具 2. 绘画工具 3. 视频工具 4. 音乐工具 如果您想要跟他人交流、一起在 AI 路上探寻，可以戳这里：

对于 AI 小白入行 AI，您可以参考以下步骤： 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，您可以找到一系列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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》： 1. 学习模式：输入→模仿→自发创造。 2. 第一阶段：迈出第一步，看书听课进社区。例如： DAY5 2024.5.26：使用 kimi，参考，抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态，调整思考模式，养成有问题问 AI 的习惯。 DAY6 2024.5.31：应朋友强烈推荐，插队先看吴恩达的课程，在 B 站搜索对应关键词，有很多课程资源，如吴恩达《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》，抽空陆续 3 天学完。 DAY7 2024.6.1：探索用 AI 解决一个真实问题，例如团队要写一份行业研究报告，试试看 AI 怎样能帮到自己。 需要注意的是，学习资源可能会更新变化，您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。本日记中学习资源的内容都是免费开源的。

以下是为您提供的新手入行 AI 的学习建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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，您可以找到一系列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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，为了帮助您更好地理解技术原理与建立框架，以下是一些通俗易懂的内容： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是基于有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

以下是为小白提供的学习 AI 工具并运用于工作生活的建议： 一、从菜鸟到达人的进阶之路 可以参考元子的进化史： 1. Day 1：懵懵懂懂，只会说“你好，帮我写个报告”。 2. Day 7：学会表达，比如“帮我写一份周报，重点说明项目进度”。 3. Day 14：熟练掌握，例如“我需要一份项目总结，包含数据分析和改进建议”。 4. Day 30：把常规 AI 工具都试过一遍，并选定自己要持续玩的方向，比如 AI Agent。 5. Day 60：组队参加 AI Agent 比赛并有幸得奖。 这里推荐一个社区小伙伴的 100 天 AI 之路，每天都有记载，大家可以感受一下进境： 元子的心得： 1. 不要怕问“笨”问题，但要多直接问 AI。 2. 解决一个小问题也是进步，不积跬步，无以至千里。 3. 多试多练才是王道，来社区共学，一群人走得更远。 4. 融入生活和工作才能持久，学完就用才是王道，不要纯靠意志力。 二、工作中的 AI 小帮手 1. 需要快速生成报告，AI 来帮忙。 2. 需要快速整理数据，AI 来处理。 3. 需要快速翻译文件，AI 来翻译。 4. 需要快速优化文案，AI 来优化。 三、参与制作 AI 动画短片的经验分享 在参与设计 AI 动画短片时，比如负责“刺猬菠萝”角色的图片和视频制作，即使没有相关经验，在他人指导下也能逐渐掌握基本技巧，并通过 MJ 和 RunWayAI 工具提高效率。 为了做好这件事，可以： 1. 利用 WaytoAGI 社群中的入门资料，快速了解动画制作的基本流程和技术。 2. 积极参与团队讨论，向有经验的大佬请教，多多参与「共创活动」，不仅能快速学习，还能收获伙伴。 四、AI 与生活 对于超出自己理解范围的事情，最简单的方法就是试一试。学习新东西，百闻不如一练。在面向父母的“AI 布道”活动中会发现，AI 工具虽强大，但与普通人之间存在一定距离。AI 是未来必然的方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，能让普通人更快受益。 如果想要跟元子交朋友、一起在 AI 路上探寻，欢迎戳这里：

以下为您推荐两个语言大模型的提示词优化工具： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入，中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词，更生动描述画面内容。 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 写好提示词需内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词，利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt Perfect： 能够根据输入的 Prompt 进行优化，并给出优化前后的结果对比。 适合写论文、文章的小伙伴，但使用该能力需要消耗积分（可通过签到、购买获得）。 访问地址：

对于纯小白来说，理解模型等相关概念是有一定挑战的，但通过以下内容可以逐步入门： Tusiart 相关概念： 1. 首页包含模型、帖子、排行榜，其中发布了各种模型和生成的图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签，有的还有 XL 标签属于 SDXL 新模型。点击可查看模型详细信息，下方是返图区。 2. 基础模型（checkpoint）是生图必需的，任何生图操作都要先选定。它与 lora 不同，lora 是低阶自适应模型，类似小插件，可有可无，但对细节控制有价值，旁边的数值是其权重。 3. ControlNet 可控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 4. VAE 是编码器，类似滤镜，调整生图饱和度，一般选择 840000 这个。 5. Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容，负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。 6. 图生图是上传图片后，sd 根据图片、模型及输入信息重绘，重绘幅度越大，输出图与输入图差别越大。 AI 技术原理相关概念： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习（有标签的训练数据，学习输入和输出映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习数据无标签，算法自主发现规律，如聚类）、强化学习（从反馈学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 深度学习是一种参照人脑的方法，有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等。 LLM 是大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，有的大语言模型如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本长距离依赖性。

以下是在微信公众号搭建能发语音的数字人的相关步骤： 1. 照片数字人工作流及语音合成（TTS）API 出门问问 Mobvoi： 工作流地址：https://github.com/chaojie/ComfyUImobvoiopenapi/blob/main/wf.json 相关文件： 记得下载节点包，放进您的 node 文件夹里，这样工作流打开就不会爆红了！ComfyUI 启动后就可以将 json 文件直接拖进去使用了！ 2. 「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人： 组装&测试“AI 前线”Bot 机器人： 返回个人空间，在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”，点击进入即可。 组装&测试步骤： 将上文写好的 prompt 黏贴到【编排】模块，prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能：工作流、知识库。 【预览与调试】模块，直接输入问题，即可与机器人对话。 发布“AI 前线”Bot 机器人： 测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 发布到微信公众号上： 选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮。 根据以下截图，去微信公众号平台找到自己的 App ID，填入确定即可。不用了解绑即可。 最后去自己的微信公众号消息页面，就可以使用啦。

以下是关于通过 AI 实现语音转文字的相关内容： 可以使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力，其中文识别率优秀。语音识别的少量错误，ChatGPT 能正常理解和纠错，衔接较为流畅。 推荐 OpenAI 的 wishper，相关链接：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。还有一个项目：https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ，此项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。 对于有字幕的 B 站视频，可通过安装油猴脚本获取字幕，然后将字幕文字内容复制发送给 GPTs 进行总结。

以下是为您提供的开源文字转语音相关信息： WhisperSpeech：通过对 OpenAI Whisper 模型的反向工程实现，生成发音准确、自然的语音输出。 相关链接：https://github.com/collabora/WhisperSpeech 、https://x.com/xiaohuggg/status/1748572050271420663?s=20 StyleTTS 2：一个开源的媲美 Elevenlabs 的文本转语音工具，可结合文本角色内容和场景音快速生成有声小说。 主要特点：多样化的语音风格、更自然的语音、高效生成、精确的语音控制、接近真人的语音合成、适应不同说话者。 工作原理：利用风格扩散和与大型语音语言模型（SLM）的对抗性训练来实现接近人类水平的 TTS 合成，通过扩散模型将风格建模为一个潜在的随机变量，以生成最适合文本的风格，而不需要参考语音，实现了高效的潜在扩散，同时受益于扩散模型提供的多样化语音合成。 相关链接：暂无

以下是关于自动语音识别加字幕的相关内容： 制作 AI 数字人视频添加字幕的方法： 在显示区域，拖动背景图的角将其放大到适合尺寸，如覆盖视频窗口，并将数字人拖动到合适位置。点击文本 智能字幕 识别字幕，然后点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。至此，数字人视频完成，可点击右上角“导出”按钮导出视频备用。 文旅片添加字幕的方法： 选择朗诵男生或清爽男生的音色进行朗读，点击开始朗读自动生成音频。鼠标右键点击当前音轨，找到识别字幕/歌词，耐心等待生成对应文本字幕。操作复杂的部分可观看录制的视频。若剪映的识别字幕功能需要 VIP，可准备好字幕文件，点击本地字幕并导入文件。 视频自动字幕工具推荐： 1. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可上传视频精准识别，能翻译字幕并生成双语字幕，处理过 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供字幕制作和翻译服务，支持 95 种语言，准确率高达 98%，可自定义字幕样式。 3. Arctime：能对视频语音自动识别并转换为字幕，支持自动打轴，支持 Windows 和 Linux 等主流平台及 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 您可根据自身需求选择适合的工具。

以下是一些免费好用的文本转语音工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ 这是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质的音频，可高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ 这是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可将文本转换为音频文件，能作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用，适用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 这是一套服务，赋予应用程序“听懂、理解并与客户进行对话”的能力，提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ 这一 AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 此外，还有日语文本转语音软件 VOICEVOX，它提供多种语音角色，适用于不同场景，可调整语音的语调、速度、音高，开源且可商用。链接： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于语音转文字的相关信息： 推荐 OpenAI 的 wishper，相关链接：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。一分钟搞定 23 分钟的音频，相关链接：https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax 。此项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。 在声控游戏《神谕》中，使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力进行语音转文字，中文识别率优秀。语音识别的少量错误，可被 chatgpt 正常理解和纠错，衔接流畅。 免费的会议语音转文字工具大多有使用时间限制，超过免费时间需付费。推荐工具包括：飞书妙记（https://www.feishu.cn/product/minutes）、通义听悟（https://tingwu.aliyun.com/home）、讯飞听见（https://www.iflyrec.com/）、Otter AI（https://otter.ai/）。更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。

AI 生图和生视频与电脑算力密切相关。 在生成图像和视频的过程中，需要强大的算力来处理复杂的计算任务。例如，像 PIKA1.0 这样的模型，在文生图和文生视频方面表现出色，其高质量和稳定性的输出依赖于足够的算力支持。 拥有大规模 GPU 集群、超算集群、云渲染平台等强大算力资源的企业或个人，能够更高效地完成生图和生视频的任务。 同时，未来算力的重点将从训练模型转向增强推理能力，这也将对 AI 生图和生视频的发展产生重要影响。 此外，一些新的模型和技术不断涌现，如 o1 推理模型，其在给出最终结果前会反复推演和验证，以提供更准确的结果。而像 OpenAI 发布会公布的 Sora v2 功能，能够生成 1 分钟长度的视频，并支持多种形式的转换，提升了多媒体创作的灵活性。 总之，电脑算力是实现高质量 AI 生图和生视频的重要支撑和保障。

以下是为您推荐的跑 ComfyUI 最具性价比的电脑配置： 系统：Windows 7 以上。 显卡：建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），最低要求 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。SDXL 出来后，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 可流畅运行，推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 CPU：无特别要求，但如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那运行 ComfyUI 通常也没问题。 需要注意的是，ComfyUI 相比 WebUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快，最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。配置上不封顶，您可以根据自己的需求和预算来选择。

以下是在电脑本地部署 DeepSeek 的步骤： 1. 拥有扣子专业版账号：如果您还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。开通成功的样子如相关说明。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址：https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze 。打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务。添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用，具体添加过程包括添加模型和完成接入。 3. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 此外，您还可以参考以下文章获取更详细的教程：《张梦飞：15 分钟零基础个人电脑部署 DeepSeekR1（无限制版）智能助手保姆级教程！》（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NjKBw4n8HikDZBkeyB4cDQVynKh?useEs6=0 ），该教程适用于完全没有 AI 部署经验的小白，详细介绍了如何在个人电脑上快速搭建 DeepSeekR1 本地 AI 助手，包括 Ollama 安装、DeepSeekR1 模型下载与运行、显存检查、终端指令操作、网页插件使用等环节，并提供了清晰的步骤图，确保 15 分钟内完成部署。

以下是通义千问电脑版的安装步骤： 1. 回到宝塔，选择 Docker。如果显示“当前未安装”，则进行安装，点击确定，等待安装完成。安装完成后，刷新当前页面，看到相应的样子即表示安装成功。 2. 打开左侧【终端】，粘贴以下两行，验证 Docker 是否可用。看见版本号则没问题。 3. 一条一条复制以下命令，依次粘贴进入。 4. 访问 OneAPI，访问地址：http://这里改成你自己宝塔左上角的地址:3001/（举例：http://11.123.23.454:3001/），账号默认 root，密码 123456。 5. 点击【渠道】，类型选择阿里通义千问，名称随意，类型不用删减。 6. 把千问里创建的 API Key 粘贴到秘钥里中，点击确认。 7. 点击【令牌】【添加新令牌】，名称随意，时间设为永不过期、额度设为无限额度，点击【提交】。 8. 点击【令牌】，会看到自己设置的，点击复制，出现 key，然后在标红那一行中，自己手动复制下来。 另外，您还可以通过以下步骤获取通义千问的模型 key：先去，点击创建 API key，复制保存即可。

通义千问有电脑版。阿里巴巴通义千问 2.5 正式发布，并开源 1100 亿参数模型。通义千问是由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作。此外，通义千问作为国内免费的 APP 之一，其在多模态和专有能力模型方面影响力强大，始终坚持开源路线，已推出多款开源模型。

以下是在电脑里将文档搭建为 AI 知识库以便随时查找相关信息的具体操作步骤： 1. 上传文件：在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据，根据引导上传您的文档。 2. 等待解析：根据您上传的文档大小，百炼需要一定时间解析，通常占用 1 6 分钟，请您耐心等待。 3. 建立索引：进入，根据引导创建一个新的知识库，并选择刚才上传的文件，其他参数保持默认即可。知识库将为上一步骤中准备的文档建立索引，以便后续大模型回答时检索参考。选择向量存储类型时，如果您希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据，可选择 ADB PG。 4. 引用知识：完成知识库的创建后，可以返回进入到刚才创建的应用设置界面，打开知识检索增强开关、选择目标知识库，测试验证符合预期后点击发布。Prompt 中会被自动添加一段信息，以便大模型在后续回答时参考检索出来的信息。 此外，知识库中的文档需要被转换成向量形式，这依靠 Embedding Modle 完成。在检索阶段，检索器会根据问题向量在庞大的向量空间中搜索与问题相关的内容，通过相似性计算、排序与选择、信息抽取等操作找出最相关的信息片段。然后在信息整合阶段，将检索到的信息连同用户问题和系统预设整合成全新的上下文环境，为生成回答提供基础。 您还可以参考以下文章获取更多相关知识：