comfyui有官方api吗

以下是关于黏土风格的相关信息： Lora 下载地址： CLAYMATE 黏土 lora：https://civitai.com/models/208168?modelVersionId=236248 ，lora 触发词 claymation 。 迪福森博士的黏土动画风格：lora 触发词 madeofclay ，https://civitai.com/models/181962/doctordiffusionsclaymationstylelora 。 Clay style：https://civitai.com/models/121119/claystyle 。 Clay world：https://liblibaionline.vibrou.com/web/model/b8053c33f4834062808a0f4504a112b8/2024050717150952860830009.safetensors?attname=%E7%B2%98%E5%9C%9F%E4%B8%96%E7%95%8CSD1.5_v1.5.safetensors ，提示词写 Clay world，lora 权重 0.5 0.8，重绘幅度 0.3 0.5，大模型自己挑一个。 大模型下载地址： 迪士尼真实卡通混合：https://civitai.com/models/212426/disneyrealcartoonmix ，模型触发词：modisn disney, modisn disney style 。也可以选择不同的模型测试比如：Playground AI's Playground v2.5 1024px ，https://civitai.com/models/325263/playgroundaisplaygroundv251024px 。 基于 AI 的图像玩法中，黏土风格的图片基于 SD 实现可以用这两个 Lora 搭配好一点的 3D SDXL 模型实现。 关键词示例： 一只橘猫：Op art portrait An orange cat 。 粘土风格（图标）：Tiny cute isometric（等距）+（物体）+maxemoji，soft lightingsoft pastel colors+3Dicon+clay+blender 3d+名人画风（或者背景颜色） 。 等距粘土物体：等距+物体+maxemoji，soft lightingsoft pastel colors/pastel background+3Dicon+clay+blender 3d+背景颜色 。 人偶：yasuko blythe dolls（安子布莱斯娃娃/也可以换成其他知道的娃娃名称）+灯光/颜色/背景/材质+clay（粘土）+style Yoshitomo Nara（良奈吉友画风/或者其他名人风格） 。 例子：Tiny cute isometric coffee shop，maxemoji，soft lightingsoft pastel colors，3Dicon，clay，blender 3d，Blue background ，翻译：可爱的等距咖啡店，表情符号，柔和的灯光柔和的粉彩，3D 图标，粘土，blender 3d，蓝色背景 。 例子：yasuko blythe dolls，pastelbackground,soft lighting,soft pastelcolors,3d icon clay render,blender3d，Yoshitomo Nara ，翻译：安子布利娃娃，柔和的背景，柔和的灯光，柔和的色彩，3d 图标粘土渲染，blender 3d，风格吉友奈良 。 例子：BallJointed Doll，pastelbackground,soft lighting,soft pastelcolors,3d icon clay render,blender3d，Yoshitomo Nara ，翻译：BJD 娃娃，柔和的背景，柔和的灯光，柔和的色彩，3d 图标粘土渲染，blender 3d，吉友奈良 。

以下是一些关于 AI 识别图片的大模型 API 相关的信息： 学习笔记《【这就是 ChatGPT】了解原理让大语言模型 AI 成为你的打工人》中提到，对于识别印刷体图片，会先将图片变成黑白、调整大小为固定尺寸，然后与数据库中的内容进行对比得出结论。但这种基于规则的方法存在多种局限，而神经网络专门处理未知规则的情况，在图片识别中具有优势。 搭建 OneAPI 可以汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 0 基础手搓的“AI 拍立得”概念旨在简化操作流程，提升效率。用户可以选择拍摄场景类型并立即拍照，AI 会自动识别和分析照片中的内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。其实现场景包括图片转成文本和图片转绘图片等。例如，图片转成文本时，大模型会根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。

以下是快速创建调用 API 应用的步骤： 1. 了解请求的组成部分： Body：用于传递请求主体，GET 方法中通常不使用。 Path：定义请求路径，GET 方法中可编码参数在其中。 Query：定义请求查询部分，是 GET 方法常用的参数传递方式。 Header：定义 HTTP 请求头信息，通常不用于传递参数。 2. 配置输出参数： 在配置输出参数界面，可自动解析或手动新增参数。 包括设置参数名称、描述、类型、是否必填等。 对于 Object 类型参数，可添加子项。 3. 调试与校验： 在调试与校验界面填写输入参数并运行。 查看输出结果，Request 为输入传参，Response 为返回值。 4. 发布：在插件详情页右上角点击发布。 以创建调用 themoviedb.org API 应用为例： 注册并申请 API KEY：前往 themoviedb.org 注册，依次点击右上角头像 账户设置 API 请求 API 密钥 click here，选择 Developer 开发者，填写相关信息并提交，获取 API 读访问令牌备用。 构建 GPT：新创建 GPT，设置名字和描述，添加 Instructions 内容，并添加 Webpilot Action 和粘贴相关 Schema 内容。

目前市场上有许多文生图的工具，一些比较受欢迎的包括： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面在创意设计人群中流行。 在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ），可以查看更多文生图工具。 国产大模型中，智谱和文心等也可以实现文生图的功能。

2023 年下半年，部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品。如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品，其团队承认在训练过程中沿用了开源架构，但强调是为快速起步。12 月，字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API 并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型。OpenAI 反应迅速坚决，暂停相关账号并表示将进一步调查。字节跳动回应称在 2023 年初技术团队在大模型探索初期有部分工程师将 GPT 的 API 服务用于较小模型的实验性项目研究，且自 2023 年 4 月引入调用规范检查后已停止。此外，不仅国内存在此类现象，24 年也有更多被指“套壳”的事件。同时，提示词攻击在业内是公开的秘密，国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免，系统提示处于泄露状态，大模型应用脆弱，数据易被获取。

以下为您推荐一些好用的 TTS API： 1. 出门问问 Mobvoi： API 官网：https://openapi.mobvoi.com/ 语音合成（TTS）API 地址：https://openapi.mobvoi.com/pages/soundlibrary 语音合成（TTS）操作文档：https://openapi.mobvoi.com/document?name=%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E5%90%88%E6%88%90%EF%BC%88TTS%EF%BC%89 接口请求域名：https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 接口请求频率限制：5 次/秒 提供多种方言和风格，满足不同场景需求，实时合成支持 SSML。 2. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ElevenLabs Prime Voice AI 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，使创作者和出版商能够生成逼真、高品质的音频。人工智能模型能够高保真地呈现人类语调和语调变化，并能够根据上下文调整表达方式。 3. Speechify：https://speechify.com/ Speechify 是一款人工智能驱动的文本转语音工具，使用户能够将文本转换为音频文件。它可作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用，可用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 4. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal Microsoft Azure Speech Studio 是一套服务，它赋予应用程序能力，让它们能够“听懂、理解并与客户进行对话”。该服务提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。此外，它还提供了自定义的语音模型，这些模型能够适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。 5. Voicemaker：https://voicemaker.in/ AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许您创建自定义语音模型。Voicemaker 易于使用，非常适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在 Mac 上运行 ComfyUI 的步骤如下： 1. 电脑配置：MacBook Pro，M1 芯片，16G 内存，Sonoma 14.6.1 系统版本。 2. 部署 ComfyUI： 安装依赖：在终端中输入“pip3 install r requirements.txt”安装 ComfyUI 的依赖文件。终端提示需要特定版本的 numpy 时，输入“Y”卸载当前版本，然后输入“pip3 install numpy==1.26.4”安装指定版本。 启动 ComfyUI：在终端中输入“pwd”查看 ComfyUI 的文件路径，复制文件路径，替换启动命令中的相应部分，然后将命令“source cf/bin/activate && cd /Users/vina/Documents/ComfyUI && python main.py autolaunch listen dontupcastattention outputdirectory ~/Desktop”复制到终端。启动成功后，浏览器会自动跳转，但网页地址可能不对，直接在浏览器打开“http://localhost:8188/”即可使用。 3. 管理器和资源占用插件：官方的 ComfyUI 安装包不带管理器和资源占用视图，需要从 GitHub 下载。管理器插件下载地址：https://github.com/ltdrdata/ComfyUIManager 。资源占用视图插件装不装均可，下载地址：https://github.com/crystian/ComfyUICrystools 。 此外，还有一种搭建自己第一个 ComfyUI 的方法（熟手推荐 自定义创建）： 1. 创建工作空间：进入工作空间，点击自定义创建，按照以下内容配置，点击立即创建。镜像选择 lanruicomfyui 镜像；网盘默认挂载；数据集默认挂载 sdbase；启动方式默认选择手动启动。待实例状态由启动中变为运行中后，稍等一会，点击进入 JupyterLab，选择 terminal 终端。 2. 启动 ComfyUI：进入终端后，先参考配置学术加速。运行如下启动命令后按回车键，等待 1 分钟左右。（每次启动都需要输入启动命令）如果想要长时间持续运行任务，请用 nonhup 启动：启动命令“nohup bash /home/user/start.sh > comfy.log 2>&1 &”；查看启动/出图进度命令“tail fn 500 comfy.log”；停止命令“pkill 9 f '27777'”。当页面显示“To see the GUI go to:http://0.0.0.0:27777”，说明已启动成功。 3. 访问 ComfyUI 界面：返回工作空间，点击实例右侧的「打开调试地址」到浏览器，就可以使用 ComfyUI 啦。 需要注意的是，在 Mac 上使用 ComfyUI 存在一些难点： 1. 生图慢，因为 Mac M 只有 CPU，没有 GPU。 2. 生图的大模型在 CPU 环境中不一定适配、好用。 3. 用 Mac 生图的人少，能一起讨论的人也少，解决方案也少，需要自己摸索。 4. 大神们在 Windows 系统里做的一键包，在 Mac 中不能用。 5. 大神们的工作流也要做适配 Mac 的修改，需要一点点代码阅读和修改的能力。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，以下是关于它的详细介绍： 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，启动速度快，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，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 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（常用的都有），但也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 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 安装部署： 电脑硬件要求： 系统：Windows7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统，AMD 显卡，低显卡的情况也可以安装使用，但功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验，个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并安装所需要环境： 依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 安装 Python：https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装时选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git：https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 安装步骤： 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 快捷键：暂未提及。

以下是关于 comfyui 做视频的相关信息： 一些人员在相关领域的情况： 德方：18600081286，从事设计、建模、绘图、效果图、视频工作。 谌峰：13925911177，从事视频，人物，室内设计工作。 陈铭生：18861511571，利用 comfyUI 做 AI 视频，掌握 comfy 工作流设计，给一些公司定制 comfy 流程。 郑路：18868755172，进行出图、短视频创作。 塵：从事绘图与视频工作。 阿牛：13720121256，掌握 comfy 工作流。 Stable Video Diffusion 模型核心内容与部署实战中 ComfyUI 部署实战的相关步骤： 运行 ComfyUI 并加载工作流。在命令行终端操作，在浏览器输入相应地址，出现界面。默认的 ComfyUI 版本存在一些问题，需安装 ComfyUI Manager 插件。再次运行 python main.py 出现 Manager 菜单，可跑文生视频的工作流。工作流可从指定途径获取，使用 ComfyUI 菜单的 load 功能加载，点击菜单栏「Queue Prompt」开始视频生成，通过工作流上的绿色框查看运行进度，在 ComfyUI 目录下的 output 文件夹查看生成好的视频。若生成视频时出现显存溢出问题，有相应解决办法。 关于 ComfyUI 的介绍：现在甚至可以生成视频等，包括写真、表情包、换脸、换装等，只需要一个工作流一键完成，后续会一一讲解介绍如何使用。如何启动搭建 Comfyui 界面的部分简单带过。

以下是为您提供的 ComfyUI 教程相关信息： 有几个网站提供了关于 ComfyUI 的学习教程： ComfyUI 官方文档：提供了使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。网址：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网：提供了详细的入门教程，适合初学者，介绍了特点、安装方法及生成图像等内容。网址：https://www.uisdc.com/comfyui3 知乎：有用户分享了部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户。网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili：提供了从新手入门到精通各个阶段的系列视频教程。网址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 全面的 ComfyUI 教程：https://www.comflowy.com/zhCN 超有意思的 ComfyUI 教程：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ 此外，ComfyUI 基础教程中关于 KSampler 的部分： KSampler 即采样器，包含以下参数： seed：随机种子，用于控制潜空间的初始噪声，若要重复生成相同图片，需种子和 Prompt 相同。 control_after_generate：设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则，有 randomize（随机）、increment（递增 1）、decrement（递减 1）、fixed（固定）。 step：采样的步数，一般步数越大效果越好，但与使用的模型和采样器有关。 cfg：一般设置为 6 8 之间较好。 sampler_name：可设置采样器算法。 scheduler：控制每个步骤中去噪的过程，可选择不同的调度算法。 denoise：表示要增加的初始噪声，文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，以下是关于它的详细介绍： 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，启动速度快，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，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 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（常用的都有），但也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 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 安装部署： 电脑硬件要求： 系统：Windows7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统，AMD 显卡，低显卡的情况也可以安装使用，但功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验，个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并安装所需要环境： 依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 安装 Python：https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装时选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git：https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 安装步骤： 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，您可以将其视为集成了 stable diffusion 功能的 substance designer。通过把 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更精准的工作流定制和良好的可复现性。 其具有以下优劣势： 优势： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 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： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 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。 ComfyUI 是一个开源的图形用户界面，主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。其工作原理包括： 1. Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。生成过程结束时，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 2. Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在 ComfyUI 中，您可以通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。 3. 扩散过程（Diffusion Process）：噪声的生成和逐步还原。扩散过程表示从噪声生成图像的过程。在 ComfyUI 中，通常通过调度器（Schedulers）控制，典型的调度器有 Normal、Karras 等，它们会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。您可以通过 ComfyUI 中的“采样器”节点选择不同的调度器，来控制如何在潜在空间中处理噪声，以及如何逐步去噪回归到最终图像。时间步数：在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步。 您可以从 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，官方链接为：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 此外，开源项目作者 ailm 在 ComfyUI 上搭建了一个可以接入飞书的 AI 女友麦洛薇（mylover），实现了稳定人设，无限上下文，永久记忆，无缝联动 SD 绘图等功能，适合完全没有代码基础的小伙伴们复现并且按自己的想法修改。

以下是 OpenAI 官方发布的与学生写作相关的指南内容： 目录： 一、获得更好结果的六种策略 写清楚说明 GPT 模型无法读取您的心思，输出不符合期望时可提出具体要求，如简短回答、专家级别写作、指定格式等。越少让模型猜测您的需求，越可能获得满意结果。 策略包括在问题中包含细节、要求模型采用角色、使用分隔符区分输入部分、指定完成任务的步骤、提供示例、指定期望的输出长度。 提供参考文本 GPT 可能编造假答案，为其提供参考文本可减少这种情况，如指示模型使用参考文本回答、使用参考文本中的引用来回答。 六大策略助您获得更佳结果 撰写清晰的指令 模型无法读心，输出不理想时可调整要求，让模型无需猜测您的想法以获得期望结果。 技巧包括在查询中添加详细信息、请求模型扮演特定角色、使用分隔符区分输入部分、明确指出完成任务的步骤、提供实例、明确指定希望输出的长度。 相关原始链接：https://www.oneusefulthing.org/p/howtouseaitodostuffanopinionated 。

以下是关于 Claude 官方提示词的相关内容： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 此外，有人深入拆解了 Claude 曝光的内置提示词，认为 Claude 官方的提示词设计硬核、实用，充满借鉴价值。其结合 Claude 3.5sonnet 的解答和主观理解，深入解析了每段提示词的设计理念与作用效果，可作为以后设计提示词时的参考指南和查漏补缺的速查手册，强烈建议收藏。

Gamma AI PPT 的官方网址是：https://gamma.app/ 。Gamma 是一款在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式如 GIF 和视频以增强吸引力。即使是免费版本也能生成高质量的 PPT，在内容组织、设计美观度和整体专业感上表现出色。它还是一个新的通过人工智能来呈现思想的媒介，由一键模板和零代码编辑功能组成，可帮助用户快速创建精美的文档、演示文稿和网页。

以下是关于如何用 AI 软件编程自己的官方网站的相关指导： 选择合适的 AI 网站制作工具时，您需要考虑以下几个方面： 1. 目标和需求：明确您的网站目标，比如是个人博客、商业网站还是在线商店，并确定所需的功能。 2. 预算：部分工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性：根据自身技术水平选择容易使用和管理的工具。 4. 自定义选项：确保工具能提供足够的自定义选项，以满足您的设计和功能需求。 5. 支持和资源：查看是否有充足的客户支持和学习资源，例如教程、社区论坛等，以帮助您解决遇到的问题。 一些流行的 AI 驱动的网站制作工具可以帮助您快速创建和设计高质量的网站，省去繁琐的编码和设计工作。 另外，如果您想利用 AI 打造爆款公众号文章，通常可以首先利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能寻找合适的素材。点击搜索结果旁的加号，可快速浏览并选择与文章主题紧密相连的图片资源。在挑选图片时，要注意避免使用带有水印、画质不清晰或分辨率较低的图片。一般图片出处主要在 twitter 和官方网站，这两个平台是获取官方信息和高质量图片的最佳途径。例如，查询 OpenAI 对争议的回应时，可以在 twitter 找到相关资讯，点击红框相关链接，会跳转到其官方网站上发布的详细解释文章。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。