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langchain还有哪些应用? 可否提供langchain初学者的教程

Answer

LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架,它提供了广泛的应用可能性。以下是一些LangChain的应用示例,以及为初学者提供的教程资源:

  1. 聊天机器人(Chatbots):构建具备记忆能力的聊天机器人框架,可以进行实时交互并提供用户友好的界面。
  2. 文本总结(Summarization):对长文本或文档进行自动总结,提取关键信息。
  3. 文档问答(Question and Answering Over Documents):使用文档作为上下文信息,基于文档内容进行问答。
  4. 信息抽取(Extraction):从文本内容中抽取结构化信息。
  5. 结果评估(Evaluation):分析并评估语言模型输出结果的质量。
  6. 数据库问答(Querying Tabular Data):从数据库或类数据库内容中抽取数据信息。
  7. 代码理解(Code Understanding):分析代码并从代码中获取逻辑,支持代码相关的问答。
  8. API交互(Interacting with APIs):使语言模型能够理解和调用API,以获取或发送数据。
  9. 智能体(Agents):使用语言模型进行任务分析和决策,并调用工具执行决策。

对于LangChain初学者,可以访问官网,以下是一些教程资源:

  • 快速入门:提供了安装LangChain及其组件的基本命令和步骤。
  • LangChain快速上手教程:以浅显易懂的方式介绍了LangChain的安装和基本概念。
  • LangChain中文入门教程:为中文用户提供的入门教程,包括安装和基本操作。
  • LangChain框架介绍:介绍了LangChain框架的核心价值主张和设计理念。

这些资源可以帮助初学者理解LangChain的基本概念,安装过程,以及如何开始构建自己的LangChain应用程序。

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References

Others are asking
那个框架特别适用于RAG,比如LlamaIndex、LangChain等
LlamaIndex 是一个专为构建大型语言模型(LLM)应用而设计的开发框架,为开发人员提供了强大且灵活的工具,能更有效地理解和处理文本数据。对于熟悉 LangChain 的开发者而言,它并不陌生。 其核心优势在于对大型语言模型的深度支持,允许开发者利用如 GPT3.5 Turbo 等模型执行多种文本处理任务,如文档问答、文章生成和自动翻译等。特别地,它提供了构建文档问答系统的功能,能自动从大量文档中检索相关信息并生成答案,这在处理大量知识信息的领域极具价值。 LlamaIndex 还允许对嵌入模型进行微调以适应特定任务需求,提升文档问答系统的性能。它支持连接结构化、半结构化和非结构化等不同类型的数据源,为应用程序提供全面信息。 此外,其设计注重简化开发流程,即使复杂的 NLP 任务也能通过少量代码实现,无需深入了解底层复杂性。这种设计哲学不仅降低了开发大型语言模型应用的门槛,还极大提升了开发效率和应用性能。 LlamaIndex 的 GitHub 地址:https://github.com/runllama/llama_index/
2025-01-07
Langchain 是什么?
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它提供了一系列工具、组件和接口,使得创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型支持的应用程序变得更加容易。其核心概念包括组件和链,组件是模块化的构建块,可组合创建强大应用,链则是组合的一系列组件(或其他链)以完成特定任务。 主要特点有: 1. 模型抽象:提供对大型语言模型和聊天模型的抽象,便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 2. 提示模板和值:支持创建和管理提示模板。 3. 链:允许开发人员定义一系列处理步骤以完成复杂任务。 4. 代理:支持构建代理,能使用语言模型做决策并调用工具。 LangChain 支持多种用例,如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等,可与外部数据源交互收集数据,还提供内存功能维护状态。它为开发人员提供强大工具集,以构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。 此外,LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架,通过提供模块化工具和库,允许开发者轻松集成和操作多种大模型。它设计注重简化开发流程,支持广泛模型,具备良好可扩展性,有活跃贡献者和持续更新,提供全面文档和示例代码,考虑应用安全性和用户数据隐私保护,是多语言支持的灵活框架,适用于各种规模项目和不同背景开发者。LangChain 官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-01-03
LangChain是什么
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,具有以下特点和作用: 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程,提供了一系列工具、组件和接口,使创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型支持的应用程序更轻松。 核心概念包括组件和链,组件是模块化的构建块,可组合创建强大应用程序,链是组合在一起完成特定任务的一系列组件(或其他链)。 主要特点包括: 模型抽象:提供对大型语言模型和聊天模型的抽象,便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用程序。 提示模板和值:支持创建和管理提示模板,引导语言模型生成特定输出。 链:允许开发人员定义一系列处理步骤,按顺序执行完成复杂任务。 代理:支持构建代理,使用语言模型做决策并决定调用工具。 支持多种用例,如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等,可与外部数据源交互收集数据,还提供内存功能维护状态。 为开发人员提供强大工具集,构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。 LangChain 与 RAG(检索增强生成)的关系: LangChain 作为框架,提供实现 RAG 必需的工具和组件。 RAG 作为技术,可在 LangChain 框架内实施和利用。 LangChain 允许通过模块化组件构建 RAG 应用程序。 通过提供现成的链和提示模板,简化 RAG 应用程序开发过程。 利用 LangChain 实现 RAG 可创建更高效、准确的应用程序,尤其在需要大量外部信息辅助决策的场景。 通过丰富的 API 和组件库,支持构建复杂的 RAG 应用,如智能问答系统、内容推荐引擎等。
2024-12-26
langchain是干什么的
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,具有以下特点和功能: 1. 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程,提供了一系列工具、组件和接口,使创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型支持的应用程序更轻松。 2. 核心概念包括组件和链,组件是模块化的构建块,可组合创建强大应用,链是一系列组件或其他链的组合,用于完成特定任务。 3. 主要特点包括: 模型抽象:提供对大型语言模型和聊天模型的抽象,便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 提示模板和值:支持创建和管理提示模板。 链:允许开发人员定义一系列处理步骤以完成复杂任务。 代理:支持构建代理,能使用语言模型做决策并调用工具。 4. 支持多种用例,如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等,可与外部数据源交互并提供内存功能维护状态。 5. 为开发人员提供强大工具集,构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。 此外,LangChain 允许开发者将语言模型与应用程序连接起来,使应用程序能够嵌入大模型的能力。它是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架,注重简化开发流程,支持广泛的模型,具备良好的可扩展性,拥有活跃的贡献者和持续更新,提供全面文档和示例代码,充分考虑应用安全性和用户数据隐私保护,是多语言支持的灵活框架,适用于各种规模项目和不同背景的开发者。LangChain 官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2024-11-28
我想要关于 LangChain 的相关知识
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,具有以下特点和优势: 1. 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程,提供了一系列工具、组件和接口,使创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型支持的应用程序更易实现。 2. 核心概念包括组件和链,组件是模块化的构建块,可组合创建强大应用,链是一系列组件或其他链的组合,用于完成特定任务。 3. 主要特点包括: 模型抽象:提供对大型语言模型和聊天模型的抽象,方便开发人员选择合适模型并构建应用。 提示模板和值:支持创建和管理提示模板,引导语言模型生成特定输出。 链:允许开发人员定义一系列处理步骤,按顺序执行完成复杂任务。 代理:支持构建代理,能使用语言模型做决策并调用工具。 支持多种用例,可与外部数据源交互,还提供内存功能维护状态。 4. 与 RAG(检索增强生成)的关系: 框架与技术:LangChain 作为框架,提供实现 RAG 必需的工具和组件,RAG 可在其框架内实施利用。 模块化实现:允许通过模块化组件构建 RAG 应用。 简化开发:通过现成的链和提示模板简化 RAG 应用开发过程。 提高性能:帮助创建更高效、准确的应用,尤其在需大量外部信息辅助决策的场景。 应用构建:支持构建复杂的 RAG 应用,如智能问答系统、内容推荐引擎等。 5. 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架,注重简化开发流程,支持广泛模型,具备良好可扩展性,有活跃的贡献者和持续更新,提供全面文档和示例代码,考虑了应用安全性和用户数据隐私保护,多语言支持,适用于各种规模项目和不同背景开发者。 LangChain 官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2024-11-28
Langchain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,具有以下特点和功能: 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程,提供一系列工具、组件和接口,使创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链,组件是模块化构建块,可组合创建强大应用,链是一系列组件或其他链按顺序执行以完成特定任务。 具有模型抽象、提示模板和值、链、代理等功能。 支持多种用例,如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等,可与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG(检索增强生成)的关系: 框架与技术:LangChain 作为框架,提供实现 RAG 必需的工具和组件,RAG 技术可在其框架内实施利用。 模块化实现:允许开发者通过模块化组件构建 RAG 应用程序,如使用检索器和生成模型创建完整的 RAG 流程。 简化开发:通过提供现成的链和提示模板简化 RAG 应用开发过程。 提高性能:利用 LangChain 实现 RAG 可创建更高效、准确的应用,尤其在需大量外部信息辅助决策的场景。 应用构建:通过丰富的 API 和组件库支持构建复杂的 RAG 应用,如智能问答系统、内容推荐引擎等。 开发 LangChain 应用构建 RAG 应用时,LangChain 提供以下组件: 数据加载器:从数据源加载数据并转换为文档对象,包含页面内容和元数据。 文本分割器:将文档对象分割成多个较小文档对象,方便后续检索和生成。 文本嵌入器:将文本转换为高维向量,用于衡量文本相似度以实现检索。 向量存储器:存储和查询嵌入,通常使用索引技术加速检索。 检索器:根据文本查询返回相关文档对象,常见实现是向量存储器检索器。 聊天模型:基于大模型实现文本生成功能。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下:(具体流程未给出)
2024-11-21
我是一位ai初学者,该如何选择学习的方向和材料
对于 AI 初学者,以下是一些选择学习方向和材料的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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。 如果您偏向技术研究方向,需要学习的内容包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,需要学习的内容包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-12-19
我是一名AI初学者 该如何开始学习怎么使用AI
对于 AI 初学者,以下是一些学习建议: 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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,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,还可以参考微软为期 12 周、共 24 课时的课程,课程原网址 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 。在课程中,将深入学习符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等内容。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-12-18
初学者怎样快速使用AI工具
对于初学者想要快速使用 AI 工具,以下是一些建议和相关信息: 在 CAD 绘图方面,存在一些可辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件,例如: 1. CADtools 12:这是 Adobe Illustrator 的插件,添加了 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:Autodesk 开发的云端 3D CAD/CAM 软件,集成了 AI 功能,能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具,可根据设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。但使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能,初学者建议先学习基本的 3D 建模技巧。 对于普通人直观初接触 AI,主要有两个方面: 1. 最低成本能直接上手试的工具是什么,自己能否尝试。 2. 现在最普遍/最好的工具是什么,能达到什么效果。虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也有各自的优化。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。为了便捷展示 AI 能力,让普通人更直观马上上手,可选择以下几种工具展开说明:聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具。
2024-12-17
学习AI 初学者
对于初学者学习 AI,以下是一些建议: 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),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自己的作品。 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,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。 6. 持续学习和跟进: AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-11-28
给初学者介绍AI的PPT
以下为为初学者介绍 AI 的相关 PPT 资源: 1. 《和 Cursor AI 一起学 Python 编程》 分享者:B站 PPT 链接: 在线代码:https://bohrium.dp.tech/notebooks/86124619178/update 课程大纲:和 AI 一起学 Python 编程——面向研究生初学者 总课时:10 月 16 日,4 节课,每节 45 分钟 讲课者:Xiangyu Chen(清华大学数据科学博士生)、Wenju Tang(北京大学语言学博士) 业界助教:Wenhao Guo(杭州某电商公司 NLP 工程师) 2. 《给小白的 AI 产品推荐》中的 PPT 类产品 国内:爱设计 PPT 推荐理由: 背后拥有实力强大的团队,技术过硬且对市场需求有敏锐洞察力。 成功把握住 AI 与 PPT 结合的市场机遇。 已确立市场领先地位,代表当前国内 AI 辅助 PPT 制作的最高水平。 3. 微软 AI 初学者入门课程 译者:Miranda 课程原网址:https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 课程内容:涵盖符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等,适合初学者,覆盖 TensorFlow、PyTorch 及人工智能伦理原则。
2024-11-22
作为ai初学者,想训练自己的个性ai,应该怎么入手
对于 AI 初学者想要训练自己的个性 AI ,可以从以下几个方面入手: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,如李宏毅老师的课程。 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,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,包括图像、音乐、视频等,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,因其上手容易且实用。 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自己的作品。 在知识库中分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,了解它们的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,激发对 AI 潜力的认识。 此外,更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求,您也可以对其进行了解和参考。同时,为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变,应投资于创建像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习的模型生态系统,例如通过学校教育和经验积累,培养在复杂情况下确定最佳答案的直觉。
2024-11-20
我想学习COZE平台创建智能体的详细教程。
以下是在 COZE 平台创建智能体的详细教程: 1. 基础智能体创建: 进入 coze 官网(www.coze.cn),注册并登录。 点击页面左上角的⊕。 通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 2. Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定 Bot 的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置:插件可扩展 Bot 的专业能力,如计算器、日历等工具;工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑;图像流可处理和生成图像相关功能;触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理:文本可存储文字类知识材料;表格可用于结构化数据的存储和调用;照片可作为图像素材库。 记忆系统:变量可存储对话过程中的临时信息;数据库可管理持久化的结构化数据;长期记忆可保存重要的历史对话信息;文件盒子可管理各类文档资料。 交互优化(底部区域):可设置开场白、用户问题建议、快捷指令、背景图片等。 预览与调试(右侧区域):实时测试 Bot 的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 3. 图像流相关: 打开 Coze 官网(https://www.coze.cn/home)。 创建图像工作流,图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有相关参数,如 image_url 是毛坯房的图片地址;Strength 是提示词强度,影响效果图;Style 是生成效果的风格,如新中式、日式、美式、欧式、法式等;user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流,调试工作流效果,可使用毛坯房测试用例(https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg)。 开始节点对应配置三项内容,进行提示词优化。 人设和回复逻辑:技能 1 中 3 项中的编译数字来源,然后点击右上角发布。
2025-01-08
midjourney 教程
以下是关于 Midjourney 的一些教程: 1. 利用一致性 MJ 出海马体写真: 超低学习成本,会用任意手机修图软件即可。 得益于 cref,能迅速达成角色一致性目的,无需 Lora。cref 代表 character reference(角色参考),cw 代表 character weight(参考权重),默认为 100,会参考角色的人脸和服装特点。若只想关注人脸,可调低到 0。 风格复制和服装替换,用提示词(prompt)和 sref,默认值 100,越高越接近参考图像的风格。 用 /describe 指令反推海马体的提示词,配合 sref复制图像风格。回车前检查提示词,避免出现和 sref 风格差异过大的 prompt,也可增加有用的 prompt。 对最满意的图进行 Upscale,解决“形似而神不似”的问题,即 MJ 直出和原人物在五官等地方的细微差距。 2. 线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion: 用 Midjourney 生成线稿,PS 修正错误,再用 ControlNet 控制,Stable Diffusion 上色,多套 AI 组合提高出图质量和效率。 例如生成可爱猫卡通 IP 角色的线稿,mj 关键词:Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white backgroundniji 5style expressive。 3. 小白 30min 加入离谱村: 选工具,如 SD 或 Midjourney。 抄 prompt,从教程和导航中找喜欢的风格,摘取提示词。 找 ChatGPT 改写提示词。 把提示词喂给 Midjourney 机器人,初学者可多按 VU 让其自由修改,先弄出满意的图,如 V1V4 基于某图修改出 4 张,U1U4 选定某图细节调整。
2025-01-08
现在最好的 Ai 跳舞工具是哪一个,或者教程?
目前,在 AI 跳舞领域,以下是一些相关的工具和教程资源: B 站:Ever AI 酱,这里会有教程及 AI 工具界面操作。 DisPose:这是由清华大学与北京大学等组织联合发布的一种可控的人体图像动画方法。输入动作视频参考和人物图像,可以形成新的角色舞蹈视频。其地址为:https://lihxxx.github.io/DisPose/ 。 小红书/抖音:EverAI 。 您可以根据自己的需求选择适合的工具和教程进行学习和使用。
2025-01-07
Stable Diffusion 学习教程
以下是关于 Stable Diffusion 学习的教程: 学习提示词: 1. 学习基本概念:了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构,理解提示词如何影响生成结果,掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)。 2. 研究官方文档和教程:通读 Stable Diffusion 官方文档,研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例:熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念,研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧:学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果,掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧,了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈:使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像,对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训,在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库:根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库,将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿:关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享,及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 核心基础知识: 1. Stable Diffusion 系列资源。 2. 零基础深入浅出理解 Stable Diffusion 核心基础原理,包括通俗讲解模型工作流程(包含详细图解)、从 0 到 1 读懂模型核心基础原理(包含详细图解)、零基础读懂训练全过程(包含详细图解)、其他主流生成式模型介绍。 3. Stable Diffusion 核心网络结构解析(全网最详细),包括 SD 模型整体架构初识、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型、SD 官方训练细节解析。 4. 从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画(全网最详细讲解),包括零基础使用 ComfyUI 搭建推理流程、零基础使用 SD.Next 搭建推理流程、零基础使用 Stable Diffusion WebUI 搭建推理流程、零基础使用 diffusers 搭建推理流程、生成示例。 5. Stable Diffusion 经典应用场景,包括文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建。 6. 从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型(全网最详细讲解),包括训练资源分享、模型训练初识、配置训练环境与训练文件。 其他资源: 1. 了解 Stable diffusion 是什么: 。 2. 入门教程: 。 3. 模型网站:C 站 。 4. 推荐模型:人像摄影模型介绍:https://www.bilibili.com/video/BV1DP41167bZ 。
2025-01-06
sd 学习教程
以下是关于系统学习 Stable Diffusion 提示词的教程: 1. 学习基本概念: 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)。 2. 研究官方文档和教程: 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例: 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧: 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈: 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库: 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿: 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外,为您推荐以下学习资源: 1. SD 从入门到大佬: Nenly 同学的视频合集(点我看合集):https://space.bilibili.com/1 。 想入门 SD 的同学可以在安装完 SD 后,参考 0.SD 的安装:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Ouiyw6v04iTJlmklDCcc50Jenzh 。 可选的一些图片版教程: 。 2. 第一期:上班的你: 。 。 。 。 。 。 。 。 。
2025-01-06
Midjourney 学习教程
以下是学习 Midjourney 的教程: 1. 注册相关账号:注册 Discord 账号并加入 Midjourney 服务器,Midjourney 也有在线版本可直接使用。 2. 掌握提示词结构:了解 Prompt 的基本组成部分,如“主体”“媒介”“环境”等,学习构建有效的 Prompt 来生成理想图像。 3. 熟悉常用参数和命令:学习 Midjourney 的各种参数设置,如放大、细节等,掌握常用命令,如/imagine、/test 等。 4. 针对不同场景练习创作:尝试针对插画、游戏、框架等不同场景进行创作练习,通过实践提高 Prompt 编写和图像生成技巧。 5. 学习他人作品并模仿:观察学习其他用户的优秀作品,了解其 Prompt 技巧,通过模仿提高创作水平。 此外,还可以通过以下方式学习 Midjourney: 把 Midjourney 的官网说明书喂给 GPT,让其根据说明了解机制和结构,给出适合的提示词。 像案例中的二师兄一样,加入相关社群,如 Prompt battle 社群,打磨文生图提示词学习。 总的来说,系统学习 Prompt 编写技巧、熟悉 Midjourney 的功能,并通过大量实践创作,同时善于学习他人经验,是学习 Midjourney 的有效方法。但需注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-06
可否输入一次同时使用多个人工智能
360 于 8 月 1 日发布了集合国内 16 家主流模型的 AI 助手。用户可以通过其桌面客户端和浏览器等多个入口随时唤起,支持在同一问题上同时使用多个模型进行解答。当用户不确定选择哪个模型时,AI 助手会通过意图识别自动选择模型。您可以体验一下:https://bot.360.com
2025-01-05
可否将 coze 平台上的 bot 部署到微信小程序上?应该怎么做?
将 Coze 平台上的 Bot 部署到微信小程序上可以参考以下步骤: 1. 通过 Coze 建立定时任务,执行工作流二,并添加如分析文章和搜索文章等能力,使其成为一个消息情报官的 Agent。 2. 发布到想要的平台,如微信小程序等。 3. 登录宝塔面板,在宝塔面板中可视化控制云服务器,部署 Docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。 在宝塔面板中操作,包括添加 Docker 中的“项目模板”等。 将编译好的内容复制进来,创建容器,选择容器编排,填入模板和名称。 查看运行情况,手动刷新日志,若看到“WeChat login success”,则成功将 Bot 接入微信。 4. 记下要对接的 Coze AI Bot 的 Bot ID,在其设计界面所在的链接中获取,然后将 Bot 发布到 Bot as API 上。
2024-09-09