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DALL E 教程

回答

以下是为您整理的 DALL·E 教程相关内容：

软件教程：
好玩的主题创作：
视频挑战相关：使用 Dall E 直接描述出图，再去视频工具中转成视频，可参考第 5 期：Video Battle AI 视频挑战 - 邂逅中的教程。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

[AI绘画教程和案例](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UaNJwBWjNiMNMUkqafNcQDdJnBb)[AI线上绘画教程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VM3zwmYX2ixwu0kEvMGcWo5Hn8e)[工具教程：DALL·E](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UhuiwQBlqi3Hr4kb3rwcTK9cnXb)[工具教程：Midjourney](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VUadwndc5iRJktkzaYPcaLEynZc)[工具教程：Stable Diffusion](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FUQAwxfH9iXqC9k02nYcDobonkf)[工具教程：ComfyUI](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AxZPwElC6iZ0aqk2hjOcI3Y9nFg)[工具教程：AI 3D](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TRJEwdbQEiJjvykq8nJc6juvn6g)[工具教程：WeShop](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UqKXwX1d0iRO5ikBb0DcYyb9ned)[Design with AIGC](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/H2RcwGFoqiLnAHkSiXIc5IuInEf)

工具教程：DALL·E

[主题创作：一起画麦橘](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BxvNwm1uDial2dkCPlucJVidnrf)[李继刚- V50段子和DALL·E 3结合](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TX7YwGf9aifqLvkvctFcItnBn2e)[AJ的头像共创-Dall·E 3生成，pika动画](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NrkFwdCaOiKUvQkTMedc8oCrnUg)[小互：DALL·E瓶子里的世界](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/S8E5wSWc9iD8fYk6cAVcwvhAnCd)[擅长创作表情包Meme](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KK9wwzDM6iVbK7kfI6WcWU6VnHf)

第5期已完成： Video Battle AI 视频挑战第5期-邂逅

使用Dall E直接描述出图，再去视频工具中转成视频

其他人在问

DALL·E2的介绍

DALL·E2 也叫 unCLIP，基本可以看成是 DALL·E 和 GLIDE 的合体。其问题建模采用两阶段方法： Stage1：通过 caption 得到 CLIP image embedding 的 prior 过程，方式可以是 DALL·E 中的自回归方法，也可以用另外一个扩散模型来做。 Stage2：通过 CLIP image embedding 到生成图片的 diffusion decoder。这个过程带有较强的随机性，多样性比 DALL·E 中的 dVAE 要好。在 Stage2 的 Decoder 训练中：本质是个 Diffusion 模型，细节借鉴了 GLIDE。每一次传播过程都会把 CLIP text embedding 拼接在 timestamp embedding 后面，CLIP text embedding 代表了 text 全局信息。类似 GLIDE，把 caption 原始序列也加入 attention 里，希望能补充 CLIP text embedding 没有捕捉到的 NLP 信息，但效果一般。为了得到大图，还学习了两个 upsamplediffusionmodel，分别从 64×64 到 256×256，以及 256×256 到 1024×1024。使用了 guidancefree 的方式，10%的概率随机擦除 CLIP text embedding 输入，50%概率随机丢弃 caption 输入。在 Stage1 的 Prior 训练方面： DALL·E2 是在 2022 年引发了基于图像的生成式 AI 热潮的模型。它把 GLIDE 和 DALL·E 结合在一起，把效果做出了圈。同时，它是 AIGC 组成原理中 Image 生成部分重点介绍的模型之一。

Dall·E照片级写实风格提示词

以下是一些可以尝试在 DALLE 中使用的提示词，来生成照片级的写实风格图像： 1. "一张拥有极高分辨率和令人惊艳的细节的照片..." 2. "拍摄于自然光线下，无滤镜，无修饰的写实..." 3. "使用高端相机和镜头拍摄的，能看到每一个毛孔的超高分辨率..." 4. "逼真到仿佛能从画面中嗅到气味的写实风格..." 5. "照片般的写实效果，清晰可见皱纹、纹理和细微表情..." 6. "令人难以区分真实照片与渲染图像的无与伦比的写实画面..." 7. "展现出的肌肤质感、织物褶皱和光线细节..." 8. "使用热成像相机和光学变焦镜头拍摄的近乎真实的..." 9. "胶片级细节，颗粒感和动态光比的顶尖图像..." 10. "具备媲美 artsation.com 摄影作品般的逼真写实效果..." 这些提示词都强调了写实、细节、分辨率、真实感等关键词，有助于 DALLE 生成出照片般的高分辨率写实图像。你也可以继续探索其他组合，找到最佳的提示方式。

AI视频制作教程

以下是使用 AI 把小说制作成视频的教程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。另外，关于使用 Stable Diffusion 制作中文文字的教程： 1. 将中文字做成白底黑字，存成图片样式。 2. 使用文生图的方式，使用大模型真实系，作者用的 realisticVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置。 3. 输入关键词，如奶油的英文单词，Cream + Cake（加强质感），反关键词：Easynegative（负能量），反复刷机，得到满意的效果即可。 4. 同理可输出 C4D 模型，可自由贴图材质效果，3d,blender,oc rendering。 5. 如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 6. 打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：29 60。同时，为您提供以下相关的 AI 视频工作流教程链接： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.

以下是为您整理的 ComfyUI 教程相关内容：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/ ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户，网站：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网：详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，介绍特点、安装方法及生成图像等内容，地址：https://www.uisdc.com/comfyui3 知乎：有用户分享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，地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili：一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程，地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ ComfyUI 基础教程部分：掌握基础界面：熟悉基本界面和操作，包括 Comfyui 工作区介绍、基础节点介绍、KSampler 等。 KSampler： seed：随机种子，用于控制潜空间初始噪声，相同种子和 Prompt 可生成相同图片。 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：采样步数，一般步数越大效果越好，但与模型和采样器有关。 cfg：一般设置为 6 8 之间较好。 sampler_name：可设置采样器算法。 scheduler：控制每个步骤去噪过程，可选择不同调度算法。 denoise：表示增加的初始噪声，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。

way to agi 可以提供每一个ai的教程吗

WaytoAGI（通往AGI之路）是由一群热爱AI的专家和爱好者共同建设的开源AI知识库。它提供了一系列开箱即用的工具，包括文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程。无论您是AI初学者还是行业专家，都能在这里发掘有价值的内容。知识库涵盖的内容丰富多样，包括但不限于以下方面：推荐了 B 站 up 主 Nally 的免费课程，每节 15 分钟。二十四节气相关教程和关键词已开源。会有老师带领大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。提到人像可控的炼丹操作、AI 视频及相关变现方式。介绍了工程生产的可控性，以及 AI 视频相关的共学课程、工具及挑战赛。提供了不同类型的学习路径规划，如 AI 提示词、AI 绘画、AI 语音与数字人等方面的学习路径。包含 AI 产品介绍、数据分析、研究报告与课程、AI 论文和数据等内容。有开源内容共建，如音乐之路、AI 视频学社、微信机器人搭建、手搓“硬件”机器人、关键词学社、AI 教育之路、AI 3D 学社、AI 即兴喜剧等。您可以通过以下链接访问：https://waytoagi.com/ ，即刻体验：https://waytoagi.com/

controlnet教程

以下是关于 ControlNet 的教程： ControlNet 是 Stable Diffusion 中的一个功能，能够让用户更精确地控制出图结果。比如可以控制人物的动作、建筑物的线条等。在使用时，大模型和关键词正常填写生成所需照片。然后鼠标滑到最下面点击“ControlNet”： 1. 点击空白处上传指定姿势的照片。 2. 点击“启用”。 3. 在“预处理器”和“模型”里选择“openpose”，这用于让计算机识别人物姿势。接着点击“预览预处理结果”，原照片右边会出现人物姿势的线条，最后点击生成照片即可得到指定姿势的图片。另外，如果是用秋叶大佬的整合包，会自带 ControlNet 插件。若没有，可去扩展中搜索安装。其使用逻辑是通过预处理器将图片提取特征并转换为 AI 可识别的形式，再通过模型进行图像生成。例如绘制女孩打篮球模仿库里动作的图片，输入相关关键词，选择大模型，在 ControlNet 中导入库里照片，选择合适的预处理器和模型，调试参数后生成。在 ControlNet 中还可以尝试不同的预处理器，如 softedge_pidinet、depth、canny、tile 等，可能会得到不错的效果。同时要注意电脑配置，避免出现显存不足等问题。

以下是关于 Suno 的教程信息： Suno 是一家研究驱动型的人工智能公司，其专门研发的生成式 AI 模型为创意工作者提供强大的创作工具。公司推出的 Chirp 模型，通过文字描述就能实现逼真的音乐和声音效果，包括配乐、人声、音效等，可广泛用于游戏、短视频、播客等领域。目前，Chirp V2 版本模型的最大生成时长为 1 分 20 秒，延续的最大生成时长为 60 秒。去年制作过一期 Discord 版本的 Suno 操作教程。在自定义模式（Custom Mode）下，有两个主要的输入窗口：音乐风格（Style of Music）与歌词（Lyrics）。音乐风格（Style of Music）需要填写一些 tag 来描述整首音乐的风格和感觉，多个 tag 之间用“,”进行分隔。根据 Suno 的官方文档和测试，可以识别的 tag 包括音乐类型/流派、人声/乐器、情绪/氛围、节奏、场景、混响、其他和声/音效等。音乐生成使用 Suno 时，和大语言模型一样具有很强的随机性，并且输入（prompt/tag）质量往往决定了输出（生成音乐）质量，想要避免无谓的抽卡，让生成结果无限地靠近自己的想法，就需要使用一些提示词技巧。您可以通过以下链接获取更多相关内容： PS：使用以下内容需要科学上网，请自行解决。此外，还建立了一个微信群【通往 AI 音乐之路】，可以填写问卷：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnuLtIpBNzE5bcQtZbS8UEjh 或添加 AJ（微信号 AAAAAAAJ）备注您的音乐成就，拉您进群。右侧可以扫码关注公众号“智音 Brook”，方便更充分的探讨交流。

以下是一些关于 ComfyUI 的学习教程资源： 1. ComfyUI 官方文档：提供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/ 2. 优设网：有详细的 ComfyUI 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 3. 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 4. 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/ 此外，还有以下教程： 1. 一个全面的 ComfyUI 教程：https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 的基础界面和操作方面： 1. 熟悉 ComfyUI 的基本界面和操作。 2. Comfyui 工作区介绍。 3. 基础节点介绍。 4. KSampler： 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。