Luma 教程

Luma Dream Machine 是一种 DIT AI 视频生成模型。 它具有以下显著特点和优势： 能够快速将文本和图像制作成高质量、逼真的视频。 支持文生视频和图生视频。 是一款速度超快的视频生成器，120 秒内可生成 120 帧。 可生成具有逼真流畅动作、电影摄影和戏剧效果的 5 秒镜头。 能够了解人类、动物和物体如何与物理世界互动，从而制作出具有出色角色一致性和精确物理特性的视频，还能帮助用户尝试无数流畅、电影化和自然的摄像机运动。 您可以通过以下体验地址进行注册使用：https://lumalabs.ai/dreammachine/creations 。此外，推特介绍可参考：https://x.com/LumaLabsAI 。

Luma AI 是一家专注于多模态 AI 的公司，旨在扩展人类的想象力和能力。他们提供用于创建和分享3D内容的工具。以下是Luma AI 官网的一些关键功能和链接： 主要功能 1. 互动 3D 场景： Luma AI 提供了创建和分享互动 3D 场景的功能，可以在网页和移动平台上使用。用户可以创建高度详细的 3D 场景，并通过高效的嵌入方式进行分享。 2. Genie: 文本生成 3D： Genie 功能允许用户通过文本描述生成 3D 模型，使 3D 创建更加便捷和用户友好。 官网链接 你可以访问 Luma AI 的官网了解更多信息：。

以下是关于 ChatGPT 的使用教程： 一、认识 ChatGPT 1. ChatGPT 名称含义：GPT 即 Generative PreTraining Transformer，其中 Generative 表示生成式，PreTraining 表示预训练，Transformer 表示转换器。 2. 实质功能：本质是“单字接龙”，长文由单字接龙的回归所生成。GPT 作为大脑即模型需要训练，训练方式是通过材料学习，不断形成模型。训练目的是学习“提问和回答的通用规律”，实现举一反三。但它不是搜索引擎的升级版，可能出现“幻觉”，对现实不存在的东西进行合乎规律的捏造。 二、注册、安装、订阅 1. 简介：ChatGPT 是一种基于 GPT 架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发，是自然语言处理工具，能理解和生成接近人类水平的文本。 2. 版本：目前官网有 GPT3.5 和 GPT4 两个版本。GPT3.5 免费，拥有账号即可使用；GPT4 智能程度更高，有更多功能，如 DALL.E3（AI 画图功能）和 GPTs 商店和高级数据分析等插件，PLUS 套餐收费 20 美金/月，还有团队版和企业版，费用更贵，一般推荐 PLUS 套餐。 3. 注册准备：在注册 ChatGPT 账号前，先注册谷歌账号，因其支持一键登录，可省去很多后续注册流程。谷歌账号注册支持国内手机号码和国内邮箱验证，过程简单。 三、学习英语的应用 推特博主的英语老师制作了一个 GPT 工作流，基于个人日常需求生成定制素材。具体使用方法： 1. 先把特定 prompt 喂给 ChatGPT（建议开新对话专门用于学习英文）。 2. 然后 ChatGPT 会扮演美国好朋友，对输入的英文和中文表达返回更地道的表达，对俚语部分加粗，还会举一反三结合欧美流行内容给出更多例子。 3. 输入特定语句，ChatGPT 会输出对话回顾并建议 3 个推荐任务强化记忆。 建议使用方式：开窗口复制 prompt，手机端打开历史记录，点右上角耳机图标打电话，既能练口语又能练听力，结束后看回顾帮助阅读。 群友也写了类似版本在讯飞上尝试，效果不错。

以下是关于 Dify 的相关教程： 接入企业微信： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 部署自己的 Dify 网站： Dify 有两种使用方式：云服务版本，直接在官网 dify.ai 上注册账号使用；部署社区版，开源，可商用，但不能作为多租户服务使用，对个人使用完全无限制。 部署前提条件：2 核 4G 云服务器一台 = 159 元。

以下是关于 Dify 的一些实践教程和相关信息： 接入企业微信： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式供选择：高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 Dify 介绍：Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，它通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。该平台具备强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，提供了一个功能丰富的提示词 IDE，以及一个全面的 RAG Pipeline，用于文档处理和检索。此外，Dify 还允许用户定义 Agent 智能体，并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户的需求，并且通过其开源特性，确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实，无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力，还是技术爱好者探索 LLM 的潜力，Dify 都提供了相应的支持和工具。Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般地，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify，如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合，效果更好。

以下是为您提供的 AI 教程相关内容： AI 线上绘画教程： 如果您在工作中需要大量图片，又不想为图片付费或担心版权问题，且无法自己拍摄，AI 生图是高效的解决办法。人像、动物、自然风景或人造景观的图都能用 AI 完成。但主流工具 midjourney 付费成本高，stable diffusion 硬件门槛不低。不过，有像这样的免费在线 SD 工具网站。本教程旨在解决不会使用的问题，计划让入门玩家在半个小时内自由上手创作绘图。如果半小时内无法理解工具使用方法，可联系作者。本教程适用于入门玩家，用于作图或职场应用。作者欢迎读者挑错、评论或微信沟通（记得备注来意：ai 绘图交流），教程内容会持续更新。 AI 视频软件教程： 为您提供以下相关链接： 新手如何学习 AI： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（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、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，有一系列为初学者设计的课程。可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按自己节奏学习，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），可根据兴趣选择特定模块深入学习，一定要掌握提示词的技巧，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。在知识库有很多实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。

以下是 ComfyUI 的安装教程： 1. 电脑硬件要求： 系统：Windows 7 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。 下载并更新 Nvidia 显卡驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 2. 下载并安装所需要环境（安装过 WebUI 的同学请忽略本步骤）： 依次下载并安装 python、VSCode、Git，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 Python 版本 3.10 以上，下载地址： VSCode 下载地址： Git 下载地址： 安装 Python 时选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network ，下载文件：cuda_12.2.0_536.25_windows.exe 3. 安装 ComfyUI： 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 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。 4. 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 5. 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 6. 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。找到你已经安装好的 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。 7. 快捷键（未提及具体快捷键内容）

以下是关于 Midjourney 的一些教程： 1. 线稿上色： 先使用 Midjourney 生成线稿，关键词如“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 background niji 5 style expressive”。 用 PS 手动修正错误的地方。 再用 ControlNet 控制，Stable Diffusion 上色。 2. 利用一致性出海马体写真： 得益于“cref”，Midjourney 能够迅速达成角色一致性的目的而无需 Lora。其中，“cref”代表 character reference（角色参考）；“cw”则代表 character weight（参考权重），默认为 100，会参考角色的人脸和服装特点。如果只想关注人脸，请调低到 0。 风格复制和服装的替换，应当用提示词（prompt）和“sref”，默认值 100，越高越接近参考图像的风格。 先用“/describe”指令反推海马体的提示词，再配合“sref”，就可以轻松复制图像风格。在回车之前，检查提示词，不要出现和“sref”风格差异过大的 prompt；也可以增加一些之前学过的有用的 prompt。然后 Upscale 最满意的那一张。 3. 人物一致性： YouTube 大神 TAO 最新的教程，原理是把已经确定好的角色生成一个固定成一个快捷命令，每一个角度一个快捷命令，再通过 vray 重绘调用命令重回人物头部。 具体步骤包括：生成图像（提示词加入分割描述，让一张图生成多张同空间小图）；通过目标图像不断的重复生成，获取更多一致性的角色图像，下载分类（按照视角不同分类）；上传图像，调用 prefer option set 命令，先写命令名称（一个视角操作一次），再放入该视角的照片（4 5 张）；放开角色限制生成图像，在确认好的图像上进行局部重绘，框选头部，在原来的命令下加入—快捷命令名称，确认生成即可。