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--scref 教程

回答

以下是关于“--sref”的教程：

  • “--sref”参数允许我们使用通过 URL 提供的现有图像或图像的大致视觉特征、美学和氛围创建新图像。
    • 官方详细步骤地址：https://discord.com/channels/662267976984297473/1204491188539883571
    • 请参阅 1-2-3 步骤教程开始使用风格参考图像。
    • 图像地址链接：whatnostop_A_textured_impasto_expressive_oil_painting_depicting_d63d1644-49b4-4831-95b1-486d05452313.png
  • 莱森的教程：
    • Midjourney cref 海马体写真教程，10 分钟不到出写真。
    • 得益于--cref[image url]和--cw[0~100]，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[image url]来解决。--sref 代表 style reference，权重参数为--sw[0~1000]，默认值 100，越高越接近参考图像的风格。
    • 例如，要复制海马体图像风格，先用/describe 指令反推海马体的提示词，再配合--sref[海马体图像的 url]。
  • 详细步骤：
    • 将“--sref”和 URL 添加到提示的末尾。
    • 在这一步中，以风格参考图像的视觉风格创建新图像。使用“风格参考”图像（--sref）时，Midjourney 将努力只捕捉参考图像的美学特质，而不是其语义内容。新提示本身没有美学内容有助于“sref”的执行。
    • 示例：提示词：A young man stands at the edge of the forest cliff,looking over the ocean below.--sref https://s.mj.run/9DFZsjKwkyE --v 6.0 翻译：一个年轻人站在森林悬崖的边缘，俯瞰下方的海洋。--sref https://s.mj.run/9DFZsjKwkyE --v 6.0 然后得到：whatnostop_A_young_man_stands_at_the_edge_of_the_forest_cliff_l_82470548-cc11-4cdc-abac-bab5091ba111.png
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

Midjourney V6 更新风格参考命令2.0 "--sref "

--sref参数允许我们使用通过URL（地址链接）提供的现有图像或图像的大致视觉特征、美学和氛围创建新图像。官方详细步骤地址：https://discord.com/channels/662267976984297473/1204491188539883571请参阅以下的1-2-3步骤教程，以帮助您开始使用风格参考图像。图像地址链接：whatnostop_A_textured_impasto_expressive_oil_painting_depicting_d63d1644-49b4-4831-95b1-486d05452313.png（也就是下方图片）

莱森：利用一致性MJ 出海马体写真的教程来啦

Midjourney cref海马体写真教程来啦！10分钟不到出写真～视频在下面（记得mark看文字笔记）超低学习成本，你只要会用任意手机修图软件...就能解决Midjourney Cref角色一致性直出之后的「形似而神不似」的问题。简而言之，文字笔记：得益于--cref[image url]和--cw[0~100]，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。如果你只想关注人脸，请调低到0。你不需要对角色原图使用/describe来贴近目标生成角色的形象，因为--cref会帮你完成这件事情。于是，风格复制和服装的替换，则应当用提示词（prompt）和--sref[image url]来解决。顾名思义，--sref代表style reference，权重参数为--sw[0~1000]，默认值100，越高越接近参考图像的风格举个例子，现在我们要海马体这张图像，我们先用/describe指令反推海马体的提示词，再配合--sref[海马体图像的url]，就可以轻松复制图像风格。在回车之前，检查你的提示词，不要出现和sref风格差异过大的prompt；也可以增加一些你之前学过的有用的prompt。

Midjourney V6 更新风格参考命令2.0 "--sref "

在这一步中，我们将以我们的风格参考图像的视觉风格创建一幅新图像。我从上面的狐狸网格中选择了U4。使用“风格参考”图像(--sref)的魔力在于，Midjourney将努力只捕捉参考图像的美学特质，而不是其语义内容。从这个意义上讲，我们可以将--sref视为一种文本扩展类型的快捷方式。想想创建狐狸图像的提示。由于--sref，对于我的新图像，我将不必重新输入“描绘了一幅质感丰富、厚涂、富有表现力的油画”、“画作呈现了青绿色和黑色的混合”或“气氛悬念且神秘”，因为从某种意义上说，Midjourney已经为我完成了这些。重要的是，新提示本身没有美学内容。这有助于sref的执行！我将使用狐狸图像作为我的--sref，以提供美学内容。提示词：A young man stands at the edge of the forest cliff,looking over the ocean below.--sref https://s.mj.run/9DFZsjKwkyE --v 6.0翻译：一个年轻人站在森林悬崖的边缘，俯瞰下方的海洋。--sref https://s.mj.run/9DFZsjKwkyE --v 6.0然后我们得到了：whatnostop_A_young_man_stands_at_the_edge_of_the_forest_cliff_l_82470548-cc11-4cdc-abac-bab5091ba111.png

其他人在问
scref 使用指南
以下是关于 sref 的使用指南： 风格一致： 指南：垫图链接（可选择）+关键词+“sref” +图片链接+风格化参数+“v 6.0” 指令：url +关键词+“sref” + url +“sw” +“v 6.0” sw 风格化参数：用于控制整体的风格强度，默认为 100，数值范围为 参考多张图像风格：url 间使用空格隔开，权重代表不同参考风格的权重，如 sref url A::2 url B::3 url C::5 适用模型：V6 和 Niji V6 常见问题： 您可以在使用 Vary Region 期间使用 sref 来增强美学匹配/混合。 以下是如何在使用 Vary Region 时使用sref 图像来帮助加强风格的方法： 确保 remix 已打开。放大 点击。 保留提示中确定画布总体构图的部分。尽量保留尽可能多的部分，但不要耗尽内存。如果您的细节没有显示出来，那可能是内存问题。编辑提示以删除一些不必要的细节，以腾出空间添加新的细节。 将您的细节添加到提示中。 记得用一些详细的描述（至少 5 7 个词）描述它。 现在，您可以通过将基本图像用作 sref 来加强您的添加部分的风格（视觉美学）。右键单击放大后的图像中心，从下拉菜单中选择复制链接。将该链接添加为您的sref。 详细步骤： sref 参数允许我们使用通过 URL（地址链接）提供的现有图像或图像的大致视觉特征、美学和氛围创建新图像。 官方详细步骤地址：https://discord.com/channels/662267976984297473/1204491188539883571 请参阅以下的 1 2 3 步骤教程，以帮助您开始使用风格参考图像。 图像地址链接：whatnostop_A_textured_impasto_expressive_oil_painting_depicting_d63d1644 49b4 4831 95b1 486d05452313.png
2024-08-18
dify教程
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。
2024-11-22
咱们有dify的好的实践教程或示例吗
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。
2024-11-22
AI教程
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。
2024-11-21
ComfyUI 安装教程
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）
2024-11-17
midjourny教程
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。
2024-11-17
用AI生成动画的教程
以下是用 AI 生成动画的一些教程： 1. 端午节动态视频： 可以使用即梦或 runway 等工具。如果要字不动，可以先在剪映里添加文字 logo 素材。 先什么关键词都不写，如果效果不满意，再添加关键词。 将视频放入剪映，放上 PNG 透明底图后导出。 2. Runway 生成 AI 动画： 使用图片+文字描述功能，将 MJ 生成的图片增加对应的动态描述，输入 Runway，同时增加镜头变换的设置。具体教程可查看。 3. 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》（内含 coze 搭建视频教程）： 作者景淮会带着大家试着搭建一个扣子（Coze）工作流来直接生成文字和图片。本文会按照需求分析、扣子搭建、扣子使用链接分享、批量生产图片、总结的顺序进行。
2024-11-17