SD和MJ出图的效果怎么样？

以下是关于 Midjourney（MJ）画风的相关整理： 1. Midjourney 200 条风格词汇：@TheMouseCrypto 发表了一份 200 条风格词汇整理，MJ 创始人关注且转发。这些关键词条个人感觉不错，值得推荐，页数达 77 页，很全的宝典。相关链接：《》 2. MJ 多张图保证构图、人物一致性实战教学： 由于 MJ 不可控因素，如果需要前后两张图画风、构图等都保持一致，可以按照三个确定来处理： 确定画面元素：优先出一张图，保证风格、构图样式及人物角色。 确定前后图的构图风格：出第二张图时，将第二张图提示词描述后加入第一张图的构图风格（iw 参数）。 确定图片角色一致性：在第二步得到构图风格没有问题的基础上，保证人物一致性。 先保证构图再确认角色一致性的原因：MJ 在重绘时，如果要将一个角色从镜头一个位置挪到另外一个指定位置，非常难处理。整个 MJ 出图基本也是靠降噪重绘，相较于把整个画面结构都变了，固定位置重绘局部内容会容易很多，如果整个画面结构变了先保证人物内容的话，会很依赖 MJ 抽卡。 确定画面元素的示例：以本次出图要求“医院病床上呻吟的人们”为例，出了两张躺在病床上的人（一男一女在输液），同时根据整体定的画风偏冷色调漫画风，加入对应 seed 得到提示词。整体看下来，第一张图的效果更方便出第二张图“在健身房做卧推的”的场景，但第一张图主角的四肢存在问题。

以下是关于 MJ 人物姿势的相关信息： MewXAI 中的 MJ 绘画创意度和想象力极高，在摄影照片、海报、logo 设计、3D 模型、表情包制作等方面表现出色，并且通过姿态识别能够实现对人物动作的精准控制，不仅可以生成单人的姿势，还可以生成多人的姿势，实现对 AI 画图的完美控制。 Midjourney V6 更新了角色一致性命令“cref”。在 MJ 网页社区里随机选一张图片，点击箭头下方的图片 icon 按钮（图 1），在上方输入栏里选择三个按钮（图 2 红框里第一个就是角色参考，点击一下图标），加上描述词，调整设置（图 3），回车即可实现人物面部不变，场景变化（图 4）。同时，按住 Shift 键选择一个选项可将图像用于多个类别。需要注意的是，虽然 MJ V6 还处于 alpha 测试阶段，此功能及其他功能可能会突然更改，但 V6 官方 beta 版本即将推出。

以下是为您整理的 Midjourney 提示词相关内容： 1. Midjourney 200 条风格词汇：@TheMouseCrypto 发表了一份 200 条风格词汇整理，MJ 创始人关注且转发。这些关键词条个人感觉不错，值得推荐，页数是 77 页，很全的宝典。详情可参考： 2. Pika 介绍及使用指南中关于 MJ prompt：能够根据您的故事内容创作出全面的分镜提示词，包括分镜描述、人物描述、环境描述、氛围描述、灯光描述、色彩描述、构图描述、风格描述。还会考虑您所使用的相机类型、摄影风格和镜头位置，确保生成的提示词能够完美匹配您的创作需求。 3. Jerry 关于 MJ 多张图保证构图、人物一致性实战教学： 常用的控制画面的提示词指令分别是 cw，sw 和 iw。 cref/cw：主要作用是保证人像一致性。使用 cw 需要用 cref 指令，cw 参数范围为 0 100。强度 100（cw 100）是默认值，会使用面部、头发和衣服，cw 为 0 的话仅保证脸部一致。基础格式：cref 图片链接，cw 100。参考链接： sref/sw：主要作用是保证画面风格和参考图一致（例如：背景基调、画风等）。使用 sw 需要用 sref 指令，sw 参数范围为 0 1000。基础格式：sref 图片链接，sw 100。参考链接： IW：作用是控制画面构图一致性，保证生成图为参考图的构图样式。

以下是关于 MJ 图生图的相关内容： MJ（选择最新的 6.0 model）具有图生图的功能，命令为 /describe 。选择 image 上传本地图片即可获取到上传图片的四条提示词，点击下方的标签可以直接生成对应提示词的四张图。需要注意的是，截图的对标比例未必是标准的 9:16 ，可以手动修改一下比例，以省去一些返工的情况。大家自行对比反推的词和对标的相似程度，自己再微调一下。可以看到 describe 根据对标图反推出来的效果不算特别好，但能给大家一点方向，大家可根据推出的词自行修改，也可以直接用以下提示词（括号内的部分可自行替换）：Anthropomorphic（mice）,fashion runway,whole body,（wearing red northeast big flower jacket）,anthropomorphic,highend design style,cool,slender figure,Milan fashion show,whole body,dynamic capture runway show,front view,facing the camera ar 9:16 style raw 中文：拟人（老鼠），时尚 t 台，全身，（穿着红色东北大花夹克），拟人，高端设计风格，酷炫，修长身材，米兰时装秀，全身，动态捕捉 t 台秀，正面视角，面向镜头 。 另外，MewXAI 拥有众多超火模型，支持文生图、图生图，可玩性极强。例如使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图，在色调不太和谐时（如果画面和谐/PS 技术足够，也可不用图生图），可将合成后的图作为垫图（iw 2），mj 重新生图。其 prompt 为：垫图 url + Little girl wearing a yellow floral skirt,and her friend brown bear,taking shelter in the cave,rainstorm,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2 。

以下是关于 MJ 生成 logo 的相关信息： 1. 在使用最新的 6.0 model 的 MJ 时，有一些注意事项。MJ 具有图生图的功能，命令为 /describe，选择 image 上传本地图片可获取四条提示词，点击下方标签能直接生成对应提示词的四张图。需要注意截图的对标比例未必是标准的 9:16，可手动修改比例以减少返工。可以对比反推的词和对标的相似程度并自行微调，也可以使用分享的提示词，如“Anthropomorphic（mice）,fashion runway,whole body,（wearing red 东北 big flower jacket）,anthropomorphic,highend design style,cool,slender figure,Milan fashion show,whole body,dynamic capture runway show,front view,facing the camera ar 9:16 style raw 中文：拟人（老鼠），时尚 t 台，全身，（穿着红色东北大花夹克），拟人，高端设计风格，酷炫，修长身材，米兰时装秀，全身，动态捕捉 t 台秀，正面视角，面向镜头”。 2. 关于中秋节元素的 mj 出图，关键词为“3d,round crystal mooncake,translucent,high angle,light orange and light yellow,blue background,glowing moon and stars,pastel colors niji 5 3d，圆形水晶月饼，半透明，高角度，浅橙色和浅黄色，蓝色背景，发光的月亮和星星，柔和的颜色niji 5”，图片可通过 sd 放大，模型为 arteyou_alpha1，重回幅度为 0.3。 3. MewXAI 中的 MJ 绘画创意度和想象力极高，在摄影照片、海报、logo 设计、3D 模型、表情包制作等方面表现出色。MewXAI 还包括 MX 绘画、MX Cute、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等功能。其中 MX Cute 是团队自研的可爱风动漫大模型，边缘检测可对草图上色，室内设计能根据上传空间图完成多种风格的设计，姿态检测能精准控制人物动作，AI 艺术二维码能创建艺术二维码，AI 艺术字能融入光影文字等元素。

使用 MJ 生图的方法如下： 1. 选择最新的 6.0 model。 2. 利用命令“/describe”进行图生图操作，选择 image 上传本地图片，可获取上传图片的四条提示词。 3. 点击下方标签可直接生成对应提示词的四张图，此时需注意截图的对标比例未必是标准的 9:16，可手动修改比例以省去返工。 4. 自行对比反推的词和对标的相似程度并微调，也可使用分享的提示词，如“Anthropomorphic（mice）,fashion runway,whole body,（wearing red northeast big flower jacket）,anthropomorphic,highend design style,cool,slender figure,Milan fashion show,whole body,dynamic capture runway show,front view,facing the camera ar 9:16 style raw 中文：拟人（老鼠），时尚 t 台，全身，（穿着红色东北大花夹克），拟人，高端设计风格，酷炫，修长身材，米兰时装秀，全身，动态捕捉 t 台秀，正面视角，面向镜头”。 5. 还可以通过 Midjourney 垫图加上描述出图，再去视频工具中转成视频。具体操作包括下载“素材”项里的深度图，打开 Midjourney 官网（https://www.midjourney.com/）上传深度图，输入提示词如“A galactic crack in the starry sky leaks an interstellar eye（星空中的银河裂缝漏出了一只星际之眼）”。如果生成的图片是完美的可直接生成视频，如果有黑边则需要对图片进行简单的 ps 处理，下载图片后用创成式充填，选上黑边框让 AI 充填黑边。

以下是一些常用的与 SD 相关的网址： 另外，SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。其代码模型权重已公开发布，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用 SD 进行想要的图片生成。 关于 SD 的安装： 系统需为 Win10、Win11 。 Win 系统查看配置。 配置达标跳转至对应安装教程页： 。 配置不够可选择云端部署（Mac 也推荐云端部署）： 。 备选：SD 好难，先试试简单的无界 AI： 。

蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。

以下是关于系统学习 SD 和 Comfy 的详细教程推荐： 学习 SD 提示词的步骤： 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。 相关入门教程链接： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 关于 Comfy 的学习，您可以参考以下知乎教程中的相关部分：，其中包含零基础使用 ComfyUI 搭建 Stable Diffusion 推理流程的内容。

以下是关于 SD 模型的相关信息： 模型安装设置： 二维码做好后进入 SD 版块，需下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】获取。在【QR ControlNET】文件夹中，后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”路径下，后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”路径下。选择“cheeseDaddys ”模型，填入描绘梦幻森林的关键词，同时将迭代步数设置到 15，采样选择 DPM++ 2M Karras，图像大小设置到 768768。 核心基础原理： 1. SD 模型是生成式模型，输入可以是图片、文本以及两者的结合，输出是生成的图片。 2. 属于扩散模型，其整体逻辑特点是过程分步化与可迭代，为生成过程引入更多约束与优化提供可能。 3. 是基于 Latent 的扩散模型，将输入数据压缩到 Latent 隐空间中，大幅提高计算效率并降低显存占用，是破圈关键。 4. 从 CTO 视角看，是一个优化噪声的 AI 艺术工具。 工作流程： Stable Diffusion（SD）模型由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发，参数量约 1B，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。以文生图（txt2img）和图生图（img2img）任务为例，文生图任务是将一段文本输入到 SD 模型中，经过一定迭代次数，输出符合文本描述的图片；图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片，SD 模型根据文本提示将输入图片重绘以更符合文本描述。输入的文本信息需转化为 SD 模型能理解的机器数学信息。

以下是一些 SD 大模型的下载网站和相关信息： Civitai（https://civitai.com/）：这是一个常用的网站，有各种风格的大模型，如真实系、二次元、游戏 CG 风等，但需要科学上网。如果不会科学上网，也可以去启动器的界面直接下载模型，但这里看不见预览图。下载的大模型应放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】文件夹下。 对于 Fooocus，大模型（base 和 Refiner）默认放在这里：\\ Fooocus_win64_1110\\ Fooocus\\models\\checkpoints；LoRA 模型默认放在这里：\\ Fooocus_win64_1110\\ Fooocus\\models\\loras。如果单独安装，需要下载的模型链接如下： SDXL 基础模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors refiner 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlrefiner1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors LoRA 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_offset_examplelora_1.0.safetensors 在 Civitai 网站的使用方法： 1. 科学上网（无法教授具体方法，需自行解决）。 2. 点击右上角的筛选按钮，在框框里面找到自己需要的模型类型，如 Checkpoint=大模型，LoRA=Lora。 3. 看照片，感兴趣的点进去，点击右边的“Download”下载，保存到电脑本地，文件保存位置在前面提到的相关文件夹。另外，还可以点击左上角的“Images”，看到喜欢的图片点进去，点进去后的页面可看到图片的全部信息，直接点击 Lora 和大模型，可直接跳转到下载页面。点击最下面的“Copy...Data”可复制图片的所有信息，回到 SD 粘贴到关键词的文本框，点击右边的按钮，这些信息就会自动分配。需要注意的是，大模型需要手动更换。

以下是关于 SD3 大模型的一些教程资源： 【AI 艺境】ComfyUI 快手 Kolors 模型基础使用工作流全套模型网盘分享： 作者：极点 AI 类型：教学视频 链接： 备注：商用工作流请自行辨别 拳打 SD3 脚踢 MidjourneyV6？某手开源的可图 Kolors 到底是不是真的强，内附 Comfyu 部署教程： 作者：淼淼爸的 AI 笔记 类型：评测视频 链接： 国产超牛的开源大模型可图 kolors： 作者：大桶子 AI 类型：评测视频 链接：(https://www.bilibili.com/video/BV1MZ421T79S/? 另外，关于 SD3 的一些说明： SD3 已开放下载（并非开源，是收费的）。 基础模型包括：主模型“sd3_medium”，文本编码器“clip_g”“clip_l”“t5xxl_fp16/t5xxl_fp8_e4m3fn”。在 ComfyUI 中使用时需分别通过模型加载器和 CLIP 加载器加载，“t5xxl”是非必要项。 融合了文本编码器的模型有 2 个：无 T5 的“sd3_medium_incl_clips = sd3_medium + clip_g + clip_l”，有 T5 的“sd3_medium_incl_clips_t5xxlfp8 = sd3_medium + clip_g + clip_l + t5xxl_fp16/t5xxl_fp8_e4m3fn”。在 ComfyUI 中使用时直接用模型加载器加载主模型即可，无需 CLIP 加载器（如同之前的 SD1.5 或 SDXL 的基础工作流）。下载地址（huggingface 比较慢，多放几个百度云盘）。

以下是一些 AI 出图合成的技巧： 方法 1（SD 出图 + AI 视频软件）： 在 SD 的 controlnet 中上传原图，选择深度，通过文生图生成图片，然后将生成好的图放在 AI 视频工具中进行视频生成。相关网站：dreamina：https://dreamina.jianying.com/aitool/video/generate 方法 2（MJ 出图 + AI 视频软件）： 使用 Midjourney 垫图加上描述出图，再去视频工具中转成视频。可在下载项里的深度图，打开 MJ 官网（https://www.midjourney.com/）上传深度图。局部重绘有一定难度，最终方式可以是分开画，比如先画个被关着的红衣服女孩，再画个二战德国士兵的背影，然后合成，拼在一起再交给 MJ。各种垫图局部重绘也能无中生有。

利用AI创作图片和视频在抖音变现是一个多步骤的过程，涉及到内容创作、账号运营和商业变现等方面。以下是一些基本步骤和建议： 1. 确定内容方向： 确定你想要创作的内容类型，比如教学、娱乐、生活记录、产品展示等。 2. 学习和研究： 学习AI创作的基础知识，研究抖音平台的内容规则和用户偏好。 3. 选择AI创作工具： 选择适合你需求的AI创作工具，如图像生成工具（DALLE、Stable Diffusion等）和视频编辑工具（Adobe系列、Filmora等）。 4. 内容创作： 使用AI工具创作图片和视频内容。确保内容具有创意、高质量，并且符合抖音用户的口味。 5. 内容编辑和优化： 对生成的内容进行编辑和优化，确保画面美观、剪辑流畅，并符合抖音的格式要求。 6. 添加字幕和特效： 利用AI工具或抖音内置功能为视频添加字幕和特效，提高视频吸引力。 7. 制定发布计划： 制定合理的发布计划，保持定期更新，以吸引和维持粉丝。 8. 互动与社区建设： 在抖音上与粉丝互动，回复评论，参与挑战和话题，建立社区。 9. 分析数据： 分析视频数据，了解哪些类型的内容更受欢迎，根据数据调整创作策略。 10. 变现策略： 利用抖音的变现工具，如商品橱窗、广告植入、直播带货、参与抖音的变现计划等。 11. 合作与推广： 寻找品牌合作机会，参与抖音的推广活动，扩大你的影响力。 12. 遵守规则： 遵守抖音和相关法律法规，确保内容不侵权、不违规。 13. 持续学习和改进： 持续学习最新的AI创作技巧和抖音运营策略，不断改进你的内容和运营方式。 14. 注意版权问题： 确保使用的素材、音乐等不侵犯他人的版权。 15. 建立个人品牌： 在抖音上建立个人品牌，提高自己的知名度和影响力。 通过上述步骤，你可以利用AI创作图片和视频在抖音上进行内容创作和变现。记住，内容的质量和创意是吸引观众的关键，而持续的学习和改进则是长期成功的重要因素。

使用别人的模型出图商用是否侵权，需要根据具体情况来判断。 以腾讯混元大模型为例，其适用场景包括给自己或身边人做头像、公众号和媒体版面排版时的文字配图、制作海报、PPT 的素材以及广告配图等。但需要注意的是，腾讯混元大模型并不主张生成图片的版权，且原素材涉及到的版权风险可能存在争议。比如，如果用混元生成了某个 IP 如皮卡丘、米奇老鼠等，或者某个名人的真人脸，都可能存在侵权风险。建议在使用配图过程中尽量避免此类情况。如果最终使用了腾讯混元大模型生成的图片，应注明“由腾讯混元大模型生成”。 从全国首例 AI 生成图片著作权案例解读来看，软件设计者通过设计算法训练出智能模型，对模型设计投入了智力成果。但图片是由创作者根据个人意愿，选取提示词、修改参数等步骤得出的最终成品，著作权属于人类创作者。尽管 AI 是工具，但法院强调著作权仍然属于人类创作者，保护了人类在知识产权领域的权益。 根据《中华人民共和国著作权法》第十一条规定，著作权属于作者，创作作品的自然人是作者。由法人或者非法人组织主持，代表法人或者非法人组织意志创作，并由法人或者非法人组织承担责任的作品，法人或者非法人组织视为作者。在未显示作者身份信息的情况下使用图片可能构成侵权。

以下为您推荐几款效果较好的文生视频和图生视频大模型： 1. 可灵：在场景识别（包括室内和室外）、物体识别（静态和动态）、人物识别（面部和姿态）、动作识别（基本和复杂）、事件检测（简单和复杂）、环境变化（光线和天气）、多对象场景（单一和多对象）、特殊场景（遮挡和非标准）、细节检测（小物体和微表情）等方面表现出色。 2. Pika：是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 3. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 4. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 5. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 6. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看： Kolors 是最近开源的文生图模型中表现给力的一个，在多个方面有改进和优势，实测效果不错，展现了快手的技术实力。

目前在生成展览展示活动 3D 效果图方面，较为出色的 AI 工具包括 NVIDIA Omniverse。它具有强大的 3D 渲染和模拟能力，可以根据您提供的品牌及设计要求生成较为逼真的效果图。但需要注意的是，使用任何 AI 工具都需要您对输入的要求进行清晰准确的描述，以获得更符合期望的结果。

以下为您推荐一些能生成制作 3D 效果图的 AI 工具： 1. Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型，基于数十亿参数级别的 3D 大模型，实现快速的 2D 到 3D 转换，提供 AI 驱动的精准度和细节。 2. Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。用户上传图片并描述材质和风格可生成高质量 3D 模型。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域的模型生成，用户上传图片或输入文本提示词即可。 5. VoxCraft：生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 此外，在设计和工程领域，还有一些 AI 工具和插件可以辅助或自动生成 CAD 图，例如： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 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 开发的集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，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，能根据用户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，提供了基于 AI 的生成设计工具，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。但这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

以下是一些关于利用 AI 做房屋装修设计和效果图的相关信息： 案例“家居：生成装修方案”中，整个装修方案流程由 GPT4 完成，包括图纸、预算、设计装修风格、施工、风水布局，最后出 3D 效果图，全屋显示。您可以查看获取更详细内容。 此外，还有一些关于 AI 在其他领域的应用案例，如： 健康方面：应对阅读障碍、心理咨询 AI 工具和案例。 在工作中的出图应用，包括学习使用节点、自定义节点、搭建工作流等。 AI 绘画方面，如小码哥的婚纱系绘画示例。

以下是一些提升 Stable Diffusion 模型训练效果的方法： 1. 理解核心原理： 与 GAN 等生成式模型相比，SD 模型学习拟合训练集分布，训练过程更稳定且泛化性能更强，这归功于其核心的前向扩散过程和反向扩散过程。 前向扩散过程是对图像持续添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵，反向扩散过程则是去噪声直至生成图像。 2. 掌握训练全过程： 训练具体过程是对每个加噪和去噪过程进行计算，从而优化 SD 模型参数。包括从训练集中选取加噪过的图片和噪声强度输入到 UNet 中，让其预测噪声，计算预测噪声与真实噪声的误差，最后通过反向传播更新 UNet 的参数。 完成 UNet 的训练后，可对噪声图片进行去噪，逐步重建出有效图像的 Latent Feature。 3. 利用语义信息控制图片生成： SD 模型生成图片时输入的 prompt，其语义信息通过注意力机制影响图片生成。在训练中，每个训练样本对应标签通过 CLIP Text Encoder 输出 Text Embeddings，并以 Cross Attention 的形式与 UNet 结构耦合，使图片信息与文字信息融合训练。 4. 微调训练参数： train_text_encoder：设置是否在训练时对 Text Encoder 进行微调。 lr_scheduler：设置学习率调度策略，如 linear、cosine 等。 lr_warmup_steps：在启动学习率调度策略前，先固定学习率训练的步数。 debug_dataset：训练时对数据进行 debug 处理，防止破损数据中断训练进程。 in_json：读取数据集 json 文件，其中包含数据名称、标签、分桶等信息。 train_data_dir：读取本地数据集存放路径。 dataset_repeats：整个数据集重复训练的次数，可根据数据量级进行设置。 shuffle_caption：设置为 true 时，对训练标签进行打乱，能一定程度提高模型的泛化性。

搭建 Coze 类的智能体所用到的技术及相关情况如下： 技术：Bot 的创建部分包括 3 个自研插件及 4 个自研工作流，涉及人设与回复逻辑、变量记忆、长期记忆、数据库、开场白、用户问题建议、快捷指令、语音等功能。还包括通过 Docker 容器部署，接入如 chatgptonwechat（CoW）项目与微信取得关联。 难点：工作量最大且最具难度和挑战的部分是自研插件和工作流的搭建。 效果：实现了多模态资讯的跨平台推送。 类似方法可完成的工作：工作流驱动的 Agent 搭建，如规划任务的关键方法，包括总结任务目标与执行形式，将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系，设计每个子任务的执行方法；实施时分步构建和测试 Agent 功能，在 Coze 上搭建工作流框架，详细配置子任务节点并验证可用性；完善时全面评估并优化 Agent 效果，通过反复测试和迭代达到预期水平。例如可以搭建“结构化外文精读专家”Agent 等。