Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/question.detail.breadcrumb.questionList/question.detail.breadcrumb.questionDetail

waytoagi能让我学习到什么

Answer

WaytoAGI 能让您学习到很多方面的知识和技能:

  1. 可以学习到大量的 AI 相关知识,例如动画制作的基本流程和技术。
  2. 能够通过参与活动,结识很多小伙伴、前辈和厉害的人,拓展人脉。
  3. 了解到开源 AI 知识库的内容,涵盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块。
  4. 参与离谱村的共创项目,接触各种不同年龄层的创意和想法,通过 AI 工具创作作品,例如幼儿园小朋友能创作奶酪老鼠,新手小白能跨界学习编剧影视知识当“导演”,顶尖高手能进行生物多智能体的社会观察实践。
  5. 学会使用 Obsidian 做笔记所需的 markdown 语言等新知识。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

华小孩儿: 因为一个人,一个组织,一些活动,爱上了杭州

从我一月初第一次参加AJ组织的wayto AGI活动,48h内决定参加到杭州酒店入住,从来没有那一次效率如此之高,也因为参加活动,我认识了很多小伙伴,好的前辈。第二次来杭:为了逃离考公考编考研的环境,来杭州的一个月,我感觉自己经历了很多的事情,分手失恋,跳槽试岗换公司,每天被论文和工作搞得团团转,根本没时间考虑太多感情的问题,充实又忙碌着,因为活动让我遇见更好的人,努力成为更好的人,除去工作上,我是一个非常I人,也是通过活动让我认识到了更多的朋友,厉害的大人,这让我觉得i don’t wanna be nobody anymore,i wanna be her,i wanna be someone ‘s friends.我想成为别人眼中的朋友,我想变强,在一次偶然的机会中,我想用obsidian做笔记,我碰到了一个问题,想要做出好看的笔记,我需要学会markdown语言,我向青旅的小伙伴请教,事实是ta并没有我想得那么难,我很开心学到了新知识!waytoagi学到很多ai相关知识.

SOP+AI:作为小白,我是如何参与制作AI动画短片的?

为了能够顺利完成任务,我花了不少时间学习和实践。首先,WaytoAGI社群中有很多入门资料,可以快速了解了动画制作的基本流程和技术。其次,我积极参与团队讨论,向有经验的大佬们积极请教,大佬指点一下,胜过阅读N篇学习资料😎,我墙裂建议,大家多多参与「共创活动」,不仅能够快速学习,还能收获一帮积极热情的小伙伴!

离谱村的共创故事

先从WaytoAGI讲起WaytoAGI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,目前知识库的内容覆盖:AI绘画、AI视频、AI智能体、AI 3D等多个版块,包含赛事和活动促进大家动手实践。1000万的访问量足够展示大家对AI的热情。这个社区贡献并整合各种AI资源,使得大家都可以轻松学习各种AI知识,应用各类AI工具和实战案例等。WaytoAGI里有个离谱村离谱村是由WaytoAGI孵化的千人共创项目,让大家学习和接触AI更容易,更感兴趣。这里的参与者不分年龄层,一起脑洞和创意,都可以通过AI工具快速简单的创作出各种各样的作品,可以非常简单,有幼儿园的小朋友随时一个想法就作出奶酪老鼠,有新手小白跨界用AI学习编剧影视知识当起了“导演”,也有顶尖高手研究离谱村生物多智能体产生的社会观察实践。目标是大家一起用AI构建一个离谱世界。离谱村的世界离谱村是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的离谱村。有可能是在世界的尽头,有可能就在现实生活中,隐藏着一个被神秘与奇幻气息所笼罩的不起眼的小村庄。它也可能不存在于常规地图之上,唯有那些心怀冒险精神与未泯童心的探索者,方能发现它的踪迹。

Others are asking
WaytoAGI 有什么功能
WaytoAGI 网站具有以下功能: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,可按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,能复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 总之,WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互独立又有关联,希望成为您学习 AI 路上的好助手。 此外,WaytoAGI 还有整活区,在这里您不用证明想法“有什么用”,可以尽情发挥对 AI 最天马行空的想象,鼓励把 AI 玩出新花样。 另外,OpenAI 新模型 OpenAI o1 作为早期模型,还不具备使 ChatGPT 有用的许多功能,如浏览网页获取信息以及上传文件和图像。但对于复杂的推理任务是重大进步,代表了 AI 能力的新水平。
2024-12-24
WaytoAGI 是什么存在
WaytoAGI 是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。它于 2023 年 4 月 26 日诞生,在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量,是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的 Slogan 是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。WaytoAGI 就是通往 AGI 之路,打开“waytoagi.com”就可以找到社群。它不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。
2024-12-24
在WayToAGI的直播中分享插件大全的“罗文老师”有哪些分享的文章或者视频吗
以下是 5 月 10 日罗文分享《认识插件》的相关文章或视频内容: 罗文分享如何使用插件一键生成标题 罗文分享使用插件武装智能体的方法与挑战 罗文分享 AI 插件使用方法及相关名词解释 罗文讲解单函数版本、方法论及插件配置 如何使用插件提升工作效率 如何快速了解插件的用途及使用场景 如何理解和运用插件 罗文讲解 API 使用技巧及相关提示词的作用 如何稳定调用 API 获取想要的信息 罗文分享使用插件的八步法及挑战 关于如何使用 flow 插件创建机器人的步骤讲解 关于如何在飞书上进行 API 内容报名的步骤讲解 关于国内版本使用的相关问题解答与分享 170 人同时编辑多维表格,字节同学帮忙做压测 关于多维表格插件使用的讨论 关于 AI 工具使用的分享与讨论 介绍智能体插件的使用方法 关于如何设置文档权限及使用插件的操作教程 关于如何使用代码执行器及流程化模板的讨论 关于智能体插件使用的讨论及实操演示 关于多维表格插件使用说明挑战的工作流程介绍 关于插件 API 使用的讨论 罗文分享工作流的设计与应用 罗文分享工作流程及机器人使用心得
2024-12-24
WaytoAGI和豆包有什么区别
WaytoAGI 和豆包有以下一些区别: 1. 性质和定位不同:WaytoAGI 是一个提供多种 AI 相关功能的网站,包括和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、提供 AI 提示词、呈现知识库精选等。而豆包是一个专注于为用户提供语言交互服务和知识解答的智能助手。 2. 运营模式不同:有人将 WaytoAGI 与李一舟进行对比,李一舟选择的是内容商业化,而 WaytoAGI 选择的是内容开源,体现了“坦诚、无私、热情、互助”的精神,这是理想主义和商业化的区别。 3. 服务方式不同:WaytoAGI 通过网站的各种功能模块为用户服务,而豆包主要通过语言交流为用户提供帮助。 需要注意的是,两者在服务用户、促进对 AI 的了解和应用方面都有各自的价值和作用。
2024-12-19
WaytoAGI是一个什么样的网站?
WaytoAGI 是一个在 AI 领域具有多种功能的网站,其主要特点和功能包括: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,方便您按需求找到适合的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,可复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联又各自独立,希望成为您学习 AI 路上的好助手。 其愿景和目标是让每个人在学习 AI 的过程中少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。这里提供了一个全面系统的 AI 学习路径,帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识,并引发您思考“我可以用 AI 做什么,帮助自己更强大”。 此外,WaytoAGI 还通过多种渠道进行内容传播和交流,如公众号“通往 AGI 之路”、内置知识库 AI 助手、B 站、小红书、X(Twitter)等,同步知识库精选内容,并以视频普及 AI 知识,及时传递 AI 消息。社区小伙伴也为其提供了相关介绍和推荐。
2024-12-19
waytoagi怎么用
WaytoAGI 是一个由热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源知识库。您可以通过“waytoagi.com”访问该网站,它具有以下功能: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,可按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,能复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2023 年 4 月 26 日 WayToAGI 诞生,在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量,是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的口号是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。
2024-12-18
学习AI可以从哪几个方面去学习
学习 AI 可以从以下几个方面入手: 1. 编程语言:从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 工具和平台:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(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。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考其对未来社会的影响。 对于新手学习 AI: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读相关入门文章,熟悉术语和基础概念。 了解人工智能的主要分支及它们之间的联系。 2. 开始学习之旅: 参考为初学者设计的课程,如李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台按自己节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: 根据自身兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等。 掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试: 理论学习后进行实践,巩固知识。 分享实践成果。 5. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 如果希望继续精进,对于不会代码的人,可以尝试了解以下基础内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系。 历史发展:回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:了解基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:掌握如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-12-25
如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法: 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。了解人工智能是什么,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,能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作品。 在知识库有很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 6. 对于中学生学习 AI,还可以: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,了解其基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。
2024-12-25
基础学习
以下是关于基础学习 AI 的一些建议和资源: 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。 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。 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据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。 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。 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。 以下是一些基础学习的讲解资源: :这是 Nvidia 的四部分系列文章,介绍了 2015 年实践中的深度学习基础,对于刚开始学习 AI 的人来说是一个很好的资源。 翻译: 翻译: 翻译: 翻译: :通过实用的例子和代码,解释了 AI 基础知识的全面、免费的课程。 :对嵌入和令牌的简单介绍,它们是 LLMs(和所有语言模型)的构建块。 翻译:
2024-12-24
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 体验 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具。 探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 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。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。
2024-12-24
stable difusion学习
以下是关于学习 Stable Diffusion 的相关内容: 学习 Stable Diffusion 的提示词: 学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程,需要理论知识和实践经验相结合。具体步骤如下: 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。 学习 Stable Diffusion Web UI: 学习 Stable Diffusion Web UI 可以按照以下步骤进行: 1. 安装必要的软件环境:安装 Git 用于克隆源代码,安装 Python 3.10.6 版本,确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项,安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码:打开命令行工具,输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git,将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本:进入 stablediffusionwebui 目录,运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本,它会自动安装依赖项并配置环境,等待安装完成,命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面:复制命令行显示的本地 Web 地址,在浏览器中打开,即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作:了解 Web UI 的各种设置选项,如模型、采样器、采样步数等,尝试生成图像,观察不同参数对结果的影响,学习使用提示词(prompt)来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能:了解 Web UI 支持的各种插件和扩展,如 Lora、Hypernetwork 等,学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件,掌握图像管理、任务管理等技巧,提高工作效率。 Stable Diffusion 软件原理傻瓜级理解: Stable Diffusion 的工作原理可以这样理解:好比学习画画,比如学梵高的风格,要先看梵高的画并临摹。AI 绘画也是类似逻辑,人们把成千上万美术风格的作品练成一个模型放在 AI 里,AI 就能依照这个模型画出类似风格的作品。想要画出符合心意的作品,首先要选对合适的大模型。大模型的下载,可以去 C 站(https://civitai.com/),有真实系的、二次元的、游戏 CG 风的等等,但需要科学上网。
2024-12-24
stable difudion学习
以下是关于学习 Stable Diffusion 的相关内容: 学习 Stable Diffusion 的提示词: 学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程,需要理论知识和实践经验相结合。具体步骤如下: 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。 学习 Stable Diffusion 的 Web UI: 学习 Stable Diffusion Web UI 可以按照以下步骤进行: 1. 安装必要的软件环境: 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本,确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码: 打开命令行工具,输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git ,将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本: 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本,它会自动安装依赖项并配置环境。 等待安装完成,命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面: 复制命令行显示的本地 Web 地址,在浏览器中打开,即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作: 了解 Web UI 的各种设置选项,如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像,观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词(prompt)来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能: 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展,如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧,提高工作效率。 安装 Stable Diffusion 的电脑配置要求: 1. 查看电脑配置: 对于 Windows 系统,可以查看专用 GPU 内存。 4GB:说明电脑勉强可以跑动 SD,出图的时间会比较长。 6GB:出一张图的时间是 20 50 秒,SD 的大部分功能都可以使用。 8GB:5 20 秒可以出一张图,基本上 SD 的所有功能都对你开放。 2. Mac 系统:可以参考下面的视频进行一键安装:https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761
2024-12-24