查阅机器人文献资料，深度分析机器人文献资料，快速掌握机器人领域，评价机器人能力，分析机器人发展的趋势,写一份3OOO字分析报告。

通过飞书机器人与 Coze 搭建智能体进行对话，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐，具体步骤如下： 1. 前期准备： 设计 AI 稍后读助手的方案思路，包括简化“收集”（实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作，输入 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入）、自动化“整理入库”（自动整理每条内容的关键信息，支持跨平台查看）、智能“选择”推荐（根据收藏记录和阅读兴趣生成阅读计划）。 2. 逐步搭建 AI 智能体： 经过配置得到两个可用工作流（整理入库、选择内容），将其编排为完整智能体。 配置过程包括创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换模型为“通义千问”、把工作流添加到 Bot 中、新增变量{{app_token}}、添加外层 bot 提示词，完成后可在「预览与调试」窗口与智能体对话并使用全部功能。

以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。

以下是关于飞书机器人设置的详细步骤： 1. 工作流搭建： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，即可找到 Comfyui LLM party 的目录，您既可以学习如何手动连接这些节点，从而实现一个最简单的 AI 女友工作流，也可以直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻麦洛薇机器人。 2. 飞书机器人创建： 飞书应用建立： 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 获取群组或用户 id： 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type，chat_id 对应群组，open_id 与 user_id 对应个人，点击选择成员，复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音，需要自行在电脑上安装 ffmpeg。 3. 发布到飞书： 登录平台。 在左侧导航栏，选择打开个人空间或一个团队空间。 在 Bots 页面，选择需要发布的 Bot。 在 Bot 编排页面，单击发布。 首次发布时需要进行授权，根据引导完成授权。 单击配置。 在打开的页面，单击点击获取当前应用链接。 单击获取。 在打开的页面，（可选）配置安装范围，然后勾选隐私协议，最后单击授权并安装。 应用安装完成后，返回扣子 Bot 的发布页面，再次单击配置。 在弹出的页面，单击授权。 输入发布信息，勾选飞书渠道，然后单击发布。 发布完成后，可点击在飞书中打开链接跳转至飞书应用中，与 Bot 对话。 如果这是您的飞书租户第一次发布扣子 Bot 应用，您会收到飞书消息提醒。如果提醒应用审核通过，则您可以直接使用 Bot。否则您需要等待企业管理员审核完成之后，才可以使用 Bot。 4. 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档： 创建扣子的令牌： 在扣子官网左下角选择扣子 API。 在 API 令牌中选择“添加新令牌”。 名称：给令牌起一个名字。 过期时间：为了方便选择永久有效。 选择制定团队空间：可以是个人空间、也可以选择团队空间。 权限：勾选所有权限。 要保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 Coze 设置： 获取机器人 ID：在个人空间中找到自己要接入到微信中的机器人，比如有计划要将画小二智能小助手接入到微信群中。点击对应的机器人进入机器人编辑界面。在浏览器地址栏的 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 API 授权：然后再点击右上角发布。这里会发现多了一个 Bot as API，意思就是自己定义的 API 发布取到了。勾选 Bot as API，确定应用已经成功授权 Bot as API。

waytoAGI 知识库智能问答机器人的实现方式如下： 基于 Aily 和云雀大模型。Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业构建和发布 AI 应用。云雀是字节跳动研发的语言模型，能通过自然语言交互高效完成互动对话等任务。 在飞书 5000 人大群里内置，根据通往 AGI 之路的文档及知识进行回答。使用方法为在飞书群里发起话题时，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 其具备多种功能，如自动问答、知识搜索、文档引用、互动教学、最新动态更新、社区互动、资源共享、多语言支持等。 搭建过程包括介绍 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标、利用 AI 技术帮助用户检索知识库内容、引入 RAG 技术、介绍基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法、使用飞书的智能伙伴功能搭建 FAQ 机器人以及智能助理的原理和使用方法等。

以下是使用钉钉中的知识库构建智能问答机器人的步骤： 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 配置极简未来（Link.AI）平台：按照官方教程操作，教程地址为 https://docs.linkai.tech/platform/createapp ，学习补充可参考 https://docs.linkai.tech/platform/quickstart 。 教程中的应用是创建一个具体的 AI 问答机器人应用。 教程中的知识库是给绑定到指定问答机器人的资料数据集，让机器人基于这些内容回答问题。 知识库应用中的应用设定是给 AI 机器人的提示词内容或者人设，关于提示词可查看教程 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OqJQwzq2wi9EIOkFtFkclM24nSe 。 创建成功的 AI 应用，记住应用的应用 ID，用于后续对接微信聊天机器人。 生成 API Key 用于后续功能对接，地址为 https://linkai.tech/console/interface ，点击创建 API Key 并记住。 2. 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人： 设计 AI 机器人： 开始节点和结束节点会自动生成。 开始节点配置：输入变量名写“Question”，描述写“用户输入的问题”，变量类型选“String”。 知识库配置：将开始节点和知识库左侧节点连接，知识库输入引用开始节点的变量“Question”，点击“+”号选择之前创建好的知识库，将知识库右侧节点与结束节点左侧连起来。 结束节点配置：用于输出 AI 机器人的最终结果，回答格式设置为“您的问题：{{question}} 问题的答案：{{answer}}”，在输出变量那里定义“question”引用“开始节点的 Question”，“answer”引用“知识库节点的输出 output”，回答模式选择使用设定的内容直接回答。 试运行测试：点击右上角“试运行”，输入问题如“AIGC 课件”，点击右下角“运行”，查看工作流每一步的详细输入和输出。

以下是关于微信机器人搭建和使用的相关内容： 测试和重新配置： 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，就可以看到机器人的正常回复。若未成功，可检查 config.json 文件中的配置或跳到“第四章，第 3 步”重启服务。 为机器人设置不一样的提示词，可返回“第三章，第 7 步”修改双引号内的 value 部分。 进行任何更改后，需“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。熟悉 linux 操作也可通过重启进程的方式来重启服务。 然后，在“文件”的【终端】里，直接输入“nohup python3 app.py&tail f nohup.out”重新扫码登录。 若想退出机器人，在手机微信上找到桌面版已登录的信息，点击退出桌面版即可。 帮助：若遇到问题，可先查询社区知识库，或加“通往 AGI 之路”群，社区小伙伴们会尽力帮助。也可加 Stuart 个人微信询问。 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 重点是在复制的 dockercompose.yml 文件中修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人，配置参考来源为 https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置中的每个参考名称的全大写描述，如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL 等。 私聊或群交流时，最好加上前缀才触发机器人回复，如配置的，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，在群组里对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX，机器人只会回复群里包含@bot 的消息。 参数 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。 【共学最全版本】微信机器人共学教程第四天教程：FastGPT 教学部署项目： 打开相关页面，把 Administrators 改成“wxid_dna83ykqawl222”。 若已有 FastGPT 或 OpenAI 的 key，可把 Ai_Lock 修改成“1”，并在 OpenAI 处添加模型 key，填写格式参照原有格式；若暂时没有，可保持 Ai_Lock 是 0。 修改后点击保存，返回 NGCbot 文件夹下，找到 main.py 文件双击开始运行。 运行后会弹出微信登录框，正常登录微信（若显示版本过低登录失败，看解决方法）。 进入微信后系统会自动初始化必备文件，等待完成。 运行成功后，用“大号”给机器人发一条消息，拿到 wxid 返回到之前的步骤进行替换。 添加完后，建议使用小号登录，然后用大号对小号发指令，如“美女图片、美女视频、备案查询、归属查询、whois 查询、摸鱼日历、KFC 文案、周公解梦、天气查询、舔狗日记、星座查询、早安寄语、早报、晚报、Help”。

打造专属自己的 AI 智能体并让保存的文献资料为自己专属分析，可参考以下步骤： 1. 设计 AI 智能体架构：先构思整个 AI 智能体的架构。 2. 规定稍后读阅读清单的元数据：新建一个飞书多维表格，根据稍后读的管理需要，定义元数据字段，如“内容（超链接格式，显示页面标题，可点击跳转具体的页面）”“摘要（根据具体内容，总结内容主题、关键信息、阅读价值，并指出适合的读者群体）”“作者”“平台”“状态（阅读状态，收藏的默认态为“仅记录”）”“发布日期”“收集时间”等。您也可以直接复制准备好的模板：【模板】稍后读管理 3. 搭建整理入库工作流： 首先在 Coze 中逐步搭建 AI 智能体，搭建整理入库工作流。这是支撑整个 AI 稍后读服务的前置流程。 新建工作流「url2table」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置： 开始节点：输入 url。由于希望收到用户输入的待收藏 url 就开始流程，所以不需要额外配置。 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址。为便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接，需要将这个链接存储在 bot 的变量中，并在工作流运行时进行引用。 插件节点：获取页面内容。这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}}引入到参数{{url}}中，随便设置{{timeout}}为 60000。

以下是为您生成的关于机器人领域的 3000 字文章： 一、引言 机器人技术作为当今科技领域的重要组成部分，正以惊人的速度发展和变革。对机器人文献资料的深入研究和分析，有助于我们快速掌握这一领域的核心知识，准确评价机器人的能力，并洞察其未来的发展趋势。 二、机器人的定义和背景 （一）定义 机器人是一种能够自动执行任务的机械装置，通常具备感知、决策和行动的能力。 （二）背景 机器人技术的发展可以追溯到古代，但现代机器人的概念始于 20 世纪中叶。随着计算机技术、传感器技术和控制理论的不断进步，机器人的性能和应用范围得到了极大的拓展。 三、机器人的分类和特点 （一）分类 根据不同的标准，机器人可以分为工业机器人、服务机器人、特种机器人等。 （二）特点 机器人具有高精度、高速度、高可靠性、可编程性等特点。 四、机器人的关键技术 （一）感知技术 包括视觉、听觉、触觉等传感器技术，使机器人能够获取周围环境的信息。 （二）决策技术 基于人工智能算法，让机器人能够做出合理的决策。 （三）控制技术 确保机器人的动作准确、稳定和高效。 五、机器人的应用领域 （一）工业制造 在汽车、电子等行业中，机器人能够完成装配、焊接、搬运等重复性工作，提高生产效率和质量。 （二）医疗保健 辅助手术、康复治疗、护理等方面发挥作用。 （三）服务行业 如餐饮、物流、零售等，提供客户服务、货物配送等功能。 （四）军事领域 执行侦察、排爆、作战等危险任务。 六、机器人能力的评价指标 （一）精度和准确性 衡量机器人完成任务的精确程度。 （二）速度和效率 反映机器人的工作效率。 （三）适应性和灵活性 评估机器人在不同环境和任务中的适应能力。 （四）可靠性和稳定性 考察机器人长期运行的稳定性和可靠性。 七、机器人发展的趋势 （一）智能化 融合更多的人工智能技术，使机器人具备更强的自主学习和决策能力。 （二）人机协作 人与机器人更加紧密地合作，共同完成复杂任务。 （三）小型化和轻量化 便于在更多场景中应用。 （四）多模态感知和交互 实现更自然、更丰富的人机交互。 （五）应用领域的拓展 不断渗透到新的行业和领域。 八、结论 机器人技术的发展为人类社会带来了巨大的机遇和挑战。通过对机器人文献资料的深入分析，我们对机器人的定义、分类、关键技术、应用领域、能力评价和发展趋势有了更全面的认识。未来，随着技术的不断进步，机器人将在各个领域发挥更加重要的作用，为人类创造更多的价值。但同时，我们也需要关注机器人发展带来的伦理、法律和社会问题，确保其安全、可靠、有益地服务于人类社会。 以上内容仅供参考，您可以根据实际需求进行调整和完善。

以下是关于分析化验单的 AI 和专利审查方面的 AI 的相关信息： 分析化验单的 AI： 目前没有直接针对分析化验单的具体内容，但在教育领域，AI 已展现出强大的能力。例如，借助大模型可以生成个性化学习和定制化作业，教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库，学生也拥有了源源不断的错题练习库。 专利审查方面的 AI： 近年来，AI 在专利审查领域得到广泛应用，通过自动化和智能化手段，帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。以下是一些具体的应用和平台： 1. 专利检索与分类：AI 可通过自然语言处理和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 2. 专利分析和评估：AI 能够分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 3. 自动化专利申请：AI 可以帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 4. 专利图像和图表分析：AI 能分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 5. 专利趋势分析和预测：AI 可以分析大量专利数据，识别技术发展趋势和竞争情报，帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体使用这些平台的步骤如下： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些能够分析医学化验单的 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，能简化学术工作。 2. Scholarcy：一款科研神器，能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些与 AI 相关的舆情分析或信息订阅产品： 腾讯研究院开发的系列产品： AI 每日速递：高度凝练的日报产品，帮助读者在 35 分钟内快速掌握 AI 领域当日十大关键进展。 AI 每周 50 关键词：周报产品，基于 AI 速递内容构建，通过梳理一周热点关键词并制作可交互索引，为研究者提供便捷的“检索增强”工具。 科技九宫格：以 35 分钟视频形式解读科技热点与关键技术原理的短视频栏目，通过可视化呈现促进读者对前沿技术的理解与讨论。 此外，团队还开展了 AGI 专题分析、AGI 线上圆桌、AI&Society 高端研讨会与 AI&Society 百人百问等系列研究探讨。 个人订阅的 AI 信息源： 包括公众号、Telegram、微博、即刻等平台。 推荐的 Telegram 频道：黑洞资源笔记、科技新闻投稿、AI 探索指南、ChatGPT 新闻聚合、ChatGPT 精选、极客分享、开源社区、深度技术资源、AI News、AI Copilot、GIthub 仓库推荐等。 公众号“卡尔的 AI 沃茨”也会有一些 AIGC 周报等。 一种通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答的方式： 利用 wewerss，建议使用 Docker。浏览器打开 http://127.0.0.1:4000 或 http://wewerss 服务的 IP:端口（为上面设置的外部端口）。 点开后输入 Dash 管理页面密码，先点帐号管理，然后点“添加读书帐号”（即使用微信读书来实现公众号订阅），扫码添加帐号。 然后在公众号源上，点添加，将想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章，但建议不要短时间订阅太多公众号（最好不超 40 个）。在本地 data/目录会生成一个 SQLite 数据库文件 wewerss.db。

以下是一些常见的数据分析产品的智能体类型： 1. 简单反应型智能体：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态和考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器的输入直接控制加热器。 2. 基于模型的智能体：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能推理未来的状态变化并据此行动。比如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体：具有明确的目标，能根据目标评估不同的行动方案并选择最优行动。像机器人导航系统，有明确目的地并规划路线以避开障碍。 4. 效用型智能体：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体，根据市场条件选择最优交易策略。 5. 学习型智能体：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 此外，还有一些具体的数据分析产品智能体，如颖子团队的“市场分析报告”生成智能体，它能根据输入的行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告，数据化呈现且附带信息来源网址便于校正，适用于企业管理层、投资者、创业者、营销人员等，可减少信息收集时间，聚焦决策判断。 在智谱 BigModel 开放平台工作流搭建中，也有相关的智能体节点，如具有自主规划任务、使用工具、记忆的 Agent 节点。

以下是一些不用翻墙且免费的可用于数据分析的 AI 工具： 1. Mistral 发布的全新聊天应用：基于 Pixtral Large 124B 多模态模型，支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能。亮点包括网络搜索工具获取最新信息、写作画布功能适合文档创作与协作、高质量图像生成工具 Flux Pro 支持免费使用。在线体验网址： 。 2. 亚马逊实验环境平台：安全性和体验不错，在国内不用翻墙就可体验，对有云需求和免费体验模型的伙伴有帮助。目前加入该平台的模型厂商包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Mistral 和 Amazon。但该测试网址目前只能记住添加的模型，无法像 Claude、GPT 网页一样记住过往交流信息。 在进行数据分析时，您可以利用 AI 进行信息收集，例如与权威网站结合获取关键数据，辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长。借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，不过最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。

很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。

很抱歉，目前没有关于机器人发展趋势的 3000 字分析报告的相关内容。但机器人的发展呈现出以下一些主要趋势： 1. 智能化程度不断提高：具备更强的学习能力、自主决策能力和环境适应能力。 2. 人机协作更加紧密：人与机器人在工作和生活中的协作将更加自然和高效。 3. 应用领域持续拓展：从工业制造向医疗、服务、农业等更多领域渗透。 4. 小型化和轻量化：以适应更多复杂和狭小的工作环境。 5. 感知能力增强：通过更先进的传感器，实现更精准的感知和交互。 6. 网络连接和云化：实现远程控制、数据共享和协同工作。 7. 能源效率提升：采用更高效的能源供应和管理方式，延长工作时间。 8. 安全性和可靠性提高：保障人机交互和运行过程中的安全。 如果您需要更详细和全面的 3000 字分析报告，还需要进一步收集和整理更多的相关资料。

Fooocus 是 Controlnet 作者的开源项目，一个图像生成软件，可以关注下，内置了挺多风格，小白上手快。 Fooocus 对 stable diffusion 和 Midjourney 做了结合升级： 保留了 SD 的开源属性，可以部署到本地免费使用。 操作界面吸取了 midjourney 简洁，省去了 WebUI 中复杂的参数调节，让用户可以专注于提示和图像。 Fooocus 安装： 配置要求：本地部署，需要不低于 8GB 的内存和 4GB 的英伟达显卡。 Fooocus 介绍/安装包下载：https\://github.com/lllyasviel/Fooocus（文末领取软件+模型整合包：16G） 使用指南：https\://github.com/lllyasviel/Fooocus/discussions/117 使用 Fooocus 生成图像，用户只需要关注提示和图像，不需要进行手动调整或设置复杂的技术参数。Fooocus 的目标是通过人与计算机之间的交互，探索新的思维媒介，扩展人类的想象力。