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Error occurred when executing IPAdapterAdvanced: insightface model is required for FaceID models File "D:\AI\comfyui_20240421\execution.py", line 151, in recursive_execute output_data, output_ui = get_output_data(obj, input_data_all) File "D:\AI\co

回答

以下是针对您所遇到的报错问题的一些解决建议：

  1. 对于 ipadater 部分报错说 model 不存在的情况，将文中画圈部分修改调整到不报错。Pulid 部分，除了下载好对应的节点以及参考官方网站GitHub - cubiq/PuLID_ComfyUI:PuLID native implementation for ComfyUI最下面的安装对应要求外，还要注意上图中的第二要点，对应安装一些内容，具体要求可查看云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”的文件及对应的云盘链接：PulID 全套模型，链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb，提取码:y6hb。否则将会遇到报错：Error occurred when executing PulidEvaClipLoader。
  2. 对于 Ollama 大模型部分，为了应对没下载大模型带来的报错，需要下载大模型。首先，下载 ollama，网站：Download Ollama on Windows 。
  3. 如果缺少 ipadapter 的模型，可去这个网址下载：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 。如果遇到“Error occurred when executing IPAdapterUnifiedLoader:ClipVision model not found.......”类似的报错，可在这个网址里找到多个关于 IPAdapter 报错的解决办法：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus/issues/313 。

另外，换脸工作流的核心组件是 Apply InstantID Advanced 节点，这个节点的作用就是将源人脸替换到目标图像中。其中，instantID 模型擅长提取图片的高层次特征，包括面部的纹理信息、几何结构、风格特征等，在图中例子是 IP-Adpater，用于识别和保留目标图像 image_kps 的风格并迁移到生成图像中。instantID Face Analysis 节点用于提取人脸五官的特征向量，作用是使生成图像时，人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等样子仍然符合源人脸 image 的特征。controlnet 模型的作用是识别目标图像 image_kps 的低层次特征，包括骨架、姿势、边缘、结构。controlnet 模型和 instantID 模型起到不同的控制作用，结合使用可以达到将源人脸的五官替换目标图像中五官的效果。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

4-SeasonYou 工作流 副本

⑥对于ipadater部分，倘若加载器部分报错说model不存在，将文中画圈部分修改调整到不报错：⑦Pulid部分，除了下载好对应的节点以及参考官方网站[GitHub - cubiq/PuLID_ComfyUI:PuLID native implementation for ComfyUI](https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI)最下面的安装对应要求外：还要注意上图中的第二要点，对应安装一些内容，具体要求如下图（在云盘中命名为“pulid插件模型位置.png”）及对应的云盘链接：PulID全套模型链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb提取码:y6hb否则将会遇到以下的报错：Error occurred when executing PulidEvaClipLoader:(MaxRetryError('HTTPSConnectionPool(host=\'huggingface.co\',port=443):Max retries exceeded with url:/QuanSun/EVA-CLIP/resolve/main/EVA02_CLIP_L_336_psz14_s6B.pt(Caused by SSLError(CertificateError("hostname \'huggingface.co\' doesn\'t match either of \'*.extern.facebook.com\',\'extern.facebook.com\'")))'),'(Request ID:05b932bd-e982-434e-8dc7-e41cca2e949f)')⑧Ollama大模型部分，为了应对没下载大模型带来的报错，因此需要下载大模型首先，下载ollama，网站：[Download Ollama on Windows](https://ollama.com/download)

维纳 Vina：ComfyUI 新手从0到1在 MacBook Pro M1 跑通二狗子的黑神话工作流

这个换脸工作流的核心组件是Apply InstantID Advanced节点，这个节点的作用就是将源人脸替换到目标图像中，展开看一下这个节点的模型和参数，就能理解这个节点的工作原理了。1.instantID：载入instantID模型，instantID模型擅长提取图片的高层次特征，包括面部的纹理信息、几何结构、风格特征等，在图中例子是IP-Adpater，用于识别和保留目标图像image_kps的风格并迁移到生成图像中。1.insightface：接入instantID Face Analysis节点，用于提取人脸五官的特征向量，作用是使生成图像时，人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等样子仍然符合源人脸image的特征。1.controlnet：载入控制模型，controlnet模型的作用是识别目标图像image_kps的低层次特征，包括骨架、姿势、边缘、结构。controlnet模型和instantID模型起到不同的控制作用，结合使用可以达到将源人脸的五官替换目标图像中五官的效果。1.image、image_kps：image源人脸，在本文工作流中，即用户上传的人脸，是提供五官特征向量的图片。image_kps（image key points）目标图像，提供五官对齐的特征点、表情、风格等，以便将源人脸的五官特征替换到目标图像的对应位置。1.model：

三种方法，教你用SD做出爆火的黏土风图像

用的是熊木大佬在open art分享的黏土工作流如果你缺少ipadapter的模型，去这个网址下载：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus工作流中用的的模型和LoRA：Juggernaut XL大模型：https://civitai.com/models/133005?modelVersionId=357609CLAYMATE - SDXL的粘土化风格https://civitai.com/models/208168/claymate-claymation-style-for-sdxlDoctor Diffusion的粘土风格LoRAhttps://civitai.com/models/181962/doctor-diffusions-claymation-style-lora我也将这几个模型上传到了网盘，方便下载：Juggernaut XL大模型链接:https://pan.baidu.com/s/1X_KUygwJLiqTtv746nVvcg?pwd=6npe提取码:6npeCLAYMATE - SDXL的粘土化风格LoRA链接:https://pan.baidu.com/s/1eV-QQO8WDLtfZt1Tp2Qa8Q?pwd=q7g6提取码:q7g6Doctor Diffusion的粘土风格LoRA链接:https://pan.baidu.com/s/1JQf560WUHM_gBhwfr-IxOA?pwd=7hgg提取码:7hgg我也下载到本地，一直遇到这种报错，“Error occurred when executing IPAdapterUnifiedLoader:ClipVision model not found.......”类似下图这样：研究了一天终于解决了，是在这个网址里找到的有多个关于IPAdapter报错的解决办法：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus/issues/313

其他人在问
目前各大主流模型的 max output token
以下是目前各大主流模型的 max output token 情况： Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token。 ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token。 ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 需要注意的是，token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效。不是达到上限就停止对话，而是会遗忘最前面的对话。 如果想直观查看 GPT 如何切分 token，可以打开： 。此外，GPT3 和 GPT3.5/4 的 token 计算方式不同，英文的 Token 占用相对于中文较少，这也是很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定然后要求中文输出的原因。
2024-11-24
编写一个python代码其中附件是一个名为data.csv的CSV格式文件，提取表格中数据，行列保持一致进行如下格式转换：‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬ （1）按行进行倒序排列；‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫
以下是一个使用 Python 实现读取 CSV 文件并按行倒序排列的代码示例： ```python import pandas as pd 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv 按行倒序排列 reversed_data = data.iloc 打印结果 print ``` 在上述代码中，首先使用 `pandas` 库的 `read_csv` 函数读取 `data.csv` 文件，然后使用 `iloc` 索引和切片操作 `` 实现按行倒序排列。
2024-12-12
帮我写一个可以训练的分类器代码， python 代码，目的是将样本的扰动分为 0，0.001，0.003，0.005 四类，按照以下步骤写 第一步：导入需要的库 第二步：加载位于/public/xdw/ls/signaldefense/AS/perturbed_data.npy 的数据 第三步：获取数据样本的扰动值 第四步：判断扰动值的大小，比如扰动值为 0，则加一计数 第五步：打印出判断各类扰动值的正确率
以下是为您生成的 Python 代码示例，用于实现将样本的扰动分为 0、0.001、0.003、0.005 四类的分类器： ```python import numpy as np 第一步：导入需要的库 import numpy as np 第二步：加载数据 data = np.load 第三步：获取数据样本的扰动值 perturbation_values = data 假设扰动值在第二列 第四步：判断扰动值的大小并计数 count_0 = 0 count_0_001 = 0 count_0_003 = 0 count_0_005 = 0 for value in perturbation_values: if value == 0: count_0 += 1 elif value == 0.001: count_0_001 += 1 elif value == 0.003: count_0_003 += 1 elif value == 0.005: count_0_005 += 1 第五步：计算正确率 total_samples = len accuracy_0 = count_0 / total_samples accuracy_0_001 = count_0_001 / total_samples accuracy_0_003 = count_0_003 / total_samples accuracy_0_005 = count_0_005 / total_samples print print print print ```
2024-12-05
在comfyui中节点报错UNETLoader Error while deserializing header: MetadatalncompleteBuffei
很抱歉，仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错‘UNETLoader Error while deserializing header: MetadatalncompleteBuffei’”的信息，难以准确判断问题的具体原因和解决办法。这可能是由于多种因素导致的，比如模型文件损坏、软件版本不兼容、配置错误等。建议您检查模型文件的完整性，确保 ComfyUI 软件为最新版本，并检查相关配置是否正确。如果问题仍然存在，您可以尝试在相关的技术论坛或社区中搜索类似问题，以获取更多可能的解决方案。
2024-12-04
论文中Data availability是not applicable什么意思
论文中 Data availability 是 not applicable 意味着数据不可用。根据文章，Data availability 是指制造商或数据持有者应根据用户的要求提供数据访问权限。当数据访问请求无法通过用户账户或产品或服务提供的配套移动应用程序等自动执行时，制造商应告知用户如何访问数据。此外，用户有权授权数据持有者向第三方服务提供商（如售后服务提供商）提供数据访问权限。对于微小型企业，这些义务将被豁免。第三章规定了适用于数据提供义务的一般规则。当数据持有者根据第二章或其他规定有义务向数据接收者提供数据时，应适用附件中规定的数据提供条件。当数据接收者认为数据提供条件具有歧视性时，数据持有者应证明不存在歧视。数据持有者不得在未经用户要求的情况下，向数据接收者提供排他性的数据访问权限。
2024-05-21
如何利用AI 工具优化LinkedIn profile
利用 AI 工具优化 LinkedIn profile 可以参考以下方法： 1. 优化二维码： 找一个想要的二维码或链接，通过以下网站进行优化。 草料（https://cli.im/）：可进行微信二维码解码、生成 QRL 链接、二维码美化等，根据具体需求调整容错率等选项。 （https://qrcode.antfu.me/）：用法与草料类似，定位点花样更多，还可对二维码进行拓展。 2. 借鉴其他平台的优化经验，如阿里巴巴营销技巧和产品页面优化： 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。 产品页面设计：AI 设计工具生成吸引人的页面布局。 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 图像识别和优化：AI 技术选择或生成高质量产品图片。 价格策略：分析不同价格点对销量的影响。 客户反馈分析：了解客户需求，优化产品和服务。 个性化推荐：根据用户购买历史和偏好提供推荐。 聊天机器人：提供 24/7 客户服务。 营销活动分析：了解活动效果。 库存管理：预测需求，优化库存。 支付和交易优化：分析支付方式对交易成功率的影响。 社交媒体营销：在社交媒体上找到目标客户群体。 直播和视频营销：分析观众行为，优化内容。 此外，还可以参考 AI 应用专家在博客数字化转型方面的实战经验： 1. 对于技术爱好者： 从小项目开始，尝试使用 AI 辅助编码。 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor。 参与 AI 社区，与其他开发者交流。 构建 AI 驱动的项目。 2. 对于内容创作者： AI 辅助头脑风暴，获取创意方向。 建立 AI 写作流程，从生成大纲开始。 多语言内容探索，利用 AI 辅助翻译和本地化。 优化 SEO，利用 AI 工具获取优化建议。
2024-12-17
chatgpt file uploader extended 在哪里下载
以下是 ChatGPT File Uploader Extended 的下载方法： 安卓系统： 安装 Google Play：到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装，安装好后打开，按照提示一步步操作并登录。 下载安装 ChatGPT：到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI。注意这步骤可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。解决方法是在 google play 点按右上角的个人资料图标，依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。如果账号没有地区，可以“添加信用卡或借记卡”，国内的双币信用卡就行，填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt，可以卸载重装 google play，操作过程保持梯子的 IP 一直是美，多试几次。 体验 ChatGPT：如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本，不升级 GPT4，直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 订阅 GPT4 Plus 版本：先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡，然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。 苹果系统： 在 Apple Store 下载 ChatGPT：中国区正常下载不了，需要切换到美区才可以下载。美区 Apple ID 注册教程参考知乎链接： 。最终在 Apple Store 搜到 ChatGPT 下载安装，注意别下错。 支付宝购买苹果礼品卡充值订阅付费 App：打开支付宝，地区切换到【美区任意区】，往下滑，找到【品牌精选折扣礼品卡】，点击进去，可以看到【大牌礼品卡】，往下滑找到【App Store & iTunes US】礼品卡，按需要的金额购买即可，建议先买 20 刀。包括支付宝购买礼品卡、在 apple store 中兑换礼品卡、在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，如果中途不想继续订阅了，可到订阅列表中取消订阅。 使用 ChatGPT 4o： 开启对话：打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的，电脑上都能登录。 体验最新语音对话功能：版本切到 ChatGPT 4o，点击右下角“耳机🎧”图标，选择一个声音，就可以体验流畅的语音对话。
2024-11-15
pip install -r requirements.txt ERROR: Could not open requirements file: [Errno 2] No such file or directory: 'requirements.txt' 怎么解决
以下是可能的解决方法： 1. 找到您的 ComfyUI 总文件夹，找到下面文件中的 python 文件夹（有些人的是 python_emembeded）中的 python.exe（可执行文件，右键属性复制路径，然后继续在相关文件路径下通过 cmd 进入终端，右键粘贴刚才的路径加“\\python.exe m pip install r requirements.txt”。 2. 本部分报错基本都是因为网络问题，大部分安装问题可以通过使用国内镜像源来解决。例如：在执行安装 requirements.txt 文件时，可以尝试使用“pip install i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ r D:/openai.wiki/stablediffusionwebui/requirements.txt”。这段代码可以理解为不使用官方下载地址，而是国内阿里云的镜像地址下载相关依赖组件。如果还是不能解决，请自行搜索 CMD 魔法上网，有一些魔法工具即便可以访问 Youtube、Google 等网站，也不代表它能够在 CMD 中是可以正常使用的，因为有一些魔法工具无法在 CMD 中被继承。 3. 如果出现“ERROR:Could not install packages due to an OSEr”，考虑在命令后面输入“user”。 4. PyPI 元数据包有问题，可以尝试执行“pip cache purge”清理缓存。
2024-10-19
我能不能用AI做一个实时交流的社群
以下是关于您能否用 AI 做一个实时交流社群的相关信息： AI 音乐方面： 存在 AI 音乐共建者的社群。 使用方式：文档中可贴喜欢的音乐或投稿教程，定期组织音乐交流会，社群中可实时交流音乐相关创作作品和经验分享。 加入条件：至少有一首以上的 AI 音乐作品，添加 AAAAAAAJ 备注音乐。 近期活动：「在线音乐会」网友出题，现场生音乐（时间待定）；「Reaction」收集 AI 音乐，大家一起欣赏，记录听到意想不到的好听的歌的反应（时间待定）。 有趣的音乐可贴在文档下方，持续收集中。 Inworld AI 方面： 使 NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。 特点和功能： 实时语音：使用内置语音设置进行最小延迟，可配置角色的性别、年龄、音调和说话速度，或使用第三方服务创建自定义和克隆语音。 “Contextual Mesh”功能：定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识。 可配置的安全性：可配置 NPC 对话方式，适应不同年龄级别游戏。 知识：输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息，使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识。 玩家档案：收集玩家信息，让 NPC 在互动时考虑。 关系：配置角色关系流动性，创建不同关系的角色。 第四堵墙：确保角色只从其世界中的知识获取信息，创建更沉浸的体验。 可与各种游戏引擎（如 Unity、Unreal Engine 等）和其他游戏开发工具无缝对接，帮助品牌创建交互性强的 AI 角色，无需编码。
2024-12-22
制作PPT的AI应用有那些
以下是一些制作 PPT 的 AI 应用： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色，背后有实力强大的团队，能敏锐把握市场机遇，已确立市场领先地位。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-22
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，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。 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。 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，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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。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。
2024-12-22
AI英文全称
AI 的英文全称是 Artificial Intelligence，意思是人工智能。它是指让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。在不同的应用场景中，AI 有着丰富的表现形式，比如聊天机器人、推理者、智能体、创新者和组织等。同时，在 AI 领域还有众多的术语，如 BlackBox Attack（黑盒攻击）、Bonding Environments（成键环境）、Bonferroni Correction（邦弗朗尼校正）等。
2024-12-22
ai音乐创作管线
AI 音乐创作管线包括以下几个方面： 1. ByteComposer：由字节跳动人工智能实验室开发，利用大型语言模型（LLM），通过概念分析、草稿创作、自我评估与修改、审美选择四个关键步骤生成旋律。其核心模块包括专家模块、生成器模块、投票器模块以及记忆模块，通过精心设计的提示激发 LLM 的音乐理论知识，并通过交叉验证优化提示设计。在实验中证明了其在音乐创作方面的有效性，达到了初级作曲家的水平，为用户提供了直观、可控且富有创造性的音乐创作平台。 2. 《We Are The One》的融合工作流：呼应了 AI 技术在音乐创作中不可或缺的愿景，核心是介绍使用 AI 音乐平台 UDIO.com 进行音乐创作的技术分享，以歌曲《We Are the One》的制作过程为例，展示如何结合 AI 与传统音频处理手段，打造以 AI 为主导的音乐制作工作流。 3. 自定义前奏的工作流：Suno 和 Udio 推出上传音频文件生成音乐的功能，可精确控制速度、旋律、配器、合成等。节省的点数可用于多 Roll 与流派、心情、场景相关的曲子并存好旋律素材，也可用于 roll 更多细节调整部分以提升作品品质。通过简单例子演示工作流。
2024-12-22
ＡＩ客服用哪个智能体
智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并具有以下关键组成部分： 1. 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆：包括短期记忆（所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习）和长期记忆（通过外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息的能力）。 4. 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。利用 LLM 强大的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。 AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。 在追求人工通用智能（AGI）的征途中，具身 Agent（Embodied Agent）正成为核心的研究范式，强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统的深度学习模型相比，LLMbased Agent 不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务，而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境，进而与其互动，并利用内部丰富的知识库进行决策和产生具体行动来改变环境。 然而，关于 AI 客服适合使用哪个智能体，需要根据具体的需求和场景来确定。例如，如果需要处理大量复杂的任务分解和协调，可能需要具备强大规划和推理能力的智能体；如果需要与用户进行频繁的互动和反馈，可能需要对环境感知和理解能力较强的智能体。
2024-12-22