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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

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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

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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
RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion. Command: "git" clone --config core.filemode=false "https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git" "/Users/lichenhui/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai" Error code: 12
以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议: 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括: 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除,导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下: 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion,然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接:ping files.pythonhosted.org
2025-02-12
Image Caption Font file does not exist: /dapao_ComfyUl/ComfyUl/custom_nodes/ComfyUl_LayerStyle
以下是关于 LayerStyle 副本(包括 TextImage 和 SimpleTextImage)的详细说明: TextImage: 从文字生成图片以及遮罩。支持字间距、行间距调整,横排竖排调整,可设置文字的随机变化,包括大小和位置的随机变化。 节点选项包括: size_as:输入图像或遮罩,将按其尺寸生成输出图像和遮罩,此输入优先级高于 width 和 height。 font_file:列出 font 文件夹中可用字体文件列表,选中的字体用于生成图像。 spacing:字间距,以像素为单位。 leading:行间距,以像素为单位。 horizontal_border:侧边边距,数值为百分比,横排时为左侧边距,竖排时为右侧边距。 vertical_border:顶部边距,数值为百分比。 scale:文字总体大小,以百分比表示,默认根据画面尺寸和文字内容自动计算。 variation_range:字符随机变化范围,大于 0 时字符产生大小和位置随机变化,数值越大变化幅度越大。 variation_seed:随机变化的种子,固定此数值每次产生的单个文字变化不变。 layout:文字排版,有横排和竖排可选。 width:画面宽度,若有 size_as 输入将被忽略。 height:画面高度,若有 size_as 输入将被忽略。 text_color:文字颜色。 background_color:背景颜色。 SimpleTextImage: 从文字生成简单排版的图片以及遮罩,参考了的部分功能和代码。 节点选项包括: size_as:输入图像或遮罩,将按其尺寸生成输出图像和遮罩,此输入优先级高于 width 和 height。 text:文字输入。 font_file:列出 font 文件夹中可用字体文件列表,选中的字体用于生成图像。 align:对齐选项,有居中、靠左和靠右三个选项。 char_per_line:每行字符数量,超过自动换行。 leading:行间距。 font_size:字体大小。 text_color:文字颜色。 stroke_width:描边宽度。 stroke_color:描边颜色。 x_offset:文字位置的水平偏移量。 y_offset:文字位置的垂直偏移量。 width:画面宽度,若有 size_as 输入将被忽略。 height:画面高度,若有 size_as 输入将被忽略。 注: 仅限输入 image 和 mask,如果强制接入其他类型输入,将导致节点错误。 font 文件夹在 resource_dir.ini 中定义,该文件位于插件根目录下,默认名字是 resource_dir.ini.example,初次使用需将文件后缀改为.ini。用文本编辑软件打开,找到“FONT_dir=”开头的行,编辑“=”之后为自定义文件夹路径名。该文件夹内所有的.ttf 和.otf 文件将在 ComfyUI 初始化时被收集并显示在节点的列表中。若 ini 中设定的文件夹无效,将启用插件自带的 font 文件夹。
2025-02-05
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
适合做excel的AI工具
以下是一些适合用于 Excel 的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,让用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。
2025-02-21
推荐些AI文章
以下是为您推荐的一些 AI 文章: 1. 《新手如何学习 AI?》 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,包括主要分支及联系。 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 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。还可通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等,并掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后通过实践巩固知识,使用各种产品创作,知识库有实践作品和文章分享。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动,了解工作原理和交互方式。 2. 《01通往 AGI 之路知识库使用指南》 包括关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍,AIPO 线下活动及 AI 相关探讨,way to AGI 社区活动与知识库介绍,AI 知识库及学习路径的介绍,时代杂志评选的领军人物,AI 相关名词解释,知识库的信息来源,社区共创项目,学习路径,经典必读文章,初学者入门推荐,历史脉络类资料等内容。 3. 《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)》 作者 Allen 旨在帮助入门同学建立框架,推荐了两个有重大帮助的视频: 由」,50 分钟速通 AI 大模型原理。 某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频「」,一共两期,内容都值得观看。
2025-02-21
AI生图哪个软件好用
目前市面上有不少好用的 AI 生图软件,以下为您列举一些常见的: 1. DALL·E2:由 OpenAI 开发,能够根据输入的文本描述生成逼真的图像。 2. StableDiffusion:具有强大的生成能力和丰富的自定义选项。 3. Midjourney:生成的图像富有创意和艺术感。 不同的软件在功能、生成效果和使用难度上可能有所差异,您可以根据自己的需求和偏好进行选择。
2025-02-21
AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 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),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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 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 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 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自己的成就。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。
2025-02-21
AI电商
以下是关于 AI 电商的相关内容: 如果您要开淘宝网店,在商品展示方面可以借助 AI 作图工具来替代请模特拍摄的过程。以女装店主为例,如果没有资金请模特,可以通过以下步骤利用 Stable Diffusion 初步制作商品展示图: 1. 真人穿衣服拍照,并获取具有真实质感的照片。如果身材方面有问题,可借助美图秀秀或 PS 处理。 2. 选好底模,一定要是真人照片风格的,如 majicmixRealistic_v7 。 3. 根据不同平台换头,如面向海外市场换白女头,面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分。同时,设置合适的 prompts 和 parameters,例如“breathtaking cinematic photo,masterpiece,best quality,,blonde hair,silver necklace,carrying a white bag,standing,full body,detailed face,big eyes,detailed hands”。 此外,人工智能(AI)在零售和电子商务领域还有以下应用场景: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,向每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为每个客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 另外,WaytoAGI 和工信部人才交流中心大数据产业人才基地共同举办了 AI 切磋大会第七期线下狂欢 Show,活动时间为 11 月 09 10 日,地点在杭州西湖区文三路数字生活街区,摆摊内容包括 AI 电商、AI 绘画、AI 视频、AI 音乐、AI 戏剧、AI 玄学、智能体、机器人等。欢迎大家记录美好时光,照片、视频可贴在指定问卷里:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnNijkB9ZSmkm2bZLGAASvne 。
2025-02-21
ai模特换服装生成视频
以下是为您提供的关于 AI 模特换服装生成视频的相关信息: 阿里巴巴开发了 ViViD 视频虚拟试穿技术,可以替换视频中人物的衣服,生成真实自然的视频,支持多种服装类型,在视觉质量、时间一致性和细节保留方面表现优异。相关链接:https://x.com/imxiaohu/status/1796019244678906340 。 此外,目前在电商平台上已经有很多商品图片,特别是衣服的效果图是由 AI 生成的,AI 模特不需要像人一样辛苦换衣服和摆 Pose 。
2025-02-21