Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

stable diffusion和comfly UI

Answer

Stable Diffusion 是一种图像生成模型,而 ComfyUI 是一个基于节点流程式的 Stable Diffusion AI 绘图工具 WebUI。

ComfyUI 具有以下特点和相关知识:

  • 工作流定制:通过将 Stable Diffusion 的流程拆分成节点,实现更加精准的工作流定制和完善的可复现性。
  • 核心组件:
    • UNET:从噪音中生成图像的主要组件,在预测过程中通过反复调用,将其预测输出的 noise slice 从原有的噪声中去除,得到逐步去噪后的图像表示。Stable Diffusion Model 的 UNET 包含约 860M 的参数,以 float32 的精度编码大概需要 3.4G 的存储空间。
    • CLIP:将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding,UNET 进行迭代降噪,在文本引导下进行多轮预测。
  • 存放路径:ComfyUI 的 Checkpoint 存放路径为 models/checkpoints/,包括 SD 基础预训练模型,如 SD1.5、SDXL 以及 SD 微调模型。
  • 模型实例:如【majicMIX realistic 麦橘写实 V7】by 麦橘 MERJIC - - sd1.5 微调、【LEOSAM HelloWorld 新世界】by LEOSAM 是只兔狲 - - SDXL 微调。
  • 训练方法:如 DreamBooth,by Google。
  • 格式:EMA-only & pruned 和 Full,EMA-only & pruned 只画图,Full 可画图和微调训练。

在与 Blender 结合方面:

  • 安装:先安装稳定版 Blender(可从网盘下载或在 Steam 平台下载),然后安装无限圣杯的插件。进入“偏好设置”——插件——选择“安装”,找到“无限圣杯节点工具”里面的压缩包进行安装,安装好之后打上勾。接着更改 ComfyUI 路径为电脑中的地址,并选择适合自己的显存模式。安装完成后重启。
  • 使用:打开软件,编辑器类型中出现“ComfyUI Node”,点击进入 ComfyUI 界面,先点击上方的“新建”按钮,然后展开右侧的 N 面板可以看到无限圣杯的界面。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:ComfyUI 是什么?

ComfyUI是一个基于节点流程式的stable diffusion AI绘图工具WebUI,你可以把它想象成集成了stable diffusion功能的substance designer,通过将stable diffusion的流程拆分成节点,实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。

第二课 《ComfyUI基础知识》 By 郭佑萌 @ ?WaytoAGI 2024.8.15 .pdf

UNET是从噪音中生成图像的主要组件,在预测过程中,通过反复调用UNET,将UNET预测输出的noise slice从原有的噪声中去除,得到逐步去噪后的图像表示。Stable Diffusion Model的UNET包含约860M的参数,以float32的精度编码大概需要3.4G的存储空间。(source:zhuanlan.zhihu.com/p/582266032)核心的组件CLIP将用户输入的Prompt文本转化成text embeddingUNET UNET进行迭代降噪,在文本引导下进行多轮预测扩散模型在传统扩散模型中,反向扩散过程通过U-Net结构将全尺寸图像逐步传递,从而获得最终的去噪结果。然而,这种迭代性质在计算效率上带来了挑战,特别是在处理大尺寸图像和大量扩散步骤(T)时。在采样过程中,从高斯噪声中去噪图像可能需要很长时间。为了解决这一问题,一组研究人员提出了一种新的方法,称为稳定扩散(Stable Diffusion),最初称为潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)CheckpointComfyUI存放路径:models/checkpoints/SD基础预训练模型SD1.5SDXLSD微调模型模型实例SD1.5【majicMIX realistic麦橘写实V7】by麦橘MERJIC----sd1.5微调SDXL【LEOSAM HelloWorld新世界】by LEOSAM是只兔狲----SDXL微调训练方法DreamBooth,by Google格式EMA-only & pruned VS FullEMA-only & pruned只画图Full画图和微调训练

【ComfyUI】Blender+Stable Diffusion!少年啊,这盛世如你所愿!(附中文汉化插件)

想不到研究了blender这么久,终于等到了AI绘画和blender结合的一天,不得不感叹一句:少年啊,这盛世如你所愿!那么今天,我们就来看一下如何在blender中实现comfyUI的使用,以及无限圣杯有什么优势。#安装下载网盘里的两个文件,先安装稳定版blender,这个是主程序,解压即用,如果已经有blender的朋友可以跳过这一步。另外说一句,有steam平台的可以去steam上下载blender,我就是在这里装的,软件会自动更新,很方便。接下来打开软件,安装无限圣杯的插件。进入“偏好设置”——插件——选择“安装”。找到“无限圣杯节点工具”里面的压缩包,不用解压,直接选择压缩包进行安装。安装好之后,打上勾,就可以开启无限圣杯了。接着看插件下方的ComfyUI路径这一栏,将它更改为我们电脑中的comfyUI的地址,我的是“E:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI”。然后选择一个适合自己的显存模式:8G以上都是高显存;6G选中显存;4G选低显存。安装完成,重启就可以了。#无限圣杯的使用打开软件,编辑器类型中就出现了“ComfyUI Node”。点击进入comfyUI界面,先点击上方的“新建”按钮,然后展开右侧的N面板可以看到无限圣杯的界面了。

Others are asking
stable diffusion底层技术
Stable Diffusion 的底层技术主要来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach 之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型(Latent Diffusion Model)研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型的文本到图像生成模型,其原理包括以下几个步骤: 1. 使用新颖的文本编码器(OpenCLIP),由 LAION 开发并得到 Stability AI 的支持,将文本输入转换为向量表示,以捕捉文本语义信息并与图像空间对齐。 2. 采用扩散模型,将随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型,能从训练数据中学习概率分布并采样新数据。 3. 在扩散过程中,利用文本向量和噪声图像作为条件输入,给出每一步变换的概率分布,根据文本指导噪声图像向目标图像收敛,并保持图像的清晰度和连贯性。 4. 使用超分辨率放大器(Upscaler Diffusion Model),将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率,从低分辨率图像中恢复细节信息并增强图像质量。 此外,ComfyUI 的底层依赖 Stable Diffusion,去噪过程由 UNet 网络完成。UNet 是一种编码器解码器结构,能处理多尺度特征表示。在 ComfyUI 中,去噪的每个步骤通过模型推理模块实现,调用训练好的 UNet 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。交叉注意力机制在 Stable Diffusion 中很重要,允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件,在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现。跳跃连接是 UNet 的核心部分,能在不同尺度之间共享特征,在 ComfyUI 的节点网络中表现为中间过程数据的流转。切换器代表在去噪过程中的不同阶段对特征流的控制,在 ComfyUI 中可通过修改模型参数节点或自定义网络结构节点对不同阶段的噪声去除策略进行微调。 Stable Diffusion 还具有以下优点: 1. 可以处理任意领域和主题的文本输入,并生成与之相符合的多样化和富有创意的图像。 2. 可以生成高达 2048x2048 或更高分辨率的图像,且保持良好的视觉效果和真实感。 它还可以进行深度引导和结构保留的图像转换和合成,例如根据输入图片推断出深度信息,并利用深度信息和文本条件生成新图片。
2025-04-15
stable video diffusion开发
以下是关于 Stable Video Diffusion 开发的相关信息: SVD 介绍: 简介:Stable Video Diffusion 是 Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的视频生成式大模型,用于高分辨率、先进的文本到视频和图像到视频生成的潜在视频扩散模型。它支持多种功能,用户可调整多种参数,但对硬件要求较高,支持的图片尺寸较小,应用场景受限。 模型版本:开源了两种图生视频的模型,一种能生成 14 帧的 SVD,另一种是可以生成 25 帧的 SVDXL,发布时通过外部评估超越了人类偏好研究中领先的封闭模型。 主要贡献:提出系统的数据管理工作流程,将大量未经管理的视频集合转变为高质量数据集;训练出性能优于现有模型的文本到视频和图像到视频模型;通过特定领域实验探索模型中运动和 3D 理解的强先验,预训练的视频扩散模型可转变为强大的多视图生成器,有助于克服 3D 领域数据稀缺问题。 部署实战避坑指南: 直接使用百度网盘里准备好的资源,可规避 90%的坑。 若一直报显存溢出问题,可调低帧数或增加 novram 启动参数。 云部署实战中,基础依赖模型权重有两个 models–laion–CLIPViTH14laion2Bs32Bb79K 和 ViTL14.pt,需放到指定路径下。 总结: Sora 发布后,此前的视频生成模型相形见绌,但 Stable Video Diffusion 作为开源项目可在自己机器上自由创作无需充值。SVD 生成的视频画质清晰,帧与帧过渡自然,能解决背景闪烁和人物一致性问题,虽目前最多生成 4 秒视频,与 Sora 的 60 秒差距大,但在不断迭代。我们会持续关注其技术及前沿视频生成技术,尝试不同部署微调方式,介绍更多技术模型,更多精彩内容后续放出。 同时,您还可以加入「AIGCmagic 社区」群聊交流讨论,涉及 AI 视频、AI 绘画、Sora 技术拆解、数字人、多模态、大模型、传统深度学习、自动驾驶等多个方向,可私信或添加微信号:【m_aigc2022】,备注不同方向邀请入群。
2025-04-15
stable diffusion是runway和goole联合开的吗
Stable Diffusion(简称 SD)不是由 Runway 和 Google 联合开发的,而是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。 Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型,其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于这两位开发者之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型(Latent Diffusion Model)研究。 Stable diffusion 是一种基于潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)的文本到图像生成模型,能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器将文本输入转换为向量表示,利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像,在扩散过程中根据文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布,最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高的分辨率。 围绕 Stable Diffusion 等基础模型的兴奋和关注正在产生惊人的估值,但新研究的不断涌现确保新模型将随着新技术的完善而更替。目前,这些模型在法律方面也面临挑战,例如其训练所使用的大量内容数据集通常是通过爬取互联网本身获得的,这可能会引发法律问题。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型(Latent Diffusion Model)研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)的文本到图像生成模型,能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器(OpenCLIP)将文本输入转换为向量表示,利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像,在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布,最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量,可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。在文生图任务中,将一段文本输入到模型中,经过一定迭代次数输出符合文本描述的图片;图生图任务则在输入文本基础上再输入一张图片,模型根据文本提示对输入图片进行重绘。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码生成与文本信息对应的 Text Embeddings 特征矩阵,用于控制图像生成。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion ,当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7),其代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 Stability AI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型(Latent Diffusion Model)研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)的文本到图像生成模型,能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器(OpenCLIP)将文本输入转换为向量表示,利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像,在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布,最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量,可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。其代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行,当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7),源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。
2025-04-15
有stable diffusion的学习教程吗
以下为您提供一些 Stable Diffusion 的学习教程: 1. 超详细的 Stable Diffusion 教程: 介绍了为什么要学习 Stable Diffusion 及其强大之处。 指出 Stable Diffusion 是能根据输入文字生成图片的软件。 强调学习目的是快速入门,而非深入研究原理,通过案例和实际操作帮助上手。 2. 深入浅出完整解析 Stable Diffusion(SD)核心基础知识 知乎: 包含 Stable Diffusion 系列资源。 零基础深入浅出理解 Stable Diffusion 核心基础原理,如模型工作流程、核心基础原理、训练全过程等。 解析 Stable Diffusion 核心网络结构,包括 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型等。 介绍从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的流程。 列举 Stable Diffusion 经典应用场景。 讲解从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型。 3. 视频教程: 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势: 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion: 「AI 绘画」革命性技术突破: 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论: 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置,消灭奇怪的报错: 「入门 2」stable diffusion 安装教程,有手就会不折腾: 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion?: 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装?:
2025-03-28
ComfyUI
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,类似于集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现了更精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括: 1. 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势有: 1. 操作门槛高,需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多(常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档按照即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面: 1. 地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ,或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ,下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 此外,还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。
2025-04-14
Ai生成UI
以下是关于 AI 生成 UI 的相关内容: 使用 Midjourney 生成 UI 界面: 页面指令:指定生成某个页面(如首页、登录页等),只需添加页面指令描述,如“landing page”可生成社交平台的登录页设计,“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页。 应用场景:Midjourney 产出的设计图视觉效果佳,适合在 APP 设计的初始阶段,如头脑风暴和风格探索中提供灵感和创意。但目前直接用于落地开发仍有距离,不过随着技术迭代,这个距离会逐渐缩短。 多模态 4O 在 UI 设计中的应用: 可以先借助 AI 生成设计概要概念,应用于 Web 应用创建和 UI 页面设计,也能直接生成 UI 界面。 Midjourney 商业实战案例中的 UI 设计: 如数据图标、B 端图标设计、音乐软件 UI 设计等。但部分生成的 UI 设计存在不规范、文字乱的情况,只能作为风格参考。网上已有很多 AI 生成的 UI 设计软件开始内测。
2025-04-12
comfyUI是什麼?
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,您可以将其视为集成了 stable diffusion 功能的 substance designer。通过把 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现了更精准的工作流定制和良好的可复现性。 其具有以下优势: 1. 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 但也存在一些劣势: 1. 操作门槛高,需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多(常用的都有),不过也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 ComfyUI 是一个开源的图形用户界面,用于生成 AI 图像,主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。其工作原理包括: 1. Pixel Space(像素空间):图的左边表示输入图像的像素空间,在 ComfyUI 中,对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。生成过程结束时,系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间,生成最终的图像。 2. Latent Space(潜在空间):ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行,如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后,扩散过程在这个空间中进行。在 ComfyUI 中,您可以通过节点调整对潜在空间的操作,如噪声添加、去噪步数等。 3. 扩散过程(Diffusion Process):噪声的生成和逐步还原。扩散过程表示的是从噪声生成图像的过程。在 ComfyUI 中,这通常通过调度器(Schedulers)控制,典型的调度器有 Normal、Karras 等,它们会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。您可以通过 ComfyUI 中的“采样器”节点选择不同的调度器,来控制如何在潜在空间中处理噪声,以及如何逐步去噪回归到最终图像。时间步数在生成图像时,扩散模型会进行多个去噪步。 您可以从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档安装即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 此外,开源项目作者 ailm 在 ComfyUI 上搭建了一个可以接入飞书的 AI 女友麦洛薇(mylover),实现了稳定人设,无限上下文,永久记忆,无缝联动 SD 绘图等功能,适合完全没有代码基础的小伙伴们复现并且按自己的想法修改。
2025-04-10
UI的AI软件
以下是关于 UI 的 AI 软件的相关内容: 方法 1【云端 Comfyui 出图 + AI 视频软件】 作者:来来 联系方式:laiweb3(添加请注明 AI 视频) 相关账号:公众号/视频号/小红书/B 站:来来说 AI 作者标签:20 年设计师,10 年大学设计老师,电商设计公司创始人 10 年,AI 图书作者《一本书读懂 AI 绘画》《一本书读懂 AIGC 提示词》 操作步骤: 打开链接的工作流:https://www.esheep.com/app/5977 ,点击查看工作流,会出现登录或注册界面正常注册即可。如果已经登录会自动出现下面的界面。 步骤 1:红色框选择生成图片的大模型,绿色框添加提示词,蓝色框填写反向提示词。 步骤 2:红色框设置大小确保是 16:9 的比例,绿色框修改参数,参数不理解的话保持默认即可。 步骤 3:红色框上传深度图。 步骤 4:点击立即生成,最下面就会出现图片,在生成历史中下载图片即可。 【ComfyUI】Blender + Stable Diffusion! 作者:白马少年 介绍:SD 实践派,出品精细教程 发布时间:20230905 19:00 原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/vdm9L_xsZc8d3ZZj7CrLdw Blender 是一款免费开源的三维制作软件,和 SD 一样,具有极高的自由度,可以将很多功能包容进来。ComfyUI 的界面主要是节点操作,和 Blender 在工作流程上天然适配。最近,“只剩一瓶辣椒酱”和幻之境开发小组联合开发了一款基于 STABLE DIFFUSION ComfyUI 核心的 Blender AI 插件——无限圣杯。
2025-04-01
UI相关的ai工具有哪些
以下是一些与 UI 相关的 AI 工具: 1. UIzard:利用 AI 技术生成用户界面,可根据提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma:基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 3. Sketch:流行的矢量图形设计工具,插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作。 4. UIGENT1:基于 Qwen2.5Coder7B 微调,能根据提示生成标准 HTML/CSS 代码,擅长基础前端页面。 5. Galileo AI:可根据文字或图片生成完整 UI 设计,并导出 HTML 和 Figma 文件。 6. 即时设计:https://js.design/ ,可在线使用的专业 UI 设计工具,注重云端文件管理和团队协作。 7. V0.dev:https://v0.dev/ ,Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统,能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 8. Wix:https://wix.com/ ,用户友好的 AI 工具,无需编码知识即可创建和自定义网站。 9. Dora:https://www.dora.run/ ,通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画生成强大网站。 请注意,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-27
Trae生成产品UI
以下是关于使用 Trae 生成产品 UI 的相关信息: 1. DeepSeek 驱动的网页金句卡片生成: 先开发基础版本的浏览器插件,包括选择文字、自定义生成图片,图片底部包含文章标题和链接二维码。 使用 AI Rules 的 Chat 模式完善产品需求(PRD),Trae 运行后会创建 readme 文档,可在其中修改,带有章节选择。 使用 Builder 模式开发产品,在 AI Rules 里指定技术方案,在 readme 里指定产品需求,然后让 Trae 自动化开发。开发完成后在 Chrome 浏览器内加载扩展程序进行调试,第一次报错可能是未创建浏览器插件图标,将截图发给 Trae 处理后重新加载。但需注意 Claude 3.5 模型不具备直接生成图片的能力。 2. 保姆级使用指南: 有控制按钮(开始、暂停、重新开始)和游戏说明。 可生成任务清单应用,输入相关需求即可。 能根据 UI 设计图自动生成项目代码,如输入“使用 html 技术实现如图大屏页面”,但生成效果可能不完美,可让 Trae 调整。 总结:Trae 高效代码生成能力强,支持多技术栈,有动态调整潜力。 3. 智能纪要: 基于 Tree 的海关归类项目及商业化探讨,包括固定随机种子、开发记忆大模型、搭建爬虫工作流、实现全参量归类、解决技术问题、项目成果展示和商业化探讨。 利用 AI 实现工作流封装并面向 C 端的项目介绍,包括前端开发尝试和小程序落地实现,后端接入处理时不会接 API 可让 Trae 帮忙。
2025-03-25