stable diffusion可以用macbook 13来运行吗？配置够吗

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。

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。

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。

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。

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 。

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？：

以下是 2025 年 2 月 13 日的 AI 日报： 近 7 日更新日志： 《》：Codeium 是一款面向企业用户的 AI 编程工具，能提升开发效率，适合非科技企业。其新产品 Windsurf 结合 AI 助手和开发者工作流程，提供无缝协作体验。与 GitHub Copilot 和 Cursor 相比，在代码生成和上下文感知能力上表现更佳，价格有竞争力。 《》：OpenAI 产品负责人 Kevin Weil 称 AI 模型成本下降，智能水平提升。未来将推出 o3 系列模型，具备更强推理能力，并计划在 2025 年让聊天机器人在现实世界实际操作。 《》：OpenAI 即将推出 GPT5，预计所有用户可免费使用。GPT4.5 将是最后一个非推理模型，GPT5 将整合多项技术，具备自主思考和快速响应能力，ChatGPT 多项功能将被整合，用户将享受免费深度研究额度。 社区动态速览： 2000 亿欧元投资，设立 12 个 AI 超算中心，抗衡美国与中国的竞争。 Anthropic CEO：AI 发展将加速至超人级智能 预计 2026 2030 年 AI 将达到“超级天才”级别，若无监管可能失控。 Cerebras 为 Perplexity AI Sonar 搜索模型提供加速，搜索速度提升 10 倍，优化信息准确性与计算成本。 更多详细内容查看

以下是 2 月 13 日的 AI 日报： 1. AI 对软件工程的影响：涵盖自动代码生成、智能调试、AI 驱动的 DevOps 和敏捷开发优化，自动代码生成工具提高编程效率，AI 助力智能测试与运维，DevOps 迎来 AI 驱动的 CI/CD 和 AIOps，提升部署自动化和智能监控能力，AI 让敏捷开发更加高效。 2. OpenAI CEO 宣布开发 AI 设备，目标颠覆智能手机，还表达了对自研 AI 芯片的兴趣，计划通过 AI 设备重塑人机交互方式。 3. OpenAI 推出全新 Deep Research，让 ChatGPT 成为你的研究助理。 4. 2000 亿欧元投资，设立 12 个 AI 超算中心，抗衡美国与中国的竞争。 5. Anthropic CEO 预计 2026 2030 年 AI 将达到“超级天才”级别，若无监管可能失控。 6. Cerebras 为 Perplexity AI Sonar 搜索模型提供加速，搜索速度提升 10 倍，优化信息准确性与计算成本。 7. OpenAI 公布 GPT 5 最新路线图，GPT 4.5是最后的“非链式思维”模型，GPT 5 引入新功能，强调知识自由，无限制敏感话题讨论。 8. Plus 用户每月可获 10 次 Deep Research 额度，免费用户每月 2 次，未来计划扩大。 9. Brilliant Labs AI 眼镜集成 Gemini Live API，支持语音+视觉交互，实现实时翻译和物体识别。 10. OpenAI 新论文：AI 竞赛编程突破，强化学习提升 AI 编程能力，o3 AI 在 CodeForces 评分接近顶级选手。 11. 苹果发布 Powerbeats Pro 2 运动耳机，具有形状记忆耳挂，AI 降噪，心率监测，10 小时续航。 12. 欧洲 AI 军备竞赛：Invest AI 计划。

以下是 2 月 13 日的 AI 产业资讯： 在巴黎 AI 峰会上，斯坦福教授李飞飞强调当前是“真正的第一个 AI 时代”。她追溯五亿年生命演化，探讨现代 AI 的三大支柱：感知算法突破、认知科学启示和计算能力提升。李飞飞提到，“数据是让神经网络真正活起来的关键”，呼吁以人为本的 AI，维护尊严、增强能力、促进社区发展，构建健康的 AI 生态系统。另附《全球 AI 竞争白热化：巴黎峰会上，欧盟宣布 2000 亿欧元追赶，美国：全球技术规则听我的》。 推理模型代表了一种新范式，专注于解决复杂、多步骤的问题。与传统模型不同，推理模型通过思考输入意图，逐步提供答案，擅长解谜和高级数学等挑战性任务。然而，其成本高昂且容易出错，适用场景有限。DeepSeek 推出的多种变体（如 R1Zero 和 R1Distill）展示了不同的训练策略和性能表现。 来自社区伙伴 Hua 的投稿，手把手指导您在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 Anthropic 正式发布 Anthropic AI Economic Index，聚焦 AI 对经济的长期影响。该指数直观展现 AI 如何融入现代经济的各类实际任务，并从职业（occupation）和具体工作任务（task）两个维度，量化 AI 对劳动力市场的影响。 DeepSeekR1 的火爆现象背后，企业可以获得显著提升。其强化学习和联网搜索能力，改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。同时，DeepSeek 的开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。 中美 AI 创业者的闭门讨论聚焦于 DeepSeekR1 的技术创新与行业趋势。DeepSeek 以其混合专家模型和强化学习优化推理能力，显著降低了成本，推动 AI 应用的普及。与传统模型不同，DeepSeek 将用户体验置于核心，未来的 AI 产品不再局限于语言交互，而是向更广泛的垂直应用扩展。 雪佬精心撰写了一份超详细的 AI 配音工具教程，历时 10 小时，专为新手设计，涵盖剪映、DubbingX、海螺 AI 三大主流配音工具的全流程实操指南。文章不仅讲解了音频导入、AI 音色克隆、文本朗读、语速调整、情绪选择、背景音优化等核心功能，还分享了进阶骚操作，如克隆自己的声音并更换成影视角色音色，让 AI 配音更具个性化和专业感。此外，文章还介绍了多语种 AI 朗读、自动歌词生成、音效匹配、语音克隆等功能，让 AI 配音真正做到“零门槛、全自动”。

以下是 2 月 13 日的 AI 新闻资讯： 1. 在巴黎 AI 峰会上，斯坦福教授李飞飞强调当前是“真正的第一个 AI 时代”。她追溯五亿年生命演化，探讨现代 AI 的三大支柱：感知算法突破、认知科学启示和计算能力提升。李飞飞提到，“数据是让神经网络真正活起来的关键”，呼吁以人为本的 AI，维护尊严、增强能力、促进社区发展，构建健康的 AI 生态系统。另附《全球 AI 竞争白热化：巴黎峰会上，欧盟宣布 2000 亿欧元追赶，美国：全球技术规则听我的》。 2. 中美 AI 创业者的闭门讨论聚焦于 DeepSeekR1 的技术创新与行业趋势。DeepSeek 以其混合专家模型和强化学习优化推理能力，显著降低了成本，推动 AI 应用的普及。与传统模型不同，DeepSeek 将用户体验置于核心，未来的 AI 产品不再局限于语言交互，而是向更广泛的垂直应用扩展。 3. 雪佬精心撰写了一份超详细的 AI 配音工具教程，涵盖剪映、DubbingX、海螺 AI 三大主流配音工具的全流程实操指南，讲解了音频导入、AI 音色克隆、文本朗读、语速调整、情绪选择、背景音优化等核心功能，还分享了进阶操作。 4. 社区伙伴 Hua 投稿了在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 5. Anthropic 正式发布 Anthropic AI Economic Index，聚焦 AI 对经济的长期影响。该指数从职业和具体工作任务两个维度，量化 AI 对劳动力市场的影响。 6. DeepSeekR1 的火爆现象背后，企业可以获得显著提升。其强化学习和联网搜索能力，改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。同时，DeepSeek 的开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。

以下是 2 月 13 日的部分 AI 新闻资讯： 在巴黎 AI 峰会上，斯坦福教授李飞飞演讲称当前是“真正的第一个 AI 时代”。她追溯五亿年生命演化，探讨现代 AI 的三大支柱：感知算法突破、认知科学启示和计算能力提升。李飞飞提到“数据是让神经网络真正活起来的关键”，呼吁以人为本的 AI，维护尊严、增强能力、促进社区发展，构建健康的 AI 生态系统。相关报道：《》 全球 AI 竞争白热化，巴黎峰会上，欧盟宣布 2000 亿欧元追赶，美国称全球技术规则听它的。相关报道：《》 《》介绍推理模型代表了一种新范式，专注于解决复杂、多步骤的问题。与传统模型不同，推理模型通过思考输入意图，逐步提供答案，擅长解谜和高级数学等挑战性任务。然而，其成本高昂且容易出错，适用场景有限。DeepSeek 推出的多种变体（如 R1Zero 和 R1Distill）展示了不同的训练策略和性能表现。

微调一个 13B 的大模型所需的数据量会因多种因素而异，包括模型的架构、任务的复杂性、数据的质量和多样性等。一般来说，需要大量的数据来进行有效的微调。 对于 13B 的大模型，以下是一些关于数据的考虑： 1. 数据质量：高质量、干净、准确的数据对于微调效果至关重要。 2. 数据多样性：涵盖各种领域和场景的数据可以帮助模型学习更广泛的知识。 3. 任务相关性：数据应与微调的任务相关，以提高模型在特定任务上的性能。 在获取数据时，可以参考以下资源： 1. 已有的数据集，如。 2. 相关的文档和教程，如。 此外，还可以考虑将数据集转化为适合模型的格式，如 csv 问答对。同时，对模型参数进行量化可以减少计算资源的需求。 请注意，具体的数据量需求需要根据实际情况进行评估和实验。

以下是在 MacBook 上制作 RPA 机器人的详细步骤： 搭建前准备： 硬件准备： MacBook（需能科学上网） 一部 iPhone 手机 主板 Arduino UNO R4 Wifi（200RMB） 舵机 9g（32RMB） 杜邦线，公对公 7 条（手残党可多备） （可选）八爪鱼支架（10RMB） （二选一）usbtypeC 转接头，或一根两头 typeC 的线 Arduino UNO R4 WIFI 开发板 MG90s/SG90 舵机 9g 云台支架 可选八爪鱼手机支架 杜邦线公对公 搭建步骤： 完成代码： 在 Github 上下载完整代码。 根据需求修改文件： 【必改】在 head.py 中找到填写主板串口的地方，改成串口地址（可通过主板写入的第 3 步里的小字或 Tools>Get Board Info 重新查询，复制 sn 号替换 usbmodem 后面的编码）。 【必改】查询 iPhone 的 ip 地址，填到 talk.py 里（iPhone 设置>无线局域网>点击当前 wifi 旁的感叹号>找到 ipv4 地址里写的 ip 地址）。 【必改】把 open ai key 填到 talk.py 里。 【可选】在 talk.py 里，可以修改： Openai 调用的 model。 system prompt（机器人的人设）。 机器人的音色。 录音的设置。 【可选】在 head.py 里，可以修改不对话后，等待多久恢复人脸追踪。 运行程序： 在 MacBook 上按下 command+space（空格）打开一个新的终端，依次输入如下代码（每一次代码运行完以后再输入下一个），全部完成后，关闭端口。 将 iPhone 的屏幕关闭时间设置为 5 分钟或永不。 打开 iPhone 的 pythonista 并复制 face.py 的代码进去，运行。注意：每一次如果需要重新运行 pythonista，请先杀后台再运行，否则会因为端口已经被占用而无法播放声音。 找到下载下来的 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”。 将 arduino R4 与 MacBook 相连，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次摄像头权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。这个程序一旦运行，无法自然退出，建议直接拔掉 R4 的线或者终端输入 control+c 或者直接关闭终端，但多强制退出几次以后运行就会卡住需要重启或清进程。 再次在 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次录音权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。如果运行中出现任何报错，将本文档，代码，报错信息给到 GPT4，让他帮助你就好~可能是有一些库没有预装。 把 talk.py 的终端放在最前面你能看到，出现 recording...的时候就可以说话了。 三个程序同时运行、iPhone 和 MacBook 在同一 wifi，iPhone 没有调静音的情况下，就可以正常对话啦。

在 Macbook 中配置“DeepSeekR1”模型的 API key 及添加模型的操作步骤如下： 1. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥： 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 。 创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。若提示“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议一路开通（免费）。 确认无误后，点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面，复制多出的接入点名称“DeepSeekR1”。 点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】，若没有则点击【创建 API key】，复制并保存。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 配置 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 环境配置指南： 首先到 deepseek 的官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。若没有赠送余额，可选择充值，支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式，并创建一个 API key（注意及时保存，只会出现一次）。 以 cursor 作为代码编辑器为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装 Roocline 。安装完后，打开三角箭头，选中 RooCline 并点击齿轮，进入设置，依次设置： API Provider：选择 DeepSeek 。 API Key：填入已创建的 key 。 模型：选择 DeepSeekreasoner 。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开，最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求，输入需求后点击星星优化提示词，最终得到想要的结果。

如果您在使用 DeepSeek 网页端时总是出现“服务器繁忙，请稍后再试”的提示（使用的是 Macbook），可以尝试以下方法： 1. 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。然后打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。添加“DeepSeekR1”模型。 3. 如果上述方法不行，还可以尝试以下替代网站： 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1

在 MacBook 上部署 AI 工具的方法如下： 方法一：接入微信 1. 打开菜单中的“终端”。 2. 按照以下步骤依次粘贴代码并回车： 第一步：cd/root||exit 1 第二步：粘贴下方两行代码，等待下载完成。若有卡点，可能是服务器网络问题，可手动下载文件并上传至 root 文件夹。 第三步：rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 第四步：/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 第五步：依次粘贴并回车：echo'source /root/anaconda/bin/activate AI'>>~/.bashrc 3. 执行完成后，刷新重新进入终端，若最左侧出现“（AI）”字符，则部署成功。 方法二：安装 Trae 1. 科学上网，因为 Trae AI 官网部署在海外，且需要使用海外的大模型。 2. 在官网直接点击下载，Trae 会自动识别电脑芯片。 3. 对于 Mac，将下载完后的左侧 Trae 应用拖动到右侧文件夹内；对于 Windows，双击 Trae 图标完成安装。 4. 安装完成后，点击图标启动，进行简单设置，如选择主题背景和默认语言为中文，根据情况选择“Skip”选项等。 5. 选择合适的登录方式，如 Google 账号或 Github 账号（推荐注册 Github 账号：https://github.com/ ）。 方法三：选择合适的平台 目前市面上有线上和线下本地部署的两种 AI： 线上的优势为出图速度快，不吃本地显卡配置，无需下载大模型，能看其他创作者的作品，但出图分辨率有限。 线下部署的优势为可添加插件，不卡算力，出图质量高，但使用时电脑基本宕机，配置不高可能出问题。 可充分发挥线上和线下平台的优势，线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。例如，在线上绘图网站的绘图广场上发现想要的画风，点击创作获取模型和标签，截取游戏人物底图，多次尝试不同画风得出合适的模型和组合，最后在 C 站（https://civitai.com/ ）下载对应模型到本地加载部署后开始生图。

以下是在 MacBook 上搭建机器人进行日常事务操作的详细步骤： 搭建前准备： 硬件准备： MacBook（需能科学上网） 一部 iPhone 手机 主板 Arduino UNO R4 Wifi（200RMB） 舵机 9g（32RMB） 杜邦线，公对公 7 条（手残党可多备） （可选）八爪鱼支架（10RMB） （二选一）usbtypeC 转接头，或一根两头 typeC 的线 Arduino UNO R4 WIFI 开发板 MG90s/SG90 舵机 9g 云台支架 可选八爪鱼手机支架 杜邦线公对公 搭建步骤： 完成代码： 在 Github 上下载完整代码。 根据需求修改文件： 【必改】在 head.py 中找到填写主板串口的地方，改成串口地址（可通过主板写入的第 3 步里的小字或 Tools>Get Board Info 重新查询，复制 sn 号替换 usbmodem 后面的编码）。 【必改】查询 iPhone 的 ip 地址，填到 talk.py 里（iPhone 设置>无线局域网>点击当前 wifi 旁的感叹号>找到 ipv4 地址里写的 ip 地址）。 【必改】把 open ai key 填到 talk.py 里。 【可选】在 talk.py 里，可以修改： Openai 调用的 model。 system prompt（机器人的人设）。 机器人的音色。 录音的设置。 【可选】在 head.py 里，可以修改不对话后，等待多久恢复人脸追踪。 运行程序： 1. 在 MacBook 上按下 command+space（空格）打开一个新的终端，依次输入如下代码（每一次代码运行完以后再输入下一个），全部完成后，关闭端口。 2. 将 iPhone 的屏幕关闭时间设置为 5 分钟或永不。 3. 打开 iPhone 的 pythonista 并复制 face.py 的代码进去，运行。注意：每一次如果需要重新运行 pythonista，请先杀后台再运行，否则会因为端口已经被占用而无法播放声音。 4. 找到下载下来的 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”。 5. 将 arduino R4 与 MacBook 相连，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次摄像头权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。这个程序一旦运行，无法自然退出，建议直接拔掉 R4 的线或者终端输入 control+c 或者直接关闭终端，但多强制退出几次以后运行就会卡住需要重启或清进程。 6. 再次在 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次录音权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。如果运行中出现任何报错，将本文档，代码，报错信息给到 GPT4，让他帮助你就好~可能是有一些库没有预装。 7. 把 talk.py 的终端放在最前面你能看到，出现 recording...的时候就可以说话了。 8. 三个程序同时运行、iPhone 和 MacBook 在同一 wifi，iPhone 没有调静音的情况下，就可以正常对话啦。

很抱歉，目前没有关于使用 Macbook M3 Pro 芯片运行 ComfyUI 工作流出现黑屏且无输出图像的具体原因的相关知识。可能的原因有多种，比如软件与芯片的兼容性问题、显卡驱动异常、工作流设置错误、系统资源不足等。建议您检查软件的版本是否与您的系统兼容，更新显卡驱动，确认工作流的设置是否正确，以及关闭其他占用大量资源的程序以释放系统资源。