知道源代码就可以加载AI吗？

以下是使用已公布的源代码拥有一个私人 AI 的详细步骤，适合小白操作，并列出所需的硬件设施： 硬件设施： 云服务器 步骤： 1. 利用云服务器，在宝塔面板的终端安装相关命令。可通过以下链接获取详细信息：https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令在宝塔面板的终端安装，安装的 dockercompose 文件位于 /root/dify/docker 目录下。 2. 检查运行情况，使用 docker compose ps 命令，如果 nginx 容器无法运行，可能是 80 端口被占用。将终端输出的代码粘贴给 AI ，按照 AI 的方法检查谁占用了端口，并停止占用进程。确保每一步成功后再进行下一步，可将代码复制询问 AI 以确认。 3. 在浏览器地址栏输入公网 IP（可在腾讯云服务器或宝塔面板地址栏查看，去掉后面的:8888），随便填写邮箱密码建立一个知识库，在知识库中选择设置。 4. 选择模型，国内模型通常有免费额度，例如智谱 AI 。点击设置，从智谱 AI 获取钥匙，进入智谱官网用手机号注册，添加 API keys 并复制。查看免费额度（智谱在资源包管理中查看，赠送 500 万一个月）。 5. 回到之前的页面，复制钥匙并保存，随便创建一个应用。 6. 可以先选择智谱 glm4 进行测试，聊两句看是否有回应，然后点击发布。 7. 点击 api 秘钥，创建一个并复制。

目前已公布的源代码种类繁多，要利用其拥有一个私人 AI 并非简单直接的过程，且需要一定的技术知识和经验。 一般来说，以下是大致的步骤： 1. 选择合适的源代码：根据您的需求和技术能力，从众多已公布的源代码中选择适合的项目。 2. 环境搭建：安装所需的开发工具、编程语言和相关依赖库。 3. 数据准备：收集和整理适合训练和优化模型的数据。 4. 代码理解与修改：深入理解所选源代码的结构和逻辑，根据您的需求进行必要的修改和优化。 5. 训练模型：使用准备好的数据对模型进行训练。 6. 评估与优化：对训练好的模型进行评估，根据评估结果进行进一步的优化。 关于硬件设施，Jetson Orin Nano 是一款性能不错的嵌入式计算设备。它可以支持多种模型，例如常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。但具体能使用哪些模型，还取决于模型的规模、计算需求以及您对性能和资源的要求。

以下是关于强化学习的开源代码入门指南： 1. 基础知识准备： 若概率论和线性代数基础薄弱，可利用周末约一天时间学习相关课程，若不关注公式可忽略。 若机器学习基础为零，先看吴恩达课程，再以李宏毅课程作补充，若仅为入门强化学习，看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可，此课程约需 25 小时。 2. 动手实践： 跟随《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》学习并写代码，入门看前五章，约 10 小时。 观看 B 站王树森的深度学习课程前几节学习强化学习基础知识点，约 5 小时。 3. 项目实践： 参考《动手学强化学习》（已开源 https://hrl.boyuai.com/），看到 DQN 部分，约十几小时。 模型构建：DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数，选用简单的两层网络结构。 缓存区：需要一个缓存区来存放从环境中采样的数据。 训练函数：批量从缓存区获取数据，使用 DQN 算法进行训练。 主循环函数：在每个 episode 中，选择一个动作（使用 εgreedy 策略），执行该动作，并将结果存储在 replay buffer 中。训练完使用保存好的 model.pth 参数即可实际使用。 4. Qlearning 算法： 比如在状态 s1 上，根据 Q 值表选择行动，如发现向下行动 Q 值最大则向下走。获取 Q（s1，下）乘上衰减值 gamma（如 0.9）并加上到达下一个状态的奖励 R，作为“Q 现实”，之前根据 Q 表得到的是“Q 估计”。通过公式更新 Q（s1，下）的值，公式为：。 算法流程：初始化 Q，for 序列 e = 1 > E do: 用 ε Greedy 策略根据 Q 选择当前状态 s 下的动作 a，得到环境反馈的 r，s‘，得到初始状态 s，for 时间步 t = 1> T do: ，End for，End for。启动程序训练 100 次后可较好进行游戏。

以下是关于强化学习的开源代码入门指南： 1. 基础知识准备： 若概率论和线性代数基础薄弱，可在周末约一天时间学习相关课程，若不关注公式可忽略。 若机器学习基础薄弱，先看吴恩达课程，再以李宏毅课程作补充，若仅为入门强化学习，看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可，此视频课程约需 25 小时。 2. 动手实践： 跟随《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》动手学习概念并写代码，入门看前五章，约 10 小时。 观看 B 站王树森的深度学习课程前几节学习强化学习基础知识点，约 5 小时。 3. 项目实践： 参考《动手学强化学习》（已开源 https://hrl.boyuai.com/），看到 DQN 部分，约十几小时。 模型构建：DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数，选用简单的两层网络结构。 数据缓存：需要一个缓存区来存放从环境中采样的数据。 训练函数：批量从缓存区获取数据，使用 DQN 算法进行训练。 主循环函数：在每个 episode 中，选择一个动作（使用 εgreedy 策略），执行该动作，并将结果存储在 replay buffer 中。训练完使用保存好的 model.pth 参数即可实际使用。 4. Qlearning 算法流程： 初始化 Q。 for 序列 e = 1 > E do: 用 ε Greedy 策略根据 Q 选择当前状态 s 下的动作 a，得到环境反馈的 r，s‘，得到初始状态 s。 for 时间步 t = 1> T do: End for。 End for。 例如，在当前智能体处于 s1 状态时，会在表中找最大 Q 值对应的行动。获取 Q（s1，下）乘上衰减值 gamma（如 0.9）并加上到达下一个状态时的奖励 R，作为现实中 Q（s1，下）的值（即“Q 现实”），之前根据 Q 表得到的 Q（s1，下）是“Q 估计”。有了“Q 现实”和“Q 估计”，可按公式更新 Q（s1，下）的值。公式中，α是学习率，γ是对未来 reward 的衰减值。启动程序训练 100 次后可较好地进行游戏。

以下是一些关于 AI 相关技术的开源代码应用： VALLEX：一个开源的多语言文本到语音合成与语音克隆模型。它支持多种语言（英语、中文和日语）和零样本语音克隆，具有语音情感控制和口音控制等高级功能。VALLE X 最初由微软发布，但未发布任何代码或预训练模型。作者复现并训练了一个开源可用的 VALLE X 模型。 对于 AI 生成 CAD 图，您可以参考以下方面获取相关资料： 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。 专业书籍：查找相关的专业书籍。 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，以及在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习。 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 阿里云最新开源模型 FunAudioLLM：包括 SenseVoice 用于高精度多语言语音识别、情感识别和音频事件检测，CosyVoice 用于自然语音生成，具有多语言、音色和情感控制等功能。相关模型已在 Modelscope、HuggingFace 开源，训练、推理和微调代码在 GitHub 上发布。

以下是 OpenAI 12 天相关的内容： 12 月 18 日： API 正式版：速度更快，成本降低 60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级：引入 WebRTC 支持，12 行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能：让 AI 回答更具个性化，企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包，简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日： 苹果设备深度集成 ChatGPT，可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接：支持 iPhone、iPad 和 Mac，涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景：圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示，体现全新交互体验。 12 月 5 日： OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动，期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2，可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境，实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中，与在一线大模型机构有实际训练大语言模型（LLM）经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力？这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的？o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响？

以下是一些能根据哼唱出伴奏的 AI 相关信息： 在音乐创作中，如果只有词和一小段自己哼唱的旋律，可以上传这段哼唱的旋律，让 AI 扩展出自己喜欢的风格，然后将这段音轨作为动机音轨继续创作。 对于已有简单录音小样，可以利用 REMIX 优化音质与编曲结构，并利用 AI 尝试不同曲风版本，找到最喜欢的风格，然后制作成核心音轨，进而完成全曲创作。 同时，在使用 AI 进行音乐相关处理时也存在一些问题和需要注意的地方： 检查乐谱时，主旋律基本能还原，但可能会把噪声识别成音符形成错误信息，需要具备乐理知识去修复。 重奏输出方面，修谱和重奏软件可以使用 中的 Muse Score，它支持多种常用音频编辑格式的导出和高清输出。 目前存在一些待解决的问题，如延长音部分可能会抢节奏，爵士乐中的临时升降号可能导致判断混乱，高音和低音的符点会相互影响，基础修谱可能导致旋律单调等。 在将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件时，可以直接导总谱或分轨导出，后期若想输出到某些音乐平台可能需要转码。还可以使用相关软件修改音色进行渲染。把文件丢给 AI 做二次创作时，可以根据具体情况选择完整小节或在中间掐断。

2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面： 1. 大型基座模型能力的优化与提升：通过创新训练与推理技术，强化复杂推理和自我迭代能力，推动在科学研究、编程等高价值领域的应用，并围绕模型效率和运行成本进行优化，为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进：构建具备空间智能的世界模型，使系统能够理解和模拟三维环境，并融入物理世界，推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展，提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力，为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合：整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据，生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量，为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面：AI 技术将成为数字营销的核心，品牌应注重利用 AI 提升用户体验，预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元，采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%，广告成本减少 20%。 5. 行业发展：2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点，同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份，标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局：大语言模型供应商将各具特色，竞争加剧；AI 搜索引擎将成为杀手级应用，快速普及，颠覆传统搜索方式；不同领域的 AI 搜索引擎将出现，针对专业需求提供更精准的信息服务。

以下是关于“SOP+AI”的相关内容： 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间？ 最近团队开始运营小红书账号，于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称：小红书文案专家 功能价值：见过多个爆款文案，输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案，辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路： 痛点：个人时间有限，希望有人写初稿并生成配图。 实现思路：为自己和团队设计工作流，让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能： 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI：打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享：X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后，工作效率显著提升。引入 SOP 前，客服工作流程混乱，效率低下，客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后，效率提高。进一步引入 AI 助手，自动回复常见问题、处理简单请求，减少客服工作量，还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上，客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作，借助 AI 助手，SOP 制定和优化更高效智能。

以下是一些常见的 AI 工具类应用： 1. AI 菜谱口味调整工具：如“下厨房”的口味调整功能，使用自然语言处理和数据分析技术，根据用户反馈调整菜谱口味，市场规模达数亿美元。 2. AI 语言学习纠错平台：像“英语流利说”的纠错功能，运用自然语言处理和机器学习技术，帮助语言学习者纠正错误，市场规模达数十亿美元。 3. AI 电影剧情分析系统：例如“豆瓣电影”的剧情分析工具，通过数据分析和自然语言处理技术，为用户提供深度解读，市场规模达数亿美元。 4. AI 办公文件分类系统：如“腾讯文档”的分类功能，借助数据分析和机器学习技术，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 5. AI 美容护肤方案定制平台：“美丽修行”的定制方案功能，利用图像识别和数据分析技术，根据用户肤质定制护肤方案，市场规模达数亿美元。 6. AI 菜谱生成平台：“豆果美食 APP”，采用自然语言处理和数据分析技术，根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱，市场规模达数亿美元。 7. AI 语言学习助手：“沪江开心词场”，通过自然语言处理和机器学习技术，辅助用户学习语言，提供个性化学习方案，市场规模达数十亿美元。 8. AI 电影推荐系统：“爱奇艺”的智能推荐功能，运用数据分析和机器学习技术，根据用户喜好推荐电影，市场规模达数亿美元。 9. AI 办公自动化工具：“WPS Office”，借助自然语言处理和机器学习技术，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。 10. AI 游戏道具推荐系统：在一些游戏中的推荐功能，使用数据分析和机器学习技术，根据玩家需求推荐游戏道具，市场规模达数亿美元。 11. AI 天气预报分时服务：“彩云天气”的分时预报，利用数据分析和机器学习技术，提供精准的分时天气预报，市场规模达数亿美元。 12. AI 医疗病历分析平台：“医渡云”的病历分析系统，通过数据分析和自然语言处理技术，分析医疗病历，辅助诊断，市场规模达数十亿美元。 13. AI 会议发言总结工具：“讯飞听见”的会议总结功能，运用自然语言处理和机器学习技术，自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 14. AI 书法作品临摹辅助工具：书法临摹软件，借助图像识别和数据分析技术，帮助书法爱好者进行临摹，市场规模达数亿美元。

以下是使用 AI 工具写简历的方法和相关工具推荐： 1. 一些可用于写简历的 AI 工具： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型，能为简历摘要、工作经验和教育等部分编写内容，并保持一致语调。 Rezi：受到超 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，能自动化创建简历的各个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费简历模板，以及 AI 生成的总结、技能、成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/79 2. 用于写作的通用 AI 工具： 最佳免费选项： 付费选项：带有插件的4.0/ChatGPT 目前，GPT4 是功能最强的人工智能写作工具，可在 Bing（选择“创新模式”）上免费访问，或通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来访问。Claude 紧随其后，也提供有限免费选项。 这些工具都能帮助您快速、高效地创建出专业的简历，您可以根据自身需要选择最适合的工具。但使用时请注意仔细甄别内容。

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 ```

要使用 Langchain 加载本地模型，您可以按照以下步骤进行： 1. 加载所需的库和模块，例如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 Python 程序中跑大模型。使用 ollama 前请确保服务已经开启并下载好模型。 2. 从订阅源获取内容，通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容，若需接收多个 URL 稍作改动即可。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接，最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量，使用文本向量模型 bgem3。从 hf 下载好模型后，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 在整个过程中，还需要了解以下相关知识： 1. RAG（Retrieval Augmented Generation）：大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，可通过检索增强生成。RAG 应用包括文档加载（从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种文档加载器）、文本分割（把文档切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块嵌入并存储到向量数据库）、检索（通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 2. Ollama：支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu，提供模型库，用户可下载不同模型，还支持自定义模型、提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用程序集成，社区贡献丰富。安装完后确保后台服务已启动，可通过 ollama list 确认，通过 ollama 命令下载模型。

SD 大模型无法加载可能有以下原因及解决方法： 1. LORA 方面： LORA 可以提炼图片特征，文件通常有几十上百兆，承载信息量远大于 Embedding。下载的 LORA 放在根目录的【……\\models\\Lora】文件夹下，使用时点击红色小书，找到 LORA 选项卡加载。 使用 LORA 时要注意看作者使用的大模型，一般需配套使用，还可能需要加入特定触发词，如盲盒 LORA 需加入“full body, chibi”等提示词。 2. Hypernetworks 方面： Hypernetworks 主要针对画风训练，文件下载后放在根目录的【…\\models\\hypernetworks】，使用时点击红色小书，找到 Hypernetworks 选项卡加载。 3. 模型下载与安装方面： 常用的模型下载网站有：。 下载模型后需放置在指定目录，大模型（Ckpt）放入【models\\Stablediffusion】，VAE 模型放入【models\\Stablediffusion】或【models\\VAE】目录（有的大模型自带 VAE 则无需再加），Lora/LoHA/LoCon 模型放入【extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora】或【models/Lora】目录，Embedding 模型放入【embeddings】目录。模型类型可通过检测。 不会科学上网时，可在启动器界面直接下载模型，将下载的大模型放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】，在左上角模型列表中选择（看不到就点旁边蓝色按钮刷新）。 旁边的 VAE 相当于给模型增加提高饱和度的滤镜和局部细节微调，可在启动器里下载，放在根目录的【……\\models\\VAE】。 Embedding 功能相当于提示词打包，下载 Embedding 可在 C 站通过右上角筛选 Textual Inversion 找到，放在根目录下的【embeddings】文件夹里。 由于无法确定您大模型无法加载的具体原因，您可以根据上述内容逐一排查。

加载别人训练的 qwen 模型通常涉及以下步骤： 1. 对于直接调用千问的某一个大模型，如“qwenmax”模型，在 COW 中需要更改 key 和 model。在 /root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件进行更改，并添加"dashscope_api_key"。获取 key 可参考视频教程或图文教程。同时，需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，若对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，可能是未实名认证，可点击去，或查看自己是否已认证。 2. 部署大语言模型时，如下载 qwen2:0.5b 模型，对于不同的电脑系统操作有所不同。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。之后复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。 3. 对于 Ollama 大模型部分，为避免没下载大模型带来的报错，需要先下载 ollama，网站：网站中复制代码，然后像特定操作一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径，在上方的路径下输入 cmd，进入到下方的命令行，右键粘贴刚才的代码，等待下载即可。

加载开源模型的步骤如下： 1. 下载相关模型节省时间： Base Model DreamShaper XL Turbo: https://civitai.com/models/112902/dreamshaperxl LoRA：Envy Anime Watercolor XL 03：https://civitai.com/models/382684/envyanimewatercolorxl03 Alphonse Mucha Style：https://civitai.com/models/63072/alphonsemuchastyle 2. 打开以下链接放在后台： Ollama: https://ollama.com/ https://github.com/stavsap/comfyuiollama IPAdapter：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus InstantID: https://github.com/cubiq/ComfyUI_InstantID PuLID：https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI 3. 安装缺失节点： 下载过程中若发现 layer style 下不了，可重启重新下载，尝试修复。若仍不行，从官网重新下载到./custom_nodes 的文件夹下。 4. 从官网下载两个文件，点击左上角部分将加载器展开并选择官网下载好的两个模型。 5. 对于 GDino 加载器部分，在链接：处下载相关文件，然后检查文件是否齐全。对于 groundingdino 和 sams 配置是否齐全可以使用“抠头发.json”来检验。 6. Ollama 大模型部分： 首先，下载 ollama，网站： 其次，在网站中，复制代码。然后，打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径，在上方的路径下输入 cmd，进入到命令行，右键粘贴刚才的代码，等待下载。

ControlNet 一直加载可能由以下原因导致及对应的解决方法： 1. 模型版本问题：确保 checkpoint、ContalNet 等所有需要加载模型的版本均基于 SD1.5，否则可能会报“超出索引”的错误。 2. 节点未安装完全：载入工作流后若出现爆红部分，可能是节点没下好、没下全。此时可以先全部更新，让所缺节点“显露出来”，然后安装好缺失的节点。 3. 参数设置问题：假如右下角的区域报红，那么就得根据报错信息相应调整一下左上角蓝色区域的 h、w 参数。 此外，ControlNet 还有一些新的功能和应用，例如： 1. 1.1 版本新出的 lineart 线稿提取功能，可先通过 invert 预处理将白底黑线处理成黑底白线，然后切换到 lineart 预处理器和模型进行生成。 2. mlsd 直线线条检测功能，一般用在建筑或者室内设计上，预处理器可提炼出室内的结构线。 ComfyUI 中的 ControlNet 高级控件： 在时间步和批处理潜变量之间调度 ControlNet 强度的节点，以及应用自定义权重和注意力掩码。这里的 ControlNet 节点完全支持滑动上下文采样。输入包括 positive（提示词（正面））、negative（提示词（负面））、control_net（加载了控制网络）、image（用于指导控制网络的图像）、mask_optional（应用于控制网络的注意力掩码）、timestep_kf（时间步关键帧）、latent_kf_override（潜在关键帧的覆盖）。

招投标人员可能会从以下 AI 工具中受益： 1. 智能文档处理工具：能够帮助快速整理和分析大量的招投标文件和相关资料。 2. 数据分析工具：对市场数据、竞争对手数据等进行深入分析，为招投标决策提供支持。 目前常见的一些 AI 工具包括： 1. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，可为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 2. Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 工具，您可以查看：https://www.waytoagi.com/category/79 您可以根据自身需求选择最适合的工具。

提示词（Prompt）是给语言模型或相关工具的输入文本，用于指定其应执行的任务和生成的输出。以下是关于提示词的学习方法： 1. 理解提示词的作用：提示词向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。 2. 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中查找。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化构建。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等，辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域，持续关注最新成果和方法论。 对于学习 Stable Diffusion 的提示词，这是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验结合，步骤如下： 1. 学习基本概念： 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）。 2. 研究官方文档和教程： 通读官方文档，了解提示词相关指南。 研究开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例： 熟悉相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述作为范例。 4. 掌握关键技巧： 学习组合多个词条精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”“”等符号控制生成权重的技巧。 了解处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈： 用不同提示词生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验。 在社区分享，请教高手获取反馈和建议。 6. 创建提示词库： 按主题、风格等维度建立自己的提示词库。 记录成功案例和总结，方便后续参考复用。 7. 持续跟进前沿： 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

关于您上传数据到 Coze 数据库的数据安全保障问题，以下是相关信息： 合规说明方面： 不存在产出违法违规内容，包括色情暴力、政治敏感和违法犯罪等。 不存在爬取行为，遵循 robot.txt 爬虫协议，未使用匿名代理。 不存在版权争议问题，未爬取强版权资源、付费内容等。 不存在跨境数据传输，未使用海外 API 和海外模型。 有安全合规声明，作者声明作品没有侵权，作品安全可用且公开可接受。 Coze 数据库的功能特点： 知识库功能不仅支持上传和存储外部知识内容，还提供多样化的检索能力，能解决大模型可能出现的幻觉问题和专业领域知识的不足，显著提升回复准确性。支持从多种数据源上传文本和表格数据，自动将知识内容切分成多个片段进行存储，并允许用户自定义内容分片规则，提供多种检索方式，适应各种使用场景。 数据库具备记忆能力，可以存储和检索用户的交互历史，以提供更加个性化的服务。支持实时更新，确保信息最新。能存储用户的交互历史，包括提问、回答和反馈，用于理解用户需求和优化对话流程，可进行个性化服务和错误纠正与学习。 综上所述，从目前的信息来看，您上传给 Coze 数据库的数据在一定程度上是有安全保障的。但具体情况还需参考 Coze 数据库的最新政策和规定。

以下是关于在 Midjourney 中写提示词以生成所需图片的一些指导： 1. 常规操作： 登录 Discord 网站，打开 MJ 服务器出图。 通过 /imagine 命令，在对话框输入“/imagine”激活指令，然后把提示词粘贴到“prompt”后面，点击发送即可。 想要多少张图片，就要输入多少次提示词，且输入下一次提示词之前，要等待上一张图片生成完毕。 2. 使用插件提效： Autojourney 是电脑浏览器的一个插件，可在浏览器拓展程序中下载安装。 它功能强大，支持批量发送提示词、自动下载图片、自动放大图片、生成提示词等功能，能够提高使用 Midjourney 的效率。 点击浏览器右上角的插件，选择 Autojourney 插件将其激活，将提示词复制到插件中点击发送，提示词会排队进入 MJ 发送程序，自动批量出图。 Autojourney 插件支持一次输入 10 组提示词。 3. Midjourney V6 更新风格参考命令 2.0“sref”： 将“sref”和 URL添加到提示的末尾，以参考风格参考图像的视觉风格创建新图像。 新提示本身没有美学内容，有助于“sref”的执行。 4. Midjourney 最新编辑器更新： 常见问题：提出极其不合适的请求或要求修改非常小的区域，可能无法得到预期结果；在场景中放很小的头部并要求外绘，生成的身体可能会太大。 重纹理化：是一种通过使用另一张图像来引导图像结构或构图的方法，从构图引导图像开始，然后使用提示词和参数添加所需细节。 右侧显示的缩略图：显示器右侧的缩略图显示最近几次编辑会话的记录，左边稍大的缩略图是上传或链接的母图像，其他四张是子图像，展示根据提示生成的不同表达方式。 “View All /查看全部”按钮：每次在不改变选择区域的情况下对母图像进行编辑时，会生成新的缩略图行，更改提示词，新提示词对应的图像会显示在子图像中。

以下是一些可以帮助您写代码或辅助编程的 AI 软件： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，帮助更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议，能扫描安全漏洞并提供修复建议，遵循最佳安全实践。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手，基于自研基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 此外，还有 Wing Python IDE Pro 专为 Python 编程设计，集成多种功能；Smol Developer 是开源的 AI 开发助手，能根据产品需求生成完整代码库。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自己的需求选择最适合的工具。

Fluffy 相关提示词描述如下： 含义：这个词用来描述某种质地柔软、轻盈、松散或有蓬松感的物体，常用于适配动物的毛发、云彩、食物、布料，美容化妆等多种材料和场景，着重营造一种温馨、舒适、轻松的氛围。 主题风格： 作用： 增强感官体验：Fluffy 描述的物体通常能提供愉悦的触感体验。 营造舒适氛围：在家居装饰、服装设计等方面，营造一种温暖和舒适的氛围。 吸引视觉注意：在广告和视觉艺术中，fluffy 物体常常被用来抓住观众的目光。 技巧： 材料选择：纤维结构和化学组成的不同，造就了不同的手感和光泽，比如羊毛和棉花。 毛发渲染：专门用于生成和渲染细长、柔软的物体，如动物毛发、人类头发、草地等。 材质特性：类似羽毛等轻盈蓬松材质应考虑空气动力学效应——如何在空中漂浮或飘动。 灯光运用：使用柔光或特定角度的照明来突出材质的轻盈和柔软。 应用： 家居和室内设计：Fluffy 的枕头、抱枕、地毯等家居用品。 时尚与服装：在服装设计中，如毛衣、围巾和冬季外套等，保暖性与时尚感兼顾。 食品工业：在食品制作中，如蛋糕、面包、甜点等，fluffy 的质地是吸引消费者的一个重要因素。 动物和宠物产品：宠物床垫、玩具等，fluffy 的材质可以提供给宠物更大的舒适感。 广告和市场营销：使用 fluffy 的概念在广告中创建吸引人的、温馨的图像。