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comfyui使用教程

回答

以下是 ComfyUI 的使用教程:

  1. 学习资料获取:
    • ComfyUI 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验用户,网址:https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。
    • 优设网:有详细的入门教程,适合初学者,介绍了特点、安装方法及生成图像等内容,网址:https://www.uisdc.com/comfyui-3 。
    • 知乎:有用户分享部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户,网址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。
    • Bilibili:提供了从新手入门到精通的系列视频教程,网址:https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。
  2. 安装部署:
    • 电脑硬件要求:
      • 系统:Windows7 以上。
      • 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。
      • 硬盘留有足够空间,最低 100G 起步(包括模型)。
      • 注:mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也可安装使用,但功能不全,出错率偏高,建议升级设备或采用云服务器。
      • 下载并更新 Nvidia 显卡驱动,下载地址:https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/ 。
    • 下载并安装所需环境:
      • 依次下载并安装 python、Git、VSCode,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。
      • 安装 Python:https://www.python.org/downloads/release/python-3119/ ,安装时选中“将 Python 添加到系统变量”。
      • 安装 VSCode:https://code.visualstudio.com/Download 。
      • 安装 Git:https://git-scm.com/download/win 。
      • 安装 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-12-2-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。
  3. 直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型:
    • 按 Enter 键安装所有所需依赖项,使其与 ComfyUI 兼容。若使用虚拟环境,需先激活。
    • 注意事项:
      • 图像必须放在以“[number]_[whatever]”命名的文件夹中,数字应较小,如 5,且下划线必须有,其余部分不重要。
      • 对于 data_path,必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。
    • 参数:
      • 第一行可从 checkpoint 文件夹中选择任何模型,但据说进行 LoRA 训练需选择一个基本模型。
      • 选择一个名字为您的 LoRA,可更改默认值(epochs 数应接近 40),然后启动工作流程。
    • 点击 Queue Prompt 后,所有事情会在命令提示符中发生,可查看训练进度。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问: 有没有comfy ui相关的学习资料?

[title]问:有没有comfy ui相关的学习资料?是的,根据搜索结果,有几个网站提供了关于ComfyUI的学习教程:1.ComfyUI官方文档:提供了ComfyUI的使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户。你可以在[ComfyUI官方文档网站](https://www.comfyuidoc.com/zh/)找到相关信息。2.优设网:提供了一篇详细的ComfyUI入门教程,这篇教程适合初学者,详细介绍了ComfyUI的特点、安装方法以及如何使用ComfyUI生成图像等内容。教程地址是[优设网的ComfyUI入门教程](https://www.uisdc.com/comfyui-3)。3.知乎:有用户分享了ComfyUI的部署教程和使用说明,这篇介绍适合那些已经有一定基础并希望进一步了解ComfyUI的用户。可以在[知乎的ComfyUI介绍](https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596)找到相关教程。4.Bilibili:提供了一系列的ComfyUI视频教程,涵盖了从新手入门到精通的各个阶段。这些视频教程可以帮助用户更直观地学习ComfyUI的使用。可以在[Bilibili的ComfyUI系列教程](https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/)找到视频教程。这些资源为用户提供了丰富的学习材料,从基础操作到高级技巧,可以帮助用户更好地掌握ComfyUI的使用。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

1、安装部署ComfyUI 副本

1.系统:Windows7以上(就不要为难XP老师傅了)。2.显卡要求:NVDIA独立显卡且显存至少4G起步。3.硬盘留有足够的空间,最低100G起步(包括模型)。4.注:mac系统,AMD显卡,低显卡的情况也可以安装使用,功能不全,出错率偏高,严重影响使用体验个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。5.下载并更新Nvidia显卡驱动下载地址https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/[heading1]二、下载并安装所需要环境[content]依次下载并安装python、Git、VSCode,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。1.安装Python https://www.python.org/downloads/release/python-3119/file:python-3.11.9-amd64.exe安装的时候选中“将Python添加到系统变量”1.安装VSCode https://code.visualstudio.com/Downloadfile:VSCodeUserSetup-x64-1.90.0.exe3、安装Git https://git-scm.com/download/winfile:3-Git-2.39.2-64-bit.exe4、安装CUDAhttps://developer.nvidia.com/cuda-12-2-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_networkfile:cuda_12.2.0_536.25_windows.exe

直接在Comfy UI中训练LoRA模型

[title]直接在Comfy UI中训练LoRA模型按Enter键,这将安装所有所需的依赖项,使其与ComfyUI兼容。请注意,如果你为Comfy使用了虚拟环境,必须首先激活它。教程在使用自定义节点之前,有一些要注意的事项:你的图像必须放在一个以[number]_[whatever]命名的文件夹中。那个数字很重要:LoRA脚本使用它来创建一些步骤(称为优化步骤…但别问我是什么^^’)。它应该很小,比如5。然后,下划线是必须的。其余部分不重要。对于data_path,你必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。因此,在这种情况下:C:\database\5_myimages你必须写C:\database至于终极问题:“斜杠还是反斜杠?”…不用担心!Python在这里需要斜杠,但节点会自动将所有反斜杠转换为斜杠。文件夹名称中的空格也不是问题。参数在第一行,你可以从checkpoint文件夹中选择任何模型。然而,据说你必须选择一个基本模型进行LoRA训练。这是为什么我不得而知。但你完全可以尝试使用微调,没有任何阻碍。但如果你想遵循规则,请确保在checkpoint文件夹中有一个基本模型!这就是你需要了解的全部!其余都很简单:你选择一个名字为你的LoRA,如果默认值对你不好,就更改这些值(epochs数应该接近40),然后启动工作流程!一旦你点击Queue Prompt,所有事情都会在命令提示符中发生。去看一下。即使你对LoRA训练是新手,你也会很快明白命令提示符显示了训练的进度。(或者…显示了错误x)。

其他人在问
OpenArt的ComfyUI怎么打开
要打开 OpenArt 的 ComfyUI,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 准备相关模型和工作流: t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 下载地址:https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/tree/main 。t5xxl 分为 fp16 和 fp8,如果内存超过 32GB,用 fp16 的,没超过则用 fp8 的。 ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 下载地址:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 准备好 dev 的工作流:file:dev 的官方原版 workflow.json ,或者使用官方原版的图片链接 https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ,将图片导入 ComfyUI 就是工作流。 对于 GPU 性能不足、显存不够的情况,底模可以使用 fp8 的量化版模型,下载地址:https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 相关模型的夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b ;百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码:ub9h 。 2. 打开 ComfyUI,把准备好的工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。 3. 在处理模型连接时,如果将 refiner 的模型连上提示词导致第一个 base 模型的链接断开,可以通过以下方式解决:加入一个新节点,右键点击 【新建节点】【实用工具】【Primitive 元节点】。这个节点连接谁,就会变成谁的属性。在文本节点上单击右键,选择【转换文本为输入】,此时文本节点上会多一个文本的连接点。将元节点与文本节点相连接,元节点就变成了正向提示词的输入框。同理,负向提示词框也可用元节点代替。再复制出一套正负提示词节点,一套给 base 模型,一套给 refiner 模型。然后,base 模型的那一套输出给第一个采样器节点,refiner 模型的那一套输出给第二个采样器节点。最后,能输出两个图像节点,第一个链接 base 模型的 vae,设置为预览图像;第二个链接一个 VAE 加载器的节点,加载 sdxl 自带的 vae,设置为保存图像,即最终输出的图像。设置好两个模型和提示词,点击生成。
2024-10-16
comfyui 教程
以下是一些关于 ComfyUI 的学习教程资源: 1. ComfyUI 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户。网址:https://www.comfyuidoc.com/zh/ 2. 优设网:有详细的 ComfyUI 入门教程,适合初学者,介绍了特点、安装方法及生成图像等内容。网址:https://www.uisdc.com/comfyui3 3. 知乎:有用户分享了部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户。网址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 4. Bilibili:提供了从新手入门到精通各个阶段的系列视频教程。网址:https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 此外,还有以下教程: 1. 一个全面的 ComfyUI 教程:https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 的基础界面和操作方面: 1. 熟悉 ComfyUI 的基本界面和操作。 2. Comfyui 工作区介绍。 3. 基础节点介绍。 4. KSampler: seed:随机种子,用于控制潜空间的初始噪声,若要重复生成相同图片,需种子和 Prompt 相同。 control_after_generate:设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则,有 randomize(随机)、increment(递增 1)、decrement(递减 1)、fixed(固定)。 step:采样的步数,一般步数越大效果越好,但与使用的模型和采样器有关。 cfg:一般设置为 6 8 之间较好。 sampler_name:可设置采样器算法。 scheduler:控制每个步骤中去噪的过程,可选择不同调度算法。 denoise:表示要增加的初始噪声,文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-15
相同的参数下,用SD comfyui出图可以和SD webui出图保持图片效果一模一样么?
理论上,在应用完全相同参数(如 Step、CFG、Seed、prompts)的情况下,SD ComfyUI 出图和 SD WebUI 出图应当能保持图片效果一模一样。但在实际操作中可能会存在一些差异,比如: 提示词的多个条件下,SD 生成的图像可能无法全部满足,这与提示词引导系数有关,该系数关系到出图与文字的相关程度。 不同的模型和配置也可能影响出图效果,例如 SDXL 的大模型分为 base、refiner 以及配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 需要注意的是,相同参数下要达到完全一致的出图效果并非绝对,还会受到多种因素的综合影响。
2024-10-14
comfyui推荐一门课程
以下是一些关于 ComfyUI 的课程推荐: 在飞书学习群的“ComfyUI 共学快闪”中,有众多相关课程,例如王蓉的 Wang Easy 基础搭建和转绘、唯有葵花向日晴的基础教程、工作流开发和实际应用场景,以及热辣 Huolarr 的 AI 系统课私聊图生视频、咖菲猫咪的基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点等众多课程。 “ComfyUI 共学WaytoAGI 共学计划”中也有相关资料,方便大家自学。例如知识库跳转 。
2024-10-12
如何让COMFYUI使用我的INTEL A770显卡?
要让 ComfyUI 使用您的 INTEL A770 显卡,以下是一些相关的步骤和信息供您参考: 首先,ComfyUI 本地安装的方法主要有以下几种: 1. 命令行安装: 如果您已经安装过 SD WebUI,可以跳到第二步。首先需要打开系统 Terminal,不同系统的 Terminal 可能有所不同。 Windows 用户:建议在有 NVIDIA 显卡的电脑上使用。需要下载 Miniconda3,输入相关命令进行安装,然后安装 pytorch 的 nightly 版本。 Mac 用户:安装需要根据电脑芯片不同输入不同代码。下载 Miniconda3 并输入相关命令进行安装,最后安装 pytorch。 2. 安装包安装:仅支持 Windows 系统且显卡必须是 Nivida。下载地址是,下载最新版本解压即可使用。 关于 ComfyUI 的硬件配置: ComfyUI 相比 WebUI 配置更低、系统资源占用更少、出图速度更快,最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行,但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB,越高越好,最低配会经常爆显存。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡,内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度,最好把软件和模型部署在 SSD 上。 需要注意的是,目前 ComfyUI 对于 INTEL A770 显卡的支持情况可能不太明确,您可能需要根据实际情况进行尝试和调整。
2024-10-10
comfyui的文档链接
以下是关于 ComfyUI 的相关信息: 简介:ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势: 优势:对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快;具有更高的生成自由度;可以和 webui 共享环境和模型;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;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:操作门槛高,需要有清晰的逻辑;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:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 学习资料: ComfyUI 官方文档:提供了 ComfyUI 的使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户。您可以在找到相关信息。 优设网:提供了一篇详细的 ComfyUI 入门教程,适合初学者,详细介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法以及如何使用 ComfyUI 生成图像等内容。教程地址是。 知乎:有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解 ComfyUI 的用户。可以在找到相关教程。 Bilibili:提供了一系列的 ComfyUI 视频教程,涵盖了从新手入门到精通的各个阶段。可以在找到视频教程。 ComfyUI 共学 WaytoAGI 共学计划日程安排: 开场:,8/13 20:00 22:00,讲师佑萌。 第一课:,8/14 20:00 22:00,讲师郭佑萌。 第二课:,8/15 20:00 22:00,讲师郭佑萌。 第三课:,8/16 20:00 22:00,讲师郭佑萌。 第四课:,8/20 20:00 22:00。 第二期,时间待定。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-08
controlnet教程
以下是关于 ControlNet 的教程: ControlNet 是 Stable Diffusion 中的一个功能,能够让用户更精确地控制出图结果。比如可以控制人物的动作、建筑物的线条等。 在使用时,大模型和关键词正常填写生成所需照片。然后鼠标滑到最下面点击“ControlNet”: 1. 点击空白处上传指定姿势的照片。 2. 点击“启用”。 3. 在“预处理器”和“模型”里选择“openpose”,这用于让计算机识别人物姿势。 接着点击“预览预处理结果”,原照片右边会出现人物姿势的线条,最后点击生成照片即可得到指定姿势的图片。 另外,如果是用秋叶大佬的整合包,会自带 ControlNet 插件。若没有,可去扩展中搜索安装。 其使用逻辑是通过预处理器将图片提取特征并转换为 AI 可识别的形式,再通过模型进行图像生成。例如绘制女孩打篮球模仿库里动作的图片,输入相关关键词,选择大模型,在 ControlNet 中导入库里照片,选择合适的预处理器和模型,调试参数后生成。 在 ControlNet 中还可以尝试不同的预处理器,如 softedge_pidinet、depth、canny、tile 等,可能会得到不错的效果。同时要注意电脑配置,避免出现显存不足等问题。
2024-10-18
suno教程
以下是关于 Suno 的教程信息: Suno 是一家研究驱动型的人工智能公司,其专门研发的生成式 AI 模型为创意工作者提供强大的创作工具。公司推出的 Chirp 模型,通过文字描述就能实现逼真的音乐和声音效果,包括配乐、人声、音效等,可广泛用于游戏、短视频、播客等领域。 目前,Chirp V2 版本模型的最大生成时长为 1 分 20 秒,延续的最大生成时长为 60 秒。 去年制作过一期 Discord 版本的 Suno 操作教程。 在自定义模式(Custom Mode)下,有两个主要的输入窗口:音乐风格(Style of Music)与歌词(Lyrics)。音乐风格(Style of Music)需要填写一些 tag 来描述整首音乐的风格和感觉,多个 tag 之间用“,”进行分隔。根据 Suno 的官方文档和测试,可以识别的 tag 包括音乐类型/流派、人声/乐器、情绪/氛围、节奏、场景、混响、其他和声/音效等。 音乐生成使用 Suno 时,和大语言模型一样具有很强的随机性,并且输入(prompt/tag)质量往往决定了输出(生成音乐)质量,想要避免无谓的抽卡,让生成结果无限地靠近自己的想法,就需要使用一些提示词技巧。 您可以通过以下链接获取更多相关内容: PS:使用以下内容需要科学上网,请自行解决。此外,还建立了一个微信群【通往 AI 音乐之路】,可以填写问卷:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnuLtIpBNzE5bcQtZbS8UEjh 或添加 AJ(微信号 AAAAAAAJ)备注您的音乐成就,拉您进群。右侧可以扫码关注公众号“智音 Brook”,方便更充分的探讨交流。
2024-10-16
话说你知不知道有没有靠谱的promot engineer教程适合小学生和中学学习的?
以下是一些适合小学生和中学生学习的 prompt engineer 教程: 1. 李继刚的结构化 prompt 方法论:最早接触 Prompt engineering 时的常见技巧有所提升,可通过原文链接查看。其学到的第一个 Prompt engineering 技巧是结构化 Prompt。 2. 小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(二):可以结合自己的生活或工作场景想一个能简单自动化的场景,比如自动给班级孩子起昵称等。选一个好上手的提示词框架,如情境。 3. 吴恩达讲 Prompt:谷歌/百度 AI 部门负责人吴恩达和 OpenAI 合作推出了免费的 Prompt Engineering 课程。原版网址: 。
2024-10-15
AI艺术照视频教程
以下为您提供一些 AI 艺术照相关的视频教程: 「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?: SD 新手从 0 入门 AI 绘画教程: 神级教程: 第一节课:AI 绘画原理与基础界面 第二节课:20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置,你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗? 第三节课:打破次元壁!用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课:AI 绘画模型,“画风”自由切换 第五节课:提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课:LoRa | Hypernetwork 概念简析 第七节课:定向修手修脸,手把手教你玩转局部重绘! 第八节课:提示词补全翻译反推,“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课:LoRA 从原理到实践 第十节课:零基础掌握 ControlNet! 教程:SD 做中文文字 持续更新中 制作思路: 【“牛逼”的教程来了!一次学会 AI 二维码+艺术字+光影光效+创意 Logo 生成,绝对是 B 站最详细的 Stable Diffusion 特效设计流程教学!AI 绘画进阶应用哔哩哔哩】https://b23.tv/c33gTIQ 1.将中文字做成白底黑字,存成图片样式 2.使用文生图的方式,使用大模型真实系,作者用的 realisticVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置 3.输入关键词,如奶油的英文单词,Cream + Cake(加强质感),反关键词:Easynegative(负能量),反复刷机,得到满意的效果即可。 4.同理可输出 C4D 模型,可自由贴图材质效果,3d,blender,oc rendering 5.如果希望有景深效果,也可以打开 depth(增加阴影和质感) 6.打开高清修复,分辨率联系 1024 以上,步数:29 60
2024-10-13
chat gpt教程
以下是关于 ChatGPT 的使用教程: 安卓系统安装、订阅 GPT4 教程 示例机型:红米 K60(因 K60 自带谷歌框架,可省去安装框架的流程),其他机型可自行查看,如果没有自带服务框架,可参考这篇文章进行下载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/683383981 一、打开系统自带的谷歌服务框架 1. 打开系统设置 2. 拉到最底下,点击更多设置 3. 点击账号与同步 4. 点击谷歌基础服务 5. 打开基础服务按钮 二、安装 google play 1. 到小米自带的应用商店搜索 google play 进行安装 2. 安装好后打开谷歌商店,点击右上角登录谷歌账号即可 三、安装 ChatGPT 到谷歌商店搜索 ChatGPT 进行下载安装,建议把谷歌邮箱也安装上,平时接收验证码那些比较方便。 到这里如果您只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,可跳转到第 4 步第 6 小步进行登录使用,如果想直接订阅 GPT4 Plus 版本,请接着往下看。 苹果系统安装、订阅 GPT4 教程 1. 在 AppleStore 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 AppleID 注册教程参考如下知乎链接(我亲自写文章会太长啦,写不动啦,大家看知乎就行,流程我亲测有效。注:礼品卡可以支付宝购买,不用去加 V 或淘宝,礼品卡购买方法见后文)。 最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果如下,下载安装即可,注意别下错啦。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App 打开支付,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 刀就行。 1)支付宝购买礼品卡 2)在 apple store 中兑换礼品卡 3)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即可。 使用 ChatGPT 4o 1. 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。 2. 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啦!
2024-10-11
如何使用AI协助短视频文案生成?
以下是使用 AI 协助短视频文案生成的方法: 1. 利用 ChatGPT 生成短视频选题文案:表明身份,描述需求,提出回答要求,可参考美妆行业的例子。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案:将需求与框架结合,让 ChatGPT 为您生成。 3. 生成虚拟数字人短视频: 第一步:打开网站(需科学上网),如 https://studio.did.com/editor 。 第二步:在右侧文字框输入从 ChatGPT 产生的内容,选择想要的头像、不同的国家和声音,然后点击右上角的 Create Video ,等待生成。 生成好数字人视频后,结合产品做讲解即可发布用于视频带货。 4. 通过 ChatGPT 生成文案,将其复制到支持 AI 文字转视频的工具内,实现短视频自动生成。如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。 5. 前期利用 ChatGPT 生成文案,包括: 生产视频脚本:把选题告诉 ChatGPT,它能生成包括具体场景和转场画面的完整视频脚本。 筛选 BGM:告诉 ChatGPT 视频的情绪,它能为您筛选背景音乐。
2024-10-18
帮我推荐一些国内能使用的以图生图的AI吧
目前国内能使用的以图生图的 AI 主要有以下几种: 1. Artguru AI Art Generator:这是一个在线平台,能够生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:一种 AI 工具,可以将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 此外,国外的 Leonardo 也是一款不错的文生图 AI 应用。它支持用户上传自己 DIY 的模型,尤其是 Lora 模型,为用户提供了丰富的模型选择,能够生成非常高质量的图片。但需要注意的是,Leonardo 存在访问限制的问题。
2024-10-18
怎样使用AI工具来做PPT
以下是使用 AI 工具制作 PPT 的相关内容: 卓 sir 分享了自己使用 AI 工具完成 PPT 作业的经历,他用到的 AI 工具包括 GPT4、WPS AI 和 chatPPT。 市场上好用的 AI PPT 工具包括: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。 2. 美图 AI PPT:通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,有丰富模板库和设计元素。 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。 4. 讯飞智文: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技术,提供智能文本生成等功能。 熊猫 Jay 介绍了使用 AI 工具生成 PPT 的思路和指南,提到了市面上受欢迎的 5 款 AI PPT 工具:MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的 AI 工具来制作 PPT。
2024-10-18
如何使用ai去写软件需求设计文档,需要用到哪些工具
使用 AI 写软件需求设计文档可以参考以下步骤和工具: 1. 明确需求和目标:清晰界定软件的功能、性能、用户界面等方面的要求。 2. 收集相关信息:利用 AI 工具如学术搜索引擎、文献管理软件等搜集类似软件的需求文档和相关资料。 3. 分析总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键要点和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手构建需求文档的大纲,涵盖引言、功能需求、非功能需求、界面设计等部分。 5. 撰写各部分内容:利用 AI 写作工具撰写需求文档的各个部分,并进行语法和风格检查。 6. 审阅和修改:通过 AI 审阅工具检查文档的逻辑性、一致性和准确性,并根据反馈进行修改。 7. 提交前检查:使用 AI 抄袭检测工具确保文档的原创性,并做最后的格式调整。 以下是一些可用于写软件需求设计文档的工具: ChatPRD、WriteMyPRD、Uizard、tldraw 等。 需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代您的专业判断和思考,要确保文档的质量和准确性。
2024-10-17
深度研究学习ai 好呢 还是学习怎么使用ai 好呢
对于您提出的是深度研究学习 AI 好还是学习如何使用 AI 好的问题,以下是一些建议: 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」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。 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您能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,还有机会获得证书。 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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下作为基础的内容: AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-10-17
怎么使用提示词
以下是关于如何使用提示词的相关内容: 提示词的作用: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。 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。 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 等资源中获取。 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,持续优化提示词构建。 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究:持续关注最新的研究成果和方法论。 编写提示词(prompt)的建议: 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 使用清晰语言:避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求:明确格式或风格等特定要求。 使用示例:提供期望结果的示例。 保持简洁:避免过多信息导致模型困惑。 使用关键词和标签:帮助模型理解任务主题和类型。 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整。
2024-10-16