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Stable Diffusion(SD)收费吗

回答

Stable Diffusion 是开源免费的。其优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高,但需要较好的电脑配置,尤其是显卡。

相比较于 DALL-E 等大模型,Stable Diffusion 让用户使用消费级的显卡便能够迅速实现文生图。Stable Diffusion 完全免费开源,所有代码均在 GitHub 上公开,大家可以拷贝使用。

目前有关于 Stable Diffusion 的课程,例如《Stable Diffusion 零基础入门宝典》,共计 77 个课时,定价 298 元,上架 CCtalk。因制作字幕课程在逐步解锁中,目前对前 100 名报名的同学有优惠价 198 元。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【SD】软件原理傻瓜级理解

[title]【SD】软件原理傻瓜级理解作者:白马少年介绍:SD实践派,出品精细教程发布时间:2023-04-27 23:00原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/C-F6ARIMHotl6siAfQ9wig目前市面上主流的AI绘图软件有两个:Stable Diffusion和Midjourney。Stable Diffusion的优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高,缺点是需要比较好的电脑配置,尤其是显卡;Midjourney的优势是操作简单方便,创作内容相当丰富,但是需要科学上网并且付费,目前的使用费大概在每月200多元左右。如果可以融入工作流,这个月费也不算高,毕竟它带来的效率是惊人的,当然前期想要了解玩一玩的,可以试试Stable Diffusion,关于具体的安装方法可以去看看B站的【秋葉aaaki】这个Up主的视频。很多还没有接触过AI绘画的朋友会觉得这个东西很神秘,哪怕装好了软件也会看着一堆英文和参数而一头雾水。今天我就用最傻瓜的方式来讲述一下Stable Diffusion的工作原理和基本功能。

软件:SD基本介绍

相比较于DALL-E等大模型,Stable Diffusion让用户使用消费级的显卡便能够迅速实现文生图。Stable Diffusion完全免费开源,所有代码均在[GitHub](https://github.com/)上公开,大家可以拷贝使用。[heading3]创始人[content]Stable Diffusion模型第一个版本训练耗资60万美元,而提供资金支持正是Stability AI。该公司成立于2020年,最初资金都来自创始人兼CEO Emad Mostaque。StabilityAI公司创始人Emad Mostaque

🔥【课程】爆肝制作!Stable Diffusion零基础入门宝典

[title]🔥【课程】爆肝制作!Stable Diffusion零基础入门宝典[heading1]#前言这套课程的名字叫《Stable Diffusion零基础入门宝典》,之所以叫它宝典,是因为我希望它能像一本字典一样,足够细致、足够全面、循序渐进。我不太喜欢时间很长的课程,因为看起来很累,而且某个地方忘记怎么操作之后想要复习查找也很难。所以我的这套课程每节课就是一个知识点,平均一节课五到十分钟左右,方便碎片化学习,并且能对遗忘的知识点快速查阅回顾。#关于内容主课程里面我分了五大篇章:引导篇、文生图篇、图生图篇、ControlNet篇和插件篇,共77个课时。目前已经全部录制完毕,在后期制作中,会逐步解锁。具体的课程内容大纲,大家可以看最下面的详情介绍。这套课程里包含了我公众号中写过的一些内容,也有一些我没有提到的功能,对于有些知识点来说,看视频的具体操作过程还是比看文字图片更直观一些。而且课程中对每个参数都有很细致的分析和演示,理解SD的整个使用逻辑,对于后期再去进阶ComfyUI还是很重要的。#关于更新虽然目前已经有了五大篇章,但这并不是这套课的终点。对于未来,我希望的是这套课能保持一个新鲜感,不会随着时间的推移而过时。所以在主课程完成之后,我还会做一些后续新内容的更新,比如新版本的SDXL、LoRA的炼制,或者是ComfyUI的使用等等。随着后续内容的更新,价格可能也会相应上调,但是现在购买的话,就可以永久收看后面所有的更新内容。#关于价格因为这套课程本身也是面向新人,所以我不想把门槛设得太高。目前共计77个课时,我定价为298元,上架CCtalk。由于需要制作字幕的原因,课程还在逐步解锁中,所以现在是预售价,对前100名报名的同学优惠价为198元,性价比是相当高了。

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stable diffusion的提示词手册
以下是关于 Stable Diffusion 提示词的相关内容: 个人类: 您可以充当一位有艺术气息的 Stable Diffusion prompt 助理。任务是当您用自然语言告知要生成的 prompt 主题,助理会根据主题想象一幅完整画面,然后转化成详细、高质量的 prompt,让 Stable Diffusion 生成高质量图像。完整的 prompt 包含“Prompt:”和“Negative Prompt:”两部分。Prompt 用来描述图像,由普通常见单词构成,使用英文半角“,”做分隔符。Negative prompt 用来描述不想在生成图像中出现的内容。参考资料: 商业类: 同样可以充当一位有艺术气息的 Stable Diffusion prompt 助理。任务是当您用自然语言告知要生成的 prompt 主题,助理会根据主题想象一幅完整画面,然后转化成详细、高质量的 prompt,让 Stable Diffusion 生成高质量图像。完整的 prompt 包含“Prompt:”和“Negative Prompt:”两部分。Prompt 用来描述图像,由普通常见单词构成,使用英文半角“,”做分隔符。Negative prompt 用来描述不想在生成图像中出现的内容。参考资料: 如何系统学习 SD 的提示词: 学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程,需要理论知识和实践经验相互结合。以下是一些建议的步骤: 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 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自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 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧: 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈: 使用不同的提示词尝试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,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库: 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 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。
2024-10-22
Stable Diffusion(SD),怎么操作
Stable Diffusion(SD)的操作包括以下方面: 技术原理: 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。其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。 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。 原理步骤包括:使用新颖的文本编码器(OpenCLIP)将文本输入转换为向量表示;使用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像;在扩散过程中利用文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布;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。 用AI给老照片上色: 将照片放入后期处理,使用GFPGAN算法将人脸变清晰。 将图片发送到图生图中,打开stableSR脚本放大两倍,切换到sd2.1的模型进行修复,vae选择vqgan,提示词可不写以免对原图产生干扰。 安装要求: 电脑系统为Win10或者Win11,避免使用更低版本系统。查看方法:在桌面上找到“我的电脑”,鼠标右键点击,点击“属性”,查看Windows规格。 检查电脑性能,需满足3个要求:电脑运行内存8GB以上;是英伟达(俗称N卡)的显卡;显卡内存4GB以上。 检查运行内存方法:鼠标右击桌面底部任务栏,点击“任务管理器”,在“性能”里面找到“内存”,查看划线参数。8GB为勉强达到标准,16GB可正常使用,32GB能非常自由使用。 查看“GPU”,先看右上角显卡名字或型号,必须是NVIDIA(英伟达)的显卡,若为AMD或Intel,电脑可能不太支持SD,安装教程较麻烦。
2024-10-21
stable diffusion快速
以下是关于如何快速上手 Stable Diffusion 的相关内容: 一分钟生成自己的二次元造型: 利用图生图功能,使用自己的照片生成二次元照片。 更换能生成二次元照片的大模型。 输入正面关键词,如“高质量,高清画质,大师杰作,极致的细节,8k,主体就是一个女孩”。 复制前面提供的负面关键词。 在空白处上传需要生成的照片。 调整重绘幅度,生成二次元照片时拉到 0.6 0.8 左右。 写好关键词,让你事半功倍: 先写质量词,然后描述照片主体及细节,如“一个女孩,非常精致的五官,极具细节的眼睛和嘴巴,长发,卷发,细腻的皮肤,大眼睛”,并翻译成英文。 描述人物服装,如“白色的毛衣、项链(white sweater,necklace,)”。 加上其他元素,如背景、天气、照片姿势、构图等,如“在街上,阳光,上半身照片(street,Sunshine,upper body photos,)”。 推荐一行一行分开类型写关键词,每行末尾加上英文逗号。 按照以上步骤和方法,您可以更快速地掌握 Stable Diffusion 的使用技巧。
2024-10-18
stable diffusion
稳定扩散(Stable Diffusion)的运作原理如下: 消除图像中的噪点:如果拍照太暗会产生噪点,而稳定扩散能“清理”图像。它比手机图像编辑器的噪点消除滑块复杂得多,它了解世界的样子和书面语言,并以此指导噪点消除过程。例如,给它一幅以 H.R. Giger 风格描绘的外星人弹吉他的初始图像,它能像熟练的平面艺术家一样进行清理和创作。 推理步骤:稳定扩散是逐步去除噪点的,通过“推理步骤”滑块可以控制。 起始方式:为生成艺术,给稳定扩散提供的初始图像实际上只是纯噪点,然后谎称这是一幅特定风格的画让其清理。从简单层面看,它作为计算机程序会执行任务;从深层次看,它基于统计数据,估计所有选项的概率,即使没有正确答案,每次给不同的纯噪点图像都会创作出不同的作品。 此外,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。稳定扩散最初称为潜在扩散模型,在传统扩散模型中存在计算效率问题,稳定扩散是为解决此问题提出的。ComfyUI 中存放路径为 models/checkpoints/,有 SD 基础预训练模型,如 SD1.5、SDXL 以及微调模型,训练方法有 DreamBooth 等,格式有 EMAonly & pruned 和 Full 两种。
2024-10-10
stable diffusion 绘本一致性
Stable Diffusion 绘本一致性相关知识如下: 工作原理: Stable Diffusion 生成随机噪声,并逐步更改噪声以努力获得与提示一致的图像。其基本结构包括 encoder + diffusion + decoder 的流程。Checkpoint 记录某个训练周期整个 diffusion 及可能的 encoder decoder 的参数,VAE 是 encoder decoder 的参数,在 SDXL 等大型模型中需配对以避免花屏现象。LoRA 模型训练时先冻结 SD 模型权重,然后在 UNet 结构中注入 LoRA 模块并与 CrossAttention 模块结合,只对部分参数微调。 相关论文: AnyDoor: MixofShow: LyCORIS: 影响生成结果的因素: 影响生成的图与他人不同的因素包括随机数种子(Seed)。随机数种子控制最底层形状,决定照片基础轮廓,如人物外形轮廓、姿势和站位等。当随机数为“1”时,SD 会随机生成种子。可在点击生成的照片下面的一大串英文中查看 seed 值。只有所有参数包括随机数种子都与他人相同时,才能生成相似的照片。
2024-09-30
如何 学习stable diffusion
学习 Stable Diffusion 可以参考以下内容: 学习 Stable Diffusion 的提示词: 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 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自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 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧: 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈: 使用不同的提示词尝试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,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库: 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 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。 学习 Stable Diffusion Web UI: 1. 安装必要的软件环境: 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本,确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码: 打开命令行工具,输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git ,将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本: 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本,它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成,命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面: 复制命令行显示的本地 Web 地址,在浏览器中打开,即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作: 了解 Web UI 的各种设置选项,如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像,观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词(prompt)来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能: 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展,如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧,提高工作效率。 通过这些步骤,相信您可以快速上手 Stable Diffusion 及其 Web UI,开始探索 AI 绘画的乐趣。后续还可以深入学习 Stable Diffusion 的原理,以及在不同场景中的应用。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-24
在哪可以下载sd
以下是关于下载 SD 的详细步骤: 1. 确保您的整合包版本是最新的秋叶 4.2 整合包(6 月 23 号更新),下载包已更新至云盘,后台回复【SD】即可下载。在插件包里面下载相关文件。 2. 将 sdwebuiroop 文件夹拖放到“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions”目录下。 3. 解压 python 压缩包,替换掉根目录下的相应文件。 4. 更改到您想要安装的位置,点击右下角的安装。安装时间较长,请耐心等待。 5. 安装好之后,打开 SD 文件目录下的相关文件夹,在地址栏输入“cmd”,然后回车。在打开的 dos 界面里面,将“python m pip install insightface==0.7.3 user”粘贴进来,会自动开始安装 insightface。如果此阶段出现错误,建议去下载使用最新的秋叶 4.2 整合包(6 月 23 号更新),下载包已更新至云盘,后台回复【SD】即可下载。 6. 安装完成后,重新打开启动器,后台会继续下载一些模型,此时一定要保证全程科学上网。 此外,如果不会科学上网,也可以去启动器的界面直接下载模型,将下载的大模型放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】文件夹下,在左上角的模型列表中进行选择(看不到就点旁边的蓝色按钮刷新一下)。旁边的 VAE 可直接在启动器里面下载,下载的 VAE 放在根目录的【……\\models\\VAE】文件夹下。Embedding 可在 C 站通过右上角的筛选 Textual Inversion 找到,放在根目录下的 embeddings 文件夹里。
2024-10-17
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
SD教学视频
以下为一些关于 SD 的教学视频推荐: 1. 新手从 0 入门 AI 绘画教程: 推荐系列章节教学视频: 课程内容包括: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;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。 2. 教程:SD 做中文文字 持续更新中: 视频教程: 制作思路:将中文字做成白底黑字,存成图片样式;使用文生图的方式,使用大模型真实系,输入关键词和反关键词,反复刷机得到满意效果;可输出 C4D 模型,可自由贴图材质效果;若希望有景深效果,可打开 depth;打开高清修复,分辨率联系 1024 以上,步数 29 60。 3. SD 从入门到大佬: 推荐跟着 Nenly 同学的【B站 第一套 Stable Diffusion 系统课程】合集走一遍,安装完 SD 后可参考。 可选的一些图片版教程:
2024-10-08
sd提示词网站
以下是一些与 SD 提示词相关的网站和资源: MajinAI: 词图: Black Lily: Danbooru 标签超市: 魔咒百科词典: AI 词汇加速器: NovelAI 魔导书: 鳖哲法典: Danbooru tag: AIBooru: 在写 SD 提示词时,通常的描述逻辑包括人物及主体特征(服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(室内室外、大场景、小细节),环境光照(白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(高画质、高分辨率),画风(插画、二次元、写实)。通过这些详细的提示词,能更精确地控制 Stable Diffusion 的绘图。 对于新手,还有以下功能型辅助网站帮助书写提示词: http://www.atoolbox.net/ ,它可以通过选项卡的方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/ ,每种参数都有缩略图可参考,方便更直观地选择提示词。 还可以去 C 站(https://civitai.com/)里面抄作业,每一张图都有详细的参数,可点击下面的复制数据按钮。 此外,还有“Easy Prompt Selector”插件,安装方式是在扩展面板中点击“从网址安装”,然后输入以下地址 https://github.com/bluepen5805/sdwebeasypromptselector ,然后将汉化包复制进“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下直接覆盖。安装完成后,重启 webUI,就可以在生成按钮下面看到多出来一个“提示词”按钮,点击它会出现下拉列表,里面有很多不同的分类,可根据需要选择提示词。
2024-09-30
SD网址多少
以下是一些常用的与 SD 相关的网址: 另外,SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。其代码模型权重已公开发布,当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7),源代码库:github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备,使用 SD 进行想要的图片生成。 关于 SD 的安装: 系统需为 Win10、Win11 。 Win 系统查看配置。 配置达标跳转至对应安装教程页: 。 配置不够可选择云端部署(Mac 也推荐云端部署): 。 备选:SD 好难,先试试简单的无界 AI: 。
2024-09-18
找了好久也没找到,记得老师是建筑设计师,设计了在深圳大楼,做了有关于 stablediffution 的分享,你能帮我找到是哪个视频吗
以下是为您找到的相关视频信息: 1. 爆肝博主 ZHO 去年 10 月份发布的一系列围绕 Stable Diffusion 的系统整理视频,深入浅出地介绍了整个生态的发展和梳理,包括论文原理和应用技术等多方面内容,分了四集,一共 4 小时,超 5 万字。系列导览: 认识 Stable Diffusion、一周年回顾和 SD 生态圈三方面展开,形成基础认识。 从 AIGC 浪潮聚焦到扩散的系统梳理,从理论的角度理解扩散模型如何实现 0 到 1 的跨越。 将围绕 SD 展开从模型到生态的全面盘点,一起探究 SD 的创新与未来。 对各类 GUI 的盘点、聚焦 ComfyUI,从设计到实际操作做全面梳理。系列视频:b23.tv/NVRRqqQ 2. EP.3 IP Adapter 对话阿文,阿文老师介绍自己是发布会 PPT 设计师,2022 年 4 月开始关注 diffusion 领域,早期跟了很多工具的发布以及测评,比如 DallE 和 Stable Diffusion,一直尝试把 AI 工具用到平面工作流当中。
2024-10-09
stable diff
以下是关于 Stable Diffusion 的相关信息: 中文大模型基准测评 2023 年度报告中未直接提及 Stable Diffusion 的相关内容。 有关于 Stable Diffusion 安装过程中常见报错解决方法的教程: 目录不正确报错:: 显存不足报错:File “D:\\openai.wiki\\stablediffusionwebui\\venv\\lib\\sitepackages\\torch\\nn\\modules\\module.py”,line 664,in _apply 、param_applied = fnIf reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 、Stable diffusion model failed to load,exiting 、请按任意键继续。 。解决方法包括换个好一些的显卡(至少英伟达 2060 以上),或者开启低显存模式(在 stablediffusionwebui 文件夹下找到 webuiuser.bat,用文本或代码编辑器打开该文件夹)。
2024-09-30
做视频AI剪辑,含矩阵,分发。国内有哪些免费软件或收费比较效低的
目前国内在视频 AI 剪辑方面,包含矩阵和分发功能,且免费或收费较低的软件相对较少。一些常见的视频剪辑软件如剪映、快影等,具有一定的智能剪辑功能,但可能在矩阵和分发方面的针对性不强。您可以关注一些新推出的软件或者相关软件的优惠活动,以获取更符合您需求且价格合适的选择。
2024-09-07
WaytoAGI 网站怎么收费
WaytoAGI 网站的收费情况如下: 对于 AI 绘画创作者:7 8 月测试期间,每件商品售出按 3 美元/件计算收益(需扣除韩国的预扣税,预扣税以财务的计算口径为准),7 8 月产生的收益,9 月可以开始提现。9 月平台正式上线后,收益计算公式为:×分成比例 预扣税净额支付 = 当月总收益,采用阶梯分成机制,按商品售价的实际分成比例结算。注册艺术家可以在账号平台钱包里查看收益。 购买算力点:可访问 WaytoAGI 图像工具官方网站: 。此外,WaytoAGI 提供多个专业版计划,以满足不同用户的需求,具体的专属权益和定价可在网站上查看。
2024-08-11
ChatGPT 这个软件在哪里下载,是否收费
ChatGPT 是一种基于 GPT 架构的人工智能模型,由 OpenAI 开发。它是目前最先进的人工智能模型之一,能够理解和生成接近人类水平的文本。 目前 ChatGPT 官网有两个版本,一个是 GPT3.5,一个是 GPT4。GPT3.5 是免费版本,只要拥有 GPT 账号就能使用,但智能程度相对较低,且无法使用 DALL.E3 和 GPTs 商店等插件。GPT4 则需要升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月,功能更强大,包括 AI 画图功能和高级数据分析等插件。此外,GPT4 还有团队版和企业版,功能更多,限制更少,但费用也更高。 在注册 ChatGPT 账号之前,需要先注册一个谷歌账号,因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录。注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证,过程简单。 ChatGPT 的网址为。使用 ChatGPT 时,需要注意以下几点: 需要🪜。 需要 gmail 注册。 有被封禁的可能。 总的来说,ChatGPT 是一款强大的人工智能工具,但使用时需要注意相关限制和风险。
2024-07-04
call annie 怎么收费
Call Annie 是一个 AI 助手聊天服务,旨在为用户提供随时可用的虚拟助手。该平台由 Animato, Inc. 提供支持,是一个可靠高效的虚拟助手,为用户提供多种访问方式:电话、实时视频、iPhone 应用或者 Web 音频。 关于 Call Annie 怎么收费的问题,需要前往其官网了解具体信息。
2024-05-10