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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。

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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。

其他人在问
stable diffusion
稳定扩散(Stable Diffusion)的运作原理如下: 消除图像中的噪点: 若在太暗情况下拍照产生的颗粒状即图像中的噪点。Stable Diffusion用于生成艺术作品,其在幕后所做的是“清理”图像,且比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多。它了解世界的样子和书面语言,并利用这些来指导噪点消除过程。例如,给它一幅以H.R. Giger风格描绘的外星人弹吉他的图像,它能像熟练的平面艺术家一样利用对Giger艺术作品和世界的了解来清理图像。 大多数艺术生成工具中有“推理步骤”滑块,稳定扩散是逐步去除噪点的。 开始生成的方式:为了生成艺术,给稳定扩散提供一个纯噪点的初始图像,并谎称这是一幅特定风格的画。稳定扩散能做到是因为它是基于统计数据的计算机程序,会估计所有选项的概率,即使概率都极低,也会选择概率最高的路径,例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给它不同的纯噪点图像,都会创作出不同的艺术作品。 ComfyUI的生图原理: 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。 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。 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,可通过节点调整对潜在空间的操作,如噪声添加、去噪步数等。 扩散过程(Diffusion Process): 噪声的生成和逐步还原:扩散过程表示从噪声生成图像的过程。在ComfyUI中,通常通过调度器(Schedulers)控制,典型的调度器有Normal、Karras等,会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。 时间步数:在生成图像时,扩散模型会进行多个去噪步。在ComfyUI中,可通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-18
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 Stable Diffusion 用于生成艺术作品时,在幕后所做的是“清理”图像。它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多,它了解世界的样子和书面语言,并利用这些来指导噪点消除过程。例如,给它一幅以特定风格描绘的图像,它能像艺术家一样利用对相关艺术作品和世界的了解来清理图像。 “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。 开始方式:为了生成艺术,给稳定扩散提供一个纯噪点的初始图像,并谎称这是一幅特定的画。在最简单层面上,它作为计算机程序会做事并生成东西。更深层次上,它基于统计数据,估计所有选项的概率,即使概率极低也会选择最高概率的路径,比如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给不同的纯噪点图像,都会创作出不同的艺术作品。 ComfyUI 的生图原理: 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,生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 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,可通过节点调整对潜在空间的操作,如噪声添加、去噪步数等。 扩散过程(Diffusion Process):表示从噪声生成图像的过程,在 ComfyUI 中通常通过调度器控制,如 Normal、Karras 等,可通过“采样器”节点选择不同调度器来控制如何在潜在空间中处理噪声以及逐步去噪回归到最终图像。生成图像时会进行多个去噪步,通过控制步数可影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-18
stable diffusion通俗讲解
Stable Diffusion 是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型,参数量约 1B,可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。 文生图任务是将一段文本输入模型,经过一定迭代次数生成符合描述的图片。例如输入“天堂,巨大的,海滩”,模型生成美丽沙滩图片。 图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片,模型根据文本提示重绘输入图片使其更符合描述,如在沙滩图片上添加“海盗船”。 输入的文本信息需通过 CLIP Text Encoder 模型这一“桥梁”转换为机器数学信息,该模型将文本信息编码生成 Text Embeddings 特征矩阵用于控制图像生成。 初始 Latent Feature 经过图像解码器重建是纯噪声图片,而经过 SD 的“图像优化模块”处理后再重建是包含丰富内容的有效图片。UNet 网络+Schedule 算法的迭代去噪过程的每一步结果用图像解码器重建,可直观感受从纯噪声到有效图片的全过程。 以下是 Stable Diffusion 模型工作的完整流程总结及前向推理流程图。 此外,关于 Stable Diffusion 还有系列资源,包括从 0 到 1 读懂其核心基础原理、训练全过程,核心网络结构解析,搭建使用模型进行 AI 绘画的多种方式,经典应用场景,以及上手训练自己的 AI 绘画模型等内容。
2024-12-17
Stable Diffusion 启动器
以下是关于 Stable Diffusion 启动器的相关内容: 整合包: 觉得麻烦的同学可以使用整合包,解压即用。比如也非常好用,将启动器复制到下载仓库的目录下即可,更新管理会更方便。 电脑配置能支持 SD 运行的朋友,可以使用 B 站秋叶分享的整合包。具体安装方法: 打开整合包链接(https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru),下载《1.整合包安装》,存放到电脑本地。 打开保存到电脑里的文件夹。 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》,鼠标右击文件,点击“解压文件”,选择解压到 D 盘或者 E 盘。 解压完成后,来到第二个文件夹,双击里面的文件,点击安装。 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录,找到启动器,鼠标右击启动器,点击“发送到”,创建桌面快捷方式。 启动器设置: 打开启动器后,可一键启动。如果有其他需求,可以在高级选项中调整配置。 显存优化根据显卡实际显存选择,不要超过当前显卡显存。不过并不是指定了显存优化量就一定不会超显存,在出图时如果启动了过多的优化项(如高清修复、人脸修复、过大模型)时,依然有超出显存导致出图失败的几率。 xFormers 能极大地改善内存消耗和速度,建议开启。准备工作完毕后,点击一键启动即可。等待浏览器自动跳出,或是控制台弹出本地 URL 后说明启动成功。 如果报错提示缺少 Pytorch,则需要在启动器中点击配置。 Stable Diffusion webui 的更新比较频繁,请根据需求在“版本管理”目录下更新,同样地,也请注意插件的更新。 插件: Stable Diffusion 可配置大量插件扩展,在 webui 的“扩展”选项卡下,可以安装插件。点击“加载自”后,目录会刷新,选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。安装完毕后,需要重新启动用户界面。 低配置电脑: 电脑配置较低的朋友,可通过云平台畅玩 SD,比如“青椒云”。使用方法: 点击链接(http://account.qingjiaocloud.com/signup?inviteCode=R0JJ9CHY)注册账号。 下载并安装后,登录账号。 点击右上角的个人中心进行实名认证。 在进行实名认证后回到主界面,点击新增云桌面。想玩 Stable Diffusion 可以选“AIGC 尝鲜”,一般新注册的会有优惠券,可以免费试用。 在新弹出的框框中点击“开机”按钮,稍等一下之后,点击“进入桌面”。进入桌面之后弹出的全部框框可以直接关掉。 点击新打开桌面的“此电脑”,在 C 盘里面找到 SD 的根目录,点击“A 启动器.exe”。 点击右下角的“一键启动”就可以进入 SD。用完云平台之后,记得关机,不然会持续计费。
2024-12-13
stable diffusion
稳定扩散(Stable Diffusion)的运作原理如下: 1. 消除图像中的噪点: 如果在太暗情况下拍照产生的颗粒状即图像中的噪点。 Stable Diffusion用于生成艺术作品,其在幕后所做的是“清理”图像,且比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多。 它了解世界的样子和书面语言,并利用这些来指导噪点消除过程。例如,给它一幅以特定风格描绘的图像,它能像熟练的平面艺术家一样进行清理。 2. “推理步骤”: 稳定扩散是逐步去除噪点的。 以运行 25 步为例,起始图像可能完全无法辨认,实际上最初是从完全的噪点开始。 3. 开始方式: 为生成艺术,给稳定扩散提供纯噪点的初始图像并告知相关描述。 稳定扩散能做到是因为它是计算机程序,且基于统计数据,估计所有选项的概率,即使正确概率极低,仍会选择概率最高的路径,例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给不同纯噪点图像,都会创作出不同艺术作品。 ComfyUI 的生图原理: 1. Pixel Space(像素空间)和 Latent Space(潜在空间): Pixel Space:图的左边表示输入图像的像素空间,对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像,生成过程结束时转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space:ComfyUI 中的许多操作在潜在空间中进行,如 KSampler 节点执行采样过程,图像映射到潜在空间后扩散过程在此进行,可通过节点调整潜在空间的操作。 2. 扩散过程(Diffusion Process): 噪声的生成和逐步还原:扩散过程表示从噪声生成图像的过程,在 ComfyUI 中通过调度器控制,如 Normal、Karras 等,可通过“采样器”节点选择不同调度器控制处理噪声及逐步去噪回归到最终图像。 时间步数:生成图像时扩散模型会进行多个去噪步,通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-05
sora是stable diffusion中的一部分吧
Sora 与 Stable Diffusion 有关联。自 2021 年以来,AI 领域出现了能解释人类指令的生成式语言和视觉模型,如 CLIP 和 Stable Diffusion。Stable Diffusion 采用变压器架构和潜在扩散技术解码文本输入生成图像。2023 年出现了商业文本到图像产品,如 Stable Diffusion 等。Sora 是一个重大突破,能根据人类指令生成长达一分钟的视频。从技术架构上,Stable Diffusion 3 后续版本有希望成为 Sora 的开源平替。此外,在一些观点中,Sora 就在 Stable Diffusion 这样的文生图模型之外加了一个时间维度,虽然方法类似,但数据高维很多,实现工程难度大。
2024-12-03
flux和sdXL出图的区别
Flux 和 SDXL 出图主要有以下区别: 1. 生成人物外观:Flux 存在女生脸油光满面、下巴等相同外观问题,而 SDXL 相对在这方面有改进。 2. 模型构成:SDXL 由 base 基础模型和 refiner 优化模型两个模型构成,能更有针对性地优化出图质量;Flux 中 Dev/Schnell 是从专业版中提取出来,导致多样性丧失。 3. 处理方式:在低显存运行时,可采用先使用 Flux 模型进行初始生成,再用 SDXL 放大的分阶段处理方式,有效控制显存使用。 4. 模型参数和分辨率:SDXL 的 base 模型参数数量为 35 亿,refiner 模型参数数量为 66 亿,总容量达 13G 之多,基于 10241024 的图片进行训练,可直接生成 1000 分辨率以上的图片,拥有更清晰的图像和更丰富的细节;而 Flux 在这方面相对较弱。
2024-12-20
flux和sd3.5出图的区别
Flux 和 SD3.5 出图存在以下区别: 1. 模型性质:Flux.1 有多种版本,如开源不可商用的 FLUX.1等。而 SD3.5 未提及相关性质。 2. 训练参数:Flux.1 的训练参数高达 120 亿,远超 SD3 Medium 的 20 亿。 3. 图像质量和提示词遵循能力:Flux.1 在图像质量、提示词跟随、尺寸适应、排版和输出多样性等方面超越了一些流行模型,如 Midjourney v6.0、DALL·E 3和 SD3Ultra 等。 4. 应用场景:Flux.1 可以在 Replicate 或 fal.ai 等平台上试用,支持在 Replicate、fal.ai 和 Comfy UI 等平台上使用,并且支持用户根据自己的数据集进行微调以生成特定风格或主题的图像。而 SD3.5 未提及相关应用场景。 5. 本地运行:文中尝试了在没有 N 卡,不使用复杂工作流搭建工具的 Mac Mini M1 上运行 FLUX.1,以及在边缘设备 Raspberry PI5B 上运行的情况,未提及 SD3.5 的相关内容。 6. 模型安装部署:对于 Flux.1,不同版本的模型下载后放置的位置不同,如 FLUX.1应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。而 SD3.5 未提及相关安装部署内容。 7. 显存处理:对于 Flux.1,如果爆显存,“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型,设置为 fp8 可降低显存使用量,但可能会稍微降低质量。而 SD3.5 未提及相关显存处理内容。 8. 提示词使用:在训练 Flux 时,应尽量使用长提示词或自然语言,避免使用短提示词,因为 T5 自带 50%的删标。而 SD3.5 未提及相关提示词使用内容。
2024-12-20
sd的提示词有哪些语法
以下是关于 SD 提示词的语法: 1. 多个提示词之间使用英文半角符号“,”分隔,例如:masterpiece,best quality,ultradetailed,illustration,closeup,straight on,face focus,1girl,white hair,golden eyes,long hair,halo,angel wings,serene expression,looking at viewer。 2. 一般而言,概念性、大范围、风格化的关键词写在前面,叙述画面内容的关键词其次,最后是描述细节的关键词。大致顺序为:。 3. 每个词语本身自带的权重可能不同,模型训练集中较多出现的关键词,输入一个词就能极大影响画面;较少出现的关键词,输入多个相关词汇对画面影响效果可能有限。提示词的顺序很重要,越靠后的权重越低。关键词最好具有特异性,措辞越具体越好,避免抽象和有解释空间的措辞。 4. 可以使用括号人工修改提示词的权重,例如: 将权重减少为原先的 25%。 5. 可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容,语法为:例如:a,100 步采样,一开始。提示词为:fantasy landscape with a mountain and an oak in foreground shoddy 在第 25 步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background shoddy 在第 50 步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background masterful 在第 60 步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and an oak in background masterful 在第 75 步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and a christmas tree in background masterful。 6. 提示词还可以轮转,比如:在第一步时,提示词为“cow in a field”;在第二步时,提示词为"horse in a field.";在第三步时,提示词为"cow in a field",以此类推。 7. 交替词:in a field 可以支持多个词交替。 8. 可组合扩散(AND 语法):a cat AND a dog 比如想画一个猫和狗的混合物种,每一个要混合的东西支持加权重,比如 a cat:1.2 AND dog AND a benguin:2.2。通过继续向总数添加更多提示,这可以方便地生成微调的递归变化,比如 log AND frog:0.13 AND yellow eyes:0.08 。 请注意,权重值最好不要超过 1.5。
2024-12-19
SD 怎么赚钱
Stable Diffusion(SD)赚钱的方式有多种可能性: 1. 利用 SD 生成真人 AI 美女相关内容,创建账号吸引流量并实现变现。 2. 为用户生成个性化的头像、壁纸并收取费用。 3. 借助 SD 辅助完成动漫图画、插画等创作,并通过相关渠道获取收益。 4. 后续可能会有更多关于 SD 实际变现方式和案例的详细介绍。 需要注意的是,SD 完全免费开源,所有代码均在 GitHub 上公开,大家可以拷贝使用。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 公司,其成立于 2020 年,最初资金都来自创始人兼 CEO Emad Mostaque。目前市面上主流的 AI 绘图软件除了 SD 还有 Midjourney,Midjourney 操作简单方便但需付费和科学上网,而 SD 开源免费但需要较好的电脑配置。
2024-12-19
sd最新的模式是什么
Stable Diffusion(SD)最新的模式包括: 1. 隐藏在光里的秘密,AI造字光与影的艺术中,将 lightingBasedPicture 模型的终止时机由 0.6 提高到 0.7 能使文字更好识别,但再提高字会显得太突兀,需把握平衡。 2. Stability AI 正式发布了期待已久的 SDXL 1.0。SDXL 1.0 由两个模型组成,第二个模型能生成更鲜艳、更准确的颜色,且比前身具有更好的对比度、光照和阴影。SDXL 1.0 是所有开放获取图像模型中参数数量最多的模型之一,拥有 3.5B 参数基础模型和 6.6B 参数模型集成管道。 如果您想要最新的 controlnet 模型,可以添加公众号【白马与少年】,回复【SD】获取。
2024-12-17
Sd文生图的专业术语有哪些
以下是一些关于 SD 文生图的专业术语: 1. 内容型提示词:主要用于描述想要的画面,如“1 个女孩,黑发,长发,校服,向上看,短袖,粉红色的花,户外,白天,蓝色的天空,云,阳光,上身,侧面”。 2. 标准化提示词:例如“,drawing,paintbrush”。 3. 权重:通过括号和特定数值来增加提示词的权重,权重越高在画面中体现越充分,提示词的先后顺序也会影响权重。 4. 反向提示词:告诉 AI 不要的内容,如“NSFw,”。 5. 采样迭代步数:指 AI 绘画去噪的次数,步数越高绘画越清晰,但绘画速度越慢,通常数值控制在 20 40 之间较好。 6. 采样方法:AI 生成图像时的特定算法,常用的有“Euler a;DPM++2S a Karras;DPM++2M Karras;DPM++SDE Karras;DDIM”。 7. 比例:尺寸并非越大越好,模型练图通常按 512x512 的框架绘制,高宽比尽量在这个数值附近。高清修复可放大图像倍率,高宽比主要控制画面比例。
2024-12-16
对企业来说直接用开源大模型和用国内大厂收费的大模型有哪些区别
对于企业来说,直接使用开源大模型和使用国内大厂收费的大模型主要有以下区别: 数据方面: 开源大模型的数据获取相对容易,但数据质量可能参差不齐。例如,OpenAI 训练大模型所用的中文数据虽源自中国互联网平台,但经过了深度处理,而国内中文互联网数据质量普遍被认为相对较低。 国内大厂收费的大模型可能在数据处理和质量上更具优势,但获取高质量数据对于企业尤其是初创企业来说成本较高且存在风险。 商业化落地方面: 客户在商业化落地时更关注实用性而非原创性,有时因成本低会倾向选择开源大模型的非原创技术。 但使用开源大模型可能存在拼装和套壳后强调原创,从而影响迭代能力,导致内耗、刷榜和作假等问题。 其他方面: 金沙江创投主管合伙人朱啸虎指出,使用大模型要有垂直行业数据,能实现数据闭环,并持续保持和客户的连接。对于大厂而言,要关心自身边界,而创业公司必须对客户和大厂有自身价值才能立足。 目前国内大模型的商业化落地仍处于拿着锤子找钉子的阶段,预计到今年年底头部大模型能基本达到 3.5 水平,明年 11 月有望到 4,但真正能落地的商业化场景有限。
2024-12-07
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