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你是基于什么大模型做的知识库

回答

以下是关于大模型和知识库的相关知识:

  1. RAG(检索增强生成)技术:利用大模型搭建知识库是 RAG 技术的应用。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 RAG 实现。RAG 包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储到向量数据库)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)等 5 个过程。文档加载可从多种来源加载不同类型的文档,文本分割将文档切分为指定大小的块。
  2. 硬件配置要求:运行大模型需要较高的机器配置。生成文字大模型最低配置为 8G RAM + 4G VRAM,建议配置为 16G RAM + 8G VRAM,理想配置为 32G RAM + 24G VRAM(跑 GPT-3.5 差不多性能的大模型);生成图片大模型最低配置为 16G RAM + 4G VRAM,建议配置为 32G RAM + 12G VRAM;生成音频大模型最低配置为 8G VRAM,建议配置为 24G VRAM。
  3. 实例:在一个设定中,使用阿里千问模型,设定角色为“美嘉”,知识库为《爱情公寓》全季剧情,实现问答。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库

文本加载器就是将用户提供的文本加载到内存中,便于进行后续的处理

【AI+知识库】商业化问答场景,让AI回复更准确,一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程(上篇)

[title]【AI+知识库】商业化问答场景,让AI回复更准确,一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程(上篇)大语言模型:是一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人。他读过无数的书、看过无数的段子,因此对公共知识、学识技能、日常聊天十分擅长。然而,在工作场景下,只会聊天侃大山可不行,你想让他帮你干活。这个时候,就需要“提示词”出场了,提示词:是你告诉这个全知全能的人,他是一个什么样的角色、他要专注于哪些技能,让他能够按照你的想法,变成一个你需要的“员工”。知识库:相当于你给这个“聪明”员工的发放了一本工作手册。即使是看过再多的书、浏览过再多的文字,也不会准确的知道见到老板娘过来吃饭要打三折,张梦飞过去吃饭要打骨折。而知识库,就是把这些内容写在了工作手册上。让这个聪明的员工,见到有人来的时候,就翻一翻手册,然后再做出反应。我的设定:AI模型:这里使用的是阿里千问模型。提示词:这里设定的角色是“美嘉”,是按照美嘉的人设、背景和对话风格做的设定。知识库:这里放的是《爱情公寓》全季的剧情,让“美嘉”拥有了自己过往的“记忆”,知道自己做过什么、好朋友是谁等等。图中右侧是一个十分简单的问答,我问:“你是谁?你和子乔在台球厅吵架那次是为了什么吵架?”她的回复是:“我是陈美嘉,那次在台球厅和吕子乔吵架是因为他约会被人撞见,我讽刺他脸大影响信号,他还反击我。后来谈到过去的事情,我指责他忘恩负义,他就说我平。最后,我伤心地说要分手,因为他之前甩过我。”

手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库

所有人都会手把手教你部署XX大模型,听起来很诱人,因为不需要科学上网,不需要高昂的ChatGPT会员费用。但是在开启下面的教程之前,我希望你能有个概念:运行大模型需要很高的机器配置,个人玩家的大多数都负担不起所以:虽然你的本地可能可以搭建出一个知识库,但是它不一定能跑的起来下面我通过一组数据来让大家有个感性的认知。以下文字来源于视频号博主:黄益贺,非作者实操生成文字大模型最低配置:8G RAM + 4G VRAM建议配置:16G RAM + 8G VRAM理想配置:32G RAM + 24G VRAM(如果要跑GPT-3.5差不多性能的大模型)生成图片大模型(比如跑SD)最低配置:16G RAM + 4G VRAM建议配置:32G RAM + 12G VRAM生成音频大模型最低配置:8G VRAM +建议配置:24G VRAM而最低配置我就不建议了,真的非常慢,这个我已经用我自己8G的Mac电脑替你们试过了。讲这个不是泼大家冷水,而是因为我的文章目标是要做到通俗易懂,不希望通过夸大的方式来吸引你的眼球。这是这篇文章的第二次修改,我专门加的这段。原因就是因为好多小伙伴看了文章之后兴致冲冲的去实验,结果发现电脑根本带不动。但是这并不妨碍我们去手把手实操一遍,因为实操可以加深我们对大模型构建的知识库底层原理的了解。如果你想要私滑的体验知识库,可以参考我的另一篇文章:[胎教级教程:万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)好了,废话不多说,下面教程还是值得亲自上手搞一遍的,相信走完一遍流程后,你会对知识库有更深的理解。

其他人在问
私人知识库
以下是关于私人知识库的相关知识: 使用 GPT 打造个人知识库: 可先将大文本拆分成若干小文本块(chunk),通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量,并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时,问题先通过 embeddings API 转换成问题向量,然后与向量储存库的所有文本块向量比对,查找距离最小的几个向量,把这几个向量对应的文本块提取出来,与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 理解 embeddings: embeddings 是一个浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。 向量是数学中表示大小和方向的量,通常用一串数字表示,在计算机科学和数据科学中常用列表来表示。 计算向量之间距离常见的方式是欧几里得距离,即对应元素相减取平方和再开平方。 AI 时代的私人知识库: 私人知识库中的内容一般有两种:日常从互联网收集的优质信息和个人日常的思考以及分享。 基于私人知识库打造个人专属的 ChatGPT 常见有两种技术方案:训练专有大模型和利用 RAG(检索增强生成)技术。 训练专有大模型:可以使用个人知识库训练专有的大模型,但此方案并非当下主流,存在高成本、更新难度大等缺陷。高成本体现在需要大量计算资源和专业知识;更新难度大在于若要更新模型知识,需重新训练或微调模型,过程复杂耗时。
2024-10-22
RAG应用的案例,结合本地知识库和开放搜索
以下是一些 RAG 应用的案例: 1. 用户向 ChatGPT 查询最近引起广泛关注的事件,如 OpenAI 首席执行官的突然解雇和复职,由于 ChatGPT 预训练数据的限制缺乏对最新事件的了解。RAG 通过从外部知识库中检索最新的文档摘录来解决这一问题,获取相关新闻文章并与最初的问题合并成丰富的提示,使 ChatGPT 能够合成知情的回答,展示了其通过实时信息检索增强模型响应能力的过程。 2. 在本地知识库的搭建中,利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。RAG 应用可抽象为 5 个过程:文档加载,从多种来源加载文档;文本分割,把文档切分为指定大小的块;存储,包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式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,把问题及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,让其生成更合理的答案。 3. 在了解 RAG 全貌时,其流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。离线数据处理目的是构建知识库这本“活字典”,在线检索则是利用知识库和大模型进行查询的过程。以构建智能问答客服这一最经典的应用场景为例,可深入了解 RAG 所有流程中的“What”与“Why”。
2024-10-20
如果我需要撰写一个以“AI对音乐行业就业岗位的影响”为主题的约3000字的科普类文章,我应该优先关注WaytoAGI 知识库中的哪些内容?
很抱歉,目前“通往 AGI 之路”知识库中没有与“AI 对音乐行业就业岗位的影响”相关的直接内容。但您可以从以下几个方面入手来撰写这篇文章: 1. 了解 AI 在音乐创作、制作、表演等方面的应用现状和发展趋势。 2. 研究 AI 技术如何改变音乐的生产流程和效率。 3. 分析 AI 对音乐创作者、演奏者、制作人等不同岗位的具体影响,包括可能的岗位替代和新岗位的产生。 4. 探讨 AI 带来的音乐版权和知识产权问题,以及对相关法律和政策的影响。 5. 关注音乐消费者对 AI 参与音乐创作和表演的接受程度和需求变化。
2024-10-19
结合知识库的商业项目, 给我100个ai创业的落地方案
很抱歉,目前知识库中没有为您提供 100 个 AI 创业的落地方案。但以下为您列举一些常见的 AI 创业方向供您参考: 1. 开发基于 AI 的智能客服系统,为企业提供高效的客户服务解决方案。 2. 利用 AI 技术进行精准营销,通过数据分析和预测为企业制定个性化的营销策略。 3. 打造 AI 驱动的医疗诊断辅助工具,帮助医生更准确地诊断疾病。 4. 研发 AI 教育软件,实现个性化学习和智能辅导。 5. 构建 AI 智能家居系统,实现家居设备的自动化控制和智能化管理。 6. 开发 AI 图像识别技术,应用于安防、交通等领域。 7. 推出 AI 金融风险评估模型,为金融机构提供更准确的风险评估。 8. 打造 AI 内容创作平台,生成文章、视频脚本等。 9. 研发 AI 人力资源管理工具,进行人才筛选和绩效评估。 10. 构建 AI 物流优化系统,提高物流效率和降低成本。 您可以根据自身的资源和优势,进一步细化和拓展这些方向,形成具体的创业方案。
2024-10-18
知识库都有哪些提示词框架
以下是一些常见的提示词框架: ICIO 框架:包括 Instruction(指令)、Context(背景信息)、Input Data(输入数据)、Output Indicator(输出引导)。 CRISPE 框架:涵盖 Capacity and Role(能力和角色)、Insight(见解)、Statement(声明)、Personality(个性)、Experiment(实验)。 BROKE 框架:包含 Background(背景)、Role(角色)、Objectives(目标)、Key Result(关键结果)。 TRACE 框架:有 TASK(任务)、REQUEST(请求)、ACTION(行动)、CONTEXT(上下文)、EXAMPLE(示例)。 ERA 框架:包括 EXPECTATION(期望)、ROLE(角色)、ACTION(行动)。 CARE 框架:由 CONTEXT(上下文)、ACTION(行动)、RESULT(结果)、EXAMPLE(示例)组成。 ROSES 框架:包含 ROLE(角色)、OBJECTIVE(目的)、SCENARIO(方案)。 Evolve 框架:包括试验并改进,通过改进输入、改进答案、重新生成等方法。 APE 框架。 COAST 框架:包含 CONTEXT(上下文背景)、OBJECTIVE(目的)、ACTION(行动)、SCENARIO(方案)、TASK(任务)。 TAG 框架:包括 TASK(任务)、ACTION(行动)、GOAL(目标)。 RISE 框架。
2024-10-17
基于飞书的知识库RAG的搭建,需要什么接口进行全文搜索
基于飞书的知识库 RAG 搭建,可用于全文搜索的接口方式主要有以下几种: 1. 语义检索:语义匹配关注查询和文档内容的意义,而非仅仅表面的词汇匹配。通过向量的相似性来判断语义的相似性。 2. 全文检索:这是基于关键词的检索方式。例如,对于句子“猫的饮食习惯包括吃鱼和鸡肉”,输入“猫”“饮食”“猫的饮食习惯”“吃鱼”等关键词可搜索到该句子,但输入“猫喜欢吃什么呀”则无法搜索到。 3. 混合检索:结合了语义匹配和全文检索的优点,通常系统先进行全文检索获取初步结果,然后再对这些结果进行语义匹配和排序。 此外,在本地部署资讯问答机器人实现 RAG 时,会涉及加载所需的库和模块,如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 python 程序中跑大模型。还会为文档内容生成向量,如使用文本向量模型 bgem3 等。 在开发 LangChain 应用开发指南中,实现 LangChain 和 RAG 的结合时,需要加载数据、分割文档、转换嵌入并存储到向量存储器、创建检索器以及聊天模型等步骤。
2024-10-17
大模型评测标准
大模型的评测标准通常包括以下方面: 1. 多维度、多视角的综合性测评方案: 如中文大模型基准测评 2023 年度报告中,采用了由多轮开放问题 SuperCLUEOPEN 和三大能力客观题 SuperCLUEOPT 组成的评测集,共 4273 题,包括 1060 道多轮简答题(OPEN)和 3213 道客观选择题(OPT)。 在确定的评估标准指导下,OPEN 基准使用超级模型作为评判官,对比待评估模型与基准模型,计算胜和率作为 OPEN 得分,最终 SuperCLUE 总分由 0.7OPEN 分+0.3OPT 分计算得出,且经过人工校验。 OPT 主要测评选择题,包括基础能力、中文特性、专业与学术能力,构造统一 prompt 供模型使用,要求选取唯一选项。多轮简答题 OPEN 更能反映模型真实能力,故权重设置较高。 2. 特定的评测体系及开放平台: FlagEval(天秤)大模型评测体系及开放平台,旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集,创新构建了“能力任务指标”三维评测框架,细粒度刻画基础模型的认知能力边界,可视化呈现评测结果。 CEval 构造了一个覆盖多个方向和学科,共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集,并给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb 是中文通用大模型匿名对战评价基准,以众包方式提供匿名、随机的对战,并发布了初步结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 3. 基于业务目标和特定场景的测评: 例如在开发基于 LangChain Chatchat 框架的产品时,基于业务目标和政策咨询场景,对回答的内容生成质量进行测评,主要包括是否理解问题、是否匹配正确政策原文、基于政策原文的回答是否准确全面、是否生成政策原文以外的内容、回答是否可靠以及不同轮次回答是否差异大、是否支持追问等方面。
2024-10-23
Florence节点和模型下载方法
Florence 节点和模型的下载方法如下: 节点下载: 方法一:从节点管理器中安装(注意结尾是 V2.6int4 的那个)。 方法二:在秋叶包中安装(注意结尾是 V2.6int4 的那个)。 方法三:直接下载下面文件解压,复制 ComfyUI_MiniCPMV2_6int4 文件夹到您的“\\ComfyUI\\custom_nodes”目录下。注意 ComfyUI_MiniCPMV2_6int4 文件夹里面直接就是多个文件不能再包文件夹了。 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/bc35e6c7e8a6 百度网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1sq9e2dcZsLGMDNNpmuYp6Q?pwd=jdei 提取码:jdei 模型下载: 模型下载地址(解压后大小 5.55G,压缩包大小 4.85G): 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/98c953d1ec8b 百度网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1y4wYyLn511al4LDEkIGEsA?pwd=bred 提取码:bred 此外,Joy_caption 相关模型下载: 从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载并放到 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 文件夹内。 必须手动下载: https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 ,存放文件夹:models/Joy_caption 。 MiniCPMv2_6 提示生成器 + CogFlorence: https://huggingface.co/pzc163/MiniCPMv2_6promptgenerator https://huggingface.co/thwri/CogFlorence2.2Large TheMisto.ai 的 MistoLine 版相关: 节点: MistoControlNetFluxdev ,在您的 \\ComfyUI\\custom_nodes 文件夹里面右键终端命令行,复制相关代码即可下载,或者通过以下网盘下载: 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/ad43dd5152a6 百度网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1NcOdG4AV68xTup8FvphsYA?pwd=lpvc 提取码:lpvc 模型: 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/5551e813db21 百度网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1Ntf4MbTCGJ5TYDv6mgvqNQ?pwd=zhfq 提取码:zhfq 处理:将模型放到您的 ComfyUI\\models\\TheMisto_model 文件夹中,并导入官方工作流 。
2024-10-22
Lora模型训练数据集
以下是关于 Lora 模型训练数据集的相关内容: 创建数据集: 1. 进入厚德云模型训练数据集(https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset)。 2. 在数据集一栏中,点击右上角创建数据集,输入数据集名称。 3. 可以上传包含图片+标签 txt 的 zip 文件,也可以只有图片(之后可在 c 站使用自动打标功能),还可以一张一张单独上传照片,但建议提前把图片和标签打包成 zip 上传。 4. Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配,例如:图片名“1.png”,对应的达标文件就叫“1.txt”。 5. 上传 zip 以后等待一段时间,确认创建数据集。返回到上一个页面,等待一段时间后上传成功,可以点击详情检查,能预览到数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练: 1. 点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集,点击右侧箭头,会跳出所有上传过的数据集。 3. 触发词可有可无,取决于数据集是否有触发词。模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 4. 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数,厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置,可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 5. 可以按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需要消耗的算力。然后等待训练,会显示预览时间和进度条。训练完成会显示每一轮的预览图。鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有个生图,点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型的工作流: 1. 原始形象:MJ 初步产出符合设计想法的贴纸原始形象。 2. 二次加工:完成贴纸的白色边线等细节加工。 3. 处理素材:给训练集图片打 tag,修改 tag。 4. 训练模型:将上述处理好的数据集做成训练集,进行训练。 用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型的原始形象:MJ 关键词: A drawing for a rabbit stickers,in the style of hallyu,screenshot,mori kei,duckcore plush doll art exaggerated poses,cry/happy/sad/...ar 3:4 niji 5 style cute s 180 。会得到不同风格的贴图,我们可以先看看自己喜欢哪一种。出图过程可以有意识地总结这一类贴图的特征,比如都是可爱的兔子,有不同的衣服和头饰,都有一双大大的卡通眼睛,会有不同的面部表情。 注意事项: 1. 关键词中限制了颜色,因此 MJ 生成的图片会一种情绪对应一种颜色,所以同一种情绪最好多生成几张不同色系的,可以减少后续训练中模型把情绪和颜色做挂钩(如果需要这样的话,也可以反其道而行之)。 2. 数据集中正面情绪与负面情绪最好比例差不多,如果都是正面积极的,在出一些负面情时(sad,cry)的时候,可能会出现奇怪的问题(如我们训练的是兔子形象,但 ai 认知的 sad 可能是人的形象,可能会出现人物特征)。 3. 如果训练 256266 大小的表情包,这样的素材就已经够用了。如果要训练更高像素的图片,则需要进一步使用 MJ 垫图和高清扩展功能。 高清化: 左(256)→右(1024),输入左图,加入内容描述,加入风格描述,挑选合适的,选出新 30 张图片(卡通二次元类型的 lora 训练集 30 张差不多,真人 60100 张)。
2024-10-22
Lora模型训练
以下是关于 Lora 模型训练的相关内容: 一、用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型的要点 1. 训练数据集准备:包括训练素材处理、图像预处理、打标优化。 2. 训练环境参数配置:选择本地或云端训练环境,进行训练环境配置和训练参数配置。 3. 模型训练:基于 kohyass 训练模型。 4. 模型测试:通过 XYZ plot 测试模型。 二、郑敏轩:Flux 的 Lora 模型训练 1. 所需模型下载:t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意事项: 不使用时,模型放置位置不限,只要知道路径即可。 训练时,建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 2. 下载脚本: 夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码:pfsq 三、100 基础训练大模型 1. 步骤一·创建数据集 进入厚德云模型训练数据集:https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 在数据集一栏中,点击右上角创建数据集,输入数据集名称。 可以上传包含图片+标签 txt 的 zip 文件,也可以只有图片(之后可在 c 站使用自动打标功能),或者一张一张单独上传照片。 Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配,例如:图片名"1.png",对应的达标文件就叫"1.txt"。 上传 zip 以后等待一段时间,确认创建数据集,返回到上一个页面,等待一段时间后上传成功,可点击详情检查,预览数据集的图片以及对应的标签。 2. 步骤二·Lora 训练 点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 选择数据集,点击右侧箭头,选择上传过的数据集。 触发词可有可无,取决于数据集是否有触发词。 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 训练参数可调节重复次数与训练轮数,厚德云会自动计算训练步数,若不知如何设置,可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 可按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需要消耗的算力,然后等待训练,会显示预览时间和进度条。 训练完成后会显示每一轮的预览图,鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有个生图,点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。
2024-10-22
图片问答相关的大模型产品有哪些
以下是一些与图片问答相关的大模型产品: 国内免费的 APP 有 Kimi 智能助手、文心一言、通义千问。 Kimi 智能助手:由 Moonshot AI 出品,具有超大“内存”,能读长文和上网。 文心一言:百度出品的 AI 对话产品,可写文案、想点子、聊天和答疑。 通义千问:由阿里云开发,能与人交互、回答问题及协作创作。 好用的图生图产品有: Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,为设计师提供灵感。 Retrato:将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine:通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator:将上传照片转换为芭比风格,适合喜欢梦幻童话风格的人。 此外,2023 年大模型关键进展包括: 百度发布文心一言 1.0 并不断升级。 OpenAI 发布 GPT4 等。 复旦开源 MOSS 等。 需注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-22
如何用大模型做销量预测
用大模型做销量预测可以从以下几个方面考虑: 1. 数据收集:销量预测需要大量相关数据,包括历史销售数据、市场趋势、经济指标、消费者行为等。 2. 模型选择:选择适合的大模型,例如基于深度学习的神经网络模型。 3. 特征工程:对收集到的数据进行处理和特征提取,以便模型能够更好地理解和学习。 4. 训练与优化:使用合适的算法和技术对模型进行训练,并不断优化模型参数以提高预测准确性。 5. 考虑国情和政策:不同国家和地区的国情和政策会对销售情况产生影响,模型应进行相应的优化和调整。 6. 可解释性:追求模型的可解释性,以便更好地理解预测结果和做出决策。 关于大模型相关的模型下载和安装: 1. 模型下载: Civitai(C 站):https://civitai.com/ ,可通过点击右上角筛选按钮找到所需模型类型,如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora 等,还可通过点击左上角“Images”查看他人已做好的图片并获取相关模型。 2. 模型安装: 大模型(Ckpt):放入 models\\Stablediffusion VAE 模型:一些大模型需要配合 vae 使用,对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型:放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora,也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型:放入 embeddings 目录 若下载的模型不知类型,可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/ ,将模型拖动到空白处即可查看模型信息。
2024-10-22