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webui可以用FLUX模型吗

Answer

WebUI 可以使用 FLUX 模型。以下是相关的下载和使用信息：

  • ae.safetensors 和 flux1-dev.safetensors 下载地址：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main 。
  • flux 相关模型（体积较大）的夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 。
  • flux 相关模型（体积较大）的百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW-03ei0g?pwd=ub9h 提取码：ub9h 。
  • 如果 GPU 性能不足、显存不够，底模可以使用 fp8 的量化版模型，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/flux-fp8/tree/main 。
  • 下载 dev 的工作流：dev 的官方原版 workflow.json 或者官方原版的图片链接 https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ，打开 ComfyUI，把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。

郑敏轩的 Flux 的 controlnet 系列中 TheMisto.ai 的 MistoLine 版：

  • 注意：该 ControlNet 与 Flux1.dev 的 fp16/fp8 以及使用 Flux1.dev 量化的其他模型兼容。
  • 需要节点（可以 git clone 方式下载或通过以下网盘）：
    • 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 ComfyUI\models\TheMisto_model 文件夹中。
  • 导入官方工作流example_workflow.json 。所需要的两个模型：
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

工具教程：Flux

https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main我随后也准备一下百度网盘和夸克网盘。更新：（下面准备了夸克和百度的网盘链接，方便部分同学下载）flux相关模型（体积较大）的夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/b5e01255608bflux相关模型（体积较大）的百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW-03ei0g?pwd=ub9h提取码：ub9h如果GPU性能不足、显存不够，底模可以使用fp8的量化版模型，速度会快很多，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/flux-fp8/tree/main最后我们再下载dev的工作流：[dev的官方原版workflow.json](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/KhTAbaxbconU6PxBfJkcAkt8nJc?allow_redirect=1)上面我把工作流复制上了，用上面这个就行。或者下面官方原版的图片链接，图片导入comfyUI就是工作流。https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png我们打开ComfyUI，把工作流或图片拖拽到ComfyUI里：

工具教程：Flux

https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main我随后也准备一下百度网盘和夸克网盘。更新：（下面准备了夸克和百度的网盘链接，方便部分同学下载）flux相关模型（体积较大）的夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/b5e01255608bflux相关模型（体积较大）的百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW-03ei0g?pwd=ub9h提取码：ub9h如果GPU性能不足、显存不够，底模可以使用fp8的量化版模型，速度会快很多，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/flux-fp8/tree/main最后我们再下载dev的工作流：[dev的官方原版workflow.json](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/KhTAbaxbconU6PxBfJkcAkt8nJc?allow_redirect=1)上面我把工作流复制上了，用上面这个就行。或者下面官方原版的图片链接，图片导入comfyUI就是工作流。https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png我们打开ComfyUI，把工作流或图片拖拽到ComfyUI里：

郑敏轩 ：Flux的controlnet系列

[title]郑敏轩：Flux的controlnet系列[heading2]TheMisto.ai的MistoLine版注意：该ControlNet与Flux1.dev的fp16/fp8以及使用Flux1.dev量化的其他模型兼容。1.需要节点（可以git clone方式下载或下面准备了压缩包）MistoControlNet-Flux-dev在你的\ComfyUI\custom_nodes文件夹里面右键终端命令行，复制下面代码即可下载或者我准备了网盘：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：lpvc1.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：zhfq1.处理将模型放到你的ComfyUI\models\TheMisto_model文件夹中1.导入官方工作流[example_workflow.json](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/B2yWbnwd4oyyDcxgOtCc9FJAn3g?allow_redirect=1)所需要的两个模型：

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flux lora训练
以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的详细步骤： 模型准备： 1. 下载所需模型：t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意：不使用时存放位置不限，只要知晓路径即可。训练时建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 下载脚本： 1. 网盘链接： 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 安装虚拟环境： 1. 下载完脚本并解压。 2. 在文件中找到 installcnqinglong.ps1 文件，右键选择“使用 PowerShell 运行”。 3. 新手在此点击“Y”，然后等待 1 2 小时的下载过程。下载完成后会提示是否下载 hunyuan 模型，选择“n”不用下载。 数据集准备： 1. 进入厚德云 模型训练 数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 2. 创建数据集：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，也可以上传只有图片的文件（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。建议提前将图片和标签打包成 zip 上传，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，可以点击详情检查，可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。 6. 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。 数据集存放位置：.Flux_train_20.4\\train\\qinglong\\train 运行训练：约 1 2 小时即可训练完成。 验证和 lora 跑图：有 ComfyUI 基础的话，直接在原版工作流的模型后面，多加一个 LoraloaderModelOnly 的节点就可以，自行选择您的 Lora 和调节参数。
2025-02-17
给我flux的提示词结构的知识库我以他作为知识库
以下是关于 Flux 提示词结构的相关知识： 大语言模型就像一个学过无数知识、拥有无穷智慧的人，但在工作场景中，需要通过提示词来设定其角色和专注的技能，使其成为满足需求的“员工”。知识库则相当于给“员工”发放的工作手册，提供特定的信息。 提示词可以设定 Bot 的身份及其目标和技能，例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等，决定 Bot 与用户的互动方式。详情可参考。 学习提示词可以分为五个维度，从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但舒适的学习顺序应反过来，先从场景切入，直接了解在不同场景下提示词的使用及效果对比；然后使用提示词工具，如 Meta Prompt、Al 角色定制等；接着学习有效的提示语句，包括经典论文中的相关语句；再学习有效的方法论，将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法；最后掌握思维框架。 此外，还可以通过插件、工作流、记忆库等功能定制 AI Bot。插件可通过 API 连接集成各种平台和服务扩展 Bot 能力，详情参考。
2025-02-16
Flux炼丹，炼丹物品如何打标
在 Flux 炼丹中，炼丹物品的打标步骤如下： 1. 选择一个基础大模型，如“麦橘写实”，并填写一个 lora 的名字。 2. 将照片导入到丹炉，选择适合的分辨率，可勾选“脸部加强训练”，然后点击“预处理”。手动裁剪照片，预处理后会出现脸部和整体的文件夹，且每张照片会自动打好 tag 标签。 3. 可以给整体添加统一的标签，也可单独给每一张修改标签。标签的作用是帮助 AI 理解图片内容，若想让某些特征成为人物的固定效果，则不填写相关关键词。打标过程需仔细检查每张图片，打标的好坏会影响人物 lora 的泛化性，若想让人物有更多变化，应尽量描述详细。 在打标过程中还需注意以下几点： 1. 注册为开发者，按照流程填写信息，获取 AppID 和密钥，并填入相关位置，开启双语 TAG，检查每幅图的 tag，删除不正确的，新增需要的。 2. 打标要用自然语言，语句精简，选好触发词和打标模型，推荐短标并检查。
2025-02-12
flux1-depth-dev模型存放路径
flux1depthdev 模型的存放路径如下： 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘：见前文 2. 也可以将 depth lora 模型存放到 ComfyUI/models/loras 文件夹中。 depth lora 模型：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora 3. 百度网盘中也有相关模型： 链接：https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码：qflr
2025-02-05
flux inpainting 是怎么基于diffusersion train的inpainting
Flux inpainting 基于 diffusion train 的 inpainting 通常涉及以下方面： 训练扩散模型在特定的表示上，能够在降低复杂度和保留细节之间达到最优平衡点，显著提高视觉保真度。在模型架构中引入交叉注意力层，使其成为强大且灵活的生成器，能够处理诸如文本和边界框等一般条件输入，实现基于高分辨率卷积的合成。 关于 Midjourney 的训练 prompt 方面： Midjourney 会定期发布新的模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新模型是默认的，但也可以通过 version 或 v 参数或使用 /settings 命令选择其他模型版本。不同模型在不同类型的图像上表现出色。Midjourney V5 模型是最新且最先进的模型，于 2023 年 3 月 15 日发布。使用该模型可在 prompt 末尾添加 v 5 参数，或通过 /settings 命令选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性，擅长解释自然语言 prompt，分辨率更高，并支持诸如 tile 等高级功能。V5 基础模型具有更广泛的风格范围、对 prompt 响应更灵敏、图像质量更高（分辨率提高 2 倍）、动态范围改进、图像细节更丰富且更准确、文本干扰更少等新特点，还支持 tile 参数实现无缝平铺（实验性）、支持大于 2:1 的 ar 宽高比（实验性）、支持 iw 权衡图像 prompt 与文本 prompt 以及特定的风格和 prompt 方式。
2025-01-22
FLUX模型训练
以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的详细步骤： 1. 模型准备： 下载所需模型，包括 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意：不使用时模型存放位置不限，但要知晓路径；训练时建议使用 flux1dev.safetensors 和 t5xxl_fp16.safetensors 版本。 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 3. 数据集准备： 建议使用自然语言，与之前 SDXL 的训练类似。 数据集存放位置：.Flux_train_20.4\\train\\qinglong\\train 。 若未准备数据集，此路径中有试验数据集可直接使用。 4. 运行训练：约 1 2 小时即可完成训练。 5. 验证和 lora 跑图：若有 comfyUI 基础，在原版工作流的模型后面，多加一个 LoraloaderModelOnly 的节点，自行选择 Lora 并调节参数。 6. 修改脚本路径和参数： 若显卡为 16G，右键 16G 的 train_flux_16GLora 文件；若显卡为 24G 或更高，右键 24G 的 train_flux_24GLora 文件。 用代码编辑器打开，理论上只需修改红色部分，包括底模路径、VAE 路径、数据集路径、clip 路径和 T5xxl 路径。注意路径格式，避免错误。蓝色部分为备注名称，可改可不改。建议经验丰富后再修改其他深入参数，并做好备份管理。
2025-01-20
RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion. Command: "git" clone --config core.filemode=false "https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git" "/Users/lichenhui/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai" Error code: 12
以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议： 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括： 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下： 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion，然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org
2025-02-12
我有一张图像，我要如何用stable Diffusion给它添加噪音。我是一个小白，请给出详细的步骤，用webui来操作。
以下是使用 WebUI 为图像添加噪音的详细步骤： 1. 首先，了解 Stable Diffusion 的加噪原理。从数据集中选择一张干净样本，然后用 random 函数生成 0 3 共 4 种强度的噪声，在每次迭代中随机选择一种强度的噪声添加到干净图片上，完成图片的加噪流程。 2. 在训练过程中，对干净样本进行加噪处理，采用多次逐步增加噪声的方式，直至干净样本转变成为纯噪声。 3. 加噪过程中，每次增加的噪声量级可以不同，假设存在 5 种噪声量级，每次都可以选取一种量级的噪声，以增加噪声的多样性。 4. 与图片生成图片的过程相比，在预处理阶段，先把噪声添加到隐空间特征中。通过设置去噪强度（Denoising strength）控制加入噪音的量。如果去噪强度为 0 ，则不添加噪音；如果为 1 ，则添加最大数量的噪声，使潜像成为一个完整的随机张量。若将去噪强度设置为 1 ，就完全相当于文本转图像，因为初始潜像完全是随机的噪声。
2024-11-18
stablediffusion在线webui如何开发
开发 Stable Diffusion 在线 Web UI 可以按照以下步骤进行： 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。 在完成了依赖库和 repositories 插件的安装后，还需要进行以下配置： 将 Stable Diffusion 模型放到/stablediffusionwebui/models/Stablediffusion/路径下。然后到/stablediffusionwebui/路径下，运行 launch.py 即可。运行完成后，将命令行中出现的输入到本地网页中，即可打开 Stable Diffusion WebUI 可视化界面。进入界面后，在红色框中选择 SD 模型，在黄色框中输入 Prompt 和负向提示词，在绿色框中设置生成的图像分辨率（推荐设置成 768x768），然后点击 Generate 按钮进行 AI 绘画。生成的图像会展示在界面右下角，并保存到/stablediffusionwebui/outputs/txt2imgimages/路径下。 如果选用 Stable Diffusion 作为 AIGC 后台，需要注意： DallE 缺乏室内设计能力，MidJourney 出图效果好但无法基于现实环境重绘，Stable Diffusion 出图成功率较低，但可调用 controlnet 的 MLSD 插件捕捉现实环境线条特征做二次设计。安装 Stable Diffusion WEB UI 后，修改 webuiuser.bat 文件加上 listen 和 API 参数，让 Stable Diffusion 处于网络服务状态。代码如下： @echo off set PYTHON= set GIT= set VENV_DIR= set COMMANDLINE_ARGS=xformers nohalfvae listen api git pull call webui.bat 让 Stable Diffusion 具有 AI 室内设计能力的步骤： 1. 下载室内设计模型（checkpoint 类型），放到 stable diffusion 目录/models/stablediffusion 下面。 2. 安装 controlnet 插件，使用 MLSD 插件，实现空间学习。 通过 API 方式让前端连接到 Stable Diffusion 后台的具体代码在前端开发详细展开，API 参考文档可选读。
2024-11-01
webui可以用FLUX模型吗
WebUI 可以使用 FLUX 模型。以下是相关的下载和使用信息： ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 的下载地址：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 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 如果 GPU 性能不足、显存不够，底模可以使用 fp8 的量化版模型，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 dev 的工作流： 官方原版的图片链接：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ，打开 ComfyUI ，把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。 郑敏轩的 Flux 的 controlnet 系列： TheMisto.ai 的 MistoLine 版，该 ControlNet 与 Flux1.dev 的 fp16/fp8 以及使用 Flux1.dev 量化的其他模型兼容。 节点： 可以 git clone 方式下载或通过压缩包。 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 ComfyUI\\models\\TheMisto_model 文件夹中。 导入官方工作流： ，所需要的两个模型。
2024-10-25
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
Flux 的lora模型训练教程，我想用用diffuser代码训练，而不是webui或comfyui
以下是关于 Flux 的 lora 模型训练的相关信息： Flux GGUF 模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main GGUF 配套节点插件：https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 在最新版本的 ComfyUI 中，GGUF 的节点插件可在 Manager 管理器中搜到下载安装，但 NF4 的配套节点插件搜不到。 注意使用精度优化的低配模型时，工作流和原版不同。把官方的 fp8 工作流中底模的节点换成 NF4 或者 GUFF 即可。 相关生态发展迅速，有 Lora、Controlnet、IPadpter 相关生态建设，字节最近发布的 Flux Hyper lora 可用于 8 步快速生图。下节将先讲讲 Flux 的 lora 训练。
2024-09-05
你使用了哪些大模型
以下是关于大模型的相关信息： 大模型的定义：大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多，主要是模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。数字化便于计算机处理，为让计算机理解 Token 之间的联系，需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。 国内部分大模型： 北京：百度（文心一言）https://wenxin.baidu.com 、抖音（云雀大模型）https://www.doubao.com 、智谱 AI（GLM 大模型）https://chatglm.cn 、中科院（紫东太初大模型）https://xihe.mindspore.cn 、百川智能（百川大模型）https://www.baichuanai.com/ 上海：商汤（日日新大模型）https://www.sensetime.com/ 、MiniMax（ABAB 大模型）https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室（书生通用大模型）https://internai.org.cn 部分大模型的特点：在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax；目前不能进行自然语言交流的有昇思、书生；受限制使用的有 MiniMax；特色功能方面，昇思能生图，MiniMax 能语音合成。 大模型的动手实验：由于作者使用的是 macOS 系统，因此采用 GGML 量化后的模型。比较有名的相关项目有 ggerganov/llama.cpp:Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ 中下载模型，3G 到 7G 不等。此外，llama.cpp 还提供了 WebUI 供用户使用，首先启动 server，它默认监听 8080 端口，打开浏览器就可以对话。
2025-02-20
养老场景实时健康监测与风险预警在技术上怎么实现，用AI大模型实现，请给出一个可行的方案
以下是一个利用 AI 大模型实现养老场景实时健康监测与风险预警的可行方案： 首先，需要明确相关的概念和技术名词。AI 即人工智能，机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是基于有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是在无标签数据中自主发现规律，例如聚类。强化学习是从反馈中学习以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。深度学习参照人脑，具有神经网络和神经元，因层数多被称为深度，神经网络可用于多种学习方式。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等内容形式，LLM 是大语言模型，生成图像的扩散模型不属于大语言模型，像谷歌的 BERT 模型可用于语义理解，如上下文理解、情感分析、文本分类。 在技术里程碑方面，2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文首次提出了 Transformer 模型，其完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。 对于养老场景的实时健康监测与风险预警，可利用传感器收集老人的生理数据，如心率、血压、血糖等。这些数据通过物联网传输到服务器，利用深度学习算法对数据进行分析和处理。例如，使用基于 Transformer 模型的大模型，对历史健康数据和当前实时数据进行学习和分析，建立老人的健康模型。通过与正常健康指标的对比，及时发现异常情况，并结合无监督学习中的聚类算法，对不同健康状况的老人进行分类，以便提供个性化的预警和建议。同时，利用强化学习不断优化模型的预警准确性和及时性。 总之，通过整合传感器数据采集、物联网传输、深度学习算法分析和模型优化等环节，借助 AI 大模型实现养老场景的实时健康监测与风险预警。
2025-02-20
大模型和小模型区别是什么？为什么大模型有幻觉，小模型没有？
大模型和小模型的区别主要体现在以下几个方面： 1. 规模和参数：大模型通常具有更多的参数和更复杂的架构，而小模型相对规模较小。 2. 能力和性能：在处理自然语言等任务时，大模型往往表现出更强的能力，例如更准确的理解和生成能力。 3. 应用场景：大模型适用于通用的、复杂的任务，小模型则更适合特定的、简单的场景。 关于大模型存在幻觉而小模型没有的原因： 1. 工作原理：大模型基于统计模型预测生成内容，通过训练数据猜测下一个输出结果，可能因错误数据导致给出错误答案。 2. 数据局限性：大模型的知识完全源于其训练数据，可能存在过时、不准确或不完整的信息。 3. 不可预测性：大模型的输出结果具有不可预测性，而小模型相对更稳定和可预测。
2025-02-20
大模型讲解
大模型是指输入大量语料，使计算机获得类似人类“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：选择合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会被数字化形成词汇表，便于计算机处理。为让计算机理解 Token 之间的联系，还需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”在于用于表达 token 之间关系的参数多，主要是模型中的权重（weight）与偏置（bias）。 从整体分层的角度来看，大模型整体架构分为以下几层： 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑、数据支持，如 A100、数据服务器等。 2. 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集。 3. 模型层：有 LLm（大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）或多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据与 llm 不同，用图文或声音等多模态数据集）。 4. 平台层：如大模型的评测体系、langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。
2025-02-20
生成3d模型可以让模型动起来吗？
生成 3D 模型后是可以让模型动起来的。例如，通过以下工具和流程可以实现： 工具链：Midjourney（生成等距图像）→Trellis（图像转 3D 模型）→Browser Lab（浏览器内 3D 编辑器）。 步骤： 使用 Midjourney 生成等距 3D 场景，提示词示例：3D isometric bedroom with a bed and desk。（DALLE 3 也可测试） 用 Trellis 工具将图像转为 3D 模型（支持 Tripo 3D 等其他工具）。工具地址： 下载生成的 3D 模型（GLB 文件或高斯分布文件），然后导入 Browser Lab 编辑器中进一步编辑。编辑器地址： 结合可灵 AI、Hailuo AI、Runway 等工具可让场景中的人物动起来。 对于文物雕塑上色，可使用 runway 让固有想法的物体变得动态，runway gen3 的 V2V 可以让物体重新建模、重新上色，再把背景上个色，传到剪映，加上 BGM。 先上传图片，运用提示词，只要让物体动起来就行，一次可能不成功，可以多次抽卡（分够的话）。 生成好的视频的左下方，点击“Reuse”，再点击上方出现的“Video to Video”，视频就会跳转到我们的工作台。 再在下方输入提示词“3D modeling with vibrant colors”等待生成。 再重复上面一个步骤，把提示词换成“Changing the background to the universe,the body emits light”。 最后导入剪映，按照自己喜欢的风格，剪成一个小短片。 另外，可以用即梦 S2.0（或其他可以动效的工具）出动态视频，在剪映提前转成 9:16 或 16:9 的大小，否则 runway 会裁剪尺寸。
2025-02-20
你用的是什么ai模型
以下是关于所使用的 AI 模型的相关信息： 我使用的是 GPT4，其他模型的效果不太好。如果您使用 GPT4 总结的内容质量不行，可以点击“重试”按钮让其重新总结。 默认情况下，Cursor Chat 将 OpenAI 的 GPT4（具体为 GPT4Turbo 实例）用于其 AI 模型，您可以通过选择喜欢的 AI 模型，且为 Chat 选择的模型会保存供未来使用。 有实例中使用的是阿里千问模型。
2025-02-20