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stablediffusion在线webui如何开发

回答

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/stable-diffusion-webui.git ，将源代码克隆到本地目录。
  3. 运行安装脚本： 进入 stable-diffusion-webui 目录，运行 webui-user.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/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/路径下。然后到/stable-diffusion-webui/路径下，运行 launch.py 即可。运行完成后，将命令行中出现的http:// 0.0.0.0:8888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/stable-diffusion-webui/outputs/txt2img-images/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 webui-user.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 --no-half-vae --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/stable-diffusion 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。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：我想学 SD 的 Web UI

[title]问：我想学SD的Web UI学习Stable Diffusion 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/stable-diffusion-webui.git将源代码克隆到本地目录3.运行安装脚本进入stable-diffusion-webui目录运行webui-user.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，相信你可以快速上手Stable Diffusion 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。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识 - 知乎

[title]教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识-知乎[heading2]4.从0到1搭建使用Stable Diffusion模型进行AI绘画（全网最详细讲解）[heading3]4.3零基础使用Stable Diffusion WebUI搭建Stab在完成了依赖库和repositories插件的安装后，我们就可以配置模型了，我们将Stable Diffusion模型放到/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/路径下。这样以来，等我们开启可视化界面后，就可以选择Stable Diffusion模型用于推理生成图片了。完成上述的步骤后，我们可以启动Stable Diffusion WebUI了！我们到/stable-diffusion-webui/路径下，运行launch.py即可：运行完成后，可以看到命令行中出现的log：我们将[http:// 0.0.0.0:8888](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//0.0.0.0%3A8888)输入到我们本地的网页中，即可打开如下图所示的Stable Diffusion WebUI可视化界面，愉快的使用Stable Diffusion模型进行AI绘画了。Stable Diffusion WebUI可视化界面进入Stable Diffusion WebUI可视化界面后，我们可以在红色框中选择SD模型，然后在黄色框中输入我们的Prompt和负向提示词，同时在绿色框中设置我们想要生成的图像分辨率（推荐设置成768x768），然后我们就可以点击Generate按钮，进行AI绘画了。等待片刻后，图像就生成好了，并展示在界面的右下角，同时也会保存到/stable-diffusion-webui/outputs/txt2img-images/路径下，大家可以到对应路径下查看。

开发：用GPT开发了一个相机APP

1.选用Stable Diffusion作为AIGC后台的原因。DallE缺乏室内设计能力。MidJourney出图效果很好，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。2.安装Stable Diffusion WEB UI3.修改webui-user.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：<br>|@echo offset PYTHON=set GIT=set VENV_DIR=set COMMANDLINE_ARGS=--xformers --no-half-vae --listen --apigit pullcall webui.bat|1.让Stable Diffusion具有AI室内设计能力。1.1.下载室内设计模型(checkpoint类型），放到stable diffusion目录/models/stable-diffusion下面。1.2.安装controlnet插件，使用MLSD插件，实现空间学习。2.通过API方式让前端连接到Stable Diffusion后台，具体代码在前端开发详细展开。API参考文档如下，选读。

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stablediffusion3.5最新资讯
以下是关于 Stable Diffusion 3.5 的最新资讯： Stability AI 刚刚发布了 Stable Diffusion 3.5，其中 8B 的 Large 和 Turbo 已经开放，2B 的 Medium 会在 10 月 29 日发布。 ComfyUI 官方提供了示例工作流，尤其对于 RAM 低于 32GB 的用户，comfyanonymous 制作了额外的 scaled fp8 clip。 如何使用：https://blog.comfy.org/sd35comfyui/ 工作流：https://huggingface.co/ComfyOrg/stablediffusion3.5fp8/tree/main scaled fp8 clip：https://huggingface.co/ComfyOrg/stablediffusion3.5fp8/blob/main/sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors 10 月 29 日将公开发布 Stable Diffusion 3.5 Medium。不久之后，ControlNets 也将推出，为各种专业用例提供先进的控制功能。 Stability AI 社区许可证关键组成部分： 免费用于非商业用途：个人和组织可以免费将该模型用于非商业用途，包括科学研究。 免费用于商业用途（年收入高达 100 万美元）：初创公司、中小型企业和创作者可以免费将该模型用于商业目的，只要其年总收入低于 100 万美元。 输出的所有权：保留所生成媒体的所有权，不受限制性许可影响。 对于年收入超过 100 万美元的组织，请在此处联系咨询企业许可证：https://stability.ai/enterprise 访问模型的更多方式： 稳定性 AI API：https://platform.stability.ai/docs/apireferencetag/Generate/paths/~1v2beta~1stableimage~1generate~1sd3/post Replicate 复制：https://replicate.com/stabilityai/stablediffusion3.5large ComfyUI 舒适用户界面：http://blog.comfy.org/sd35comfyui/ DeepInfra 深基础设施 Stability AI 相信安全、负责任的人工智能实践，并采取审慎措施确保诚信从开发的早期阶段开始。这意味着已经并将继续采取合理的措施来防止不良行为者滥用 Stable Diffusion 3.5。有关安全方法的更多信息，请访问稳定安全页面：https://stability.ai/safety
2024-10-23
请用StableDiffusion生成一幅画，钻井现场，旁边的风景很优美，以柳江盆地的地形和风景为主
很抱歉，目前我无法直接使用 StableDiffusion 为您生成这幅画。但您可以通过以下步骤来实现： 1. 准备好 StableDiffusion 软件，并确保您的计算机满足其运行要求。 2. 了解 StableDiffusion 的相关设置和参数调整方法。 3. 在输入描述中详细准确地描述您想要的画面，如“钻井现场，旁边的风景很优美，以柳江盆地的地形和风景为主”，同时可以补充更多细节，比如光线、色彩、物体的具体特征等，以获得更符合您期望的结果。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-09-03
stablediffusion和midjourney有啥关系
Stable Diffusion 和 Midjourney 是 AI 绘画领域的两个重要模型，它们有以下关系和区别： 关系：都是用于 AI 绘画的工具。 区别： Stable Diffusion 是完全开源的项目，包括模型、代码、训练数据、论文、生态等全部开源，能快速构建强大繁荣的上下游生态，吸引了众多 AI 绘画爱好者加入，推动 AIGC 领域的发展。但它需要较好的电脑配置，尤其是显卡。 Midjourney 操作简单方便，创作内容丰富，但需要科学上网并且付费，每月使用费大概在 200 多元。
2024-08-13
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
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 下载地址：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/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/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 。 下载 dev 的工作流： 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 。所需要的两个模型：
2024-10-25
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
我添加flux的模型后，在webui中要从哪里找到
在 webui 中找到添加的 flux 模型的方法如下： 首先，您可以安装 Civitai 助手插件。如果您上不了 C 站，可以去我的百度云盘里下载，然后放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下。安装完成后，重启 webUI，就可以在上方的标签选项卡中找到这个插件。 另外，下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置目录不同： 1. 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion。 2. 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。 3. Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录。 4. Embedding 模型：放入 embeddings 目录。 模型的类型可以通过检测。安装 Civitai 助手插件后，它可以自动扫描您的所有文件，如果您的模型是从 C 站下载的，它会帮您自动匹配好缩略图。点击刷新旁边的按钮，再把鼠标放在模型的名字上，可以看见新的四个图标：🖼:用当前生成图替换为预览图；🌐:在新标签页打开这个模型的 Civitai 页面；💡:一键添加这个模型的触发词到关键词输入框；🏷:一键使用这个模型预览图所使用的关键词。
2024-08-22
文字在线生成PPT
以下为您介绍文字在线生成 PPT 的相关内容： 国内有无需魔法的网站“闪击”，地址为：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 。使用时先选择模版，输入大纲和要点（由于闪击的语法和准备的大纲内容可能有偏差，可以参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 ，将大纲转换成适配闪击的语法），然后点击文本转 PPT 并在提示框中选择确定即可生成 PPT，还可进行在线编辑，但导出有会员限制。 “增强版 Bot”也是一个基于 AI 驱动的智能创作平台，能实现一站式内容生成，包括图片、PPT、PDF 等。在对话框输入诉求，如“帮我生成一篇包含以上架构风格的完整 PPT”，即可生成幻灯片内容及相关模板选择。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐您阅读 2 篇市场分析文章作为扩展： 1. 《》 2. 《》 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-30
有没有直接抓取在线视频内容关键点的的AI工具
目前有一些可以抓取在线视频内容关键点的方法和相关工具： 1. 对于将小说做成视频的情况： 可以使用 AI 工具如 ChatGPT 分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 利用工具如 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成角色和场景的视觉描述。 使用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 利用 AI 配音工具如 Adobe Firefly 将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 使用视频编辑软件如 Clipfly 或 VEED.IO 将图像、音频和文字合成为视频，并进行后期处理。 2. 对于总结 B 站视频： 如果视频有字幕，可以安装油猴脚本如，下载字幕。 将字幕内容复制发送给 AI 如 GPTs 进行总结。 3. 关于视频配音效的 AI 工具： 例如 Vidnoz AI，支持 23 多种语言的配音，音质高保真，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，并提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-10-28
ai与在线教育结合的成功案例
以下是一些 AI 与在线教育结合的成功案例： 教学方面：帮助学生做好组会准备，使用 Claude + Gamma.app 节省时间。 调研方面：用特定的 prompt ，2 小时帮同学完成 3 篇调研报告；用 ChatGPT 做调研。 医疗方面：蛋白质结构预测和蛋白质合成，AI 加速医疗健康生物制药的研究，在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等研究应用中发挥重要作用。 教师方面：AI 赋能教师全场景。 未来教育方面：探讨未来教育如果跟不上 AI 可能出现的裂缝。 化学方面：使用大型语言模型进行自主化学研究。 翻译方面：介绍把一份英文 PDF 完整翻译成中文的 8 种方法。
2024-10-12
如何在线编译PYTHON代码
目前在线编译 Python 代码有多种方式，以下为您介绍几种常见的方法： 1. 在线 Python 编译器网站：例如 repl.it、PythonAnywhere 等，您可以在这些网站上直接编写和运行 Python 代码。 2. Jupyter Notebook：它支持多种编程语言，包括 Python，您可以通过在线平台（如 Google Colab）使用。 希望这些信息对您有所帮助，如果您在使用过程中遇到问题，可以随时向我咨询。
2024-10-11
有在线使用的PPT AI 制作工具
以下是一些在线使用的 PPT AI 制作工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外，还有用户卓 sir 分享的经验，他在完成 PPT 作业时使用了 GPT4、WPS AI 和 chatPPT 这三个工具。同时，在教学中应用生成式人工智能制作 PPT 时，免费工具推荐讯飞智文（http://zhiwen.xfyun.cn），付费工具推荐百度文库，如 Gamma.app 也有自动 PPT 效果。
2024-10-03
有没有将图片像素化处理的ai工具，最好是在线网站
目前有一些在线网站可以实现图片像素化处理，例如： 1. Pixlr：功能较为丰富，提供多种图像编辑选项，包括像素化处理。 2. Canva：不仅能进行像素化处理，还能进行多种创意设计。 您可以根据自己的需求选择使用。
2024-09-14
国内的ai软件有什么推荐的吗？我现在只会用来写文案，对它的开发实在是很贫瘠
以下是为您推荐的一些国内的 AI 软件： 1. 聊天对话类： Kimi：具有超长上下文能力，最初支持 20 万字的上下文，现已提升到 200 万字，适合处理长文本或大量信息的任务，但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言：背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色，以 ChatGPT 为对标打造用户体验，在逻辑推理和处理复杂提示词方面有优势，是国内首批开放智能体应用的公司之一。 2. 编程辅助类： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手，基于自研基础大模型微调。 Codeium：由 AI 驱动，提供代码建议、重构提示和代码解释。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择。
2024-11-17
如何用ai开发一个教学软件
以下是关于如何用 AI 开发一个教学软件的一些信息和建议： 拜登签署的 AI 行政命令中提到，要通过创建资源来塑造 AI 在教育方面的潜力，以支持教育工作者部署启用 AI 的教育工具，例如在学校提供个性化辅导。 一些 AI 产品案例也能提供参考，比如： 学习：用 AI 做播客笔记 教学：帮助学生做好组会准备 医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成 做调研：我用这条 prompt，2 小时帮同学干完了 3 篇调研报告 做调研：用 ChatGPT 做调研 此外，还可以参考相关指南，如使用人工智能来帮助教育，包括自学学习。可以要求人工智能解释概念，但要注意因为其可能产生幻觉，对于关键数据要根据其他来源仔细检查。
2024-11-15
使用coze搭建一个心理咨询机器人，将机器人接入自己开发的应用后，如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容，总结成日记，并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人，并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说，要实现这个功能，您可能需要以下步骤： 1. 数据采集与存储：在机器人与用户交互过程中，采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析：运用相关的自然语言处理技术，对聊天内容进行理解和分析，提取关键信息。 3. 内容总结：基于分析结果，使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输：建立与应用的稳定接口，将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路，具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15
完全不会编程的人能使用AI完成网站和app的开发吗
完全不会编程的人在一定程度上可以借助 AI 来开发网站和 app，但存在一定的限制。 从去年三月 GPT4 发布会的手绘草图直接生成网站的 demo 开始，人们对非编程人员开发应用充满期待。然而，现实情况是，真正的应用往往有复杂的特殊需求，代码量也可能超出 AI 单次处理能力，AI 无法直接完成。比如，纯小白使用 cursor 创建起始文件后，可能会不知从何下手。 但也有一些积极的情况，没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站有迅速走红的可能。对于纯小白，如果需求复杂无法一次性直出，需要在 AI 的帮助下一步一步来，并在这个过程中学习一些编程知识。 在深入学习 AI 时，即使不会编程，也可以通过一些教程，如 20 分钟上手 Python + AI，来逐渐掌握相关技能。Python 拥有丰富的标准库，还可以通过工具和平台获取更多资源。OpenAI 提供了 ChatGPT 这种开箱即用的服务，也有通过代码调用的 OpenAI API 来完成更多自动化任务。
2024-11-13
具身智能用什么开发
具身智能的开发涉及多个方面，其技术路线包括端到端模型和分层决策模型。感知模块负责收集和处理信息，通过多种传感器感知和理解环境，例如在机器人上常见的传感器有可见光相机、红外相机、深度相机、激光雷达、超声波传感器、压力传感器和麦克风等。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。目前，具身智能正成为人工智能的新浪潮，在机器人领域、虚拟现实、增强现实和游戏设计等方面有着广泛应用，但仍面临诸多挑战，如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习以及与人类社会相关的伦理和安全问题等。
2024-11-08
能够写论文的智能体怎么开发
开发能够写论文的智能体通常需要以下步骤： 1. 理解智能体的概念：智能体大多建立在大模型之上，从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 2. 明确核心要点：智能体的核心在于有效控制和利用大型模型，这通常涉及精确的提示词设计，提示词直接影响智能体的表现和输出结果。 3. 设计工作流程：例如，要写一篇文章，可以设计一个“写作助手”的智能体。在文本框里输入文章的主题、风格和要求，智能体自动写文章大纲，接着使用模型写初稿，再进行修改润色和排版。 4. 实践操作：基于公开的大模型应用产品（如Chat GLM、Chat GPT、Kimi等），按照以下步骤开发智能体。 点击“浏览GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 调试智能体并发布。 需要注意的是，智能体的开发是一个不断学习和进步的过程，不要害怕犯错，通过实践能更好地理解其潜力和发掘应用场景。
2024-11-07