帮我找一下comfyui的配置方法

以下是关于 ComfyUI 的 Windows 下载包的相关信息： 下载地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，您可以在此下载安装包，也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip 。 安装方法： 下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 目前安装 ComfyUI 有以下两种方法，您可以根据自己的需求选择： 本地安装： 命令行安装：普适性最强，安装后二次遇到问题的概率相对较低，但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说可能有一定门槛。ComfyUI 的源码地址在 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中，您也可以按照 Readme 文档进行操作。 安装包安装：安装比较简单，下载就能用。ComfyUI 的官方安装包下载地址是 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。下载最新的版本，解压就能使用。 云端安装：云端配置相对较高，生成图片的速度会更快，但是需要一定的费用。如果您想在云端安装，可以跳到。 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 汉化安装方法：在网盘连接中下载汉化包，并解压。将文件夹拖入到 E:\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 目录下。启动 ComfyUI 界面，点击右侧的小齿轮。在弹出界面的底部就可以切换语言了，选择中文即可。点击下方的“切换语言”，就可以在中文和英文之间随意切换。需要 blender 插件和汉化包的朋友，可以关注公众号【白马与少年】，发送【ComfyUI】即可获取链接。

以下是 ComfyUI 的安装教程： 1. 电脑硬件要求： 系统：Windows 7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也可以安装使用，但功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验，个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并更新 Nvidia 显卡驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 2. 下载并安装所需要环境（安装过 WebUI 的同学请忽略本步骤）： 依次下载并安装 python、VSCode、Git，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 Python 版本 3.10 以上，下载地址： VSCode 下载地址： Git 下载地址： 安装 Python 时选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network ，下载文件：cuda_12.2.0_536.25_windows.exe 3. 安装 ComfyUI： 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 或者下载安装包 下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 4. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 5. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 6. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到你已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 7. 快捷键（未提及具体快捷键内容）

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，以下是关于它的详细信息： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势： 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势： 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 生态没有 webui 多（常用的都有），但也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署： 电脑硬件要求： 系统：Windows7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统，AMD 显卡，低显卡的情况也可以安装使用，但功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验，个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并安装所需要环境： 依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 安装 Python：https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git：https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 安装步骤： 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 快捷键：未提及。

在 Mac 上运行 ComfyUI 的步骤如下： 1. 电脑配置：MacBook Pro，M1 芯片，16G 内存，Sonoma 14.6.1 系统版本。 2. 部署 ComfyUI： 安装依赖：在终端中输入“pip3 install r requirements.txt”安装 ComfyUI 的依赖文件。终端提示需要特定版本的 numpy 时，输入“Y”卸载当前版本，然后输入“pip3 install numpy==1.26.4”安装指定版本。 启动 ComfyUI：在终端中输入“pwd”查看 ComfyUI 的文件路径，复制文件路径，替换启动命令中的相应部分，然后将命令“source cf/bin/activate && cd /Users/vina/Documents/ComfyUI && python main.py autolaunch listen dontupcastattention outputdirectory ~/Desktop”复制到终端。启动成功后，浏览器会自动跳转，但网页地址可能不对，直接在浏览器打开“http://localhost:8188/”即可使用。 3. 管理器和资源占用插件：官方的 ComfyUI 安装包不带管理器和资源占用视图，需要从 GitHub 下载。管理器插件下载地址：https://github.com/ltdrdata/ComfyUIManager 。资源占用视图插件装不装均可，下载地址：https://github.com/crystian/ComfyUICrystools 。 此外，还有一种搭建自己第一个 ComfyUI 的方法（熟手推荐 自定义创建）： 1. 创建工作空间：进入工作空间，点击自定义创建，按照以下内容配置，点击立即创建。镜像选择 lanruicomfyui 镜像；网盘默认挂载；数据集默认挂载 sdbase；启动方式默认选择手动启动。待实例状态由启动中变为运行中后，稍等一会，点击进入 JupyterLab，选择 terminal 终端。 2. 启动 ComfyUI：进入终端后，先参考配置学术加速。运行如下启动命令后按回车键，等待 1 分钟左右。（每次启动都需要输入启动命令）如果想要长时间持续运行任务，请用 nonhup 启动：启动命令“nohup bash /home/user/start.sh > comfy.log 2>&1 &”；查看启动/出图进度命令“tail fn 500 comfy.log”；停止命令“pkill 9 f '27777'”。当页面显示“To see the GUI go to:http://0.0.0.0:27777”，说明已启动成功。 3. 访问 ComfyUI 界面：返回工作空间，点击实例右侧的「打开调试地址」到浏览器，就可以使用 ComfyUI 啦。 需要注意的是，在 Mac 上使用 ComfyUI 存在一些难点： 1. 生图慢，因为 Mac M 只有 CPU，没有 GPU。 2. 生图的大模型在 CPU 环境中不一定适配、好用。 3. 用 Mac 生图的人少，能一起讨论的人也少，解决方案也少，需要自己摸索。 4. 大神们在 Windows 系统里做的一键包，在 Mac 中不能用。 5. 大神们的工作流也要做适配 Mac 的修改，需要一点点代码阅读和修改的能力。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，以下是关于它的详细介绍： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势： 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势： 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 生态没有 webui 多（常用的都有），但也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署： 电脑硬件要求： 系统：Windows7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统，AMD 显卡，低显卡的情况也可以安装使用，但功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验，个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并安装所需要环境： 依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 安装 Python：https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装时选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git：https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 安装步骤： 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 快捷键：暂未提及。

以下是关于 comfyui 做视频的相关信息： 一些人员在相关领域的情况： 德方：18600081286，从事设计、建模、绘图、效果图、视频工作。 谌峰：13925911177，从事视频，人物，室内设计工作。 陈铭生：18861511571，利用 comfyUI 做 AI 视频，掌握 comfy 工作流设计，给一些公司定制 comfy 流程。 郑路：18868755172，进行出图、短视频创作。 塵：从事绘图与视频工作。 阿牛：13720121256，掌握 comfy 工作流。 Stable Video Diffusion 模型核心内容与部署实战中 ComfyUI 部署实战的相关步骤： 运行 ComfyUI 并加载工作流。在命令行终端操作，在浏览器输入相应地址，出现界面。默认的 ComfyUI 版本存在一些问题，需安装 ComfyUI Manager 插件。再次运行 python main.py 出现 Manager 菜单，可跑文生视频的工作流。工作流可从指定途径获取，使用 ComfyUI 菜单的 load 功能加载，点击菜单栏「Queue Prompt」开始视频生成，通过工作流上的绿色框查看运行进度，在 ComfyUI 目录下的 output 文件夹查看生成好的视频。若生成视频时出现显存溢出问题，有相应解决办法。 关于 ComfyUI 的介绍：现在甚至可以生成视频等，包括写真、表情包、换脸、换装等，只需要一个工作流一键完成，后续会一一讲解介绍如何使用。如何启动搭建 Comfyui 界面的部分简单带过。

关于 Cursor 中 AI 的配置规则如下： Rules for AI：您可以通过修改 Cursor Settings > General > Rules for AI 部分来向 Cursor 添加自定义指令。此自定义说明将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘ K 等功能中。对于特定于项目的说明，您可以将其包含在项目根目录的.cursorrules 文件中，且该文件中的说明也将包含在上述功能中。 Codebase Indexing：默认情况下，如果未启用隐私模式，Cursor 将索引代码库中的所有文件。您还可以展开 Show Settings 部分以访问更多高级选项，在这里可以决定是否为新存储库启用自动索引，并配置 Cursor 在存储库索引期间将忽略的文件。如果项目中有 AI 绝对不需要读取的大型内容文件，忽略这些文件可能会提高答案的准确性。 Custom API Keys： OpenAI API Keys：Cursor 允许您输入自己的 OpenAI API 密钥，以自费发送任意数量的 AI 消息。您可以从获取自己的 API 密钥。要使用，请到 Cursor Settings > Models > OpenAI API Key 输入您的 API 密钥，然后点击“Verify”按钮，验证通过后即可启用。 Anthropic API Keys：与 OpenAI 类似，您可以设置自己的 Anthropic API 密钥，以便自费使用基于 claude 的模型。 Google API Keys：您可以设置自己的 Google API 密钥，以便自费使用如 gemini1.5flash500k 等 Google 模型。

本地运行 Llama3 所需电脑配置的相关信息如下： 1. 安装 Docker Desktop： 点击/复制到浏览器下载：https://docs.docker.com/desktop/install/windowsinstall/ 。 下载后，双击下载项目，出现相关界面点击 ok 开始加载文件。注意下载相对较快，完成后不要点击“close and restart”，以免导致 llama3 下载中断。等待终端的模型下载完成后再点击重启。 重启后，点击“Accept”，选择第一个，点击“Finish”。 然后会提示注册账号，若打不开网页，可能需要科学上网。按照正常流程注册账号并登录 Docker 即可。 2. 下载 Llama3 模型： 打开终端。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行，粘贴进入并回车，会开始自动下载，文件下载较慢，可同时进行安装 Docker 的步骤。 3. 下载 Open WebUI： 回到桌面，再打开一个新的终端窗口。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 将相关命令输入，等待下载。 点击或复制相关地址进入浏览器，进行注册登录。 登入后，点击顶部的 Model，选择“llama3:8b”。 需要注意的是，模型的回复速度取决于您电脑的配置。另外，您还可以参考开源项目 。同时，有教程提到可以通过购买算力解决本地电脑配置不够的问题，但需要充值 50 元。

本地安装大模型的硬件配置如下： 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 GPT3.5 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 例如，Fooocus 本地部署需要不低于 8GB 的内存和 4GB 的英伟达显卡。但需注意，最低配置可能运行非常慢。

以下是一些您的联想异能者配置（i512450 八核，32GB 内存，1TB 固态硬盘）可部署的开源大模型及相关信息： ComfyUI 相比 WebUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快。ComfyUI 最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度，所以最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上。 截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。一些知名品牌包括微软第 11 代 Surface Pro、微星 Creator/Workstation 系列、技嘉 Aero/Aorus 系列、戴尔 Precision 移动工作站、惠普 ZBook 移动工作站、联想 ThinkPad P 系列。这些笔记本通常配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存（32GB 以上）和高速固态硬盘，还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具。但这类高端 AI 笔记本价格相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可根据自身需求和预算选择合适型号，并关注散热、续航等实际使用体验。 请注意，配置上不封顶，您可根据自己的需求和预算来选择。

在云服务器部署使用 Diffy 和 ComfyUI ，云服务器机器配置要求如下： 1. 系统：Windows 7 以上。 2. 显卡要求：NVIDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。但 SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。 3. 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。硬盘会影响加载模型的速度，最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上。 4. 内存：最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。 需要注意的是，ComfyUI 相比 WebUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快，最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那玩 WebUI 和 ComfyUI 通常也没问题。配置上不封顶，根据自己的需求和预算来选择即可。

要比较顺畅地使用目前 AI 领域的大部分工具，以下是一些电脑配置方面的建议： 笔记本电脑方面： 主流的 AI 笔记本电脑通常是专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。 这类笔记本一般配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存（32GB 以上）和高速固态硬盘。 知名品牌包括微软（Microsoft）第 11 代 Surface Pro、微星（MSI）Creator/Workstation 系列、技嘉（GIGABYTE）Aero/Aorus 系列、戴尔（Dell）Precision 移动工作站、惠普（HP）ZBook 移动工作站、联想（Lenovo）ThinkPad P 系列。 通常采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU，配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU。 同时也预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具。 但这类高端 AI 笔记本价格相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可根据自身的 AI 应用需求和预算情况选择合适的型号，同时关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。 另外，在硬件组装方面，如果是组装具身对话机器人，需要准备的工具包括： 一台电脑和一台 iPhone（安卓目前不支持）。 剪刀、钳子、小十字螺丝刀。 单面胶、双面胶。 优先推荐双头 TYPEC 数据线连接电脑和 arduino，其次是 USB TYPEC 数据线，多备几条，注意充电线不一定是数据线，要确保可传输数据。

以下是关于 AI 提示词方法的全面介绍： 优化和润色提示词（Prompt）对于提高文生图、对话等 AI 模型的输出质量非常重要，方法包括： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来描述想要表达的内容，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：在 Prompt 中插入相关的图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整 Prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最有针对性、最准确表达需求的 Prompt 描述方式。 5. 增加约束条件：为避免 AI 产生意料之外的输出，添加限制性条件，如分辨率、比例等。 6. 分步骤构建 Prompt：将复杂的需求拆解为逐步的子 Prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例：研究 AI 社区流行的、被证明有效的 Prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同的 Prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 编写 prompt 时，还应遵循以下建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需要特定背景知识，提供足够的上下文。 3. 使用清晰的语言：尽量用简单、清晰的语言，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例：如有特定期望结果，在 prompt 中提供示例。 6. 保持简洁：尽量简洁明了，避免过多信息使 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：帮助 AI 模型更好地理解任务的主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整 prompt，可能需要多次迭代。 在星流一站式 AI 设计工具的 prompt 输入框中： 1. 提示词用于描绘画面。 2. 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 3. 写好提示词的方法包括： 预设词组：小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，如一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。

以下是关于 AI 提示词使用方法的详细介绍： 一、什么是提示词 提示词用于描绘您想要的画面。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），并且支持中英文输入。启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 2. 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 3. 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 4. 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 三、辅助功能 1. 翻译功能：一键将提示词翻译成英文。 2. 删除所有提示词：清空提示词框。 3. 会员加速：加速图像生图速度，提升效率。 四、关于 Prompt 的语法规则 1. Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 2. 支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则：用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。改变 tag 权重有两种写法：括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。还可以进行 tag 的步数控制。 如果您是新手学习 AI，建议先了解 AI 基本概念，阅读「」中找到适合初学者的课程。选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧，通过实践和尝试巩固知识，体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 产品。

学习概念的方法通常是通过示例进行学习。以下为您介绍一些相关示例和学习途径： 1. 提示词示例： 文本概括：https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%A6%82%E6%8B%AC 信息提取：https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%8F%90%E5%8F%96 问答：https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E9%97%AE%E7%AD%94 文本分类：https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB 对话：https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E5%AF%B9%E8%AF%9D 代码生成：https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%94%9F%E6%88%90 推理：https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%8E%A8%E7%90%86 2. 强化学习概念：对于新学习一个基础的内容，先从概念入手。 3. 新手学习 AI 方法： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅：在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按照自己的节奏学习，并获得证书。 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），可根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。在知识库有很多实践后的作品、文章分享。 体验 AI 产品：与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。

以下是为您生成的提示词，赋予 AI 工具精通 5why 分析方法的身份： Role: 5Why 分析专家 Profile: 我是一位精通 5Why 分析方法的专家，能够深入挖掘问题的根本原因。 Goals: 运用 5Why 分析方法，为您准确剖析问题，找出深层次的根源。 Constrains: 严格遵循 5Why 分析的逻辑和步骤，不随意跳跃或省略。 对于复杂问题，保持耐心和专注，确保分析的全面性和准确性。 Skills: 熟练掌握 5Why 分析的技巧和方法。 具备敏锐的洞察力，能够从表象中发现关键线索。 善于引导您一同参与分析过程，帮助您理解问题的本质。 Workflows: 首先，清晰了解问题的表象和您提供的相关信息。 然后，按照 5Why 的原则，逐步深入提问，直至找到根本原因。 最后，以清晰、简洁的方式向您呈现分析结果和解决方案。

以下是关于您所提出问题的回答： 目前的 AI 教育类产品和 AI 辅助学习类产品有： 语言学习方面：Speak、Quazel、Lingostar 等是由 AI 驱动的语言老师，能够实时交流并给予发音或措辞反馈；Grammarly 可进行英语写作和语法纠错。 数学学习方面：Photomath、Mathly 可指导学生解决数学问题；Khan Academy 有自适应学习系统。 综合学习方面：Duolingo 是自适应学习平台，能为用户提供个性化学习内容和练习。 AI 辅助学习的好用方法包括： 英语学习：利用智能辅助工具如 Grammarly 改进写作和语法；通过语音识别应用如 Call Annie 练习口语和纠正发音；使用自适应学习平台如 Duolingo 获得个性化学习计划；借助智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习。 数学学习：运用自适应学习系统如 Khan Academy 获取精准推荐；使用智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获得问题解答和解题步骤；借助虚拟教学助手如 Socratic 解答问题、观看教学视频和获得答疑服务；参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 进行数学建模和问题求解。

以下是使用 SD 做图片细化的具体方法： 1. 对于更精确的蒙版，如人物的眼睛或配饰等，可使用 Segment Anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 后，AI 会自动下载模型，若没有魔法，可去云盘下载并放到指定文件目录下。在检测提示词中输入相关内容，如“eye”，AI 可自动检测并设置蒙版，还可通过预览箱体得到编号来选择调整单一部分。选择要修改的蒙版上传到重绘蒙版中，并添加提示词，如“闭眼”，点击生成即可完成修改。 2. 给人物换背景时，加载生成的背景蒙版。大模型选择 revAnimated_v122，正向提示词可设为“简单背景、花、国画、工笔”，蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好，可将其放入图生图中，使用 tile 模型做整体细化，还能给人物衣服添加国风元素。 3. SD 扩图时，若原本图片尺寸为 1152x1152 需增高高度，可设置为（1152x1526）。ControlNet 设置方面，若无法识别处理，可采取以下措施：提高 ControlNet 的权重（增加预处理权重，降低引导介入时机直到为 0，增加引导终止时机直到为 1）；降低重绘幅度（高清修复大图时使用）；把原始的黑白二维码叠加在二维码上方（正片叠底，保留 4 个定位点，擦去其他地方），调节透明度；使劲抽卡。 4. SD 放大通常重绘幅度设置在 0.3 以下，使用 tile 模型时可提高重绘幅度，如保持重绘幅度为 1 放大 1.5 倍绘图，能加强画面细节且不崩坏。对于草图，可将其导入 ControlNet 中，添加提示词进行细化，还可通过改变控制模式和增加关键词来优化效果，如实现随机提示词转换，用提示词对参考图做出调整。

Grammarly 是一款非常实用的工具，具有以下特点和功能： 功能： 提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。 可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。 优点： 易于使用，支持多种平台（如浏览器扩展、桌面应用、手机应用），适用于多种语言。 网站： 使用方法：将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。

香农信息熵是由香农提出的一个重要概念。 对于连续 N 个字符，香农提出了 $F_N$ 这个指标，其表达式为：$F_N = \sum_{b_N}p$ 个人解读如下：香农提出 $F_N$ 背后的洞察是为了引入上下文，所以考察连续 N 个字符的熵，并把常规的 $\mathbf{E}_{p]$，这样就把先验 2 纳入指标设计了。 对 $b_N$ 可以求和是因为可以沿着字符序列 S 不断滑窗得到很多组 $b_N$ 数据。 如果定义 $K_N = \sum_{b_N}p]$ 。 当 N 逐渐增大的时候，$F_N$ 越来越逼近自然语言 L 真正的熵 H，即 $H = \lim_{n\rightarrow\infty}F_n$ 。 对于中学生来说，理解香农信息熵可能会有一定难度，但可以先从基本概念入手，比如熵是用来衡量不确定性或混乱程度的量。在信息领域，信息熵反映了信息的不确定性和信息量的大小。随着学习的深入，再逐步理解更复杂的表达式和概念。

AI（人工智能）是一门令人兴奋的科学，它是指让计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。 对于没有理工科背景的文科生来说，可以把 AI 当成一个黑箱，只需要知道它是某种能模仿人类思维、理解自然语言并输出自然语言的东西。其生态位是一种似人而非人的存在。 对于三年级的孩子，可以用简单的语言来解释，即让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。 在某些任务中，如根据照片判断一个人的年龄，由于我们无法明确大脑完成此任务的具体步骤，所以无法为计算机编写明确程序，而这类任务正是 AI 所感兴趣的。

讯飞智文是由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具。它充分利用了科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，可能具备智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。其目的在于提高文档编辑的效率，尤其在处理大量文本内容时，能够帮助用户迅速整理思路、优化文案，并生成结构化的文档。您可以通过 https://zhiwen.xfyun.cn/ 了解更多详细信息。

AI 是一门令人兴奋的科学，是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于不具备理工科背景的人来说，可以把 AI 当成一个黑箱，只需要知道它能理解自然语言并输出自然语言即可。其生态位是一种似人而非人的存在。 最初，计算机是按照明确的程序和算法进行数字运算。但对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务，无法明确编程步骤，而这正是 AI 感兴趣的。 对于三年级的孩子，可以简单理解为让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。

AI 是一门令人兴奋的科学，它是指让计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。 对于不具备理工科背景的文科生来说，可以把 AI 当成一个黑箱，只需要知道它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。其生态位是一种似人而非人的存在。 从技术层面看，最初计算机是按照明确定义的程序（即算法）来对数字进行运算。但对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务，我们无法明确编程的每一个步骤，而这正是 AI 所感兴趣的。 对于三年级的小学生，可以用简单的语言来解释，即让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。