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如何安装MIDJOURNEY

Answer

安装 Midjourney 可以参考以下步骤：

  1. 接入模式选择：
    • 有两种接入模式，分别是：https://github.com/mouxangithub/midjourney-proxy-on-wechat ；https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/tree/master/plugins/linkai 。选用第二种相对简单且便宜。
  2. 实操准备：
    • 在此之前需要安装 chatgpt-on-wechat 和 sum4all 的插件。接入 Midjourney 也是将插件安装在 chatgpt-on-wechat 的 plugins 库中，通过填写模型、key 来实现调用，此次还多了一个 code，操作可能较麻烦，但请相信不难。
  3. 注册 Linkai：
    • 打开 https://link-ai.tech/home?share=iaPC2x ，在应用接入中创建您的 API Key 。
    • 打开应用市场选择 Midjourney 右上角分享中有 code 地址。
  4. 修改相关配置文件：
    • 修改/root/chatgpt-on-wechat/plugins/linkai 中的 config.j 。
    • 修改/root/chatgpt-on-wechat/plugins 中的 config.json 。
    • 修改/root/chatgpt-on-wechat 中的 config.json 。 调试好以上步骤后，即可进入微信对话页面开启插件。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Yaki：GPT /MJ接入微信

这部分内容我希望您是可以理解的，在此之前我们已经安装了chatgpt-on-wechat，也安装了sum4all的插件，接入Midjourney也是同理，我们都是把插件安装在chatgpt-on-wechat的plugins库中，通过填写模型，key，来实现调用的，这一次里面多了一个code，这部分可能做起来比较麻烦，但是请相信自己，这部分是非常的简单[heading6]注册Linkai[content]打开https://link-ai.tech/home?share=iaPC2x在应用接入中创建您的API Key打开应用市场选择Midjourney右上角分享中有code地址[heading6]修改/root/chatgpt-on-wechat/plugins/linkai中的config.j[heading6]修改/root/chatgpt-on-wechat/plugins中的config.json[heading6]修改/root/chatgpt-on-wechat中的config.json[content]如果以上都调试好了，下一步开始进入微信对话页面开始开启插件

Midjourney 更新 · 模型个性化

每次您写提示时，很多信息都是“隐含的”。MJ的算法通常会用它们自己的“偏好”来填补这些空白，这些偏好实际上是MJ社区的综合偏好。且每个人的偏好都是不同的！模型个性化会学习你的喜好，以便更可能用你的口味来填补空白。模型个性化的要求·目前，模型个性化从成对排名中的投票和你喜欢的探索页面上的图像中学习。·你需要大约200个成对排名/喜欢，才能使此功能生效。·你可以在排名页面查看你的评分数量，或在Discord上输入/info。如何使用模型个性化·只需在提示后输入--p，或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能。·当你启用个性化功能时，会在提示后添加一个“代码”，你可以分享这个代码，让其他人也能使用应用于该图像的个性化效果。·你可以使用--s 100控制个性化效果的强度（0为关闭，1000为最大，100为默认）。请注意：个性化目前不是一个稳定的功能，它会随着你进行更多的成对排名而变化（细微的），并且我们可能会在接下来的几周内推出算法更新。所以请将其视为一个“不断变化的有趣功能”（表脸，就是没做好提前放出来赶进度的说辞）。

小白的离谱村流水账：第二弹-黑客松准备

Midjourney,SD,还有这个悠船都可以。从成本和小白理解力的角度来说，推荐一下悠船先试试看尝个鲜，最近有新注册的免费的，社区福利啊快试试看，有手、会说话就行Midjourney中文版开放内测来啦现在普通用户不需要企业也可以下载使用了下载网址：www.youchuanai.com在悠船桌面端，进行新用户注册输入离谱村专用激活码（296976）即可完成注册欢迎大家多测多玩多反馈意见！[heading2]大爱心和大耐心，反复出图[content]为了达到自己心中的、剧本里编排好的效果，需要反复调节、细节调节细节调节推荐SD，理解力比较好；Midjourney一直玩家受众最多，如果用顺手了也很好。这些平台都支持出了图后反复生成和修改悠船这个我也在尝鲜，总之多试试看，不同的图类型、想达到不同的效果和画风，可能需要不同的平台，而每一个平台的细节参数调整，则是需要耐心和爱的，所以我称之为大爱心和大耐心具体的使用展开不在这里赘述，群文档里都可以搜，或者小白可以看我的加入离谱村流水账第一弹。总之，用起来就对了。

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trae 推荐安装那个版本的 vscode插件
在 Trae 中安装 VS Code 插件可以通过以下方式： 1. 从 Trae 的插件市场安装： 在左侧导航栏中，点击插件市场图标，界面左侧显示插件市场面板。 搜索您想要的插件并在未安装列表中将其选中，界面上显示该插件的详情窗口，展示该插件的详细说明、变更日志等信息。 点击安装，Trae 开始安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 2. 从 VS Code 的插件市场安装： 前往。 搜索您想要的插件，例如：Pylance。 在搜索结果中，点击您所需的插件，您会前往该插件的详情页。 在详情页中，点击 Version History。 结合插件页的 URL 和 Version History 中的信息，提取出以下信息（以 Pylance 为例）： itemName：URL Query 中的 itemName 字段，如截图中的 mspython.vscodepylance，并将小数点（.）前后的内容分成以下两个字段： fieldA：mspython fieldB：vscodepylance version：如截图中的 2025.1.102 使用提取出来的 3 个字段的值替换下方 URL 中的同名字段。 在浏览器中输入修改后的 URL，然后按下回车键，浏览器开始下载该插件。 下载完成后，返回 Trae 并打开插件市场。 将下载的.vsix 文件拖拽至插件市场面板中，Trae 开始自动安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 此外，如果 VS Code 插件市场中某个版本的插件依赖了新版 VS Code 中的某些接口，则可能会导致该插件与 Trae 不兼容。您可以查看该插件的 Version History，然后下载该插件的历史版本。 管理插件还包括禁用插件和卸载插件： 1. 禁用插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需禁用的插件。 鼠标悬浮至列表中的插件，然后点击设置>禁用。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击禁用。 2. 卸载插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需卸载的插件。 鼠标悬浮至该插件，然后点击卸载。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击卸载。
2025-04-19
comfyui如何本地安装
以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤： 安装方式有两种，分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。 本地安装方法： 1. 命令行安装： 这是普适性最强的方法，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，可能会有一定的门槛。 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。 如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码： 如果不会用 Git，推荐使用 Github 的客户端（https://desktop.github.com/）拉代码。 下载并安装好 Github Desktop 后，打开该应用。 然后打开 ComfyUI 的 Github 页面（https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI），点击右上角的绿色按钮，并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」，此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop，点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置，按需调整，然后点击确定。看到下方特定界面，意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装： 这种方法安装比较简单，下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包：目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。下载地址是：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，只需下载最新的版本，解压就能使用。 安装完成后： 1. 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 2. 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 3. 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。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
python环境安装
以下是 Python 环境安装的步骤： 1. 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 2. 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 Python 和 pip。 3. 两步命令输入完，核对一下： 如果有的话，会分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目”。 如果没有的话，需要进行安装。 4. 安装 Python： 对于 Windows 系统，可以点击以下链接下载安装包： （有小伙伴说下载不了，可去公众号【Equity AI】回复“HOOK”获取下载地址：https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c） 对于 Mac 系统，可以点击以下链接下载安装包： 5. 安装注意： 安装时务必勾选"Add Python to PATH"选项。 建议使用默认安装路径。 6. 安装完成后，关闭窗口，再次运行之前的两行命令确认是否安装成功。
2025-04-08
学习python为什么要安装pandas，juptyer
学习 Python 安装 pandas 和 Jupyter 的原因如下： 数据处理基础：pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。在数据处理中，如读取数据（pd.read_csv）等操作都依赖于 pandas 库。 开发环境：Jupyter Notebook 是一种交互式的编程环境，非常适合进行数据分析和探索性编程。它可以让您逐段运行代码，方便查看中间结果，并且能够将代码、文本和图像等内容整合在一个文档中，有助于更好地理解和展示数据分析的过程和结果。代码也适合在其他 IDE（如 PyCharm、VS Code）中运行。 在一些实践项目中，如基于泰坦尼克号数据集绘制堆叠柱状图及搭建预测模型、用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图、鸢尾花数据多维分布探索与交互可视化实践等，都需要 Python 基础与环境配置，包括通过 pip 安装 pandas 库，以及在 Jupyter Notebook 或其他 IDE 中运行代码。
2025-04-08
trae如何安装
以下是 Trae 的安装步骤： 1. 由于 Trae AI 官网部署在海外，且其本身需要使用海外的大模型，所以需要通过 VPN 等方式科学上网。 2. 在官网（https://www.trae.ai/download）直接点击下载，Trae 会自动识别您的电脑芯片。 3. 下载完成后，如果是 Mac 系统，将左侧的 Trae 应用拖动到右侧的文件夹内；如果是 Windows 系统，双击 Trae 图标，即可完成安装。 4. 安装完成后，点击图标启动，进行以下简单设置： 选择主题背景和默认语言，可选择中文。 对于提供的 Cursor、VS Code 等其他 AI 编程工具的配置和插件迁移，如果是第一次使用类似工具，可直接点“Skip”选项。 对于不理解意思的设置，直接点“Skip”选项。 5. 选择合适的登录方式，登录方式包括 Google 账号登录、Github 账号登录、邮箱登录。如果没有账号，可新注册一个账号。推荐有余力的用户访问 Github 官网（https://github.com/）注册。 注意：Trae 仅在部分地区可用，可能需要开启科学上网。登录完之后，若出现“App Unavailable”提示，可能是所在地区不可用，此时需要开启科学上网。网页登录成功之后可以把科学上网关掉。
2025-04-08
linux下安装 anythingLLM
以下是在 Linux 下安装 AnythingLLM 的相关指导： 1. 安装地址：https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后会进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 3. AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 4. 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 此外，在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中，也有关于 AnythingLLM 的介绍： 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT！可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，使得在对话过程中可引用到里面的内容。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照他的视频进行了实操，并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-27