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怎么搭建混元3D模型到本地使用

回答

要在本地搭建混元 3D 模型，以下是一些方法和步骤：

  1. 制作乐高 logo 的 STL 文件：
    • 设计乐高 logo：使用矢量图形编辑软件（如 Adobe Illustrator 或 Inkscape）创建或获取矢量格式的乐高 logo，确保符合标准。
    • 导入 3D 建模软件：将矢量 logo 导入到 3D 建模软件（如 Blender、Fusion 360 或 Tinkercad）中。
    • 创建 3D 模型：在软件中根据矢量图形创建 3D 模型，调整尺寸和厚度以适合打印。
    • 导出 STL 文件：将完成的 3D 模型导出为 STL 格式。
    • 示例代码：在 Blender 中使用 Python 脚本创建 3D 文本作为乐高 logo 并导出 STL 文件，具体操作包括打开 Blender，切换到脚本编辑器，输入并运行脚本，然后在指定路径检查生成的 STL 文件，可根据需要调整脚本参数。
  2. 使用 Polycam 工具：
    • Polycam 是一个免费的 3D 建模工具，只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频，它会自动处理并构建 3D 模型。生成后可编辑模型，并支持 12 种以上格式导出到流行的 3D 软件（如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等）。100 张图像的云处理建模时间约 1 - 2 分钟。还能将无人机拍摄的图像转换为 3D 模型，兼容多种流行无人机。
    • 官方网站：https://poly.cam/tools/photogrammetry…
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

生成3D模型的测试

创建一个乐高logo的STL文件4o：制作一个乐高logo的STL文件涉及以下几个步骤：1.设计乐高logo：使用矢量图形编辑软件（如Adobe Illustrator或Inkscape）来创建或获取一个矢量格式的乐高logo。确保设计是准确的，并符合乐高logo的标准。2.导入3D建模软件：将矢量logo导入到3D建模软件中，例如Blender、Fusion 360或Tinkercad。这些软件可以将矢量图形转换为3D模型。3.创建3D模型：在3D建模软件中，根据矢量图形创建3D模型。调整模型的尺寸和厚度，确保它可以实际打印。4.导出STL文件：将完成的3D模型导出为STL文件格式。这是3D打印常用的文件格式。以下是一个简单的示例代码，展示如何在Blender中使用Python脚本创建一个简单的3D文本作为乐高logo，并导出为STL文件：请按照以下步骤操作：1.打开Blender：确保你安装了Blender，并打开它。2.打开脚本编辑器：在Blender中，切换到“脚本编辑器”（Scripting）界面。3.输入脚本：将上述Python脚本复制并粘贴到脚本编辑器中。4.运行脚本：点击“运行脚本”（Run Script）按钮，Blender将创建一个3D文本对象，并将其导出为STL文件。5.检查STL文件：脚本完成后，你可以在脚本中指定的路径（例如lego_logo.stl）找到生成的STL文件。你可以根据需要调整脚本中的参数（如字体、位置、挤压深度等），以获得满意的乐高logo 3D模型。所以，他给了我一个字的模型......

【SD】SD梦幻联动PS插件Photopea

大模型选择“revAnimated”，添加一段关于小猫的描述——“(1cat:1.1),,chibi,full body,(small:1.1),((3D model,Zbrush,complex 3D rendering super detailed)),oversaturated,ultra realistic,digital art,art station,(colour contrast:1.1),finest masterpiece,8K,HDR,((best quality)),((masterpiece)),(detailed),<lora:blindbox_v1_mix:1>”（这段提示词其实只是说明了这是一只小猫，其他的都是可以套用的标准提示词）点击生成，给手稿注入灵魂！生成的小猫可以再次一键导入到PS中，有没有体会到一丝这个流程中的顺滑程度？点击选择菜单中的“去除背景”，一键就可以将主体勾出来，PS的强大可不是开玩笑的。而且如果你想要更精确的蒙版，还可以使用钢笔工具精细抠图。接下来，我们玩个大的。选择小猫以外的选区，然后找到这个工具“magic replace”。这个功能就是“创成式填充”，没错，就是那个大名鼎鼎的“创成式填充”，我们在SD里面也能用啦。输入一个文本关键词“Warm balcony”，让AI给我们绘制一个阳台背景。点击生成，就可以得到一幅和小猫相融合的阳台背景。使用裁切工具将画板放大一些。建立选区，再次使用“创成式填充”，就得到了完整的背景图像。可以看到，因为是自动抠图，小猫的边缘是有白边的，暂时还不完美，但是没关系，我们有神器帮忙。将做好的图发送到“图生图”和“controlnet”当中。使用Tile模型对图片重绘细化，然后使用脚本SD放大扩展图像尺寸。一张高清小猫的图片就画好了，

Han：基于现有能力项目应用的思考

|技术名称|应用场景|技术类型|简介|主要特点|工作原理|其他|官方网站|项目及演示|论文|Github|在线体验|附件|最后更新时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|Polycam发布了一个免费的3D建模工具|元宇宙数字空间的物体孪生采集生成又多了一种可能。|3D场景|你只需上传至少20张图片或至少20秒的视频，Polycam自动处理并构建一个3D模型。<br>生成后你还可以编辑模型，支持12种以上的格式导出到流行的3D软件中，如Blender、SketchUp、Unreal、Unity等。<br><100张图像的云处理建模时间只需要大约1-2分钟。<br>可以在<br>网站以及iOS和Android应用中来创建、编辑和存储3D模型，完全免费<br>Polycam还可以轻松将无人机拍摄的图像转换为广阔的3D模型。只需上传关键帧无人机图像，就可以快速得到3D模型。Polycam与所有流行的无人机兼容，包括DJI Mavic 3、DJI Mini 4 Pro和DJI Phantom 4 Pro。|||知识扩展：<br>摄影测量是什么？<br>摄影测量是一种技术，通过使用照片捕捉物体、地形或结构的精确三维测量和视觉表示。它依赖于先进的软件从不同角度分析多张图片，实现对主题的准确重建和测量。摄影测量在建筑、考古、地理空间制图和3D建模等多个行业中有应用，为各种项目提供宝贵的洞察和数据。|[https://poly.cam/tools/photogrammetry…](https://t.co/Yg4JPGNP7u)||||||2023/12/26|

其他人在问
腾讯混元大模型网址
腾讯混元大模型的开源地址为：https://github.com/Tencent/HunyuanVideo 。普通用户也可以去腾讯元宝 APP，进入 AI 应用查看该模型，可能需要申请资格，但腾讯处理速度较快。此外，模型下载地址为：https://huggingface.co/tencent/TencentHunyuanLarge ，详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/15254 ，技术报告：https://arxiv.org/pdf/2411.02265 。
2024-12-09
混元大模型
腾讯混元大模型（HunyuanLarge）是全球最大的 MoE 开源模型，具有以下特点： 拥有 3890 亿参数，其中活跃参数为 520 亿。 具备强大的长文本处理和常识推理能力，支持 256K 上下文窗口。 通过数据增强，使用合成数据提升对未见内容的理解。 详细介绍： 模型下载： 技术报告：
2024-11-15
文心一言、通义千问、Kimi、腾讯混元、讯飞星火、抖音豆包、智普清言这些AI工具之间有什么不同，各自擅长哪些领域
以下是文心一言、通义千问、Kimi、腾讯混元、讯飞星火、抖音豆包、智普清言这些 AI 工具的不同之处及各自擅长的领域： Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，陪聊天、答疑解惑，与搜索有较好的结合。 通义千问：由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作，与钉钉有结合应用。 腾讯混元：相对较为低调，公司文化特点及目前尚未有明确亮点可能是其受到关注较少的原因。 讯飞星火：暂未提及具体特点和擅长领域。 抖音豆包：字节旗下产品，字节在 AI 领域有较大投入和决心，如推出多种相关产品和应用。 智普清言：暂未提及具体特点和擅长领域。 需要注意的是，这些 AI 工具的性能和擅长领域可能会随着不断的更新和优化而发生变化。
2024-08-18
腾讯混元支持哪些数据库
腾讯的混元大模型（Hunyuan Foundation Model）作为一个强大的人工智能平台，提供了广泛的数据库支持，以便在各类应用场景中高效地管理和利用数据。虽然详细的官方数据库支持列表可能随时更新，但通常来说，腾讯云（Tencent Cloud）和其相关的AI平台会支持以下几类主要数据库： 支持的数据库类型 1. 关系型数据库（RDBMS）： MySQL：广泛应用的开源关系型数据库。 PostgreSQL：功能强大的开源关系型数据库，支持复杂查询和高级功能。 SQL Server：微软的商业数据库，适用于企业级应用。 MariaDB：MySQL的分支，兼容性高，性能优化。 Oracle：广泛应用于企业级应用的商业关系型数据库。 2. NoSQL数据库： MongoDB：文档型NoSQL数据库，适用于大数据和实时数据处理。 Redis：内存数据库，支持高性能的缓存和实时数据处理。 Cassandra：高可用性和扩展性强的NoSQL数据库，适合分布式数据存储。 HBase：基于Hadoop的分布式NoSQL数据库，适用于大规模数据存储。 3. 时序数据库： TimescaleDB：基于PostgreSQL的时序数据库，适合处理时间序列数据。 InfluxDB：专为高性能查询和数据存储设计的时序数据库。 4. 图数据库： Neo4j：广泛应用的图数据库，支持复杂的图查询和数据关系。 JanusGraph：分布式图数据库，适合大规模图数据处理。 5. 云原生数据库： 腾讯云数据库服务（CDB）：包括上述数据库在腾讯云环境中的托管服务。 TDSQL：腾讯云的分布式数据库解决方案，支持多种关系型和NoSQL数据库。 6. 数据仓库： Amazon Redshift：基于云的数据仓库，支持大规模数据分析。 Google BigQuery：完全托管的数据仓库，支持实时数据分析和查询。 Snowflake：云原生数据仓库，支持多云环境和复杂查询。 数据库支持的具体示例 为了更好地理解混元大模型可能支持的数据库，我们可以参考腾讯云上的数据库服务，这些服务通常与混元大模型集成良好。 腾讯云数据库 MySQL：高性能的关系型数据库服务，支持自动备份和数据恢复。 腾讯云数据库 PostgreSQL：功能强大的企业级数据库服务，支持复杂查询和数据分析。 腾讯云数据库 MongoDB：适用于大数据和实时数据处理的文档数据库服务。 腾讯云数据库 Redis：支持高性能缓存和实时数据处理的内存数据库服务。 腾讯云数据库 TDSQLC：腾讯自研的企业级分布式数据库，支持强一致性和高可用性。 使用场景 在实际应用中，混元大模型与上述数据库的集成可以覆盖以下场景： 数据分析和挖掘：利用关系型数据库和数据仓库进行大规模数据分析和挖掘，提供数据驱动的决策支持。 实时数据处理：通过NoSQL数据库（如Redis、MongoDB）处理实时数据，支持高并发的应用场景。 复杂查询和关系分析：使用图数据库进行复杂的关系分析和图数据处理，适用于社交网络分析等场景。 大规模分布式存储：通过分布式数据库（如Cassandra、HBase）实现大规模数据的存储和访问。 总结 腾讯混元大模型支持多种类型的数据库，包括关系型数据库、NoSQL数据库、时序数据库、图数据库、云原生数据库和数据仓库。通过这些数据库的集成，混元大模型能够在各种数据管理和分析场景中提供强大的支持，帮助用户高效地处理和利用数据。为了确保最新的支持信息和技术细节，建议参考腾讯云官方文档和技术支持资源。
2024-05-30
你知道腾讯混元么
腾讯混元是一款人工智能绘画工具，它可以根据用户输入的提示词，生成各种风格的绘画作品。以下是关于腾讯混元的一些介绍： 1. 功能：腾讯混元可以实现文生图、文生文等功能，同时还具有一些实用小工具，如翻译、知识问答等。 2. 优势：腾讯混元是一款双语言大模型，可以实现中英文切换，方便不同语言的用户使用。同时，腾讯混元的内容中立客观，内容健康，适合儿童、子女、父母、家长们使用。 3. 应用场景：腾讯混元可以帮助用户快速生成各种类型的绘画作品，如插图、漫画、海报等。同时，腾讯混元还可以帮助用户学习 AI 时代的人工智能交互，掌握提示词使用，发挥想象力和创造力。 4. 使用方法：用户可以在聊天框中询问混元关于绘画方面的知识储备，然后描述自己的需求，就可以创作出相关的 AI 生成绘画。同时，用户还可以通过专业词汇描述沟通，指导混元和自己进行人 AI 沟通。 总的来说，腾讯混元是一款非常实用的人工智能绘画工具，它可以帮助用户快速生成各种类型的绘画作品，同时还可以帮助用户学习 AI 时代的人工智能交互。
2024-05-30
本地化搭建问答机器人流程
本地化搭建问答机器人的流程如下： 1. 加载所需的库和模块：包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse，用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 2. 从订阅源获取内容：通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，如需接收多个 url 稍作改动即可。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3（从 hf 下载好模型后假设放置在某个路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储）。 4. 推荐 RSSHub 项目：可将关注的信息汇聚在同一平台，一旦有更新能在各种终端收到提醒。其为各种网站生成 RSS 源，大部分社交媒体、传统媒体和金融媒体都能配合订阅。 5. 流程拆解： 创建 Python 虚拟环境，并安装相关库，如 ollama（0.1.8）、langchain（0.1.14）、faisscpu（1.8.0，有 gpu 则安装 gpu 版本）、gradio（4.25.0）、feedparser（6.0.11）、sentencetransformers（2.6.1）、lxml（5.2.1）。 6. 了解 ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件，模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型，可修改温度参数等。 提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 先安装 ollama，访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。安装完确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认，未下载模型时正常显示空，可通过 ollama 命令下载模型。
2024-12-21
智能体搭建案例
以下为您提供两个智能体搭建案例： 案例一： 智能体名称：市场分析报告 智能体简介：品牌营销公司在用的生成智能体，输入行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告。数据化呈现更具真实性，附带信息来源网址便于源信息校正。可帮助品牌主/营销人员减少信息收集时间，聚焦决策判断。 应用场景： 目标人群：企业管理层（做发展策略评估）、投资者（评估投资机会）、创业者（评估项目可行性）、营销人员（做营销计划依据）。 当前痛点：信息收集需要长时间；报告的真实性是否可验证；现有大模型做的市场报告太过概念化，不能做有效参考。 应用价值：减少信息收集时间、真实可验证、聚焦决策判断。 智能体主要功能：根据用户的要求或指定的行业、产品，搜索网络信息，生成一份完整的市场调研报告，用数据支撑，并附引用链接。 案例二： 智能体开发平台：字节扣子和腾讯元器。 概念定义：智能体（Agent）简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，很多公司开始关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例：社交方向，用户注册后先捏一个自己的 Agent，然后让自己的 Agent 和其他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后再真人介入；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例：帮助 B 端商家搭建 Agent。 智能体开发平台介绍：字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台，如 Dify.AI，但个人比较常用的还是扣子。
2024-12-20
我想用coze搭建一个智能体，关于自然语言课程的期末复习指南，要将我的教材导入扣子作为知识库，智能体支持用户提问，搜索知识点，结合知识库和互联网搜索的内容给出问答，需要使用多智能体或工作流，使用卡片功能进行显示，请给出我搭建这个智能体的步骤
以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-20
怎么用扣子搭建一个仿写文章的智能体
以下是关于用扣子搭建仿写文章智能体的相关信息： 生物医药小助手：这是生物医药垂直领域的第一个智能体，其创建者将个人发布的大量生物医药文章转化为可交互数据库，以解决读者咨询占用过多时间的问题。通过扣子平台，解决了高成本搭建问题，并实现了一问一答的形式，用户可在扣子的 bot 商店或公众号中发起问答。 手搓插件：可参考相关文章和链接，了解在扣子中手搓插件的方法，包括 API 参数测试等步骤。 竖起耳朵听智能体：其编排包括插件、工作流和知识库。插件如同工具箱，可添加现有或自制的 API 以增强智能体能力；工作流像可视化拼图游戏，由多个节点组成，可组合各种功能创建复杂稳定的业务流程。 如果您想进一步了解具体的搭建步骤和细节，还需要您提供更明确的需求。
2024-12-19
零基础模板化搭建 AI 聊天机器人
以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容： 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置，以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源为：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中，名称的全大写描述需对应编排模板，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ，model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的 ，即 SINGLE_CHAT_PREFIX ，私聊或群里发消息包含 bot 或 @bot 才会触发机器人回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX ，机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复，例如 ，即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人，更新最终版的配置参数（GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改），查看无误后点击保存，编排模板创建成功。 切换到容器编排界面，基于创建的模板进行 COW 服务部署，点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板，可一键部署复杂的应用环境，无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件，使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境，确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件，可简化安装和配置过程，确保每次部署环境一致，且易管理和维护。 3. 配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可确保只有特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰，提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时，可尝试以下步骤： 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。 检查网络连接：确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费，对于一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用，具体因使用量而异。
2024-12-18
搭建一个专业的律师智能体
搭建一个专业的律师智能体需要考虑以下几个方面： 1. 多智能体的通信问题：不同智能体之间的通信至关重要，包括如何传递信息以及传递哪些信息。之前的很多多智能体开源框架存在效率低下和 token 消耗大的问题，而像 OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」在「Handoffs」方面处理得较为优雅。 2. 智能体的角色和职责：以客服多智能体为例，只需要准备如普通接线客服和宽带客服这样必要的 Agent，并明确其职责和交接逻辑。 3. 提示词的编写：对于律师智能体，写好提示词很重要。例如，在写作时需要对文章中出现的案例进行脱敏处理，替换具体的人物姓名、时间和地点。同时，注意深化写作时的分段和字数要求。 4. 遵循特定的规则和要求：像令中规定的初始化问候语、牢记并遵守全部要求等。 5. 决策智能体的应用：决策智能体在企业自动化中发挥作用，如在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。以 Anterior 为例，将付款方规则转换为有向无环图，利用智能体遍历决策树并评估相关文件。其他领域如 Norm AI 和 Parcha 也在利用决策智能体。
2024-12-17
推荐一个AI工具，帮助我每天自动执行以下步骤：从本地上传文件给大模型，该文件内含有新闻网页链接，大模型读取链接并汇总内容
以下为您推荐的 AI 工具可能有助于您实现每天自动执行从本地上传文件给大模型，并让大模型读取文件内新闻网页链接并汇总内容的需求： 1. AI 拍立得（Pailido）： 特点：即拍即得，简化流程，操作直观高效。 体验方式：微信小程序搜索“Pailido”。 交互逻辑：用户选择拍摄场景类型并拍照，AI 自动识别和分析照片内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。 实现场景： 图片转成文本：用户上传图片后，大模型根据选择的场景生成相关文字描述或解说文本，可用于生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等。 图片转绘图片：用户上传图片后，大模型按照指定风格快速生成图像的转绘版本，适应不同风格和场景需求，如图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。 2. 内容仿写 AI 工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ ，是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ ，是智能写作助手，支持多种文体写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ ，由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-21
如何利用AGI创建3D打印的模型
利用 AGI 创建 3D 打印模型的方法如下： 1. 将孩子的画转换为 3D 模型： 使用 AutoDL 部署 Wonder3D：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Pzwvwibcpiki2YkXepaco8Tinzg （较难） 使用 AutoDL 部署 TripoSR：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Ax1IwzWG6iDNMEkkaW3cAFzInWe （小白一学就会） 具体实物（如鸟/玩偶/汽车）的 3D 转换效果最佳，wonder3D 能智能去除背景（若效果不佳，需手动扣除背景） 对于一些非现实类玩偶类作品，wonder3D 识别效果不佳时，可先使用 StableDiffusion 将平面图转换为伪 3D 效果图再生成模型。以 usagi 为例，先通过 SD 生成 3D 的 usagi，再将 usagi 输入 wonder3D。 2. 生成特定模型，如创建一个乐高 logo 的 STL 文件： 设计乐高 logo：使用矢量图形编辑软件（如 Adobe Illustrator 或 Inkscape）创建或获取矢量格式的乐高 logo，确保符合标准。 导入 3D 建模软件：将矢量 logo 导入到 3D 建模软件（如 Blender、Fusion 360 或 Tinkercad）中。 创建 3D 模型：在 3D 建模软件中根据矢量图形创建 3D 模型，调整尺寸和厚度以适合打印。 导出 STL 文件：将完成的 3D 模型导出为 STL 文件格式。 以下是在 Blender 中使用 Python 脚本创建简单 3D 文本作为乐高 logo 并导出为 STL 文件的步骤： 打开 Blender，切换到“脚本编辑器”界面。 输入脚本，点击“运行脚本”按钮，Blender 将创建 3D 文本对象并导出为 STL 文件。 检查生成的 STL 文件，可根据需要调整脚本中的参数（如字体、位置、挤压深度等）以获得满意的乐高 logo 3D 模型。 此外，还有一些其他动态： 阿里妈妈发布了：https://huggingface.co/alimamacreative/FLUX.1TurboAlpha ，演示图片质量损失小，比 FLUX schell 本身好很多。 拓竹旗下 3D 打印社区 Make World 发布 AI：https://bambulab.com/zh/signin ，3D 生成模型找到落地和变现路径。 上海国投公司搞了一个：https://www.ithome.com/0/801/764.htm ，基金规模 100 亿元，首期 30 亿元，并与稀宇科技（MiniMax）、阶跃星辰签署战略合作协议。 智谱的：https://kimi.moonshot.cn/ 都推出基于深度思考 COT 的 AI 搜索。 字节跳动发布：https://mp.weixin.qq.com/s/GwhoQ2JCMQwtLN6rsrJQw ，支持随时唤起豆包交流和辅助。 ：https://x.com/krea_ai/status/1844369566237184198 ，集成了海螺、Luma、Runway 和可灵四家最好的视频生成模型。 ：https://klingai.kuaishou.com/ ，现在可以直接输入文本指定对应声音朗读，然后再对口型。
2024-12-20
如何通过提示词提高模型数据对比和筛选能力
以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法： 1. 选择自定义提示词或预定义话题，在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时，输入对话内容等待内容生成，若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型，需稍作等待，最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒，要实话实说，补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错，这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中，提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”，选择映射到单个 token 的类，推理时指定 max_tokens=1，确保提示加完成不超过 2048 个 token，每班至少有 100 个例子，可指定 logprobs=5 获得类日志概率，用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中，可微调分类器，使用合适的分隔符和模型。
2024-12-20
通过提示词可以提高模型的数学计算能力吗
通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术，它是思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，会引导模型生成一系列代码，再通过代码解释器工具进行运算，这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术，遵循零样本和少样本的学习范式，零样本 PoT 与 CoT 方法相似，不需要大量样本即可进行有效推理，少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是，大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。
2024-12-20
哪一个开源大语言模型对中文支持比较好？
以下是一些对中文支持较好的开源大语言模型： 1. OpenChineseLLaMA： 地址： 简介：基于 LLaMA7B 经过中文数据集增量预训练产生的中文大语言模型基座，对比原版 LLaMA，该模型在中文理解能力和生成能力方面均获得较大提升，在众多下游任务中均取得了突出的成绩。 2. BELLE： 地址： 简介：开源了基于 BLOOMZ 和 LLaMA 优化后的一系列模型，同时包括训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等，也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。 3. Panda： 地址： 简介：开源了基于 LLaMA7B,13B,33B,65B 进行中文领域上的持续预训练的语言模型,使用了接近 15M 条数据进行二次预训练。 4. Llama2Chinese13bChat： 地址： 5. Gemma7bit： 地址： 此外，AndesGPT 在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一，在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三，各项能力较为均衡，聚焦在移动设备端的应用。Baichuan213BChat 是百川智能自主训练的开源大语言模型，是中文开源模型的主导力量。
2024-12-20
说明jetson orin nano可以使用什么模型？Grok-1模型可以吗？
目前没有关于 Jetson Orin Nano 是否可以使用 Grok1 模型的明确信息。但一般来说，Jetson Orin Nano 可以支持多种常见的深度学习模型，如基于 TensorFlow、PyTorch 框架开发的模型等。具体能够使用哪些模型，还需要考虑模型的计算需求、内存占用以及 Jetson Orin Nano 的硬件配置和性能限制等因素。
2024-12-20
如果让新手小白知道合理使用GPT
以下是一些让新手小白合理使用 GPT 的建议： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握一次有效记忆的长度，避免在超过限制时还继续提问最初的问题。编写 Prompt 时珍惜 Token，秉承奥卡姆剃刀原理，精简句子和措辞，尤其是在连续多轮对话中。 2. 熟练使用中英文切换：Prompt 太长时，可用英文设定并要求用中文输出，节省 Token 用于更多对话。了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 3. 相信 GPT 的能力，大胆提要求：不问问怎么知道它不会呢。 4. 明确自身需求：跟 GPT 提的要求尽量准确，像给员工安排工作那样。 5. 不断追问：只要不明白，就目标明确、表达精确地追问。 6. 提供准确信息：若需要贴身保姆级帮助，把自身准确信息给 GPT。 7. 规划、记忆和使用工具：GPT 可以在一个会话里根据用户需求和上下文自行选择工具并做出行动。若选择最容易上手的 Action，Webpilot 应当首当其冲，使用方法为在新建的 GPT 里把 Web Browsing 勾掉，点击添加 Actions（Add actions），再点击 import from URL 并填入相应网址。 提问的逻辑和准确度是能否用好 GPT 的核心竞争力。
2024-12-22
我想根据一些旧照片，使用AI绘画重新画一下，希望可以更像手绘，可以打印出来出来作为纪念，有什么工具可以用
目前有以下几种工具可供您选择来实现根据旧照片进行类似手绘风格的 AI 绘画并打印出来作为纪念： 1. DALL·E2：能够生成逼真且富有创意的图像，包括手绘风格。 2. StableDiffusion：具有强大的图像生成能力，可通过设置相关参数获得手绘效果。 3. Midjourney：能创作出风格多样的图像，包括您期望的手绘风格。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。
2024-12-20
如何使用AI进行中学历史教学，详细些介绍
以下是关于如何使用 AI 进行中学历史教学的一些方法和案例： 1. 利用 GPT 生成“沉浸式”历史片段游戏，让学生扮演特定角色“设身处地”地做决策，例如模拟明朝灭亡时期在南京的场景。 2. 让学生的作业是找出 GPT 生成内容中的错误，以加深对历史知识的理解和批判性思维。 3. 在历史课中，对于制作展示宏观经济学原理理解的信息图表等任务，可以使用 AI 生成的图像。 4. 对于一些需要快速制作以展示学习成果的视频，如科学课中的学习展示，可利用 AI 生成的跳切来节省时间。 同时需要注意，AI 生成的历史模拟内容并非完全准确，可能存在错误和幻觉，但有时幻觉也可能成为一种特点而非缺陷。在使用 AI 辅助教学时，要引导学生正确对待和利用 AI 生成的内容，培养他们的批判性思维和对历史知识的深入理解。
2024-12-20
如何使用AI进行中学历史教学，详细些
以下是一些使用 AI 进行中学历史教学的方法和案例： 1. 利用 GPT 生成“沉浸式”历史片段游戏，让学生扮演特定角色“设身处地”地做决策，例如模拟明朝灭亡时期在南京的情境。 2. 让学生的作业是找出 GPT 生成内容中的错误，以加深对历史知识的理解和批判性思维。 3. 在历史课中，对于制作展示宏观经济学原理理解的信息图表等任务，可接受 AI 生成的图像。 4. 对于不同的历史情境模拟，可参考详细的提示链接，并根据 Claude 或 ChatGPT 进行定制。 需要注意的是，这些模拟并非完全准确，可能存在错误和幻觉，但有时幻觉也可能成为一种特点而非缺陷。同时，在教学中要引导学生正确看待和利用 AI ，培养他们的批判性思维和对知识的深入理解。
2024-12-20
如何使用AI进行中学历史教学
以下是一些使用 AI 进行中学历史教学的方法和案例： 1. 利用 GPT 生成“沉浸式”历史片段游戏，让学生扮演角色“设身处地”做决策，例如模拟明朝灭亡时期在南京的情境。学生的作业可以是找出 GPT 生成内容中的错误。 2. 在历史课中，学生可以使用 AI 生成图像制作信息图表来展示对宏观经济学原理的理解。 3. 借助 AI 驱动的语言老师，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。例如像 PeopleAI 和 Historical Figures 这样的应用通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 4. 学生在作业中利用像 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的 AI 助手来克服写作难题，提升写作水平。处理其他形式内容的产品如 Tome 和 Beautiful.ai 也可协助创建演示文稿。
2024-12-20
如何使用AI教学
使用 AI 进行教学可以从以下几个方面入手： 1. 获取信息和学习东西：利用人工智能帮助教育，例如帮助教师更轻松地教学，让课程更有效，也可用于自学。可以要求人工智能解释概念，但要注意因可能产生幻觉而需根据其他来源仔细检查关键数据。相关提示和链接如：。 2. 英语学习： 智能辅助工具：如利用 Grammarly 进行英语写作和语法纠错。 语音识别和发音练习：使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 自适应学习平台：如 Duolingo 为您量身定制学习计划。 智能导师和对话机器人：如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟。 3. 数学学习： 自适应学习系统：如 Khan Academy 为您提供个性化的数学学习路径和练习题。 智能题库和作业辅助：如 Photomath 为您提供数学问题的解答和解题步骤。 虚拟教学助手：如 Socratic 为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 交互式学习平台：如 Wolfram Alpha 进行数学建模和问题求解。 此外，在教育领域的交流中，会议讨论了人工智能技术的应用和实践，包括大语言模型、绘画模型、博物学家等。与大语言模型和图像模型交互时要设定角色、表述清晰、调整框架，使用人工智能工具时要注意上下文长度、产生幻觉等问题，可选择国产工具。与 AI 对话方式多样，如让其扮演角色、仿写等。使用博物学家交流可随意提问。利用人工智能工具进行创意和创作时需较强提问能力和相关领域了解。使用 AI 生成图片和视频可用提示词描述画面，还讨论了生成图片、提高绘画能力、音乐创作、数字人技术应用、自然幼儿园与离谱村相似之处、教学应用、生成剧本和分镜等问题。
2024-12-20