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我想知道flux相关的提示词描述

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Fluffy 相关提示词描述如下:

  • 含义:这个词用来描述某种质地柔软、轻盈、松散或有蓬松感的物体,常用于适配动物的毛发、云彩、食物、布料,美容化妆等多种材料和场景,着重营造一种温馨、舒适、轻松的氛围。
  • 主题风格:
    • 作用:
      • 增强感官体验:Fluffy 描述的物体通常能提供愉悦的触感体验。
      • 营造舒适氛围:在家居装饰、服装设计等方面,营造一种温暖和舒适的氛围。
      • 吸引视觉注意:在广告和视觉艺术中,fluffy 物体常常被用来抓住观众的目光。
    • 技巧:
      • 材料选择:纤维结构和化学组成的不同,造就了不同的手感和光泽,比如羊毛和棉花。
      • 毛发渲染:专门用于生成和渲染细长、柔软的物体,如动物毛发、人类头发、草地等。
      • 材质特性:类似羽毛等轻盈蓬松材质应考虑空气动力学效应——如何在空中漂浮或飘动。
      • 灯光运用:使用柔光或特定角度的照明来突出材质的轻盈和柔软。
  • 应用:
    • 家居和室内设计:Fluffy 的枕头、抱枕、地毯等家居用品。
    • 时尚与服装:在服装设计中,如毛衣、围巾和冬季外套等,保暖性与时尚感兼顾。
    • 食品工业:在食品制作中,如蛋糕、面包、甜点等,fluffy 的质地是吸引消费者的一个重要因素。
    • 动物和宠物产品:宠物床垫、玩具等,fluffy 的材质可以提供给宠物更大的舒适感。
    • 广告和市场营销:使用 fluffy 的概念在广告中创建吸引人的、温馨的图像。
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References

蓬松的

共建者:萝卜味儿砒霜Fluffy:蓬松的这个词用来描述某种质地柔软、轻盈、松散或有蓬松感的物体。它可以用来形容物理属性,也常常引发人们对柔软舒适的联想。在英语中,"fluffy"是一个形容词,常用于适配动物的毛发、云彩、食物、布料,美容化妆等多种材料和场景。着重营造一种温馨、舒适、轻松的氛围,广泛应用于生活场景,艺术领域,商业活动等。最佳提示词:fluffy[heading3]主题风格[content]作用:增强感官体验:Fluffy描述的物体通常能提供愉悦的触感体验。营造舒适氛围:在家居装饰、服装设计等方面,营造一种温暖和舒适的氛围。吸引视觉注意:在广告和视觉艺术中,fluffy物体常常被用来抓住观众的目光。技巧:材料选择:纤维结构和化学组成的不同,造就了不同的手感和光泽,比如羊毛和棉花。毛发渲染:专门用于生成和渲染细长、柔软的物体,如动物毛发、人类头发、草地等。材质特性:类似羽毛等轻盈蓬松材质应考虑空气动力学效应——如何在空中漂浮或飘动。灯光运用:使用柔光或特定角度的照明来突出材质的轻盈和柔软。应用:家居和室内设计:Fluffy的枕头、抱枕、地毯等家居用品。时尚与服装:在服装设计中,如毛衣、围巾和冬季外套等,保暖性与时尚感兼顾。食品工业:在食品制作中,如蛋糕、面包、甜点等,fluffy的质地是吸引消费者的一个重要因素。动物和宠物产品:宠物床垫、玩具等,fluffy的材质可以提供给宠物更大的舒适感。广告和市场营销:使用fluffy的概念在广告中创建吸引人的、温馨的图像。

Prompts(提示词)

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|Unicode字符映射转换器|李继刚|代码|将用户输入的字符串逐一映射到Unicode区间U+1D400到U+1D420。|# Role Unicode字符映射转换器## Profile - author:李继刚- version:0.2 - LLM:GPT-4 - Plugin:none - description:将用户输入的字符串逐一映射到Unicode区间U+1D400到U+1D420。## Attention请准确地将用户输入的字符串的字符映射到指定的Unicode区间。## Background在微信或者X发送英文,想对某些单词加粗显示.## Constraints -不提供任何解释或说明。-只输出转换后的结果。## Examples -用户输入:AB,输出:𝐀𝐁 ## Goals -准确地将字符映射到Unicode区间U+1D400到U+1D420。## Skills -精确字符到Unicode的映射技能。-优秀的中英文翻译能力## Value -准确性:准|[李继刚等的prompt最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd#EQENdF6qKoLuhhxVfh9cZIYCnbe)||NzMyODM3ODIzOTUwNjgyNTI0NDpyZWM4eDR5YXQwOmVkYmY2NWM0ODdjYjIzYTBmNTEwNzI5OGRkODNmYTE2OjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

风格提示词|STYLE PROMPTS

关联流派:Classical,New Age,Ambient● Fluid定义/描述:Fluid指的是流动和灵活的音乐风格,通常具有可变和柔和的特质。典型使用:用于表现灵活和流动情感的音乐作品。示例:Miles Davis的《Kind of Blue》。关联流派:Jazz,Fusion,Ambient● Fluttering定义/描述:Fluttering指的是颤动和飘动的音乐风格,通常具有轻盈和快速变化的特质。典型使用:用于表现轻盈和快速变化情感的音乐作品。示例:Björk的《Hyperballad》。关联流派:Electronic,Experimental,Art Pop● Flying定义/描述:Flying指的是飞翔和自由的音乐风格,通常具有高亢和解放的特质。典型使用:用于表现自由和高亢情感的音乐作品。示例:Foo Fighters的《Learn to Fly》。关联流派:Rock,Pop,Alternative● Focused定义/描述:Focused指的是专注和明确的音乐风格,通常具有集中和目标明确的特质。典型使用:用于表现专注和明确情感的音乐作品。示例:Tool的《Lateralus》。关联流派:Progressive Rock,Metal,Alternative● Foreshadowing定义/描述:Foreshadowing指的是预示和暗示的音乐风格,通常具有隐含和暗示的特质。典型使用:用于表现预示和暗示情感的音乐作品。示例:电影配乐中的预示音效。

Others are asking
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
精选最好的AI提示词
以下是为您精选的一些 AI 提示词相关的网站和资源: 图像类 Prompt 网站: :AI 艺术提示词生成器。 :玩游戏也能练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器:设计类 Prompt 提词生成器, 。 魔咒百科词典:魔法导论必备工具,简单易用的 AI 绘画 tag 生成器, 。 KREA:设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts, 。 Public Prompts:免费的 prompt 合集,收集高质量的提示词, 。 AcceleratorI Prompt:AI 词汇加速器,加速 Prompt 书写,通过按钮帮助优化和填充提示词, 。 提示词相关教程和资源: 拘灵遣将:关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事,提到要接受 AI 的“不稳定性”,将提示词设计为相对完善的“谈话方案”,成果在对话中产生。 SD 新手入门图文教程中的提示词模板: Majinai: 。 词图: 。 Black Lily: 。 Danbooru 标签超市: 。 魔咒百科词典: 。 AI 词汇加速器: 。 NovelAI 魔导书: 。 鳖哲法典: 。 Danbooru tag: 。 AIBooru: 。
2025-02-17
我是一个ai小白,请给我推荐一个语言大模型的提示词优化工具
以下为您推荐两个语言大模型的提示词优化工具: 1. 星流一站式 AI 设计工具: 在 prompt 输入框中可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入,中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词,更生动描述画面内容。 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 写好提示词需内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词,利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt Perfect: 能够根据输入的 Prompt 进行优化,并给出优化前后的结果对比。 适合写论文、文章的小伙伴,但使用该能力需要消耗积分(可通过签到、购买获得)。 访问地址:
2025-02-17
推荐一个提示词生成器给我
以下为您推荐一些提示词生成器: 1. Midjourney 提示词生成器:仿照 GPTs 里的 MJ prompt 改了一版提示词,可以用在 coze 或者其他国内的 agent 里。不是很挑模型,基本上都可以用。方便的地方在于如果提示词懒得写全,可以让 agent 直接帮助补全润色,黏贴就可以。 2. 月维推出的提示词生成工具:一个开源的 AIGC(Midjourney)提示词可视化编辑小工具,支持显示英文提示词的中文翻译、输入中文提示词翻译到英文、为提示词进行分类(普通、样式、质量、命令)、轻松的排序、隐藏提示词、把提示词可视化结果导出为图片、常用提示词词典。 3. 图像类 Prompt 网站: MidLibrary:Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库,网址: MidJourney Prompt Tool:类型多样的 promot 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分,网址: OPS 可视化提示词:这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便您快速可视化生成自己的绘画提示词,网址: AIart 魔法生成器:中文版的艺术作品 Prompt 生成器,网址: IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器,网址: Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney,网址: OpenArt:AI 人工智能图像生成器,网址: img2prompt:根据图片提取 Prompt,网址: MidJourney 提示词工具:专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用,网址: PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板,网址: AiTuts Prompt:AiTuts Prompt 是一个精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格供您选择,网址:
2025-02-17
生成浮世绘风格的提示词
以下是一些生成浮世绘风格的提示词: Ukiyoe:浮世绘的准确翻译。 Flat illustration:保持画面扁平风,避免视觉冲击过度。 Doraemon from Manga Doraemon:漫画《哆啦 A 梦》里的哆啦 A 梦;该句式还原热门动漫形象效果好,把 from 前后继续对应修改即可。 Surfing:冲浪。会自动关联到《神奈川冲浪里》风格。 Block print:木版画。提升纹理质感。 1700s:年代关键词,提升质感。浮世绘源自 17 世纪,实测 1700s 效果较好。 niji 6:该系列创作使用 niji 6 比 V6 出图效果好。 style raw:更贴近描述词本身。“限制 AI 自由发挥”
2025-02-17
帮我找一份关于提示词的培训ppt
以下是为您提供的关于提示词的相关培训内容: 一、提示词与生存竞争力 在人类发展的历程中,经历了多次重大革命,生产权力一直由人类掌控。然而,随着人工智能革命的到来,生产权力开始向机器转移。模型和算法改变了工作与生活方式,有效控制和指挥机器成为新要求,学习编写有效的提示词成为关键。掌握此技能不仅是下达指令,更是确保模型准确理解和执行任务,是适应未来工作的关键钥匙。 二、提示词安全问题 在提示词工程中,安全问题至关重要,却常被忽略。通过简单的黑入手段获取提示词可能导致严重后果,考虑到提示词递归的特性,模型一旦在提示词层面“缴械投降”,可能被不法分子利用。对于生产级应用,安全始终是第一位的。 三、贯穿总结 学习提示词编写涉及众多原则和规则,虽实践中未必全部遵循,但了解和应用对提升技巧很重要。规则包括角色扮演、提供例子、减少幻觉、任务拆解、递归总结、定期总结、意图识别和分类、分段输出、遵循特定语法格式等。通过实际例子演练可加深理解并应用于不同场景,熟练操纵模型实现目标。 四、实践模型推荐与在线课件 推荐了实践模型,由于盗版事件,获取在线课件需扫微信。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-17
AI写作提示词
以下是关于 AI 写作提示词的相关内容: 写提示词(prompt)是一个关键步骤,它决定了 AI 模型如何理解并生成文本。一个好的提示词能够帮助 AI 模型更好地理解任务要求,并生成更符合预期的文本。 编写提示词的建议: 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:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量简单清晰,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,明确指出。 5. 使用示例:有期望结果时提供示例,助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:简洁明了,避免过多信息使模型困惑。 7. 使用关键词和标签:帮助模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代。 不同场景下的提示词相关要点: 星流一站式 AI 设计工具: 输入语言:通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言,基础模型 1.5 使用单个词组,支持中英文输入。 提示词优化:启用后可扩展提示词,更生动描述画面内容。 写好提示词: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;调整负面提示词,帮助 AI 理解不想生成的内容;利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容;可使用预设词组生图,还具备翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 希望这些信息能帮助您更好地编写提示词。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的?
要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据,以下是一些建议的步骤: 1. 数据获取与预处理: 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理,例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算: 按照用户需求的维度(如板块、国家、品牌等)对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成: 使用合适的图表库(如 matplotlib、Seaborn 等)将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析: 通过比较不同维度的数据,找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面,您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如,使用 Pandas 库进行数据处理和分析,使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助,如果您在实现过程中遇到具体的技术问题,欢迎随时向我咨询。
2025-02-15
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
我现在通过ai文本输出这一幅画的描述,那我通过什么软件或者是网站能让它形成一幅图,那最关键的是我形成的这幅图可以在ai或者是ps这种绘图软件上直接进行每一个元素的编辑。怎样我才能最快的做出来。
以下是一些可以根据您的 AI 文本描述生成图片,并能在 AI 或 PS 等绘图软件上直接编辑每个元素的软件和网站: 1. Stable Diffusion 模型:可以根据您输入的文本指令生成图片,生成的图片样式取决于您输入的提示词。 2. Anifusion:这是一款基于人工智能的在线工具,您只需输入文本描述,其 AI 就能将其转化为完整的漫画页面或动漫图像。具有以下功能和特点: AI 文本生成漫画:根据输入的描述性提示生成漫画。 直观的布局工具:提供预设模板,也支持自定义漫画布局。 强大的画布编辑器:可在浏览器中直接优化和完善生成的艺术作品。 多种 AI 模型支持:高级用户可访问多种 LoRA 模型实现不同艺术风格和效果。 商业使用权:用户对创作的作品拥有完整商业使用权。 在进行 AI 作图时,还需注意以下创作要点: 1. 注重趣味性与美感的结合,趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击,美感要在美术基础不出错的前提下实现形式与内容的结合。 2. 像纹身图创作要强调人机交互,对输出图片根据想象进行二次和多次微调,确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 编写提示词时要用自然语言详细描述画面内容,避免废话词,例如 Flux 对提示词的理解和可控性较强。
2025-02-11
给一段文字和场景描述,如何生成图文
以下是关于根据文字和场景描述生成图文的方法: 对于儿童绘本制作: 描述故事场景:利用 ChatGPT 或者自行构思一段适合画绘本的故事,分为场景 1/2/3/...,用一句包含环境、人物、动作的话描述每个场景。例如,故事名《Lily 的奇妙之旅》,场景 1 是“Lily 来到一个阳光明媚的森林,跳过清澈的小溪,愉快玩耍。在路上结识了一只友善的棕熊,她们成为了旅伴。” 生成场景图片:确定 prompt,包括场景和风格(一套绘本中风格词语不要改变)。为了使得熊和人物有更好的互动感,生成场景时也包括人物主角。如场景 2 的 prompt 是“Walking in a mysterious cave with glittering gems,little girl Lily wearing a yellow floral skirt,her friend brown bear,dim,dreamlike,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。抠图时,由于只需要得到一张场景图像,使用 mj 的 region vary 工具将小女孩完全框选,在提示词中完全删除 Lily 的描述词,依次得到各个场景的图像。 对于将小说做成视频: 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 音频制作: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。 视频编辑与合成: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。 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 此外,还有一些创意工具的操作指引: 文生图:仅需输入文本描述,即可一键生成图片素材。操作指引为输入文本描述(关键词或场景描述等)——选择模型(注意 FLUX 模型不可商用)————开始生成——下载。 AI 翻译:支持多语种文本翻译,翻译结果实时准确。操作指引为输入原始文本——选择翻译的目标语言——开始生成。 TikTok 风格数字人:适配 TikTok 媒体平台的数字人形象上线,100+数字人模板可供选择。操作指引为输入口播文案——选择数字人角色——点击开始生成,视频默认输出语言和输入文案语言保持一致,默认尺寸为 9:16 竖版。 多场景数字人口播配音:支持生成不同场景下(室内、户外、站姿、坐姿等)的数字人口播视频。操作指引为输入口播文案——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成,视频默认输出语言和输入文案语言保持一致。 音频驱动多场景数字人:支持音频和场景数字人一键合成,快速生成数字人口播视频。操作指引为上传音频链接——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成,音频文件支持 MP3 和 WAV 格式,文件大小上限 5M。
2025-02-10
能够模仿产品经理,把我的需求描述整理成格式化的PRD的工具有什么
以下是一些能够模仿产品经理,把您的需求描述整理成格式化 PRD 的工具: 1. 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 2. 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 3. 画原型:Uizard(https://uizard.io/autodesigner/) 4. 项目管理:Taskade(taskade.com) 5. 写邮件:Hypertype(https://www.hypertype.co/) 6. 会议信息:AskFred(http://fireflies.ai/apps) 7. 团队知识库:Sense(https://www.senseapp.ai/) 8. 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 9. 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 10. 数据决策:Ellie AI(https://www.ellie.ai/) 11. 企业自动化:Moveworks(moveworks.com)
2025-02-09
AI相关的舆情分析或信息订阅产品
以下是一些与 AI 相关的舆情分析或信息订阅产品: 腾讯研究院开发的系列产品: AI 每日速递:高度凝练的日报产品,帮助读者在 35 分钟内快速掌握 AI 领域当日十大关键进展。 AI 每周 50 关键词:周报产品,基于 AI 速递内容构建,通过梳理一周热点关键词并制作可交互索引,为研究者提供便捷的“检索增强”工具。 科技九宫格:以 35 分钟视频形式解读科技热点与关键技术原理的短视频栏目,通过可视化呈现促进读者对前沿技术的理解与讨论。 此外,团队还开展了 AGI 专题分析、AGI 线上圆桌、AI&Society 高端研讨会与 AI&Society 百人百问等系列研究探讨。 个人订阅的 AI 信息源: 包括公众号、Telegram、微博、即刻等平台。 推荐的 Telegram 频道:黑洞资源笔记、科技新闻投稿、AI 探索指南、ChatGPT 新闻聚合、ChatGPT 精选、极客分享、开源社区、深度技术资源、AI News、AI Copilot、GIthub 仓库推荐等。 公众号“卡尔的 AI 沃茨”也会有一些 AIGC 周报等。 一种通过文章链接订阅公众号,定时推送情报消息,并实现情报 CoT 问答的方式: 利用 wewerss,建议使用 Docker。浏览器打开 http://127.0.0.1:4000 或 http://wewerss 服务的 IP:端口(为上面设置的外部端口)。 点开后输入 Dash 管理页面密码,先点帐号管理,然后点“添加读书帐号”(即使用微信读书来实现公众号订阅),扫码添加帐号。 然后在公众号源上,点添加,将想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章,但建议不要短时间订阅太多公众号(最好不超 40 个)。在本地 data/目录会生成一个 SQLite 数据库文件 wewerss.db。
2025-02-17
和教师相关的ai
以下是与教师相关的 AI 应用: 1. 帮助教师获取信息和学习:可以要求人工智能解释概念,获取良好结果。例如,可参考。 2. 作为自动导师:。但使用时需注意可能产生的幻觉,关键数据要根据其他来源仔细检查。 3. 重构教育服务:授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可被 AI 重构。 4. 作为数字教师:借助大型语言模型,人工智能生成的角色可以像古时候的苏格拉底、孔子一样,采用对话式、讨论式、启发式的教育方法授课。例如,让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,让白居易为你讲述《长恨歌》背后的故事。能实现一对一辅导,提高学生参与感,还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源,缓解教育资源不平等问题。 5. 生成作业和试题:AI 可以生成作业单和各类测试题,如模仿中高考、托福雅思、SAT(美国高考)、GRE(美国研究生入学考)等的试题,为教师提供真题库,为学生提供错题练习库。
2025-02-17
我想了解diffusion技术相关的重要论文
以下是一些与 diffusion 技术相关的重要论文: 《HighResolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》:https://arxiv.org/abs/2112.10752 《Denoising Diffusion Probabilistic Models》:作者为 Ho、Jain、Abbeel,出自 Berkeley (2020)
2025-02-16
知识库中是否有搭建在线RAG知识库的相关内容?
知识库中有搭建在线 RAG 知识库的相关内容。 RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型提供额外的、来自外部知识源的信息。 自顶向下,RAG 的流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。离线数据处理的目的是构建知识库,知识按某种格式及排列方式存储在其中等待使用。在线检索是利用知识库和大模型进行查询的过程。 对于 RAG 来讲,检索的质量直接影响生成的结果,常见的检索方法有关键词检索和语义检索。关键词检索是最传统和基础的方法,基于查询词与文档中词语的精确或近似匹配,实现简单但难以处理同义词和上下文语义。语义检索将查询和文档映射到同一语义空间,通过计算向量相似度判断相关性,能捕捉深层语义但计算成本较高。 在构建知识库的流程中,在线检索各个流程的“是什么”与“为什么”同等重要。例如在检索环节,选择合适的检索方法或组合对系统性能至关重要。 大模型存在无法记住所有知识尤其是长尾知识、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高等缺点,而 RAG 具有数据库存储和更新稳定、数据更新敏捷且可解释、降低大模型输出出错可能、便于管控用户隐私数据、降低大模型训练成本等优点。
2025-02-14
deepseek相关的资料
以下是关于 DeepSeek 的相关资料: 集合·DeepSeek 提示词方法论:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ISVZwe05Tio9hEkFSF5cIjZ7nVf?from=from_copylink DeepSeek 从入门到精通.pdf:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EfWpw8arIiEoOKkjSalcMVZZnme?from=from_copylink DeepSeek 13 大官方提示词通俗解读,让新手也能用出高手的效果:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YIGKwXlgUi8RKlkkklxclpDYnbg?from=from_copylink 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek!2025 年 2 月 6 日:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MKfgwiN2FigRp1knbxJcdj4lnAf?from=from_copylink Deepseek"4+1"黄金提问法——情境化:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JZu4wrdsSi9gNSktaPCcgDNNnvf?from=from_copylink Deepseek"4+1"黄金提问法——迭代优化:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/R56OwQb4KiP9klk5CPbcR49yn9f?from=from_copylink 如果您的 DeepSeek 一直显示服务器繁忙,可尝试以下替代搜索: 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek!2025 年 2 月 6 日的智能纪要: DP 模型的使用分享: 功能:能进行自然语言理解与分析、编程、绘图,如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势:可以用更少的词让模型做更多事,思维发散,能给出创意思路和高级内容。 存在问题:思维链长不易控制,可能输出看不懂或胡编乱造的内容,增加纠错成本。 审核方法:可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议:使用时要有自己的思维雏形,多看思考过程,避免被模型冲刷原有认知。 使用场景:包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 案例展示:通过与孩子共读时制作可视化互动游戏,以及左脚踩右脚式的模型交互来展示 DP 模型的应用。 音系学和与大模型互动的分享: 音系学研究:对音系学感兴趣,通过对比不同模型的回答来深入理解,如 bug 和 DIFF SIG,探讨语言概念在音系学下的心理印象等。 大模型取队名:与大模型进行多轮对话来取队名,通过不断约束和披露喜好,最终得到满意的队名及相关内容。 Deepseek 的介绍与活动预告: Deepseek 文档分享:在 3 群和 4 群分享了 Deepseek 的相关文档,也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。 Deepseek 使用介绍:介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。 未来活动预告:明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹,周一晚上学习多维表格中接入 Deepseek。
2025-02-14
大模型相关术语中,参数和Token分别指什么?
在大模型相关术语中: 参数:主要指模型中的权重(weight)与偏置(bias),大模型的“大”通常体现在用于表达 token 之间关系的参数数量众多,例如 GPT3 拥有 1750 亿参数,其中权重数量达到了这一量级。 Token:大模型有着自己的语言体系,Token 是其语言体系中的最小单元。人类语言发送给大模型时,会先被转换为大模型的语言,这种转换的基本单位就是 Token。不同厂商的大模型对 Token 的定义可能不同,以中文为例,通常 1 Token 约等于 1 2 个汉字。大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制,通常都是以 Token 为单位计量的。Token 可以代表单个字符、单词、子单词,甚至更大的语言单位,具体取决于所使用的分词方法(Tokenization),在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成一个词汇表。
2025-02-13