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我要用Sd做图片细化,要怎么做?给出具体方法

回答

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。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【SD】商业换装如此简单,Segment Anything保姆级教学

但有的时候,我们需要更精确一点的蒙版,比如人物的眼睛,或者是身上的配饰等等。单靠SAM模型就很难得到想要的蒙版了,这个时候我们就需要使用到segment anything中的GroundingDINO了。启用GroundingDINO,AI会自动下载模型,此时会需要用魔法,没有魔法的同学可以去我的云盘直接下载。放到这个文件目录下“……sd-webui-aki-v4.2\extensions\sd-webui-segment-anything\models\grounding-dino”点击启用,在检测提示词中输入“eye”,AI就可以根据语义分割帮我们自动检测出眼睛的部分,并设置好蒙版。我们还可以通过预览箱体,来得到两只眼睛的编号,通过编号可以选择调整单一的眼睛。比如,我只想调整左边那只眼睛,我就只需要勾选1就可以了。和刚才一样,选择我们想要修改的蒙版,上传到重绘蒙版当中。添加提示词“闭眼”。点击生成,可以看到图片就修改好了。我们再来给人物换个背景试试,加载刚才生成的背景蒙版。大模型选择revAnimated_v122,正向提示词:简单背景、花、国画、工笔。蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。得到这张图片,头发的部分没有抠太好。我们将它再次放入图生图中,使用tile模型做一次整体细化,除了融合人物之外,还能给人物的衣服也添加上国风元素。生成,人物好像变得高级了一些。来到PS,使用创成式填充修复一下头发。完成啦。

教程:详细二维码

和第二步一样的关键词和模型发送过来,按照下面的参数设置我原本的图片尺寸是1152x1152我需要增高高度这里设置为(1152x1526)ControlNet设置[heading3]4、无法识别处理[content]能扫码不能长按识别1、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)2、或降低重绘幅度(高清修复大图的时候才用的上)3、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),调节下透明度。4、使劲的抽卡!!!

【SD】最强控制插件ControlNet(4)细节狂魔tile

SD放大的原理就是利用分区的方式将图片切成多块,然后每一块分开渲染,最终合并成一张图。但是这样渲染有一个缺点,就是重绘幅度不能开得太大,开得太大的后果就是每一块分区里面都有可能生成新的人物。当我将重绘幅度调到1,放大刚才那张图片,结果就变成了这样,每一个分区之中都产生了新的绘画。通常情况下,使用SD放大,重绘幅度都设置在0.3以下。这时,我们使用tile模型,还是保持重绘幅度为1,放大1.5倍,进行绘图。由于重绘幅度的提高,画面的细节得到了非常大的加强,但是可以看到,在tile模型的加持下,如此高的重绘幅度并没有导致画面崩坏。当然在一般情况下,也不需要将重绘幅度刻意调这么高,因为太多的细节也会影响图片的观感。放大之后,拿来做手机壁纸也非常漂亮了。补齐草稿当我们有一张这样的草图的时候,我们可以利用Tile模型对它进一步细化。将图片导入到ControlNet中,提示词为“一间木屋,两棵树”。这是细化之后的结果,tile的这个功能可以帮助我们对简单的色块草稿做细化,提供一些设计灵感。我们再增加一点关键词——“一间长满鲜花的木屋”,并将下面的控制模式改为“更注重提示词”。生成一下,是不是更惊艳了,这个用法就是我们最后要讲的一个tile的功能,也是它的最强功能——随机提示词转换。随机提示词转换这个用法的主要效果,就是可以用提示词对我们的参考图做出调整。比如我这里找到一张钢铁侠的图片,我想要用这个动作来绘制一个美国队长的形象。

其他人在问
SD 在线上哪里可以使用?
以下是一些可以在线使用 SD 的地方: 1. 哩布哩布 AI:其在线 SD 界面与本地部署的界面区别不大,每天有一百次的生成次数,且已集成最新的 SDXL 模型。 2. stability AI 公司推出的 Clipdrop(https://clipdrop.co/stablediffusion):和 midjourney 的使用方法相似,输入提示词即可直接生成,每天免费 400 张图片,但需要排队,出四张图大概需要二三十秒的时间。
2024-11-22
SD 安装包
以下是关于 SD 安装包的相关内容: 一、Roop 插件安装 1. 安装时间较长,需耐心等待。安装好后,打开 SD 文件目录下的特定文件夹,在地址栏输入“cmd”并回车。 2. 在打开的 dos 界面中,粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”代码,自动安装 insightface。若此阶段出错,建议下载最新的秋叶 4.2 整合包(6 月 23 号更新),后台回复【SD】可在云盘下载。 3. 安装完成后,重新打开启动器,后台会继续下载模型,全程需科学上网。 4. 选用真实系模型“realisticVisionV20”,启用 ROOP 插件,选择要替换的人物照片,面部修复选择“GFPGAN”,根据需求设置右边参数和放大算法,点击生成。若人脸像素偏低,可发送到“图生图”并使用 controlnet 中的 tile 模型重绘。 5. 想要插件可添加公众号【白马与少年】回复【SD】。 二、SD 云端部署 1. 部署流程 浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到购买的实例,点击启动,输入购买时设置的密码进入远程的 Windows 系统环境,安装显卡驱动、配置环境变量。 2. 安装显卡驱动 用内置的 IE 或下载 Chrome,打开英伟达网站,根据购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号下载对应的驱动并安装。 3. 配置环境变量 驱动安装完成后,复制驱动所在目录(一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」),找到环境变量配置入口(控制面板>系统和安全>系统),选择「高级系统设置」,在「系统变量」里的 Path 环境变量中新建并粘贴驱动安装地址保存。 4. 下载安装 SD 整合包 以秋叶的 SD 整合包为例,下载地址为:https://pan.baidu.com/s/1uavAJJdYYWhpnfjwQQDviQ?pwd=a123 ,提取码:a123。建议在服务器上安装提高下载速度的工具或有百度会员。安装后打开安装包一级目录,双击启动器运行依赖,安装完成后即可启动 SD。 三、Roop 换脸插件安装的其他步骤 1. 将 inswapper_128.onnx 文件移动到“sdwebuiakiv4\\models\\roop ”目录下(若没有该目录则创建)。 2. 将.ifnude 和.insightface 目录移动到 C:\\Users\\您的用户名目录下(用户名因人而异)。 3. 启动 webui,它会同步内部组件,可能需 5 30 分钟,耐心等待。加载完成后在浏览器打开,可在图生图、文生图中下面列表标签看到 roop V0.0.2。 特别提醒:此插件谨慎使用,切勿触犯法律。
2024-11-22
sd 人物的模样及服装等统一
以下是关于人物模样及服装的 SD 关键词描述: 人物类型:肌肉公主、舞者、啦啦队等。 性别:单人,包括女人和男人。 身体特征:有光泽的皮肤、苍白皮肤、白皙皮肤等。 头发样式:直发、卷发、波浪卷等。 头发颜色:挑染、内层挑染、头发内变色等。 头发长度:长发、很短的头发、短发等。 具体人物:初音未来、绫波(碧蓝航线)、比那名居天子、蛮啾(碧蓝航线)、爱宕、时崎狂三、洛琪希、西住美穗、星街彗星、时雨、蒂法·洛克哈特、中野一花、南达科他州(碧蓝航线)、白上吹雪、白井黑子、岛风等。 发型特点:身前,单侧编发,人妻发型;挑染,条纹发色;短碎发等。 面部特征:死鱼眼、晒痕、眼睛发光、垂耳(狗)等。
2024-11-20
SD 下载
以下是关于 SD 下载的相关内容: 1. 模型下载与安装: 二维码做好后,进入 SD 版块,需下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。您可以添加公众号【白马与少年】,回复【SD】获取。 在【QR ControlNET】的文件夹中,后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”路径下,后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”路径下。 系统要求为 Win10 或 Win11。Win 系统查看配置:在桌面上找到“我的电脑”,鼠标右键点击,点击“属性”,查看 Windows 规格;查看电脑配置时,需满足 3 个要求(推荐):电脑运行内存 8GB 以上,是英伟达的显卡,显卡内存 4GB 以上。 配置达标可跳转至对应安装教程页。 如果不会科学上网,也可去启动器的界面直接下载模型。将下载的大模型放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】文件夹下,在左上角的模型列表中选择(看不到就点旁边的蓝色按钮刷新)。 2. 其他相关文件下载与放置: VAE 可直接在启动器里面下载,下载的 VAE 放在根目录的【……\\models\\VAE】文件夹。 Embedding 可在 C 站通过右上角的筛选 Textual Inversion 找到,放在根目录下的 embeddings 文件夹里。
2024-11-18
sd 下载
以下是关于 SD 下载的相关内容: 1. 模型安装设置: 二维码做好后,进入 SD 版块,需下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。可添加公众号【白马与少年】,回复【SD】获取。 在【QR ControlNET】的文件夹中,后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”路径下,后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”路径下。 选择模型,填入关键词,设置迭代步数为 15,采样选择 DPM++ 2M Karras,图像大小设置为 768768。 2. SD 的安装: 系统需为 Win10 或 Win11。 Win 系统查看配置: 查看电脑系统:在桌面上找到“我的电脑”,鼠标右键点击,点击“属性”,查看 Windows 规格。 查看电脑配置:检查电脑能否带动 SD,需满足 3 个要求(推荐):电脑运行内存 8GB 以上,是英伟达的显卡,显卡内存 4GB 以上。打开任务管理器(同时按下 ctrl+shift+esc),查看电脑运行内存和显卡内存(显存)。8GB 运行内存可勉强运行 SD,推荐 16GB 以上运行内存;4GB 显存可运行 SD,推荐 8GB 以上显存。 配置达标可跳转至对应安装教程页: 。 配置不够可选择云端部署(Mac 也推荐云端部署): 。 备选:SD 难的话,可先试试简单的无界 AI: 。 3. 软件原理傻瓜级理解: 不会科学上网,可在启动器界面直接下载模型,下载的大模型放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】文件夹下,在左上角模型列表中选择,看不到就点旁边蓝色按钮刷新。 VAE 相当于给模型增加提高饱和度的滤镜和局部细节微调,有的大模型自带 VAE,可不用再加。VAE 可在启动器里下载,放在根目录的【……\\models\\VAE】文件夹下。 Embedding 是提示词打包功能,可在 C 站通过右上角筛选 Textual Inversion 找到,放在根目录下的 embeddings 文件夹里。 LORA 功能强大,可将人物或物品接近完美复刻进图像中,使用时需注意版权和法律问题。
2024-11-18
SD好的模型分享
以下是为您分享的关于 SD 模型的相关内容: 对于 SDXL 的 ControlNet 模型中的 Canny 硬边缘模型,有不同型号,如 4080ti 笔记本测试中,12G 显存下,sdxl base+refiner 模型,使用 diffusers 的 2.5Gfull 模型绘制 10241024 尺寸图片需 2 分 57 秒,320Mb 的 small 模型用时 34s,质量差距不大但时间优势明显。其他作者如 kohya 的用时 33 秒,更接近真实质感。sai 的 128lora 和 256lora 分别用时 39 秒和 1 分 08 秒,偏绘画感觉。t2i 的用时 34s,偏插画。关闭 refiner 能节省一半左右时间,平均 17 秒左右。 在 Depth 深度模型测试中,图形尺寸 6641024,diffusers 的 full 模型用时 2 分 48 秒,small 模型用时 23s,kohya 模型用时 42 秒,sai 模型用时 1 分 12 秒,sargezt 模型用时 1 分 52 秒。 用 Stable Diffusion 时,要先确定照片风格,如生成真人 AI 小姐姐可选用 chilloutmix 的大模型。部分常用大模型可在分享的链接中根据文件夹名称找到。文章第三部分会详细介绍模型下载位置和存放位置。 对于 ControlNet 中线条约束类的预处理器和模型,作者已整理好,如需获取可添加公众号【白马与少年】回复【SD】。同时作者还附上一张图帮助理解 ControlNet 模型的命名规则。
2024-11-17
我要做GPTs
做 GPTs 的原因主要有以下几点: 1. 从社会层面看,虽然 AI 信息充斥,但大多数人对其了解有限,直接面对大模型时交流有限。而 Character.ai 因创造具体角色,数据居高不下,这表明需要明确的引导,而 GPTs 的创作者们可以做到这一点。 2. 对于平台来说,需要场景反哺产品,也需要先行者带动,形成双赢的共存生态。 3. 从从业者角度,如作者自身,虽有丰富经验,但在做 LLMs 应用时面临诸多问题,如找不到落脚点、技术与业务的断档等。懂技术的人不懂业务,熟悉业务的人对新技术没概念。 4. 从产品角度,普通用户的简单交流大模型难以明白其意图,而 GPTs 通过对话引导逐步获取用户信息,将生成高质量 Prompt 的过程拆解为以一轮对话为最小单元任务的重复,解决了用户说什么以及低门槛生成高质量 Prompt 的问题。
2024-11-21
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
我有一张图像,我要如何用stable Diffusion给它添加噪音
要使用 Stable Diffusion 给一张图像添加噪音,以下是相关的原理和过程: 在 Stable Diffusion 中,与 GAN 等生成式模型一样,它学习拟合训练集分布,并能够生成与训练集分布相似的输出结果。但与 GAN 相比,SD 模型训练过程更稳定,且具备更强的泛化性能,这归功于其核心的前向扩散过程和反向扩散过程。 在前向扩散过程中,SD 模型持续对一张图像添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵。而在反向扩散过程中,SD 模型进行去噪声过程,将一个随机噪声矩阵逐渐去噪声直至生成一张图像。 Stable Diffusion 的整个训练过程在最高维度上可以看成是如何加噪声和如何去噪声的过程,并在针对噪声的“对抗与攻防”中学习到生成图片的能力。 其训练逻辑为: 1. 从数据集中随机选择一个训练样本。 2. 从 K 个噪声量级随机抽样一个 timestep t。 3. 将 timestep t 对应的高斯噪声添加到图片中。 4. 将加噪图片输入 UNet 中预测噪声。 5. 计算真实噪声和预测噪声的 L2 损失。 6. 计算梯度并更新 SD 模型参数。 在训练时,需要把加噪的数据集输入模型中,每一次迭代用 random 函数生成从强到弱各个强度的噪声,通常会生成 0 1000 一共 1001 种不同的噪声强度,通过 Time Embedding 嵌入到训练过程中。Time Embedding 由 Timesteps(时间步长)编码而来,引入 Timesteps 能够模拟一个随时间逐渐向图像加入噪声扰动的过程。每个 Timestep 代表一个噪声强度(较小的 Timestep 代表较弱的噪声扰动,而较大的 Timestep 代表较强的噪声扰动),通过多次增加噪声来逐渐改变干净图像的特征分布。 以下是一个简单的加噪声流程示例:首先从数据集中选择一张干净样本,然后再用 random 函数生成 0 3 一共 4 种强度的噪声,然后每次迭代中随机一种强度的噪声,增加到干净图片上,完成图片的加噪流程。 在训练过程中,首先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。接着,让 SD 模型学习去噪过程,最后抽象出一个高维函数,这个函数能在纯噪声中不断“优化”噪声,得到一个干净样本。其中,将去噪过程具像化,就得到使用 UNet 预测噪声,并结合 Schedule 算法逐步去噪的过程。加噪和去噪过程都是逐步进行的,假设进行 K 步,那么每一步,SD 都要去预测噪声,从而形成“小步快跑的稳定去噪”。与此同时,在加噪过程中,每次增加的噪声量级可以不同,假设有 5 种噪声量级,那么每次都可以取一种量级的噪声,增加噪声的多样性。
2024-11-18
我要用数字人AI做教学讲课
数字人 AI 用于教学讲课具有诸多优势: 1. 突破时空限制:可以让历史人物如牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,白居易讲述《长恨歌》背后的故事,学生能与任何历史人物对话交流,不受时空约束。 2. 个性化教学:能根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化学习计划和资源,因材施教,提高学习效率和成果,缓解教育资源不平等问题。 3. 提高参与感:数字教师博学多能、善解人意且不受情绪左右,基本可实现一对一辅导,让学生参与感更高。 4. 丰富教学形式:如卡尔的 AI 沃茨的数字人课程,包含 15 节视频课,持续更新并增加最新内容,还有课外社群辅导。课程回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件,如 AI 马斯克对谈 AI 乔布斯等。 5. 优化工作流:数字人的出现能在制作个人 IP 短视频、配音、直播、智能客服、虚拟偶像等领域完成赋能。 关于数字人课程的学习: 1. 推荐卡尔的 AI 沃茨的数字人课程,建立了完整的数字人学习体系。 2. 报名方式可通过扫码查看课程详细内容和介绍。 在与 AI 交互方面: 1. 对于提示词工程和学习提示词,有人持反对观点,认为像打字和写作一样,不断尝试和大模型交互是最佳方法。 2. 和大模型交互不一定需要遵循规则,未达成目的可锲而不舍地开新窗口再尝试,或更换模型。 3. 用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与大模型交流的效率和精确性,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-11-17
我现在是一个AI小白,我想学习AI相关知识,我要怎么进阶学习?
对于 AI 小白的进阶学习,您可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能、机器学习、深度学习等主要分支及其之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品创作自己的作品。 分享实践后的经验和成果。 5. 体验 AI 产品: 与 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,获取实际应用中的体验,激发对 AI 潜力的认识。 同时,您还需要掌握以下基础知识: AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-14
我要按怎样的步骤学习AI
以下是学习 AI 的步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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,并有机会获得证书。 3. 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己的实践成果。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习等)。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变,应投资创建一个模型生态系统,让“专家”AI 像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,通过正规学校教育和学徒实践,从该领域出色的实践者那里学习,获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉。对于 AI,应通过使用彼此堆叠的模型来训练,而不是仅依靠大量数据和期望一个生成模型解决所有问题。例如,先训练生物学的模型,再是化学的模型,然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的课程从化学和生物学基础开始,设计新疗法的科学家也需要经历多年相关学习和研究,这种学习方式有助于培养处理涉及细微差别决策的直觉。
2024-11-08
如何将传统知识库通过LLM能力转化成更智能与精细化的知识库?包括但不限于分段、QA问答和图片解析描述和总结
将传统知识库通过 LLM 能力转化为更智能和精细化的知识库是一个复杂但可行的过程,以下是一些关键步骤和方法: 1. 数据预处理:对传统知识库中的内容进行清理、格式化和标准化,确保数据的质量和一致性。 2. 内容分段:根据主题和逻辑结构,将长篇的知识内容合理分段,使信息更易于理解和处理。 3. 提取关键信息:从文本中提取重要的概念、实体和关系,为后续的问答和总结做准备。 4. 构建 QA 问答对:分析知识库中的内容,设计有针对性的问题和准确的答案,形成问答对,以方便用户快速获取所需信息。 5. 图片解析描述:对于包含图片的内容,使用图像识别技术提取关键元素,并进行详细的描述和解释。 6. 总结归纳:对分段后的内容进行总结,提炼核心要点,帮助用户快速了解主要内容。 在实施过程中,需要不断优化和调整方法,以确保转化后的知识库能够满足用户的需求,提供更高效和准确的服务。
2024-11-18
某银行计划对外采购2024年分行内训师培训项目,现需要对采购内容做详细要求,培训内容以AI工具课程开发与设计,课程制作与实践,短视频制作,直播授课技巧等,我该如何对培训老师资质,授课经验,AI工具运用等技能做细化要求
以下是为您提供的关于银行采购 2024 年分行内训师培训项目中对培训老师资质、授课经验、AI 工具运用等技能的细化要求建议: 培训老师资质: 具备相关领域的专业教育背景,如计算机科学、人工智能等。 持有相关的行业认证或资格证书。 授课经验: 拥有丰富的企业内训经验,特别是在金融行业的培训经历。 成功完成过类似 AI 工具课程开发与设计、课程制作与实践等相关课程的授课。 AI 工具运用技能: 熟练掌握多种主流的 AI 工具,如常见的机器学习框架、自然语言处理工具等。 能够运用 AI 工具进行实际项目开发,并具有相关的案例成果。 熟悉短视频制作和直播授课中涉及的 AI 辅助技术,如智能剪辑工具、虚拟主播技术等。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-09-13