什么是pony类作图大模型

以下是通过 AI 制作图表的相关信息： 一、推荐的 AI 工具和平台 1. Creately 简介：在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。 功能：智能绘图功能，可自动连接和排列图形；丰富的模板库和预定义形状；实时协作功能，适合团队使用。 官网：https://creately.com/ 2. Whimsical 简介：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。 功能：直观的用户界面，易于上手；支持拖放操作，快速绘制和修改图表；提供多种协作功能，适合团队工作。 官网：https://whimsical.com/ 3. Miro 简介：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。 功能：无缝协作，支持远程团队实时编辑；丰富的图表模板和工具；支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。 官网：https://miro.com/ 4. Lucidchart 简介：强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 功能：拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 5. Microsoft Visio 简介：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 功能：集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作；丰富的图表类型和模板；支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. Diagrams.net 简介：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能：支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）；多种图形和模板，易于创建和分享图表；可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/ 二、使用 AI 绘制示意图的步骤 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求，添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 示例：假设需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录：https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 利用这些 AI 工具，您可以快速、高效地创建专业的示意图，满足各种工作和项目需求。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于学习 AI 作图的一些指导： 比赛要求： 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛，需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora，提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 作图思路： 1. 明确创作主题即锚点，根据 Lora 风格确定创作方向。 2. 确定主体，联想主体的角色设定。 3. 增加叙事感，让画面有一到两个及以上角色，制造反差和联想。 图片构成因素： 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 构图相关： 1. 概念：构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等，好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。 2. 分类：包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面）。 3. 要素：有主体、陪体、前景、背景、点线面，合理运用可丰富画面。 4. 方式：如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中，推荐中景及以上景别，全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 创作有趣作品： 通过运用反差制造有冲击力的画面，创作出有叙事感和趣味性的作品。趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 提示词编写方法： 用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。 实操演示： 以未发布的 Lora 为例，按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。比如人物创作可以从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 另外，有人学习 AI 绘画的经历表明，如果要主动学习 AI，亲测有效的方式是让其看到 AI 能多快多好地完成手头的活儿。生成式 AI 目前还在非常早期的阶段，为 AI 找高价值应用场景或许能干个一二十年。

以下是关于用 AI 作图的相关内容： 参加比赛的要求： 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛，需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora，提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 作图思路： 1. 明确创作主题即锚点，根据 Lora 风格确定创作方向。 2. 确定主体，联想主体的角色设定。 3. 增加叙事感，让画面有一到两个及以上角色，制造反差和联想。 图片构成因素： 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 构图： 1. 概念：构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等，好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。 2. 分类：包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面）。 3. 要素：有主体、陪体、前景、背景、点线面，合理运用可丰富画面。 4. 方式：如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中，推荐中景及以上景别，全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 创作有趣作品： 通过运用反差制造有冲击力的画面，创作出有叙事感和趣味性的作品。 提示词编写方法： 用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。 实操演示： 以未发布的 Lora 为例，按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 电商应用： 对于运营网店的女装店主，若没有钱请模特，可以用 Stable Diffusion 初步制作商品展示图。比如卖绿色淑女裙，可先真人穿衣服拍照，拿到真实质感的照片（若身材有问题可借助美图秀秀或 PS），选好真人照片风格的底模（如 majicmixRealistic_v7），根据不同平台换头（如面向海外市场换白女头），在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分，并编写相关提示词（如 breathtaking cinematic photo,masterpiece,best quality,,blonde hair,silver necklace,carrying a white bag,standing,full body,detailed face,big eyes,detailed hands）。

以下是关于 AI 作图学习的全面指导： 比赛要求： 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛，需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora，提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 作图思路： 1. 明确创作主题即锚点，根据 Lora 风格确定创作方向。 2. 确定主体，联想主体的角色设定。 3. 增加叙事感，让画面有一到两个及以上角色，制造反差和联想。 图片构成因素： 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 创作有趣作品： 通过运用反差制造有冲击力的画面，创作出有叙事感和趣味性的作品。 构图相关： 1. 概念：构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等，好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。 2. 分类：包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面）。 3. 要素：有主体、陪体、前景、背景、点线面，合理运用可丰富画面。 4. 方式：如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中，推荐中景及以上景别，全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 实操演示相关： 1. 趣味性与美感：趣味性通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 2. 纹身图创作：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. 提示词编写：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。 4. 实操演示准备：以未发布的 Lora 为例，按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 5. 人物创作过程：从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 6. 中式风格图像生成：包括人物（如穿蓝色汉服女孩的半身像，包括发型、妆容、服饰、配饰等特征，以及光线、环境等元素）、动物（如蛇、孔雀等，涉及颜色、姿态、所处环境等描述）、景观（如中式宫殿、桃花树等室外景观）图像的生成尝试及效果分析。 此外，还有个人学习经历分享，如二师兄在 2024 年 2 月接触 AI 绘画，3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，5 月因工作变动开启无硬件支持的 AI 学习之路，并加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。

目前比较成熟的用于制作图片的 AI 产品主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，能将上传的照片转换为芭比风格，效果很好。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可根据文本或参考图像生成有创意且质量不错的相似图像输出，但也存在一些局限，如偶尔性能不稳定、生成内容不当等问题。 另外，藏师傅教您用 AI 三步制作任意公司的周边图片，不用到处找样机文件，流程如下： 1. 获取 Logo 图片的描述。 2. 根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词。 3. 将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 关于图片模型比语言模型小的问题，这是因为图像生成（无论是 text to image 还是 text to video）的核心质量实际上由文本控制，去掉图片只用文字表达，要求的模型复杂度会小很多。人类对图像的容错率相对较高，而对于语言，语法或逻辑错误很容易察觉，大脑在处理视觉信息时可以进行一定程度的“脑补”，但对语言的补偿有限，所以文字的准确性很重要。

以下是使用城市狂想制作图片的方法： 1. 图片提示词生成： 直接点击回车，耐心等待几十秒即可看到生成的图片，一次性会生成 4 张，可选择喜欢的图片点击进入进行对应操作。 常用的操作有变化、高清、重塑、扩图。变化会对选中图片进行整体变化；高清选择直接变化不明显，选择强烈会修改图片细节；重塑分为细微和强烈两种方式，会展现不同画面类型和内容。 为您提供了猫叔之前写的一段提示词的 prompt，生成了三条 prompt，如“远景，三分法构图，俯视视角，数字绘画，云雾缭绕的山谷，群山连绵起伏……”等。同时为您生成了 1 组共 12 段提示词，可直接使用。拿到提示词后进入喜欢的 AI 绘画工具界面，如以悠船为例，点击开始想象按钮，粘贴提示词。 2. 通过垫图生成符合要求的图片： 准备建筑或风景的图片，如十堰市著名景点武当山的图片。 将图片复制到悠船的提示词框，并填写对应的提示词描述。 3. 完成所有图片制作： 为您提供了根据上述提示词和垫图技巧生成的对应图片，也可以用以下几个 GPTs 直接生成对应的提示词： https://chatgpt.com/g/gtc0eHXdgbromidjourneyromjpromptgeneratorv6 https://chatgpt.com/g/g7MBjCOmzcmjpromtgeneratorv6

大模型在稳定输出方面具有以下特点和相关情况： 在翻译场景中： 突破传统翻译模型局限，大幅提升翻译质量，为广泛应用带来机遇。 能够通过深度上下文分析理解语言真正含义，适应不同语境，避免词不达意和语境脱节，精准捕捉并传达原文意图，尤其在处理隐喻、习语或文化特征文本时表现出色。 生成更流畅、自然且地道的翻译，接近母语水平，保持原文语言风格和情感色彩，更具亲和力和感染力。 具有强大适应性，能根据不同翻译场景灵活调整策略，在多场景翻译中更具灵活性和精准度。 能够深入理解文化内涵，避免因文化差异导致误解或偏差，在专业领域能提供更专业且符合行业标准的翻译结果。 在旅行青蛙智能体搭建过程中： 涉及多个意图分支，如定向旅行、投喂青蛙、在家休息等，每个分支包含多个大模型节点和相关操作。 关于大模型是否具有道德观念： 大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识，它们是通过大量数据训练来模拟语言统计规律的。 但可以被设计用来识别和生成包含道德观念内容的文本。 为确保其输出符合社会道德和伦理标准，采取了多种方法，如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预以及教育和培训等。然而，确保 AI 模型的道德和伦理性仍是复杂且持续的挑战，相关标准也在不断演进。

Redux 模型是一个轻量级模型，具有以下特点和应用： 1. 可与 Flux.1配合使用，基于 1 个输入图像生成图像变体，无需提示，适合快速生成特定样式的图像。 2. 位置：将 Redux 模型下载到 comfyui/models/style_models，下载 sigclip_patch14384.safetensors 到 ComfyUI/models/clip_vision。 3. 重绘节点：ComfyUIInpaintEasy，相关链接：https://github.com/CYCHENYUE/ComfyUIInpaintEasy 。 4. 在工作流中的应用： 用于电商服饰行业的换装、虚拟试穿等场景，提升效果并简化工作流。 模特生成：加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效（Reduxprompt 节点风格细节等级 1=27×27 最强，14=1×1 最弱）。 服装高精度处理：使用 Flux 的 fill 模型，提示词书写格式为这是一组图片，左边是衣服，右边的模特穿着左边的衣服，Redux 权重调整为最大。 FLUX.1 Redux 还适用于所有 FLUX.1 基本模型，用于生成图像变化，给定输入图像能重现具有轻微变化的图像，自然集成到更复杂工作流程中，通过提示解锁图像重新设计。最新型号 FLUX1.1Ultra 支持该功能，允许组合输入图像和文本提示，创建具有灵活宽高比的高质量 4 兆像素输出。

Joy_caption_two_load 模型相关信息如下： 下载地址： 模型可从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载，存放文件夹为 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 。 网盘链接：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 ，存放文件夹为 models/Joy_caption 。 此外，还有 MiniCPMv2_6提示生成器+CogFlorence 可从 https://huggingface.co/pzc163/MiniCPMv2_6promptgenerator 和 https://huggingface.co/thwri/CogFlorence2.2Large 下载。 节点安装地址：D:\\ComfyUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 安装步骤： （Comfyui evn python.exe）python m pip install rrequirements.txt 或点击 install_req.bat ，注意 transformers 版本不能太低。 下载模型或者运行 comfyui 自动下载模型到合适文件夹。 模型安装： Joy_caption ，运行自动下载模型（推荐手动下载）。 三个模型（页面显示和实际大小有一定差异）： 3.5G，放到：你的\\ComfyUI\\models\\clip\\siglipso400mpatch14384 。 5.7G，放到：你的\\ComfyUI\\models\\LLM\\MetaLlama3.18Bbnb4bit 。 86MB，放到：你的\\ComfyUI\\models\\Joy_caption 。 相关模型介绍： Joy Caption 模型在 SigLIP 和 Llama3.1 的基础之上，使用 Adapter 模式，训练出更好的描述图像的模型，需要与 SigLIP 和 Llama3.1 混合使用，输入图像，输出一段语义丰富的图像描述。 Google 的 SigLIP 是一种改进的多模态模型，类似于 CLIP，但是采用了更优的损失函数。 MetaLlama3.18Bbnb4bit 是优化的多语言大语言模型，基于 Meta 的 Llama 3.1 架构，使用 BitsAndBytes 库进行 4bit 量化，大幅减少内存使用，同时保持模型性能。 模型工作流程： siglipso400mpatch14384（视觉模型）： 接收输入图像。 分析图像的视觉内容（如物体、场景、颜色、纹理等）。 将这些视觉信息编码成一组特征向量。 image_adapter.pt（适配器）： 接收来自视觉模型的特征向量。 转换和调整这些特征，使其适合语言模型处理。 一些特定任务的优化或微调（如图片到文字）。 MetaLlama3.18Bbnb4bit（语言模型）： 接收经过适配器处理的特征。 基于这些特征生成相应的文本描述。 应用语言知识来确保描述的连贯性和准确性。

对于小公司想要部署一个能对运维、运营、客服、美术、策划、程序都有帮助的本地 AI 系统，以下是一些相关信息： 线上和线下本地部署的 AI 特点： 线上部署的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图尺寸受限。线下部署的优势是可添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。建议线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 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。 支持自定义模型，可调整参数。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 Google Gemma： 是 Google 发布的家用版小模型，有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。小模型可能不适合复杂任务，但适合提升基础操作效率。部署环境友好，可通过 ollama 方便部署，支持热加载模型文件。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 综合考虑，如果您的公司对出图质量要求较高，且有较好的硬件配置，可以选择线下部署结合线上测试的方式。在语言模型方面，Ollama 具有较多优势，可根据具体需求选择合适的模型进行部署。

对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、策划和程序等方面，以下是一些建议和相关信息： 目前市面上的 AI 模型各有特点。线上 AI 具有出图速度快、不依赖本地显卡配置、无需下载大型模型以及能参考其他创作者作品等优势，但出图尺寸受限。线下部署的 AI 可以添加插件、出图质量高，但可能导致电脑宕机且对配置要求高。 在游戏领域，AI 大模型带来了诸多变化，如游戏内容辅助生成（包括文、图、3D 和音乐），可应用于游戏策划人和美术设计师。文生图和图生图能提高创作效率，动画辅助渲染可改变角色风格，游戏智能运营涵盖智能 NPC 互动、客服、攻略问答和代码脚本生成等，适用于产品经理、运营经理和社区运营经理。 Google 刚刚发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这类小模型可能不太适合处理复杂任务，但代表了模型本地化提升基础操作效率的趋势。Ollama 是一个开源的大型语言模型服务，方便部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用，支持热加载模型文件，且像小型的 llama 也支持本地部署。部署时，需进入 ollama.com 下载程序并安装，通过命令提示符进行操作和切换模型。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，且对非英文语种反馈不太稳定。 综合考虑，小游戏公司可以根据自身需求和硬件配置选择合适的 AI 模型。如果对出图质量要求高且有较好的硬件配置，可尝试线下部署；若更注重效率和便捷性，线上模型可能更适合。同时，也可以考虑像 Gemma 这样的小模型进行本地化部署以提升基础操作效率。

对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、美术、策划、程序等方面，以下是一些建议和目前市面上合适的 AI 模型分析： 线上 AI 平台的优势在于出图速度快，对本地显卡配置要求低，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图分辨率有限制。 线下部署的优势是可以添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高还可能爆显存导致出图失败。 综合考虑，建议充分发挥线上和线下平台的优势。线上可用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 在图像生成方面，2022 年主流生成式图像应用如 DALLE 2.0、Stable Diffusion 和 Midjourney 使图像生成精细化程度提升，提示对图像生成结果的控制能力增强。 在 3D 模型生成中，AI 能完成 3D 模型生成流程的“一步到位”，大大提升效率。 在游戏开发中，AI 可用于游戏内容辅助生成（如文、图、3D、音乐）、动画辅助渲染、游戏智能运营（包括智能 NPC 互动、客服、攻略问答、代码和脚本生成）等。 对于小游戏公司，Stable Diffusion 可能是一个较为合适的选择，它在 2D 美术素材辅助生成方面能够提高创作效率、降低成本，并且有多种应用场景，如文生图、图生图等。同时，也可以考虑结合线上平台进行参考和测试。