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flux怎么提升生图速度需要哪些依赖

回答

要提升 Flux 的生图速度，以下是一些相关的依赖和要点：

  1. 条件引导：在去噪过程中，模型使用编码后的文本向量来引导图像生成，确保生成的图像与输入的文本描述相符。
  2. 采样器：ComfyUI 提供了多种采样算法（如 Euler、DDIM、DPM++等）来控制去噪过程，不同的采样器可能会影响生成速度和结果。
  3. Vae 编码：VAE 由编码器和解码器组成。编码器输入图像并输出表示其特征的概率分布，解码器将概率分布映射回图像空间。
  4. 结果输出：ComfyUI 最终将生成的图像显示在界面上，用户可进行保存、编辑或用于其他目的。
  5. 额外控制：ComfyUI 支持多种高级功能，如图像到图像、Lora、ControlNet、ipadapter 等。
  6. 低配置方案：对于显存不够 16G 的情况，开源社区有优化方案。如 NF4 来自 controlnet 的作者，GGUF 包含多个版本。NF4 模型可从 https://huggingface.co/lllyasviel/flux1-dev-bnb-nf4/blob/main/flux1-dev-bnb-nf4.safetensors 下载，放置在 ComfyUI/models/checkpoint/中，其配套节点插件可通过 git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4.git 获取。GGUF 模型可从 https://huggingface.co/city96/FLUX.1-dev-gguf/tree/main 下载，配套节点插件为 https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF 。在最新版本的 ComfyUI 中，GGUF 的节点插件可在 Manager 管理器中搜到下载安装，NF4 的配套节点插件则搜不到。使用精度优化的低配模型时，工作流和原版不同。相关生态发展迅速，有 Lora、Controlnet、IP-adpter 等，字节最近发布的 Flux Hyper lora 可实现 8 步快速生图。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

ComfyUI的生图原理 副本

在去噪过程中,模型使用编码后的文本向量来引导图像生成。这确保了生成的图像与输入的文本描述相符。[heading1]五、采样器[content]ComfyUI提供了多种采样算法(如Euler,DDIM,DPM++等)来控制去噪过程。不同的采样器可能会产生略微不同的结果或影响生成速度。[heading1]六、Vae编码[content]VAE是一种基于概率生成模型的框架，它由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。（1）编码器：编码器的任务是输入一幅图像，输出一个表示该图像特征的概率分布。这个概率分布通常是一个高斯分布，其均值和方差分别表示图像的特征。（2）解码器：解码器的任务是将编码器输出的概率分布映射回图像空间。它接收一个随机采样的噪声向量（来自编码器输出的概率分布），通过一系列的卷积层和非线性激活函数，生成与输入图像相似的图像。[heading1]七、结果输出[content]最终,ComfyUI将生成的图像显示在界面上,用户可以保存、进一步编辑或用于其他目的。[heading1]八、额外控制[content]ComfyUI支持多种高级功能,如:图像到图像:使用现有图像作为起点进行生成。Lora:使用额外的小型模型来调整风格或内容。ControlNet:允许用用额外的图像来精确控制生成过程。ipadapter:使用参考图像进行风格迁移生成。放大和后处理:改善生成图像的质量和分辨率。

工具教程：Flux

开源社区迅速展开了对低配置方案的优化，NF4来自我们controlnet的作者，GGUF则包含多个版本可以使用[heading4]NF4模型下载[content]https://huggingface.co/lllyasviel/flux1-dev-bnb-nf4/blob/main/flux1-dev-bnb-nf4.safetensors放置在ComfyUI/models/checkpoint/中（不像其他Flux模型那样放置在UNET中）NF4配套节点插件git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4.git[heading4]GGUF模型下载[content]Flux GGUF模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1-dev-gguf/tree/mainGGUF配套节点插件GGUF节点包：https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF以下是使用GGUF生图：值得一提的是在最新版本的comfyUI中GGUF的节点插件是可以在Manager管理器中搜到下载安装的，NF4的配套节点插件则搜不到。注意使用精度优化的低配模型的话，工作流和原版是不一样的。此处没有专门列举。[workflow.json](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/NUMabE5CcoxYVTxoSQAcpCslnWd?allow_redirect=1)自己改的话就是把上面官方的这个fp8的工作流，只需把底模的节点换成NF4的或者GUFF的即可。相关生态发展很快，有Lora、Controlnet、IP-adpter相关生态建设非常速度，以及字节最近发布的Flux Hyper lora是为了8步快速生图。下节我们先讲讲Flux的lora训练。

工具教程：Flux

开源社区迅速展开了对低配置方案的优化，NF4来自我们controlnet的作者，GGUF则包含多个版本可以使用[heading4]NF4模型下载[content]https://huggingface.co/lllyasviel/flux1-dev-bnb-nf4/blob/main/flux1-dev-bnb-nf4.safetensors放置在ComfyUI/models/checkpoint/中（不像其他Flux模型那样放置在UNET中）NF4配套节点插件git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4.git[heading4]GGUF模型下载[content]Flux GGUF模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1-dev-gguf/tree/mainGGUF配套节点插件GGUF节点包：https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF以下是使用GGUF生图：值得一提的是在最新版本的comfyUI中GGUF的节点插件是可以在Manager管理器中搜到下载安装的，NF4的配套节点插件则搜不到。注意使用精度优化的低配模型的话，工作流和原版是不一样的。此处没有专门列举。[workflow.json](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/NUMabE5CcoxYVTxoSQAcpCslnWd?allow_redirect=1)自己改的话就是把上面官方的这个fp8的工作流，只需把底模的节点换成NF4的或者GUFF的即可。相关生态发展很快，有Lora、Controlnet、IP-adpter相关生态建设非常速度，以及字节最近发布的Flux Hyper lora是为了8步快速生图。下节我们先讲讲Flux的lora训练。

其他人在问
flux和sdXL出图的区别
Flux 和 SDXL 出图主要有以下区别： 1. 生成人物外观：Flux 存在女生脸油光满面、下巴等相同外观问题，而 SDXL 相对在这方面有改进。 2. 模型构成：SDXL 由 base 基础模型和 refiner 优化模型两个模型构成，能更有针对性地优化出图质量；Flux 中 Dev/Schnell 是从专业版中提取出来，导致多样性丧失。 3. 处理方式：在低显存运行时，可采用先使用 Flux 模型进行初始生成，再用 SDXL 放大的分阶段处理方式，有效控制显存使用。 4. 模型参数和分辨率：SDXL 的 base 模型参数数量为 35 亿，refiner 模型参数数量为 66 亿，总容量达 13G 之多，基于 10241024 的图片进行训练，可直接生成 1000 分辨率以上的图片，拥有更清晰的图像和更丰富的细节；而 Flux 在这方面相对较弱。
2024-12-20
flux和sd3.5出图的区别
Flux 和 SD3.5 出图存在以下区别： 1. 模型性质：Flux.1 有多种版本，如开源不可商用的 FLUX.1等。而 SD3.5 未提及相关性质。 2. 训练参数：Flux.1 的训练参数高达 120 亿，远超 SD3 Medium 的 20 亿。 3. 图像质量和提示词遵循能力：Flux.1 在图像质量、提示词跟随、尺寸适应、排版和输出多样性等方面超越了一些流行模型，如 Midjourney v6.0、DALL·E 3和 SD3Ultra 等。 4. 应用场景：Flux.1 可以在 Replicate 或 fal.ai 等平台上试用，支持在 Replicate、fal.ai 和 Comfy UI 等平台上使用，并且支持用户根据自己的数据集进行微调以生成特定风格或主题的图像。而 SD3.5 未提及相关应用场景。 5. 本地运行：文中尝试了在没有 N 卡，不使用复杂工作流搭建工具的 Mac Mini M1 上运行 FLUX.1，以及在边缘设备 Raspberry PI5B 上运行的情况，未提及 SD3.5 的相关内容。 6. 模型安装部署：对于 Flux.1，不同版本的模型下载后放置的位置不同，如 FLUX.1应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。而 SD3.5 未提及相关安装部署内容。 7. 显存处理：对于 Flux.1，如果爆显存，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型，设置为 fp8 可降低显存使用量，但可能会稍微降低质量。而 SD3.5 未提及相关显存处理内容。 8. 提示词使用：在训练 Flux 时，应尽量使用长提示词或自然语言，避免使用短提示词，因为 T5 自带 50%的删标。而 SD3.5 未提及相关提示词使用内容。
2024-12-20
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. depth lora 模型：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora ，放到：comfyUI\\models\\loras 。 3. 百度网盘分享的 flux1depthdevlora.safetensors ： 链接：https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码：qflr
2024-12-17
flux模型为什么总是生成动漫风格
Flux 模型生成动漫风格可能有以下原因： 1. 开源社区的发展：FLUX 发布后，其周边生态发展迅速，有多种相关模型和训练脚本被开发，包括动漫 Lora 等，这为生成动漫风格提供了支持。 2. 优秀的图片质量和美学调教风格：FLUX 具有优秀的图片质量和偏向真实的美学调教风格，这使得它能够适应多种风格的生成，包括动漫风格。 3. 提示词和参数设置：在使用 Flux 模型时，输入的提示词和设置的参数可能会引导模型生成动漫风格的图像。 同时，关于模型的更多信息，您可以参考以下链接获取： 1. 褪色胶片风格 Flux Lora 模型下载：https://www.liblib.art/modelinfo/4510bb8cd80142168dc42103d7c20f82?from=personal_page 2. Xlabs 发布的基于 FLUX 的 Controlnet 模型和 Lora 模型的训练脚本：https://github.com/XLabsAI/xflux 3. Xlabs 的多个 Lora 下载：https://huggingface.co/XLabsAI/fluxRealismLora 4. InstantX 训练的 Canny 模型：https://huggingface.co/InstantX/FLUX.1devControlnetCannyalpha
2024-12-15
FLUX stable diffusion
以下是关于 FLUX stable diffusion 的相关信息： ComfyUI 的生图原理：ComfyUI 使用预训练的扩散模型作为核心，包括 FLUX 等模型。在节点化界面中，用户可通过不同模块控制潜在空间操作、UNet 中的推理步骤及条件输入。 稳定扩散的运作：稳定扩散通过逐步去除图像中的噪点来生成艺术作品，它了解世界和书面语言以指导噪点消除过程。 Flux 工具： 制作团队：原 stable diffusion 核心团队因开源理念不合，成立“黑森林”团队，推出 Flux。 型号：首次发布三种型号，包括 Flux pro（闭源使用）、Flux dev（开源，供学习研究，不支持商用）、Flux schnell（开源，开源最彻底，支持商用）。 参数量：参数训练量达 12B，语言支持自然语言。相比之下，SD3 Large 训练参数 8B，SD3 Medium 训练参数 2B。 硬件要求：推理 dev 版本的 Flux 模型时，最低显存需要 16G，建议 24G，模型本身大小约 22G。训练时，优化后 16G 可训练 Lora 模型，DB 方式训练微调模型除显存最低 24G 外，内存需 32G 以上。
2024-11-29
flux和lora分别是什么意思
Flux 是一种在图像转换和处理方面具有特定功能的工具。它具有多种功能，如使用 FLUX.1 Canny / Depth 进行结构调节，通过边缘或深度检测来在图像转换过程中保持精确控制；使用 FLUX.1 Redux 进行图像变化和重新设计，给定输入图像可以重现具有轻微变化的图像。 Lora 是一种低阶自适应模型，可以理解为基础模型（如 Checkpoint）的小插件。在生图时可有可无，但对于控制面部、材质、物品等细节有明显价值，旁边的数值是其权重。
2024-11-25
文生图
以下是关于文生图的相关知识： 简明操作流程： 定主题：明确生成图片的主题、风格和要表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 ControlNet：可控制图片中特定的图像，如人物姿态、特定文字等，属于高阶技能。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据喜好和需求选择，注意尺寸并非越大越好。 提示词： 分为内容型提示词和标准化提示词，用于描述想要的画面。例如选择 anythingV5 大模型，输入“1 个女孩，黑发，长发，校服，向上看，短袖，粉红色的花，户外，白天，蓝色的天空，云，阳光，上身，侧面”等描述。 采样迭代步数通常控制在 20 40 之间，步数越高绘画越清晰，但速度越慢。 采样方法常用的有 Euler a、DPM++2S a Karras、DPM++2M Karras、DPM++SDE Karras、DDIM 等，有的模型有指定算法，搭配更好用。 比例设置为 800:400，模型练图基本按 512x512 框架，太大数值可能导致奇怪构图，可通过高清修复放大图像倍率。 文生图工具： DALL·E：OpenAI 推出，可根据文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：图像生成效果好，界面设计用户友好，在创意设计人群中流行。 更多工具可在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）查看。
2024-12-19
Sd文生图的专业术语有哪些
以下是一些关于 SD 文生图的专业术语： 1. 内容型提示词：主要用于描述想要的画面，如“1 个女孩，黑发，长发，校服，向上看，短袖，粉红色的花，户外，白天，蓝色的天空，云，阳光，上身，侧面”。 2. 标准化提示词：例如“，drawing，paintbrush”。 3. 权重：通过括号和特定数值来增加提示词的权重，权重越高在画面中体现越充分，提示词的先后顺序也会影响权重。 4. 反向提示词：告诉 AI 不要的内容，如“NSFw，”。 5. 采样迭代步数：指 AI 绘画去噪的次数，步数越高绘画越清晰，但绘画速度越慢，通常数值控制在 20 40 之间较好。 6. 采样方法：AI 生成图像时的特定算法，常用的有“Euler a；DPM++2S a Karras；DPM++2M Karras；DPM++SDE Karras；DDIM”。 7. 比例：尺寸并非越大越好，模型练图通常按 512x512 的框架绘制，高宽比尽量在这个数值附近。高清修复可放大图像倍率，高宽比主要控制画面比例。
2024-12-16
ai生图
以下是一些关于 AI 生图的信息： 好用的图生图产品： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 Retrato：AI 工具，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。 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。 Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，将上传照片转换为芭比风格，效果好。 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，但存在性能不稳定、生成内容不当等局限。 吐司网站的使用方法： 首页最上方有对话生图的快速入口，可输入想画的文字，没想法可点击右边的🎲随机出提示词，点击「对话生图」，几秒钟出图。 经典工作台：站内所有帖子均可轻松「一键做同款」，还有「今日灵感」。 模型选择：包括写实、2.5D、二次元。 Lora 选择：包括风格、元素、形象。 Controlnet 控制：线条、深度、姿态、语义、风格迁移，法向、色彩。 AI 小工具上手：涵盖扩图、高清修复、去背景等多个设计小工具，还有很多趣味玩法和风格滤镜，一键真人转动漫，有韩漫、日漫等风格。使用前请阅读标题和详情页描述。 有意思的小工具：一键特效写实笔刷_动效百宝箱（https://tusiart.com/template/771104332258195372 ）、超精致 Q 版手办生成器（https://tusiart.work/template/773258443040693743 ）、哇偶！！完美人偶（https://tusiart.com/template/724596781404555322 ）。 在独立游戏开发中的 AI 绘画经验：先去掉微调模型用底模生图，然后用 ControlNet 加上微调模型出新图。从左到右依次是：底模+微调，底模，底模+微调+ControlNet，最终效果不错，该模型在美术做设计参考时也能用。
2024-12-15
我想学习文生图，怎么学
以下是学习文生图的方法： 1. 确定主题：明确您想要生成的图片的主题、风格和表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 4. ControlNet（可选）：用于控制图片中的特定图像，如人物姿态等，可在后期学习。 5. 局部重绘（下篇再学）。 6. 设置 VAE：选择 840000 即可。 7. Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需考虑语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 9. 采样算法：一般选择 DPM++2M Karras，也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数：选择 DPM++2M Karras 时，采样次数一般在 30 40 之间。 11. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 同时，您还需要根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的开始方式： 1. 本地部署：如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑（Intel 芯片出图速度慢，不建议）或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑，可以选择本地部署，强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 2. 在线平台：对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，可根据实际情况选择。 3. 配台电脑（不建议一开始就配）：非常不建议一上来就配主机，玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大，显卡预算之内买最好，其他的随意。 此外，学习文生图还需要具备一定的先验经验，如熟练使用文生图、图生图，有一定的逻辑思考和推理能力，适合炼丹新人、小白。课程安排大约 70 80%是理论和方法论的内容，大部分练习会在课外沟通、练习，只有少部分必要内容会在课上演示。必学、必看内容是基础课，主要解决环境问题和软件安装不上的问题；建炉针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。在吐司网站上，首页有对话生图对话框，输入文字描述即可生成图片，不满意可通过对话让其修改。Flex 模型对语义理解强，不同模型生成图片的积分消耗不同，生成的图片效果受多种因素影响。可通过电图基于图片做延展，生图时能调整尺寸、生成数量等参数，高清修复会消耗较多算力建议先出小图。国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能存在不足，可通过训练 Lora 模型改善。获取额外算力的方法：通过特定链接注册或填写邀请码 BMSN，新用户 7 天内可额外获得 100 算力。
2024-12-13
我想学习文生图，怎么学
以下是学习文生图的方法： 1. 确定主题：明确您想要生成的图片的主题、风格和表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 4. ControlNet（可选）：用于控制图片中的特定图像，如人物姿态、生成特定文字等，可在后期学习。 5. 局部重绘（下篇再学）。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 这个即可。 7. Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语的组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，同样使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 9. 采样算法：一般选择 DPM++2M Karras，也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数：选择 DPM++2M Karras 时，采样次数一般在 30 40 之间。 11. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 同时，您还需要根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的开始方式： 1. 本地部署：如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑（Intel 芯片出图速度慢，不建议）或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑，可以选择本地部署，强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 2. 在线平台：对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，可根据实际情况选择。 3. 配台电脑（不建议一开始就配）：非常不建议一上来就配主机，因为大概率会变成游戏机或者吃灰（土豪请随意）。玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大，显卡预算之内买最好，其他的随意。 此外，学习路径方面： 1. 先验经验：需要熟练使用文生图、图生图，有一定的逻辑思考能力和推理能力，适合炼丹新人、小白。 2. 课程简述：课程大约 70 80%是理论和方法论的内容，大部分练习会在课外沟通、练习，只有少部分必要内容会在课上演示。 3. 必学、必看内容是基础课，主要解决环境问题和软件安装不上的问题；建炉针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。
2024-12-13
推荐一款免费的ai文生图工具
以下为您推荐一些免费的 AI 文生图工具： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. 哩布（https://www.liblib.ai/）：免费在线的 SD 工具网站。 4. 吐司（https://tusiart.com/images/635511733697550450?post_id=635512498197535244&source_id=nzywoVHilkK7o_cqaH31xAh）：免费在线的 SD 工具网站。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。
2024-12-12
普通人怎么入局AI，提升自己的职场竞争力，或者开启第二副业
对于普通人入局 AI 以提升职场竞争力或开启第二副业，以下是一些建议： 1. 应用 AI 提效：在互联网大厂降本增效的背景下，个人工作量可能增加，利用 AI 提高工作效率，既能增强竞争力，又有助于早下班。 2. 躬身入局：如徐文浩老师所说，在重大技术变革时，每天在一线动手实践是可行之路。 3. 关注优质信息源：例如吴炳见的【AI 大航海】和徐文浩老师的【AI 炼金术】公众号，获取有价值的信息。 4. 了解共创模式：共创模式有多元化视角、增强参与感、共享资源、快速迭代、增强创新等优点，但也面临协调复杂、知识产权保护、利益分配、责任归属与质量控制等挑战。 需要注意的是，在开启相关行动之前，要做好充分的准备和学习。
2024-12-20
如何利用AI 工具提升面试技能
以下是利用 AI 工具提升面试技能的一些方法： 1. 可以使用 ChatGPT 接入 Siri 来模拟前端电话面试，以更充分地进行面试准备。具体步骤为：首先按照特定文章完成 ChatGPT 接入 Siri 的操作，然后在手机上唤起 ChatGPT 版本的 Siri，设定对话身份和目的，如让其扮演面试者，您作为面试官进行提问和深入交流，通过观察回答情况来提升面试技巧。 2. 了解一些 AI 面试官相关产品，例如用友大易 AI 面试产品，具有强大技术底座、场景贴合度高、全环节集成解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障；海纳 AI 面试，在线自动面试、评估，精准度高达 98%，效率提升 5 倍以上，候选人到面率提升；InterviewAI 是在线平台，提供职位相关问题和 AI 生成的推荐答案，候选人可回答并获得评估、建议和得分。但使用这些产品时要注意数据安全性和隐私保护。 此外，飞书知识库中还提到了一些 AI 在工作场景中的应用案例，如销售话术总结优缺点、定制销售解决方案、定制客服话术、HR 团队绩效管理和面试工具等，可能对您提升面试技能也有一定的启发。
2024-12-17
请推荐一款AI工具帮助我从CET4级水平在一年内提升至雅思7.5分
目前没有直接能保证您从 CET4 级水平在一年内提升至雅思 7.5 分的单一 AI 工具。不过，有一些 AI 辅助学习工具可能会对您有所帮助。例如，一些智能语言学习 APP 可以为您制定个性化的学习计划，提供听说读写的练习和评估，并根据您的学习进度进行调整。像流利说英语、百词斩等。同时，您还可以利用在线智能写作批改工具，如批改网，来提高写作能力。但需要注意的是，AI 工具只是辅助，您自身的努力和坚持才是关键。
2024-12-17
如何利用AI技术提升供应链企业的人效？
利用 AI 技术提升供应链企业的人效可以从以下几个方面入手： 1. 预测性维护：通过 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，减少因设备故障导致的人力浪费和停工时间，提高人员工作效率。 2. 质量控制：利用 AI 检测产品缺陷，降低人工质检的工作量，提高质检的准确性和效率。 3. 供应链管理：AI 可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，减少人工规划和决策的时间和错误，提升人员在供应链管理中的效率。 4. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，可以自动处理常见问题，让人员能够专注于更复杂和重要的客户需求。 在制造业领域，AI 技术在供应链管理方面的应用包括： 1. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性，保障供应链的稳定运行。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，可以自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程，提高供应链的响应速度和灵活性。 3. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可以根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率，缩短供应链的前置时间。 总的来说，AI 技术能够在供应链的各个环节发挥重要作用，提高企业的效率和竞争力。
2024-12-15
我做的是企业咨询服务，怎么样学习AI来提升效和能力
以下是关于您作为企业咨询服务人员学习 AI 来提升效率和能力的建议： 客户服务自动化方面： 1. 部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询：根据企业的特定需求和预算，选择合适的 AI 聊天机器人解决方案，并定制回答库，涵盖产品信息、价格查询、订单状态跟踪等常见问题。将聊天机器人集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道，如电子商务网站可部署聊天机器人回答产品细节、配送政策和退货流程等常见问题。 2. 提供 24/7 客户支持：通过机器人提升响应速度和服务质量，全天候服务以改善客户体验和满意度。定期监控聊天机器人的性能，如解答准确性、客户满意度，并根据反馈进行优化。分析聊天记录和客户反馈，以识别机器人性能的改进点，同时随着 AI 技术的发展，定期更新聊天机器人的算法和知识库。 学习外语方面： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 持续学习与更新方面： 1. 鼓励员工学习 AI 相关知识和技能：组织 AI 相关的培训课程，提供在线学习资源，帮助员工了解 AI 的基础知识和应用实例。在企业内部培养持续学习和创新的文化，鼓励员工探索和实践 AI 相关技术。通过激励机制（如奖励、认证）鼓励员工参与 AI 学习和应用，例如提供机器学习、数据分析等相关课程，帮助员工掌握 AI 在实际工作中的应用技能。 2. 关注 AI 技术的最新发展，及时更新和优化 AI 应用：持续关注 AI 领域的最新研究和行业动态，包括新技术、工具、最佳实践等。定期评估现有 AI 应用的性能和效果，根据最新技术进展进行更新和优化。与 AI 领域的专家和机构保持交流和合作，获取最新的知识和支持。建立有效的反馈机制，收集员工和客户对 AI 应用的反馈，作为持续改进的依据。根据市场需求和竞争环境的变化，及时调整 AI 策略和应用。 通过以上方面的学习和实践，您可以有效地利用 AI 提升企业咨询服务的效率和能力。
2024-12-15
我是一个做策划的，我应该如何使用和学习AI来提升我的工作效率和策划水平
对于做策划的您，使用和学习 AI 来提升工作效率和策划水平可以从以下几个方面入手： 一、充分利用 AI 的创意生成能力 1. 使用 AI 图像生成工具，输入与策划相关的关键词，如活动主题、场景等，生成多种创意方案。 2. 通过 AI 的创意思维，获取新颖独特的策划灵感。 二、结合 AI 的模拟和可视化功能 1. 利用相关技术，将 AI 生成的策划方案在虚拟环境中进行模拟和可视化。 2. 帮助您和客户更好地评估和验证策划方案。 三、运用 AI 的分析和优化能力 1. 使用 AI 工具对策划方案进行分析，如活动流程、资源配置等方面的优化。 2. 确保策划方案符合实际需求和预期效果。 四、借助 AI 的自动化设计功能 1. 利用 AI 自动生成符合策划规范的流程框架、文案初稿等。 2. 提高策划效率，缩短策划周期。 五、融合 AI 与人工策划的协作模式 1. 人工策划与 AI 工具形成互补，发挥各自的优势。 2. 在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力。 六、AI 在活动策划中的具体应用案例 1. 活动主题及内容生成：根据活动目标、参与者背景等信息，AI 可以生成合适的活动主题和内容框架建议。 2. 邀请函和宣传文案生成：AI 可以基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案，增强宣传效果。 3. 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等，AI 可以辅助管理活动现场的人流、秩序等。 4. 虚拟助手：AI 对话系统可以作为虚拟活动助手，为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。 5. 活动反馈分析：AI 可以自动分析活动反馈（文字、语音等），总结关键观点和改进建议。 6. 活动营销优化：基于参与者行为数据，AI 可以优化营销策略，实现个性化营销。 七、视频策划方面 1. Sono 产品更新：Sono 产品今年下半年更新到 V4 版本，具有写歌、生成配乐等功能，V4 版本可能需会员使用。 2. 配音工具介绍：外文场景配音推荐 So,yeah,11,11,11，国内配音软件常用剪映，其声音克隆方便，音色选择多。 3. 传统线性流程：先写剧本再拆分镜，确定角色和场景，准备素材后剪辑成片，特点是可控性高，适合团队协作，以之前的片子《梦镜》为例，用飞书多维表格做分镜管理。 4. 基于 AI 的个人流程：自由度高，先有想法就做画面，根据 AI 生成结果进一步演化角色和内容。 5. AI 制作视频实例：以一个片子为例，讲述基于 AI 特性尝试制作短片的过程，包括文字融合画面效果、错误修改与调整方式等。 6. AI 助力视频创作：AI 能与创作者不断交流共创，启发创作者调整分镜、风格等，最终串联成故事，比传统方式更灵活自由。 7. 新手入门建议：新手可通过与他人合作了解视频制作环节，有经验者应尝试自己制作，利用 AI 反馈可高效完成片子。 8. 提升制作能力方式：总结为多看优秀作品以获取启发，多在不同平台和工具上尝试以了解其特点，多做输出和积累以形成自己的资源。 总之，AI 技术为策划领域带来了诸多新的可能性，您可以充分利用 AI 的各种功能，与人工策划形成有效的协作，提升整体的策划效率和质量。但同时也要注意对 AI 生成的内容进行仔细甄别和调整。
2024-12-15