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flux怎么提升生图速度需要哪些依赖

Answer

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。
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References

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

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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
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2025-01-20
flux提示词示例
以下是一些关于 flux 提示词的示例： 在不同主题方面，如文本概括（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%A6%82%E6%8B%AC）、信息提取（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%8F%90%E5%8F%96）、问答（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E9%97%AE%E7%AD%94）、文本分类（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB）、对话（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E5%AF%B9%E8%AF%9D）、代码生成（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%94%9F%E6%88%90）、推理（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%8E%A8%E7%90%86），通过示例介绍说明如何使用精细的提示词来执行不同类型的任务。 在 Claude2 中文精读中，构建提示词时可以添加示例（可选）。您可以通过在提示词中加入一些示例，让 Claude 更好地了解如何正确执行任务。提供示例的方式可以是以先前对话的形式，用不同的对话分隔符，例如用“我”代替“Human:”，用“你”代替“Assistant:”；也可以直接提供例子。决定哪种方法更有效取决于具体任务，建议尝试两种方法以确定更好的结果。 在市场营销类中，如赛博佛祖（Kyle）的示例，其角色设定为熟悉佛教经典、境界很高的佛学大师，能为对人生感到迷茫的人指引方向。具体设定包括引用相关佛教经典语录并解释含义，提供有效建议等，并给出了详细的约束条件和链接地址（）。
2025-01-20
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以下是 Flux 的 Lora 模型训练教程： 1. 模型准备： 下载所需模型，如 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意： 不使用时模型存放位置随意，只要知晓路径，后续会引用。 训练建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 2. 下载训练脚本： 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. 训练步骤： 进入厚德云模型训练数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 步骤一·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，如图片名"1.png"，对应的达标文件就叫"1.txt"。也可以一张一张单独上传照片。 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，可点击详情检查，预览数据集的图片以及对应的标签。 步骤二·Lora 训练： 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。 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。 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。 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。 然后等待训练，会显示预览时间和进度条。训练完成的会显示出每一轮的预览图。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。 4. 低配置方案： 开源社区对低配置方案进行了优化，NF4 来自 controlnet 的作者，GGUF 则包含多个版本可以使用。 NF4 模型下载：https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.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 GGUF 模型下载：Flux GGUF 模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main ，GGUF 配套节点插件：GGUF 节点包：https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 。 值得一提的是在最新版本的 ComfyUI 中 GGUF 的节点插件可以在 Manager 管理器中搜到下载安装，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。 自己改的话就是把上面官方的 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、IPadpter 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。
2025-01-19
FLUX低显存怎么安装
如果您的显存较低，安装 FLUX 可以参考以下步骤： 1. NF4 模型下载： 链接：https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors 放置位置：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 2. GGUF 模型下载： 链接：Flux GGUF 模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main GGUF 配套节点插件：GGUF 节点包：https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 值得一提的是在最新版本的 ComfyUI 中，GGUF 的节点插件可以在 Manager 管理器中搜到下载安装，NF4 的配套节点插件则搜不到。 3. 对于 8G 以下显存的方案： flux1devbnbnf4.safetensors 放入 ComfyUI\\models\\checkpoints 文件夹内。 ComfyUI_c_NF4 节点：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4 注：如果报错，请更新 BitsandBytes 库。下载放入解压后 ComfyUI\\custom_node 文件夹内，重启 ComfyUI，如果之前没更新，更新后再重启。 相关资源链接： BitsandBytes Guidelines and Flux：https://github.com/lllyasviel/stablediffusionwebuiforge/discussions/981 ComfyUI_bitsandbytes_NF4 节点：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4 flux1devbnbnf4.safetensors：https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors 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。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、IPadpter 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。
2025-01-09
comy UI FLUX 低显存
ComfyUI FLUX 低显存运行的相关内容如下： 工作流： 目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。 分阶段处理思路： 先使用 Flux 模型在较低分辨率下进行初始生成以提高效率。 采用两阶段处理，先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存的使用。 使用 SD 放大提升图片质量。 工作流的流程： 初始图像生成（Flux）： UNETLoader：加载 flux1dev.sft 模型。 DualCLIPLoader：加载 t5xxl 和 clip_l 模型。 VAELoader：加载 fluxae.sft。 CLIPTextEncode：处理输入提示词。 BasicGuider 和 RandomNoise：生成初始噪声和引导。 SamplerCustomAdvanced：使用 Flux 模型生成初始图像。 VAEDecode：解码生成的潜在图像。 初始图像预览：PreviewImage 显示 Flux 生成的初始图像。 图像放大和细化（SDXL）： CheckpointLoaderSimple：加载 SDXL 模型（fenrisxl_SDXLLightning.safetensors）。 UpscaleModelLoader：加载 RealESRGAN_x4.pth 用于放大。 VAELoader：加载 sdxl_vae.safetensors。 ImageSharpen：对初始图像进行锐化处理。 UltimateSDUpscale：使用 SDXL 模型和放大模型进行最终的放大和细化。 最终图像预览：PreviewImage 显示最终放大和细化后的图像。 FLUX 模型的选择： 用半精度 fp8 dev 版本（能用单精度 dev 版本的尽量用），也适合 fp8 的 T8 模型，降低对内存的占用。 记得把 weight dtype 也设置为 fp8，降低对显存的使用。 建议：先关闭高清放大部分，等跑出来效果满意的图片后，再开启放大。 ComfyUI 简介： 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更加精准的工作流定制和完善的可复现性。 优势： 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错的时候能清晰发现错误出在哪一步。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势： 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
2025-01-08
文生图如何提高字在图中的准确率
要提高文生图中字在图中的准确率，可以从以下几个方面入手： 1. 数据准备： 对于中文文字的生成，Kolors从两个方面准备数据。一是选择 50000 个最常用的汉字，机造生成了一个千万级的中文文字图文对数据集，但机造数据真实性不足。二是使用 OCR 和 MLLM 生成海报、场景文字等真实中文文字数据集，大概有百万量级。 Hugging 和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案，包括一个详细标注了空间关系的 600 万张图片的数据集，模型和数据集都会开源。 2. 模型能力： DALLE 3 和 SD3 已经有了很强的英文文字生成能力，但目前还未有模型具有中文文字的生成能力。中文文字的生成存在困难，一是中文汉字的集合大且纹理结构复杂，二是缺少中文文字的图文对数据。 作者观察到，使用机造数据结合高质量真实数据后，中文文字生成能力的真实性大大提升，而且即使是真实数据中不存在的汉字的真实性也得到了提升。 3. 训练方法： 在包含大量物体的图像上进行训练，可以显著提高图像的空间一致性。 此外，在写文生图的提示词时，通常的描述逻辑是这样的：人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，能更精确地控制绘图。对于新手而言，还有一些功能型辅助网站来帮我们书写提示词，比如：http://www.atoolbox.net/ 、https://ai.dawnmark.cn/ 。还可以去 C 站（https://civitai.com/）里面抄作业。但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会截然不同。
2025-01-29
有哪些好用免费生图ai
目前比较成熟的好用免费的生图 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。 此外，还有像这样的免费在线 SD 工具网站。 需要注意的是，这些 AI 模型在使用时可能存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。同时，不同工具在使用上可能有一定的门槛和技巧，比如星流每天提供 100 个免费点数可生成 100 张图片，还可以通过输入提示词进行生图，以及对图片进行局部重绘，如在 PS 中使用选区工具和创成式填充按钮，或者直接在星流中进行处理。
2025-01-27
现在有哪些开源的文生图大模型？
以下是一些开源的文生图大模型： Kolors： 2024 年 7 月 6 日开源，基于数十亿图文对进行训练，支持 256 的上下文 token 数，支持中英双语。技术细节参考 。 已支持 Diffusers，使用方式可参考 。 支持了 。 支持了 。 关于 Kolors 模型的教学视频： ，作者：BlueBomm 。 ，作者：AI 算法工程师 01 。 ，作者：峰上智行 。 ，作者：设计师学 Ai 。 Kolors 模型能力总结：改进全面，有更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力，以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题。实测效果很不错，在看到 Kling 视频生成的强大表现，能体现快手的技术实力。
2025-01-24
如何让文生图，做到风格一致，人物一致，场景风格一致，
要让文生图在风格、人物和场景风格上保持一致，可以参考以下方法： 1. 图片生成工具：可使用 Midjourney 进行图片生成。 2. 画面电影感： 画幅：常用 21:9 的画幅比例，其会影响构图和光影。 Prompt 风格后缀：例如“________.Shot on Sony Venice 2,muted color tones,green and dark gray,awardwinning composition,cinematic scenear 21:9”。 专用摄影机：在 Prompt 里可添加电影专用摄影机，如 RED Helium 8K 等。 3. 人物一致性： 对于主角，可先跑一张定妆照。 利用 Midjourney 的新功能 Cref 保持发型、人脸、衣服，但对亚洲人脸尤其是老人的一致性效果较差，且对画面审美和构图有一定破坏性，能不用则不用，如只有背影时简单描述即可。 4. 场景一致性：目前尚无很好的解决办法，基本随缘。 此外，还可参考以下方式： 1. 生成人物图片：确定人物形象，如“a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词”，在 Midjourney 中生成满意的人物图像，为确保人物一致性，取“iw 2”。 2. 合成人物和场景：使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图，若色调不和谐，可将合成后的图作为垫图（“iw 2”），在 Midjourney 中重新生图。
2025-01-23
国内文生图模型
以下是关于国内文生图模型的相关信息： Recraft 模型：用 8 个月自研模型，包含处理数据的模型、标注工作、训练 OCR 模型、新构建的数据集等。Recraft 生成带有长文本图像的流程图解，但存在生成默认是外国面孔而非亚洲面孔且生成的亚洲人不太自然的情况，可能与数据集有关。只有少数公司真正从头训练模型，创建自己的模型困难且成本高，需要超强团队和资金。 模型能力方面： 文本编码器的能力是文生图模型语义理解能力的关键。一开始大部分模型使用 CLIP 作为文本编码器，但存在一些问题。新的模型纷纷优化文本编码器能力，如引入更大更强的 T5XXL 或结合多个特征，但开源模型在中文生图方面能力一般。 腾讯开源的 HunyuanDiT 是较可用的中文生图模型，但仍存在优化空间。 Kolors 是最近开源的给力文生图模型，改进全面，技术实力强。
2025-01-21
图生图
以下是关于图生图的详细介绍： 概念与功能说明： 首页包含模型、帖子、排行榜，能看到他人炼成的模型和图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签，还有 SDXL 新模型的标签。点击可查看模型详情，下方是返图区。 基础模型（checkpoint）是生图必需的，任何生图操作都要先选定。lora 是低阶自适应模型，类似 checkpoint 的小插件，可有可无，但对细节控制有价值。ControlNet 可控制图片中特定图像，如人物姿态等。VAE 是编码器，类似滤镜可调整生图饱和度，一般选 840000 这个。Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容，负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。 图生图是上传图片后，SD 根据图片、所选模型及输入的 prompt 等信息进行重绘，重绘幅度越大，输出图与输入图差别越大。 基础工作流搭建副本中的图生图： 图生图的作用是允许用户上传一张图像，并基于该图像生成新的视觉内容。 使用方法： 在 prompt 输入框下，点击“图生图”可上传本地文件。 在无限画布中图片功能区进行选择。 调整“图生图”功能区参数，包括参考程度，如更像原图是小幅度修改基底图像、有限增加元素；更创意是大幅度修改基底图像、可搭配增强模型加入更多元素；自定义可自定义修改重绘幅度。 增加参考纬度，点击添加按钮会自动应用并打开“生成器”的图片参考功能。 可替换图像，鼠标滑动到图像，点击“选择参考图”重新选择图片。 转换提示词，反推参考图信息填入提示词框中。 同步生图尺寸，同步参考图尺寸到“生成器”的生图尺寸中。
2025-01-21
注意Cursor 相关报错原因，如重复安装依赖项、重新创建文件
以下是关于 Cursor 相关报错原因及实践的一些内容： 报错原因： 重复安装依赖项。 重新创建文件。 导入的路径不对。 错误导入已经废弃的文件。 突破 AI 记忆的东西。 Cursor 缓存未更新。 实践经验： 前期描述好需求，在设置里注意 Rules for AI 的提示词。 按照功能模块单独建立实现文档，包括深入理解需求、技术实现、测试等。 学会看代码，了解每一步文件的作用，有助于提升技术理解。 分阶段实现需求，效率更高，只考虑本阶段需求。 主动思考，大语言模型有局限性，如在 Cursor 中可能出现报错排查指引错误的情况，需要人工强介入。 注意细节操作，每次修改完代码要保存再运行，整体修改慎用，新增功能可新开对话，每个项目新建文件夹并将相关文件放在里面，代码中多带日志方便报错调试。 进行单元测试时可能遇到安装缺失库进度慢、Cursor 工作位置错误导致关键文档放错位置和创建垃圾文件等问题。
2025-01-16
帮我找找有哪些在具体场景提升办公技能的提示词
以下是一些在办公场景中能提升办公技能的提示词： 1. 编辑写作助手：编辑以下段落，提高其整体清晰度和连贯性：{粘贴段落} 链接： 用途：帮助优化段落的清晰度和连贯性。 2. 语法纠正助手：纠正以下语法错误<br>{粘贴段落} 链接： 用途：纠正文本中的语法错误。 3. 头脑风暴助手：帮我想一些不同的想法，围绕这样的话题： 链接： 用途：围绕特定话题提供不同的想法。 4. 翻译助手：将以下内容翻译成{语言}；我希望你能担任英语翻译、拼写校对和修辞改进的角色。我会用任何语言和你交流，你会识别语言，将其翻译并用更为优美和精炼的英语回答我。请将我简单的词汇和句子替换成更为优美和高雅的表达方式，确保意思不变，但使其更具文学性。请仅回答更正和改进的部分，不要写解释。我的第一句话是{这里写英语}，请翻译它。 链接： 用途：进行文本翻译和语言优化。 5. 排版大师：🎩我是您的文字排版大师！📚 我的工作内容包括： 1️⃣优化阅读体验：💡 利用 ASCII 符号和 Emoji 表情符号，我可以优化您的文本，让信息更易于理解。 2️⃣增强信息可读性：🌟 通过合理的排版，我可以帮助您提高信息的可读性，增加用户的专注度。 3️⃣审美排版：🎨 我熟悉各种 ASCII 符号和 Emoji 表情符号的使用方法，同时具备较强的审美和文艺能力，能够让您的文本更具美感。 请告诉我您需要优化哪段文本，我会很高兴帮助您。 用途：优化文本排版，提升阅读体验和美感。 6. 总结助手：请帮我总结以下文章<br>{粘贴文章}；将以下文本总结为 100 个单词，使其易于阅读和理解。摘要应简明扼要，并抓住文本的要点。避免使用复杂的句子结构或技术术语。请首先编辑以下文本：{粘贴文章} 链接： 用途：对文章进行总结。 7. 周报生成器：👉根据日常工作内容，提取要点并适当扩充，以生成周报。我本周的工作内容是{……} 链接： 用途：根据工作内容生成周报。
2025-01-26
我是一家企业服务公司的负责人，我们业务的主要工作是给客户提供品牌策划，搭建新媒体矩阵账号，请问我应该如何学习ai才能运用ai技术提升工作效率
对于您这样的企业服务公司负责人，想要通过学习 AI 技术提升工作效率，可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基础知识：包括 AI 的基本概念、原理和应用领域，建立对 AI 的整体认知。 2. 学习自然语言处理（NLP）：这对于品牌策划和新媒体矩阵账号的内容创作很有帮助，例如利用 NLP 技术进行文本分析、情感分析等。 3. 掌握 AI 工具：如 ChatGPT 等，学会如何利用这些工具生成创意文案、优化内容。 4. 研究 AI 绘画工具：用于为品牌策划和新媒体账号提供独特的视觉素材。 5. 探索自动化营销工具：借助 AI 实现营销流程的自动化，提高工作效率。 6. 参加相关培训课程：线上或线下的专业 AI 培训，系统学习 AI 知识和应用技巧。 7. 关注行业动态：了解最新的 AI 技术在品牌策划和新媒体领域的应用案例，借鉴他人经验。 8. 实践与实验：在实际工作中尝试应用 AI 技术，不断总结经验，优化工作流程。
2025-01-25
如何优化自己的prompt，提升AI结果输出的稳定性
以下是优化自己的 prompt 以提升 AI 结果输出稳定性的方法： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来表达需求，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：在 prompt 中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩，以生成期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最有针对性、最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：在 prompt 中添加限制性条件，如分辨率、比例等，避免意外输出。 6. 分步骤构建 prompt：将复杂需求拆解为逐步的子 prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例：研究 AI 社区流行的、有效的 prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同的 prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 此外，如果提示词效果不符合预期，可以和 AI 再进行几轮对话来调整输出结果。最终通过询问 AI“怎么样修改现有的 Prompt，可以让你稳定输出当前的预期”来进行 prompt 的迭代。得到 prompt 后，可以新开一个 AI 对话，把 prompt 输入到对话中，开始验证其可用性和稳定性。例如输入 MECE 法则进行测试。
2025-01-24
什么AI产品适合ERP系统的产品经理提升工作效率使用？
以下是一些适合 ERP 系统产品经理提升工作效率的 AI 产品： 1. 产品：产品经理如何用 ChatGPT 能够使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题，最终的 SQL 执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒，效率提升了 520 倍，复杂度降低了 6 倍，同时还能保存所有的历史数据，报表可以秒开。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KzFpwfMPviMJPJkFyTVcEEWFneg?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 2. 产品：产品经理的流程优化 探讨了 AI 对产品经理工作流程的改变，普遍认为 AI 能帮助做一些琐碎的事情，有效率提升，但比较有限。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/F6F1wbGN7iTp9akVWqHcubOhnqe?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 3. 运营：腾讯运营如何用 ChatGPT 认为 AI 技术的发展会对职业形态产生影响，ChatGPT 应被视为日常工作的辅助工具。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AlTlwOU0oi08sSkCU7gciINxng8?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 4. 三等奖作品：帮助企业快速建立产品智能客服体系 通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案、多轮对话沟通、对话分析打标、自动更新知识库 FAQ 以及客服效果分析，提供全面的 AI 客服解决方案，提高 AI 客服回答的准确率，降低企业商用 AI 客服的门槛。 链接：https://www.coze.cn/store/agent/7435703161304252450?bid=6ehlp53p81g14&bot_id=true 、https://www.coze.cn/store/agent/7437176474702463016?bid=6ehlohji09g0q&bot_id=true 5. ERP 高智版：扣子销售订单管理大师 为中小型消费品企业提供销售订单管理，智能识别和提取销售订单信息，存储至飞书多维表格，有助于降低企业销售订单管理的时间和人力成本，同时省去了昂贵的 ERP 系统购买费用。 链接：https://www.coze.cn/s/iAEuTYLc/ 6. Designbuddy：AI 帮你分析你的设计 作为 Figma 插件，提供对 UI 设计的深入反馈，涵盖布局、颜色、排版、可访问性的结构化评论，并为每个类别分配客观评分，有助于识别 UI 设计中经常被忽视的缺陷。 链接：https://designbuddy.net/ 7. AI Employe：GPT4V 驱动的浏览器自动化工具 开源、由 GPT4 视觉驱动，旨在自动化浏览器环境中的复杂任务，可以自动执行需要类人智能的任务，如理解电子邮件、收据和发票，并将数据从电子邮件传输到 CRM/ERP 系统。 链接：https://aiemploye.c
2025-01-22
有哪些能够提升视频流畅度的ai
以下是一些能够提升视频流畅度的 AI 技术和工具： 1. 关键帧+补间技术： 关键帧生成方式多样，如通过 Stable Diffusion 等方式，能保证不同帧风格一致。 补帧算法包括光流补帧（计算量小、速度快）、基于姿态补帧（适合复杂运动对象）、重参考补帧等。 完善策略有渐进补帧、递归框架、增强后处理、对比学习、模糊处理、融合多个模型等。 2. DiT：能将视频分解成帧并逐帧去噪，生成流畅连贯的视频，在时间维度上保持一致性。 3. 视频配音效的 AI 工具： 支持 50 多种语言配音，音质自然流畅，提供实时配音等功能，并能将语音转录为文本，与多种工具整合。 Vidnoz AI 支持 23 多种语言配音，有语音克隆等功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，有不同定价方案。 在选择相关工具时，需考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。
2025-01-21
有哪些能够提升视频清晰度的ai
以下是一些能够提升视频清晰度的 AI 技术和工具： 1. EvTexture：一种新方法，能解决视频细节模糊和抖动问题。利用事件相机捕获的高频动态细节来改善视频的纹理质量，让视频在处理复杂细节（如树叶、衣服上的条纹等）时更加清晰。 详细内容：https://xiaohu.ai/p/10270 ，https://x.com/imxiaohu/status/1805185573352784177 2. RealESRGANVideo：可将视频清晰度提升至 2K 或 4K，提供不同模型处理模式，用户可根据视频内容选择最适合的模型。 详细内容：https://x.com/xiaohuggg/status/1729336570115920325?s=20
2025-01-21