直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

哪么我需要怎么做才能训练它呢

回答

要在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型，您可以按照以下步骤进行：

  1. 下载相关文件并解压放入 custom_nodes 文件夹中，然后安装所需的依赖项。
    • 打开命令提示符，输入相应内容。
    • 确保后面有一个空格，将 requirements_win.txt 文件（Windows 系统）或 requirements.txt 文件（其他系统）拖到命令提示符中，按 Enter 键安装依赖项。如果为 Comfy 使用了虚拟环境，需先激活。
  2. 注意一些事项：
    • 图像必须放在以[number]_[whatever]命名的文件夹中，数字应较小，如 5，且下划线必须有。
    • 对于 data_path，必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。
  3. 参数设置：
    • 在第一行，可从 checkpoint 文件夹中选择任何模型，但据说进行 LoRA 训练需选择一个基本模型。
  4. 训练过程：
    • 选择一个名字为您的 LoRA，如果默认值不好，可更改值（epochs 数应接近 40），然后启动工作流程。
    • 点击 Queue Prompt 后，所有事情会在命令提示符中发生，可查看训练进度。
  5. 注意事项：
    • 建议与字幕自定义节点和 WD14 标签一起使用。
    • 制作字幕时禁用 LoRA 训练节点，防止 Comfy 在制作字幕前启动训练。
    • 目前训练会在 Comfy 的根文件夹中的 log 文件夹中创建日志文件，该日志可能可在 Tensorboard UI 中加载。

默认情况下，训练结果直接保存在 ComfyUI 的 lora 文件夹中，训练后只需刷新并选择 LoRA 就可以测试。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

直接在Comfy UI中训练LoRA模型

原作者：***原作者联系方式：原文链接：***发表时间：***发表平台：****嗨，大家！前几天在ComfyUI的subreddit上，我发布了我的LoRA字幕定制节点，非常适用于直接从ComfyUI创建字幕。但字幕只是LoRA训练过程的一半。缺少另一半，我的定制节点会感觉有点孤独。所以我又创建了一个节点，可以直接从ComfyUI训练LoRA模型！默认情况下，它直接保存在你的ComfyUI lora文件夹中。这意味着训练后，你只需刷新（...并选择LoRA）就可以测试它了！这就是进行LoRA训练所需的全部步骤了。制作LoRA从未如此简单！[https://drive.google.com/file/d/1guSFoauzeFMcIvyh2u2RDv](https://drive.google.com/file/d/1guSFoauzeFMcIvyh2u2RDvd41ysdXXMs/view?usp=sharing)[dd](https://drive.google.com/file/d/1guSFoauzeFMcIvyh2u2RDvd41ysdXXMs/view?usp=sharing)[41ysdXXMs/view?usp=sharing](https://drive.google.com/file/d/1guSFoauzeFMcIvyh2u2RDvd41ysdXXMs/view?usp=sharing)下载后，解压并放入custom_nodes文件夹中。然后安装所需的依赖项。如果你不知道如何操作：打开命令提示符，输入以下内容：pip install-r

直接在Comfy UI中训练LoRA模型

这就是你需要了解的全部！其余都很简单：你选择一个名字为你的LoRA，如果默认值对你不好，就更改这些值（epochs数应该接近40），然后启动工作流程！一旦你点击Queue Prompt，所有事情都会在命令提示符中发生。去看一下。即使你对LoRA训练是新手，你也会很快明白命令提示符显示了训练的进度。（或者…显示了错误x)。我建议与我的字幕自定义节点和WD14标签一起使用。这条优雅而简单的线完成了字幕和训练！然而，请确保在制作字幕时禁用LoRA训练节点。原因是Comfy可能会在制作字幕之前启动训练。而它会这么做。它不关心是否有字幕存在。所以最好保险起见：在制作字幕时绕过训练节点，然后启用它，再次启动工作流程进行训练。我本可以找到一种方法将训练节点与保存节点关联起来，确保在制作字幕后才进行训练。然而，我决定不这样做。因为即使WD14标签非常出色，你可能还想在训练之前打开字幕并手动编辑它们。在两个节点之间创建链接将使整个过程变得自动化，而不让我们有机会修改字幕。寻求对Tensorboard的帮助！:)字幕，训练...还有一个遗漏的部分。如果你了解LoRA，你应该听说过Tensorboard。这是一个用于分析模型训练数据的系统。我很乐意将其包含在ComfyUI中。...但我完全不知道该怎么做^^’。目前，训练会在log文件夹中创建一个日志文件，该文件夹会在Comfy的根文件夹中创建。我认为该日志是一个我们可以在Tensorboard UI中加载的文件。但我很想让数据出现在ComfyUI中。有人能帮我吗？谢谢^^。我的第一个LoRA的结果：

直接在Comfy UI中训练LoRA模型

确保后面有一个空格。然后将requirements_win.txt文件拖到命令提示符中（如果你在Windows上；否则，我假设你应该选择另一个文件requirements.txt）。拖动文件将在命令提示符中复制其路径。按Enter键，这将安装所有所需的依赖项，使其与ComfyUI兼容。请注意，如果你为Comfy使用了虚拟环境，必须首先激活它。教程在使用自定义节点之前，有一些要注意的事项：你的图像必须放在一个以[number]_[whatever]命名的文件夹中。那个数字很重要：LoRA脚本使用它来创建一些步骤（称为优化步骤…但别问我是什么^^’）。它应该很小，比如5。然后，下划线是必须的。其余部分不重--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------p/对于data_path，你必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。因此，在这种情况下：C:\database\5_myimages你必须写C:\database至于终极问题：“斜杠还是反斜杠？”…不用担心！Python在这里需要斜杠，但节点会自动将所有反斜杠转换为斜杠。文件夹名称中的空格也不是问题。参数在第一行，你可以从checkpoint文件夹中选择任何模型。然而，据说你必须选择一个基本模型进行LoRA训练。这是为什么我不得而知。但你完全可以尝试使用微调，没有任何阻碍。但如果你想遵循规则，请确保在checkpoint文件夹中有一个基本模型！

其他人在问
你是Ai产品经理，我想使用训练一个智能体帮我改写新闻标题，请告诉我应该怎么做
训练一个智能体来改写新闻标题，您可以按照以下步骤进行： 1. 明确需求和目标：确定您希望智能体改写新闻标题的风格、重点和要求，例如更简洁、更吸引人、突出特定信息等。 2. 收集数据：收集大量的新闻标题样本，包括各种类型和主题的，以便智能体有足够的学习材料。 3. 选择合适的技术和框架：根据您的技术能力和需求，选择适合的人工智能框架和算法，例如自然语言处理相关的技术。 4. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、分词、标记等预处理操作，以便智能体能够更好地理解和学习。 5. 训练模型：使用预处理后的数据训练智能体，调整参数以优化训练效果。 6. 评估和优化：使用测试数据评估智能体的性能，根据评估结果对模型进行优化和改进。 7. 部署和应用：将训练好的智能体部署到实际应用中，并不断监测和改进其表现。 需要注意的是，训练智能体是一个复杂的过程，可能需要一定的技术知识和经验。
2024-12-19
怎么训练模型进行标题改写
训练模型进行标题改写可以参考以下方法： Sora 模型： 对于视频标题改写，首先训练一个能够为视频生成详细描述的视频标题生成器。可利用 CoCa 架构进行视频标题生成，如 VideoCoCa，通过取视频的多个帧并将每个帧输入到图像编码器，产生的帧令牌嵌入被展平并连接成一个长序列的视频表示，再由生成性池化器和对比性池化器处理，与对比损失和标题生成损失一起联合训练。构建视频标题生成器的其他替代方法包括 mPLUG2、GIT、FrozenBiLM 等。为确保用户提示与训练数据中的描述性标题格式一致，执行额外的提示扩展步骤，用 GPT4V 将用户输入扩展为详细的描述性提示。 对于语言指令跟随，通过开发一个能够生成长而详细标题的字幕器，然后用这些标题来训练模型。但收集用于训练此类字幕器的数据的过程未知，且可能需要大量劳动。 DALL·E 3 模型：通过用详细、描述性的标题重新标注现有图像来解决指令遵循问题。首先训练一个图像标题生成器，这是一个视觉语言模型，用于生成精确和描述性的图像标题。然后，使用标题生成器生成的描述性图像标题来微调文本到图像模型。具体来说，DALL·E 3 遵循对比标题生成器（CoCa）的方法，联合训练一个图像标题生成器，该生成器具有 CLIP 架构和一个语言模型目标。进一步在详细描述图像的主要对象、周围环境、背景、文本、风格和颜色方面进行微调后，图像标题生成器能够为图像生成详细的描述性标题。文本到图像模型的训练数据集是由图像标题生成器生成的重新标注数据集和真实人类编写的数据混合而成，通过上采样来解决实际用户提示与训练数据中的描述性图像描述之间的不匹配问题。 关于 Midjourney 的训练 prompt： The issue with DMs is that the powerful ones often consume hundreds of GPU days,and inference is quite expensive due to sequential evaluations.To enable DM training on limited computational resources without compromising their quality as well as flexibility,DMs are applied in the latent space of powerful pretrained autoencoders. Training a diffusion model on such a representation makes it possible to achieve an optimal point between complexity reduction and detail preservation,significantly improving visual fidelity.Introducing a cross attention layer to the model architecture turns the diffusion model into a powerful and flexible generator for generally conditioned inputs such as text and bounding boxes,enabling highresolution convolutionbased synthesis. Midjourney 会例行发布新的模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新的模型是默认的，但可以使用 version 或 v 参数或通过 /settings 命令选择其他模型版本。不同的模型在不同类型的图像上表现出色。Midjourney V5 模型是最新和最先进的模型，于 2023 年 3 月 15 日发布。使用此模型，可在 prompt 末尾添加 v 5 参数，或使用 /settings 命令并选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性，擅长解释自然语言提示，分辨率更高，并支持诸如 tile 等高级功能。其新特点包括更广泛的风格范围、对提示更敏感、更高的图像质量、更详细的图像、细节更可能正确以及更少不需要的文本。
2024-12-19
怎么自己训练ai？
自己训练 AI 通常包括以下主要步骤： 1. 选择合适的部署方式： 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求来选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源： 确保有足够覆盖目标应用场景的训练数据。 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础： 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练： 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型： 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，要重视安全性和合规性。 总的来说，训练自己的 AI 需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。 在独立游戏开发中，如《玩具帝国》的人机 AI 采用 Unity 的 mlagent 进行训练，有以下经验： 选择自己开发 AI 是因为游戏是离线模式且对决策实时性和本地 AI 运行性能有要求，无法使用线上接口。 通过“即时奖励”和“预测奖励”进行长周期决策 AI 的训练，数学模型可调，可改变 AI 的决策倾向。 为让每次输入的向量等长，对观察的内容进行处理。 先训练掌握基本规则的底模，再在此基础上做分支训练得到适用于不同文明策略的模型。 为避免过拟合，在每个 Episode 前对初始条件进行随机，决策时对 AI 的可选项进行随机 Dropout。 关于判断一张图片是否为 AI 生成，目前已有不少网站通过对大量图片数据的抓取和分析来给出画作属性的判断可能性，例如 ILLUMINARTY 网站。但在测试中存在一些问题，如结构严谨的真实摄影作品可能被误判为 AI 作图，这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。
2024-12-16
国内有哪些gpu算力平台，支持快速搭建AI大模型预训练环境 和 微调环境
国内的 GPU 算力平台中，支持快速搭建 AI 大模型预训练环境和微调环境的有： 1. 阿里云：提供云计算资源，用户可根据需求租用算力服务。 2. 腾讯云：具备相应的算力支持，为用户提供灵活的选择。 3. 亚马逊 AWS：基础设施提供商建立的“算力集市”，可满足用户的算力需求。 在搭建环境时，通常需要考虑以下步骤： 1. 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，例如可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 此外，英伟达还发布了统一的超算平台 DGX B200，用于 AI 模型训练、微调和推理。它包括 8 个 Blackwell GPU 和 2 个第五代 Intel Xeon 处理器，包含 FP4 精度功能，提供高达 144 petaflops 的 AI 性能、1.4TB 的 GPU 内存和 64TB/s 的内存带宽。但模型训练能耗也是一个关键问题，例如由 8 张 A100 GPU 组成的 DGX 服务器，最大功率达到 6.5 千瓦，运行一小时就会消耗 6.5 度电，若有 1000 台这样的服务器同时运行，每天的电费将达到惊人的 20 万元。
2024-12-14
大模型的结构和训练方式
大模型的结构和训练方式如下： 整体架构： 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集。 模型层：分为 LLm（大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）和多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据为图文或声音等多模态数据集）。 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。 训练方式： 收集海量数据：如研究人员会收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 预处理数据：包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段等。 设计模型架构：通常是一个复杂的神经网络，如可能会使用 Transformer 架构。 训练模型：模型反复阅读数据，尝试预测句子中的下一个词，通过不断重复逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，大模型的特点包括预训练数据量大（往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练）和参数多（如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数）。模型架构方面，有 encoderonly（适用于自然语言理解任务，代表模型是 BERT）、encoderdecoder（同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 google 的 T5）、decoderonly（更擅长自然语言生成任务，众多 AI 助手采用此结构）。
2024-12-13
开源大模型训练推理，应用开发agent 平台
以下是一些关于开源大模型训练推理、应用开发 agent 平台的相关信息： Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot。 Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，可将 Copilot 部署到多种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等，并访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 Gemini 相关：大型语言模型的推理能力在构建通用 agents 方面有潜力，如 AlphaCode 团队构建的基于 Gemini 的 agent 在解决竞争性编程问题方面表现出色。同时，Gemini Nano 提升了效率，在设备上的任务中表现出色。 成为基于 Agent 的创造者的学习路径：未来的 AI 数字员工以大语言模型为大脑串联工具。Agent 工程如同传统软件工程学有迭代范式，包括梳理流程、任务工具化、建立规划、迭代优化。数字员工的“进化论”需要在 AI 能力基础上对固化流程和自主思考作出妥协和平衡。
2024-12-12
我想用coze搭建一个智能体，关于自然语言课程的期末复习指南，要将我的教材导入扣子作为知识库，智能体支持用户提问，搜索知识点，结合知识库和互联网搜索的内容给出问答，需要使用多智能体或工作流，使用卡片功能进行显示，请给出我搭建这个智能体的步骤
以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-20
我是一个法律工作者，需要经常回答客户的一些法律问题，哪个AI适合我这种场景的工作需求
对于您这种经常回答客户法律问题的法律工作者，以下几种场景中适合使用法律行业垂类的 AI 产品： 1. 法规研究与解读：使用 Prompt 指令词，如“根据最新修订的《数据安全法》，解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则，并给出具体操作建议”，AI 助手将依据最新条款解析原则并提出操作指南或合规建议。 2. 法律意见书撰写或非诉交易文件材料：例如“针对我方当事人涉及的版权纠纷案，输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】，撰写一份初步法律意见书，论证我方主张的合理性和胜诉的可能性”，AI 将根据提供的材料撰写法律意见书。 3. 案例检索：如“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要”，AI 系统将检索并提炼关键判决理由和结果。 4. 类案检索：同样最好使用法律行业垂类的 AI 产品。 5. 法律文本阅读：选择某一份或者若干份文档上传，AI 完成解析，然后根据需要了解的内容进行提问。 在使用 Prompt 时，要注意结构提示，如“【需求或目的+根据具体法条或者根据某部法律+具体需要研究或则具体的研究细节内容】”。
2024-12-19
我想知道最适合招投标人员需要的AI工具是什么
招投标人员可能会从以下 AI 工具中受益： 1. 智能文档处理工具：能够帮助快速整理和分析大量的招投标文件和相关资料。 2. 数据分析工具：对市场数据、竞争对手数据等进行深入分析，为招投标决策提供支持。 目前常见的一些 AI 工具包括： 1. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，可为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 2. Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 工具，您可以查看：https://www.waytoagi.com/category/79 您可以根据自身需求选择最适合的工具。
2024-12-19
我想做简洁卡通风格的ai动画，根据故事文案生成的那种，需要保持人物一致性，用哪个工具比较好？
以下是一些适合生成简洁卡通风格、根据故事文案生成动画并保持人物一致性的工具： 1. U 传：在 U 传中，通过点击相应按钮参考角色、风格或图生图，可保持人物一致性。新注册有免费生成额度。 2. 季梦：可辅助写视频提示词，能根据上传的图片生成合理的运镜及提示词，还可写分镜脚本。若为 1.2 版本，选慢速或适中的标准模式，效果更好，且生成的视频无水印。每天给 60 积分。 3. 可玲：可辅助写视频提示词，能根据上传的图片生成合理的运镜及提示词，还可写分镜脚本。每天给 60 积分，可用于日常使用，创作片子可能需买会员，生成的视频有无水印选项。 此外，在使用 Midjourney 生图时，若要保持人物和场景一致性，有两个取巧的方式：一个是像上个视频一样生成动物，动物会比较容易保持一致性；另一个方式是特定的名人或者有特殊属性的人物。在确定影片风格时，比如可以选择皮克斯动画风格。同时，在提示词中利用 cref 命令也有助于保持人物的一致性。
2024-12-18
我需要一个可以生成手抄报或者海报的AI工具
以下是一些可以生成手抄报或海报的 AI 工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进的人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，其智能建议功能能帮助用户快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，大大简化设计流程。 如果您想快速用 AI 做一张满意的海报，可以参考以下方法： 1. 需求场景：当您想发朋友圈、微博等，纯文字可能点赞少；网上图片质量差易撞图；手工做图有独特之处。 2. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要的风格意向，背景可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 3. 软件指引： 使用工具：无界 AI，网址：https://www.wujieai.cc/ 其做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用、有免费出图点数、支持中文关键词输入、无需额外下载风格模型，可直接取用。 使用模型：皮克斯卡通。本案例应用场景为朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1。 关键词类别：场景（如向日葵花田、面包店等）、氛围（如温馨、温暖等）、人物（如父亲和女儿、父亲和儿子）、造型（如发型、发色、服饰、配饰）、情绪（如笑得很开心、大笑、对视等）、道具（如童话书等）、构图（如半身、中景等）、画面（如色彩明艳）等。
2024-12-18
现在的AI需要付费么
目前，AI 的付费情况各不相同。例如，Pi 目前是免费的，但未来可能采取订阅等模式变现。而在一些情况下，如使用某些平台的机器人应用背后的大模型等能力是需要付费的。以对接 GPT 大模型的微信聊天机器人为例，其相关功能交互主要按 Token 计费，不同的大模型能力计费方式有所不同，像 GPT 3.5 能力的大模型，平均每次对话大概会消耗不到 20 积分，除了每天平台的签到可以免费领取一定积分外，也可以充值，目前 19 元可兑换 10000 积分。与其他常见的计费模式（如字数、字符数、时间计费）相比，Token 计费有其独特的优势和局限，它能更细致地度量，更公平地反映使用者对资源的实际消耗，但也存在一些成本承载和评估上的问题。
2024-12-18