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stable diffusion通俗讲解

Answer

Stable Diffusion 是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型，参数量约 1B，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。

文生图任务是将一段文本输入模型，经过一定迭代次数生成符合描述的图片。例如输入“天堂，巨大的，海滩”，模型生成美丽沙滩图片。

图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示重绘输入图片使其更符合描述，如在沙滩图片上添加“海盗船”。

输入的文本信息需通过 CLIP Text Encoder 模型这一“桥梁”转换为机器数学信息，该模型将文本信息编码生成 Text Embeddings 特征矩阵用于控制图像生成。

初始 Latent Feature 经过图像解码器重建是纯噪声图片，而经过 SD 的“图像优化模块”处理后再重建是包含丰富内容的有效图片。U-Net 网络+Schedule 算法的迭代去噪过程的每一步结果用图像解码器重建，可直观感受从纯噪声到有效图片的全过程。

以下是 Stable Diffusion 模型工作的完整流程总结及前向推理流程图。

此外，关于 Stable Diffusion 还有系列资源，包括从 0 到 1 读懂其核心基础原理、训练全过程，核心网络结构解析，搭建使用模型进行 AI 绘画的多种方式，经典应用场景，以及上手训练自己的 AI 绘画模型等内容。

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References

教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识 - 知乎

Stable Diffusion（SD）模型是由Stability AI和LAION等公司共同开发的生成式模型，总共有1B左右的参数量，可以用于文生图，图生图，图像inpainting，ControlNet控制生成，图像超分等丰富的任务，本节中我们以文生图（txt2img）和图生图（img2img）任务展开对Stable Diffusion模型的工作流程进行通俗的讲解。文生图任务是指将一段文本输入到SD模型中，经过一定的迭代次数，SD模型输出一张符合输入文本描述的图片。比如下图中输入了“天堂，巨大的，海滩”，于是SD模型生成了一个美丽沙滩的图片。SD模型的文生图（txt2img）过程而图生图任务在输入本文的基础上，再输入一张图片，SD模型将根据文本的提示，将输入图片进行重绘以更加符合文本的描述。比如下图中，SD模型将“海盗船”添加在之前生成的那个美丽的沙滩图片上。SD模型的图生图（img2img）过程那么输入的文本信息如何成为SD模型能够理解的机器数学信息呢？很简单，我们需要给SD模型一个文本信息与机器数据信息之间互相转换的“桥梁”——CLIP Text Encoder模型。如下图所示，我们使用CLIP Text Encoder模型作为SD模型中的前置模块，将输入的文本信息进行编码，生成与文本信息对应的Text Embeddings特征矩阵，再将Text Embeddings用于SD模型中来控制图像的生成：蓝色框就是CLIP Text Encoder模型，能够将输入文本信息进行编码，输出SD能够理解的特征矩阵

教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识 - 知乎

初始Latent Feature和经过SD的“图像优化模块”处理后的图像内容区别可以看到，上图左侧是初始Latent Feature经过图像解码器重建后的图片，显然是一个纯噪声图片；上图右侧是经过SD的“图像优化模块”处理后，再用图像解码器重建出来的图片，可以看到是一个张包含丰富内容信息的有效图片。我们再将U-Net网络+Schedule算法的迭代去噪过程的每一步结果都用图像解码器进行重建，我们可以直观的感受到从纯噪声到有效图片的全过程：U-Net网络+Schedule算法的迭代去噪过程的每一步结果以上就是SD模型工作的完整流程，下面Rocky再将其进行总结归纳制作成完整的Stable Diffusion前向推理流程图，方便大家更好的理解SD模型的前向推理过程：SD模型文生图和图生图的前向推理流程图

教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识 - 知乎

1.Stable Diffusion系列资源2.零基础深入浅出理解Stable Diffusion核心基础原理2.1通俗讲解Stable Diffusion模型工作流程（包含详细图解）2.2从0到1读懂Stable Diffusion模型核心基础原理（包含详细图解）2.3零基础读懂Stable Diffusion训练全过程（包含详细图解）2.4其他主流生成式模型介绍3.Stable Diffusion核心网络结构解析（全网最详细）3.1 SD模型整体架构初识3.2 VAE模型3.3 U-Net模型3.4 CLIP Text Encoder模型3.5 SD官方训练细节解析4.从0到1搭建使用Stable Diffusion模型进行AI绘画（全网最详细讲解）4.1零基础使用ComfyUI搭建Stable Diffusion推理流程4.2零基础使用SD.Next搭建Stable Diffusion推理流程4.3零基础使用Stable Diffusion WebUI搭建Stable Diffusion推理流程4.4零基础使用diffusers搭建Stable Diffusion推理流程4.5 Stable Diffusion生成示例5.Stable Diffusion经典应用场景5.1文本生成图像5.2图片生成图片5.3图像inpainting5.4使用controlnet辅助生成图片5.5超分辨率重建6.从0到1上手使用Stable Diffusion训练自己的AI绘画模型（全网最详细讲解）6.0 Stable Diffusion训练资源分享6.1 Stable Diffusion模型训练初识6.2配置训练环境与训练文件

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为本地部署的stable diffusion增加中文提示词支持
要为本地部署的 Stable Diffusion 增加中文提示词支持，可以采取以下方法： 1. 如果使用的秋叶整合包，里面包含提示词联想插件。输入简单字符如“1”，能看到下方联想热门提示词，适合英文不好、记不住单词的朋友。 2. 一般情况可使用翻译软件，如 DeepL 翻译（网址：https://www.deepl.com/translator ，可下载客户端）或网易有道翻译（可通过 ctrl+alt+d 快速截图翻译），但复制粘贴来回切换较麻烦。 3. 介绍自动翻译插件 promptallinone，安装方式：在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装，或把下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下。安装完成后重启 webUI，可看到提示词区域变化。 一排小图标中，第一个用来设置插件语言，直接设为简体中文。 第二个图标是设置，点开后点击第一个云朵图标可设置翻译接口，点击第一行下拉菜单能选择翻译软件，有一些免费软件可任意选择并试验哪款翻译准确。 关于 Stable Diffusion 文生图写提示词： 1. 下次作图时，先选模板，点击倒数第二个按钮可快速输入标准提示词。 2. 描述逻辑通常包括人物及主体特征（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）等，通过这些详细提示词能更精确控制绘图。 3. 新手可借助功能型辅助网站写提示词，如： http://www.atoolbox.net/ ，通过选项卡方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/ ，每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词。 还可去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，每张图有详细参数，点击复制数据按钮，粘贴到正向提示词栏，点击生成按钮下第一个按键，Stable Diffusion 可自动匹配所有参数，但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，也可取其中较好的描述词使用。
2025-02-03
forge diffusion的layer diffuse插件不管用是什么原因
Forge Diffusion 的 layer diffuse 插件不管用可能有以下原因： 1. 未正确安装 SD WebUI 的 Forge 版本：在安装 layer diffuse 插件之前，需要确保已安装正确的 。 2. 插件安装步骤有误：应在 Forge 界面点击“Extensions”，选中“layerdiffusion”插件，然后点击安装，并等待安装完成。 3. 部分功能未完成：透明 img2img 功能尚未完成（大约一周内完成）。 4. 代码处于动态变化阶段：插件的代码非常动态，可能在接下来的一个月内发生大幅变化。 此信息来自标记狮社区，原文链接：https://mmmnote.com/article/7e8/03/articlee395010da7c846a3.shtml
2025-01-29
stablediffusion学习
以下是关于系统学习 Stable Diffusion（SD）的相关内容： 学习 SD 的提示词： 学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验相结合。具体步骤如下： 1. 学习基本概念：了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构，理解提示词如何影响生成结果，掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）。 2. 研究官方文档和教程：通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南，研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例：熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念，研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧：学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果，掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧，了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈：使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像，对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训，在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库：根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库，将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿：关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享，及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 学习 SD 的 Web UI： 学习 Stable Diffusion Web UI 可以按照以下步骤进行： 1. 安装必要的软件环境：安装 Git 用于克隆源代码，安装 Python 3.10.6 版本，确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项，安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码：打开命令行工具，输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git，将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本：进入 stablediffusionwebui 目录，运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本，它会自动安装依赖项并配置环境，等待安装完成，命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面：复制命令行显示的本地 Web 地址，在浏览器中打开，即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作：了解 Web UI 的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等，尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响，学习使用提示词（prompt）来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能：了解 Web UI 支持的各种插件和扩展，如 Lora、Hypernetwork 等，学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件，掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率。 通过这些步骤，相信您可以快速上手 Stable Diffusion Web UI，开始探索 AI 绘画的乐趣。后续还可以深入学习 Stable Diffusion 的原理，以及在不同场景中的应用。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-16
有什么AI模型可以制作瞬息宇宙？比如Stable Diffusion，还有别的吗？
以下是一些可以用于制作类似效果的 AI 模型： 1. Adobe Firefly：内置在各种 Adobe 产品中，不过在质量方面稍逊于 DALLE 和 Midjourney，但它只使用有权使用的图像进行训练。 2. Stable Diffusion：开源模型，可以在任何高端计算机运行。开始时需要学会正确制作提示，一旦掌握能产生很好的结果，尤其适合将 AI 与其他源的图像结合。 3. DALLE：来自 OpenAI，已纳入 Bing（需使用创意模式）和 Bing 图像创建器，系统可靠但效果比 Midjourney 稍差。 4. Midjourney：2023 年中期最好的系统，学习曲线最低，只需键入特定指令就能得到很好的结果，需要 Discord。 此外，在游戏制作领域，已经出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型，从 3D 模型到角色动画，再到对话和音乐。但文中未提及具体的模型名称。
2025-01-10
stable diffusion和国内的这些AI绘画的模型有什么区别
Stable Diffusion 和国内的 AI 绘画模型主要有以下区别： 1. 数据集和学习方式： 在线的国内模型可以访问庞大且不断更新扩展的数据集，还能实时从用户的弱监督学习中获得反馈，从而不断调整和优化绘画策略。而 Stable Diffusion 通常受限于本地设备的计算能力，其数据集和学习反馈相对有限。 2. 计算能力： 在线的国内模型能利用云计算资源进行大规模并行计算，加速模型的训练和推理过程。Stable Diffusion 受本地设备计算能力限制，性能可能不如在线模型。 3. 模型更新： 在线的国内模型可以随时获得最新的版本和功能更新，更好地适应不断变化的绘画风格和技巧。Stable Diffusion 的模型更新相对较慢。 4. 协同学习： 在线的国内模型可以从全球范围内的用户中学习，更好地理解各种绘画风格和技巧。Stable Diffusion 则只能依赖于有限的本地模型，对绘画可能性的了解可能不够全面。 例如，Niji·journey 5 在二次元角色设计领域就展现出比 Stable Diffusion 更强大的性能和实用性。同时，国内还有 DeepSeek、阿里巴巴的 Qwen2 系列、清华大学的 OpenBMB 项目等在不同方面表现出色的模型。
2025-01-08
Stable Diffusion 学习教程
以下是关于 Stable Diffusion 学习的教程： 学习提示词： 1. 学习基本概念：了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构，理解提示词如何影响生成结果，掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）。 2. 研究官方文档和教程：通读 Stable Diffusion 官方文档，研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例：熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念，研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧：学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果，掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧，了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈：使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像，对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训，在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库：根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库，将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿：关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享，及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 核心基础知识： 1. Stable Diffusion 系列资源。 2. 零基础深入浅出理解 Stable Diffusion 核心基础原理，包括通俗讲解模型工作流程（包含详细图解）、从 0 到 1 读懂模型核心基础原理（包含详细图解）、零基础读懂训练全过程（包含详细图解）、其他主流生成式模型介绍。 3. Stable Diffusion 核心网络结构解析（全网最详细），包括 SD 模型整体架构初识、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型、SD 官方训练细节解析。 4. 从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画（全网最详细讲解），包括零基础使用 ComfyUI 搭建推理流程、零基础使用 SD.Next 搭建推理流程、零基础使用 Stable Diffusion WebUI 搭建推理流程、零基础使用 diffusers 搭建推理流程、生成示例。 5. Stable Diffusion 经典应用场景，包括文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建。 6. 从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型（全网最详细讲解），包括训练资源分享、模型训练初识、配置训练环境与训练文件。 其他资源： 1. 了解 Stable diffusion 是什么： 。 2. 入门教程： 。 3. 模型网站：C 站 。 4. 推荐模型：人像摄影模型介绍：https://www.bilibili.com/video/BV1DP41167bZ 。
2025-01-06
Stable Diffusion、comfyui
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，您可以将其想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer。它具有以下特点： 优势： 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。 生成自由度更高。 可以和 webui 共享环境和模型。 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 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 丰富（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 其生图原理如下： 基础模型：ComfyUI 使用预训练的扩散模型作为核心，通常是 Stable Diffusion 模型，包括 SD1.5、SD2.0、SDXL、SD3、FLUX 等。 文本编码：当用户输入文本提示时，ComfyUI 首先使用 CLIP 文本编码器将文本转换为向量表示，以捕捉文本的语义信息。 Pixel Space 和 Latent Space： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，对应于“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点执行采样过程，通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。 扩散过程（Diffusion Process）： 噪声的生成和逐步还原：扩散过程表示从噪声生成图像的过程，在 ComfyUI 中通常通过调度器控制，如 Normal、Karras 等，可通过“采样器”节点选择不同调度器控制处理噪声和逐步去噪回归到最终图像。 时间步数：在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步，通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。 官方链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别）
2025-01-06
我要做讲书的自媒体，个人不出镜，书的内容讲解与AI视频完美衔接，应该用什么工具，做到完美结合
如果您想做讲书的自媒体，个人不出镜，让书的内容讲解与 AI 视频完美衔接，可以参考以下工具和流程： 工具： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。 网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。 网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，能生成图像和设计模板。 网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。 网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。 网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。 网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-01-16
如何深入浅出的讲解Transformer
Transformer 的工作流程可以通过一个简单的例子来解释，比如将英文句子“I am a student”翻译成中文： 1. 输入嵌入（Input Embeddings）：将每个单词映射为一个向量，如将“I”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码（Positional Encodings）：由于 Transformer 没有递归或卷积等捕获序列顺序的结构，所以需要给每个词位置加上位置编码，让模型知道词语的相对位置。 3. 编码器（Encoder）：输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成，每层有两个核心部分，一是多头注意力机制（MultiHead Attention）用于捕捉单词间的依赖关系，二是前馈神经网络（FeedForward NN）对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器（Decoder）：编码器的输出被送入解码器层。解码器也是由多个相同层组成，每层除了编码器组件外，还有一个额外的注意力模块，对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入（Output Embeddings）：解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布，例如生成单词“我”“是”等的概率。 6. 生成（Generation）：基于概率分布，以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 此外，aaronxic 从自己实际入坑的经验出发，总结梳理了新手友好的 transformer 入坑指南，计划从以下五个方面进行介绍： 1. 算法 1：NLP 中的 transformer 网络结构。 2. 算法 2：CV 中的 transformer 网络结构。 3. 算法 3：多模态下的 transformer 网络结构。 4. 训练：transformer 的分布式训练。 5. 部署：transformer 的 tvm 量化与推理。 同时，aaronxic 还针对 perplexity 指标进行了介绍，会先从大家熟悉的 entropy 指标开始，逐步介绍针对自然语言的改进版 Ngram Entropy 指标，最后介绍基于此改进的 perplexity 指标。
2024-12-27
制作AI视频流程详细的讲解
以下是用 AI 把小说做成视频的详细流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，作为小白参与制作 AI 动画短片的流程如下： 1. 项目规划：确定短片主题和目标观众，制定详细的制作计划。 2. 剧本创作：编写故事脚本，设计角色和场景以及创意。 3. 分镜头脚本：根据脚本制作分镜头脚本，确定每个镜头的画面和动作。 4. 资源准备：准备动画制作所需的素材，包括背景、角色和音效。 5. 画面图片制作：利用 AI 出图工具，比如通过 ChatGPT、MJ、SD 等工具快速生成高质量的图片。 6. 视频制作：利用 AI 工具制作动画，通过 RUNWAY、Luma、Dreamina 等平台快速生成高质量的动画。 7. 后期剪辑：添加音效、配音和字幕，进行最终的剪辑和合成。 8. 发布和推广：将完成的动画短片发布到各大平台，并进行推广和宣传。 还有一种每个人都可以用 10 分钟轻松制作 AI 换脸、AI 数字人视频的方法，其整体流程大致分为三步： 1. 创建视频内容：通过输入文稿内容，确定数字人播出的内容。 2. 生成数字人：通过工具，以及视频内容生产数字人形象及播放语音。 3. AI 换脸：通过 AI 工具，将数字人的脸，转换成您指定宣传的形象，以便以自己的品牌形式宣传。
2024-12-10
如何用AI总结在线视频讲解的思维导图
以下是使用 AI 总结在线视频讲解的思维导图的一般步骤： 1. 明确视频主题和重点：首先，需要清晰了解视频所围绕的核心主题以及关键要点。 2. 提取关键信息：从提供的文本中，筛选出重要的描述和关键元素，例如人物的特征、姿态、穿着等。 3. 组织信息结构：将提取的关键信息进行分类和整理，构建出初步的思维导图框架。 4. 概括主要内容：对每个分支的信息进行概括和总结，使其简洁明了。 对于您提供的这段文本，其主要描述了一个年轻男孩和年轻男人的形象及他们之间的姿态和关系。可以将其概括为“男孩与男人的形象及关系描述”这一主题，分支包括“男孩形象”（如穿着、发型、表情等）、“男人形象”（如穿着、发型、表情等）以及“两者关系”（如姿态、展现的情感等）。
2024-11-25
给我讲解李继刚老师的lisp语言的提示词
以下是李继刚老师相关的提示词信息： 在市场营销类中，李继刚老师以“最酷的老师”角色，其提示词包括： role:Cool Teacher 、profile Writer:李继刚 version:1.4 language:中文 description:你是世界上最酷的老师 、Goals 1.以一种非常创新和善解人意的方式,教给毫无常识,超级愚蠢的学生 2.既有比喻的引导,也会提供真实案例,同时还会进行哲学层面的反思 、skills 1.擅长使用简单的语言,简短而充满哲理,给人开放性的想象 2.惜字如金,不说废话 3.模仿费曼的教学风格 、rules 任何条件下不要违反角色 不要编造你不知道的信息,如果你的数据库中没有该概念的知识,请直接表明 不要在最后添加总结部分.例如"总之","所以"这种总结的段落不要输出 、workflow 1.输入:用户输入问题 2.第一轮思考和输出:a.比喻:你会在开始时使用类似卡夫卡。 在个人类中，李继刚老师同样以“最酷的老师”角色，提示词内容与上述市场营销类相似。 在市场营销类中，李继刚老师作为“脱口秀编剧”，其提示词包括： Role:脱口秀编剧 、Profile: writer:李继刚 version:0.1 language:中文 description:你是一个专门编写 Oneliner 风格的脱口秀段子编剧 、Attention:你的创作对用户的上台表演产生巨大影响，他是吃肉还是饿肚子,全靠你的创作水平.你一定可以让他获得掌声,有钱吃肉的. 、Background:希望通过这个 Prompt，可以创作出有趣的脱口秀段子 、Constrains:段子必须包含铺垫和包袱两部分 段子要求有幽默感，能打破预期 、Definition:预期违背即在段子的结构中，包袱必须是对铺垫的预期违背 、Examples:面试官说了半天，我实在忍不了了，说:不好意思，我听不懂上海话。他说:这是英文。我说:但这里是中国。他说:但你面试的是翻译。相关链接地址为 。
2024-10-23
剪映AI功能中改口型的讲解
以下是关于剪映 AI 功能中改口型的讲解： 剪映的该功能支持将本人视频中的语言翻译成中英日等语种，改变视频中的人物口型以匹配语言，并保留人物音色。它集合了语音识别、文本翻译、音色克隆、智能改口型等多个特色能力，具有效果好、音色还原度与翻译准确性较高的优点，且支持中英日三语自由切换翻译，适用场景广泛，能满足不同人群在不同短视频场景的需求。 即梦 AI 的「对口型」是「视频生成」中的二次编辑功能，现支持中文、英文配音。主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成，用户可上传包含完整人物面容的图片进行视频生成，完成后点击预览视频下的「对口型」（嘴唇）按钮，输入台词并选择音色，或上传配音文件进行对口型效果生成。目前支持的语言为中文（全部音色）和英文（推荐「超拟真」内的音色）。
2024-08-22
深度学习跟机器学习有啥区别呀？能不能举个通俗易懂的例子
深度学习和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 学习方式：机器学习通常需要人工选择和设计特征，而深度学习能够自动从数据中学习特征。 2. 模型结构：机器学习模型相对简单，深度学习则使用多层的神经网络，结构更复杂。 3. 数据处理能力：深度学习能够处理更大量和更复杂的数据模式。 例如，在图像识别任务中，如果使用机器学习，可能需要人工提取图像的颜色、形状等特征，然后基于这些特征进行分类。但在深度学习中，神经网络可以自动从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，从而实现更准确的分类。 机器学习是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能，不是直接编程告诉计算机如何完成任务，而是提供数据让机器找出隐藏模式或规律，然后用这些规律预测新的未知数据。 深度学习是机器学习的一个子领域，模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，能学习和表示大量复杂模式，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。 大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，目标是理解和生成人类语言，需要在大量文本数据上训练，如 ChatGPT、文心一言。同时，大语言模型具有生成式 AI 的特点，不仅能理解和分析数据，还能创造新的独特输出。
2025-01-21
你是一名资深程序员和经验丰富的编程教授，能够以通俗保姆式的方法教会小白从0开始编程序。现在要你教我完成如下任务：我需要编写一个程序，能够每天和不同的文生图大语言模型对话，生成不同场景下的机器人设计图片。应该怎么一步步实现？
以下是为您提供的从 0 开始编写一个能够每天和不同的文生图大语言模型对话，并生成不同场景下机器人设计图片的程序的步骤： 首先，对于小白来说，可以参考以下教程进行学习和操作： 1. 张梦飞的【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信： 重点感谢@熊猫大侠的不厌其烦的答疑解惑，并推荐@熊猫大侠的老王。 作者是看着 WaytoAGI 里大佬的文章学习制作的。有代码基础的同学，可以直接移步到这三篇教程中。 本篇教程适合“小白中的小白”，简单粗暴，不做讲解，复制粘贴即可。一步一图，保姆级指引。 本篇文章中，没有写每一步代码的含义和配置文件的对应含义。如果想要深入研究和调优，请移步上方推荐的三篇文章。 2. 大圣的胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程： 这是一篇面向普通人的 RAG 科普，不是面向 RAG 研究者的技术向文章。 文章一共 1.6 万字，旨在让您对 RAG 技术有更全面的认知，在使用 RAG 相关产品时，可以更好地理解其能力边界，从而充分发挥其潜力。 本文适合任何人，包括 AI 爱好者、为企业寻找知识库解决方案的老板、AI 产品经理等。 3. Yeadon 的写给小小白的从游戏入手学习搓图像流 bot： 学会将发布的图像流添加进 bot 中，并测试生成海报，解决无法在聊天界面显示图片的问题，重新调整图像流使其在对话窗口显示图片，最后发布 Bot。 通过这份教程，可以学会如何在 Coze 平台上打造一个有趣的 AI 游戏助手，掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法，了解如何配置图像生成功能。 希望以上内容对您有所帮助，祝您编程顺利！
2024-12-29
我是一名资讯人员，早会分享脑机接口，时间只有10分钟，希望使用通俗易懂的语言分享，重点说说脑机的应用实例。
以下是为您整理的关于脑机接口的分享内容： 脑机接口的应用实例： 1. 斯坦福大学开发的 NOIR 脑机接口系统，能够通过脑电波操作机器人执行任务，并在 20 项家务活动中成功应用。这一项目意义重大，未来有望帮助残疾人提升生活质量。 脑机接口的工作原理： 1. 分为输入端和输出端。输入端是填充和消费不同模态的内容，如音频、文本、视频，AI 能加速消化过程，提高学习主动性，且双向可提问。 2. 输出端是利用知识解决手头工作或完成目标，极端情况下自己借助知识干活，或者让 AI 助理基于收藏或保存的知识点完成任务，如写文章、输出代码。 关于脑机接口适合的应用场景，目前如对长视频进行快速获取信息的总结等。
2024-11-16
大语言模型领域， 如何理解“退火”概念。 请用通俗易懂的方式举例说明
在大语言模型领域，“退火”是一个相对复杂的概念。通俗地说，您可以把它想象成铁匠打铁时的一个过程。铁匠在打造铁器时，不会一开始就用猛火高温一直烧，而是会逐渐升高温度，然后再慢慢降低温度，让金属的结构更加稳定和优化。 在大语言模型中，“退火”的作用类似于此。它可能是在模型的训练过程中，对某些参数或者条件进行逐步的调整和优化，以达到更好的性能和效果。但目前提供的知识库内容中，没有直接关于大语言模型中“退火”概念的详细且通俗易懂的解释和具体例子。
2024-08-13