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Stable Diffusion基础学习

回答

以下是关于系统学习 Stable Diffusion 的基础内容：

  • 学习提示词：
    • 学习基本概念，包括了解 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。
    • 研究官方文档和教程，学习常见术语和范例。
    • 掌握关键技巧，如组合多个词条精确描述效果、使用特定符号控制生成权重、处理抽象概念等。
    • 通过实践和反馈，不断总结经验，创建自己的提示词库，并持续跟进前沿。
  • 核心基础知识：
    • 了解 Stable Diffusion 系列资源。
    • 零基础深入浅出理解核心基础原理，包括通俗讲解模型工作流程、读懂核心基础原理、读懂训练全过程、介绍其他主流生成式模型。
    • 解析核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、U-Net 模型、CLIP Text Encoder 模型、官方训练细节。
    • 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同流程。
    • 了解经典应用场景，如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建。
    • 学习从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，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。
  • Nenly 的零基础入门课学习资料汇总：
    • 提供了配套的学习文档，包括随堂素材、生成信息、内容修订等。
    • 有安装攻略和素材下载的相关内容。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：如何系统学习 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的相互结合。以下是一些建议的步骤：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

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

Nenly：Stable Diffusion 零基础入门课学习资料汇总

💡写在前面Before We Get StartedHey，这里是Nenly。今年的4月份，我发布了一门Stable Diffusion的零基础入门课。到目前为止，有超过100万的朋友跟随这套教程开始接触并学习AI绘画。为了帮助大家更好地“食用”这套教程，我编辑了一套配套的学习文档，作为这个教程的后备“知识库”。这份文档的基本内容包括：随堂素材：软件应用、模型文件、扩展插件以及其他必备素材的下载方式生成信息：课程实践案例的提示词与各项参数内容修订：对原有教程内容的增补，或者是“过期”内容的更正如果你是第一次接触AI绘画，可以将这个文档收藏起来，在学习到每一课的时候搭配里面提及的内容一起学习，相信它会给你带来不少帮助。同时，如果你在学习的过程中有任何问题，欢迎随时通过对应视频底下的留言和这个文档的评论交流。祝你学习愉快！🫡[heading3]安装攻略[content]第一次用Stable Diffusion？了解如何安装、启动这个软件，从这里开始——[heading3]素材下载[content]课程内提及的所有模型文件、扩展插件以及需要用到的素材，我在这里为你准备了一份——

其他人在问
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点： 若在太暗情况下拍照产生的颗粒状即图像中的噪点。Stable Diffusion用于生成艺术作品，其在幕后所做的是“清理”图像，且比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多。它了解世界的样子和书面语言，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以H.R. Giger风格描绘的外星人弹吉他的图像，它能像熟练的平面艺术家一样利用对Giger艺术作品和世界的了解来清理图像。 大多数艺术生成工具中有“推理步骤”滑块，稳定扩散是逐步去除噪点的。 开始生成的方式：为了生成艺术，给稳定扩散提供一个纯噪点的初始图像，并谎称这是一幅特定风格的画。稳定扩散能做到是因为它是基于统计数据的计算机程序，会估计所有选项的概率，即使概率都极低，也会选择概率最高的路径，例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给它不同的纯噪点图像，都会创作出不同的艺术作品。 ComfyUI的生图原理： ComfyUI是一个开源的图形用户界面，用于生成AI图像，主要基于Stable Diffusion等扩散模型。 Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在ComfyUI中，对应于通过“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，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI中的许多操作都在潜在空间中进行，如KSampler节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在ComfyUI中，可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（Schedulers）控制，典型的调度器有Normal、Karras等，会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。 时间步数：在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步。在ComfyUI中，可通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-18
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点：如果拍照太暗会产生噪点，而 Stable Diffusion 用于生成艺术作品时，在幕后所做的是“清理”图像。它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多，它了解世界的样子和书面语言，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以特定风格描绘的图像，它能像艺术家一样利用对相关艺术作品和世界的了解来清理图像。 “推理步骤”：稳定扩散是逐步去除噪点的，通过“推理步骤”滑块可以控制。 开始方式：为了生成艺术，给稳定扩散提供一个纯噪点的初始图像，并谎称这是一幅特定的画。在最简单层面上，它作为计算机程序会做事并生成东西。更深层次上，它基于统计数据，估计所有选项的概率，即使概率极低也会选择最高概率的路径，比如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给不同的纯噪点图像，都会创作出不同的艺术作品。 ComfyUI 的生图原理： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，对应于通过“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 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行，可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）：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来控制如何在潜在空间中处理噪声以及逐步去噪回归到最终图像。生成图像时会进行多个去噪步，通过控制步数可影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-18
stable diffusion通俗讲解
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。UNet 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。
2024-12-17
Stable Diffusion 启动器
以下是关于 Stable Diffusion 启动器的相关内容： 整合包： 觉得麻烦的同学可以使用整合包，解压即用。比如也非常好用，将启动器复制到下载仓库的目录下即可，更新管理会更方便。 电脑配置能支持 SD 运行的朋友，可以使用 B 站秋叶分享的整合包。具体安装方法： 打开整合包链接（https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru），下载《1.整合包安装》，存放到电脑本地。 打开保存到电脑里的文件夹。 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》，鼠标右击文件，点击“解压文件”，选择解压到 D 盘或者 E 盘。 解压完成后，来到第二个文件夹，双击里面的文件，点击安装。 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录，找到启动器，鼠标右击启动器，点击“发送到”，创建桌面快捷方式。 启动器设置： 打开启动器后，可一键启动。如果有其他需求，可以在高级选项中调整配置。 显存优化根据显卡实际显存选择，不要超过当前显卡显存。不过并不是指定了显存优化量就一定不会超显存，在出图时如果启动了过多的优化项（如高清修复、人脸修复、过大模型）时，依然有超出显存导致出图失败的几率。 xFormers 能极大地改善内存消耗和速度，建议开启。准备工作完毕后，点击一键启动即可。等待浏览器自动跳出，或是控制台弹出本地 URL 后说明启动成功。 如果报错提示缺少 Pytorch，则需要在启动器中点击配置。 Stable Diffusion webui 的更新比较频繁，请根据需求在“版本管理”目录下更新，同样地，也请注意插件的更新。 插件： Stable Diffusion 可配置大量插件扩展，在 webui 的“扩展”选项卡下，可以安装插件。点击“加载自”后，目录会刷新，选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。安装完毕后，需要重新启动用户界面。 低配置电脑： 电脑配置较低的朋友，可通过云平台畅玩 SD，比如“青椒云”。使用方法： 点击链接（http://account.qingjiaocloud.com/signup?inviteCode=R0JJ9CHY）注册账号。 下载并安装后，登录账号。 点击右上角的个人中心进行实名认证。 在进行实名认证后回到主界面，点击新增云桌面。想玩 Stable Diffusion 可以选“AIGC 尝鲜”，一般新注册的会有优惠券，可以免费试用。 在新弹出的框框中点击“开机”按钮，稍等一下之后，点击“进入桌面”。进入桌面之后弹出的全部框框可以直接关掉。 点击新打开桌面的“此电脑”，在 C 盘里面找到 SD 的根目录，点击“A 启动器.exe”。 点击右下角的“一键启动”就可以进入 SD。用完云平台之后，记得关机，不然会持续计费。
2024-12-13
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 1. 消除图像中的噪点： 如果在太暗情况下拍照产生的颗粒状即图像中的噪点。 Stable Diffusion用于生成艺术作品，其在幕后所做的是“清理”图像，且比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多。 它了解世界的样子和书面语言，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以特定风格描绘的图像，它能像熟练的平面艺术家一样进行清理。 2. “推理步骤”： 稳定扩散是逐步去除噪点的。 以运行 25 步为例，起始图像可能完全无法辨认，实际上最初是从完全的噪点开始。 3. 开始方式： 为生成艺术，给稳定扩散提供纯噪点的初始图像并告知相关描述。 稳定扩散能做到是因为它是计算机程序，且基于统计数据，估计所有选项的概率，即使正确概率极低，仍会选择概率最高的路径，例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给不同纯噪点图像，都会创作出不同艺术作品。 ComfyUI 的生图原理： 1. Pixel Space（像素空间）和 Latent Space（潜在空间）： Pixel Space：图的左边表示输入图像的像素空间，对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，生成过程结束时转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space：ComfyUI 中的许多操作在潜在空间中进行，如 KSampler 节点执行采样过程，图像映射到潜在空间后扩散过程在此进行，可通过节点调整潜在空间的操作。 2. 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及逐步去噪回归到最终图像。 时间步数：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。
2024-12-05
sora是stable diffusion中的一部分吧
Sora 与 Stable Diffusion 有关联。自 2021 年以来，AI 领域出现了能解释人类指令的生成式语言和视觉模型，如 CLIP 和 Stable Diffusion。Stable Diffusion 采用变压器架构和潜在扩散技术解码文本输入生成图像。2023 年出现了商业文本到图像产品，如 Stable Diffusion 等。Sora 是一个重大突破，能根据人类指令生成长达一分钟的视频。从技术架构上，Stable Diffusion 3 后续版本有希望成为 Sora 的开源平替。此外，在一些观点中，Sora 就在 Stable Diffusion 这样的文生图模型之外加了一个时间维度，虽然方法类似，但数据高维很多，实现工程难度大。
2024-12-03
小白学习ai的学习计划
以下是为小白制定的学习 AI 的计划： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，进行实践以巩固知识，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，对于 0 绘画基础想要用 AI 为儿子做生日海报的情况，可以参考以下步骤： 1. 学习 AI 图像生成的原理： 参考 。 参考 。 2. 尝试工具和效果： 制定学习计划时，可以参考 。 可以根据自身情况逐步推进问题，明确每日需要投入的时间和每周用到的资源，并增加每周学习成果评估的要求。 根据实际情况调整学习计划，比如决定专心学习绘画。
2024-12-22
如何通过AI构建自己的知识体系，比如通识教育，英语口语，以及子女学习辅导
以下是关于如何通过 AI 构建自己在通识教育、英语口语、子女学习辅导方面知识体系的建议： 通识教育： 1. 把学习任务切割成小单元，利用 AI 构建专属智能体。 2. 定期根据结果反馈调整智能体。 3. 审视学习流程，更多地应用 AI 。 4. 培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯，广泛阅读，深入研究新领域，不断探索前沿知识。 英语口语： 1. 利用智能辅助工具，如 Grammarly 进行写作和语法纠错，改进表达和写作能力。 2. 借助语音识别应用，如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台，如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和个性化内容练习。 4. 与智能对话机器人，如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟，提升交流能力和语感。 子女学习辅导： 1. 对于英语学习，可参考上述英语口语的学习方法。 2. 数学学习方面，使用自适应学习系统，如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题；利用智能题库和作业辅助工具，如 Photomath 获取问题解答和解题步骤；借助虚拟教学助手，如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务；参与交互式学习平台，如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 需要注意的是，在使用 AI 辅助学习的过程中，要结合传统学习方法，仔细甄别生成的内容，以取得更好的学习效果。
2024-12-22
我应该如何学习AGI
学习 AGI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。以下是一些建议： 1. 参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 2. 应用方面：深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用来解决实际问题或提升效率。 3. 分析方面：大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 记住，不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的知识体系，并能够在这一领域取得成就。同时，找到适合自己的学习方式和兴趣点最为重要，学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。
2024-12-22
小白如何学习AI
对于小白学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 含义：Transformer 是关键。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-22
如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2024-12-22
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2024-12-21
AI基础学习课程
以下是为新手提供的 AI 基础学习课程相关内容： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 开始 AI 学习之旅：在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习，同时掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，可尝试使用各种产品创作作品，知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 体验 AI 产品：与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 此外，还有以下具体的课程推荐： 【野菩萨】课程：预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。若想免费获得该课程，可参与 video battle，每期冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理可了解更多课程信息。 微软 AI 初学者入门课程：包括特定的机器学习云框架，如了解更多详情。深度学习背后的深层数学（Deep Mathematics）可参考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》（Deep Learning）一书，该书可在 https://www.deeplearningbook.org/上获取。
2024-12-19
我完全没有AI基础，请帮我推荐一些资料学习
以下是为完全没有 AI 基础的您推荐的学习资料： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有可能获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-12-19
零基础模板化搭建 AI 聊天机器人
以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容： 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置，以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源为：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中，名称的全大写描述需对应编排模板，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ，model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的 ，即 SINGLE_CHAT_PREFIX ，私聊或群里发消息包含 bot 或 @bot 才会触发机器人回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX ，机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复，例如 ，即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人，更新最终版的配置参数（GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改），查看无误后点击保存，编排模板创建成功。 切换到容器编排界面，基于创建的模板进行 COW 服务部署，点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板，可一键部署复杂的应用环境，无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件，使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境，确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件，可简化安装和配置过程，确保每次部署环境一致，且易管理和维护。 3. 配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可确保只有特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰，提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时，可尝试以下步骤： 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。 检查网络连接：确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费，对于一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用，具体因使用量而异。
2024-12-18
0基础如何系统学习AI，目标：针对特定场景开发出AI产品
对于 0 基础想要系统学习 AI 并针对特定场景开发出 AI 产品的您，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，对于 AI 产品经理，个人做了以下划分，仅供娱乐和参考： 1. 入门级： 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用： 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 在 AI 游戏场景方面，为您提供以下案例： 1. 从游戏截图升级到 KV 品质，AI 居然可以这样用！ 作者：yanceyzhang 简介：AI 生成图像具有较大的随机性，如果想用在特定项目上的话，用游戏内资源拼合作为图生图的底图可以很好的帮助 ai 发挥，复现游戏原有的画风、世界观和人物设定，下面将实际操作中的一些思路和小技巧分享出来。 查看链接： 入库时间：2023/11/21 2. 《LORA 模型训练超入门级教程》人人都可以当炼金术士 作者：包子 SAMA丶 简介：初步接触训练模型，主要是以美术视角出发来进行讲解，目的就是可以让不理解训练概念和代码指令的小伙伴更容易上手 Lora 模型训练。 查看链接： 入库时间：2023/11/21 3. 人人可以做原画，如何运用 Midjourney+Stable Diffusion 进行角色原画设计 作者：Harayuan 简介：本文旨在详细探讨运用 MJ+SD 进行角色设计的方法、技巧，以及它的优势、不足之处和未来发展方向。 查看链接： 入库时间：2023/11/21
2024-12-16
零基础如何学习prompt
以下是零基础学习 prompt 的指南： 1. 准备工作： 拥有一个大模型账号，并熟悉与之对话的方式。推荐使用 ChatGPT4 ，国产平替有 。 2. 学习基础资料： 阅读 OpenAI 的官方文档，包括 。 3. 练习有效提问： 理解 GPT 的工作原理，包括 GPT 说人话的能力来源、“涌现”的产生、prompt 的概念和意义、现阶段使用 prompt 的原因。推荐观看 B 站 UP Yjango（于建国博士）的相关视频。 认真写出第一个 prompt 。 4. 注意 Token 限制： 形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度。 编写 Prompt 时珍惜 Token ，遵循奥卡姆剃刀原理，精简表达。 熟练使用中英文切换，了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 您可以关注作者小七姐的 prompt 学习社群 ，获取更多丰富内容。
2024-12-15
AI要怎么0基础学习
以下是 0 基础学习 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI 的建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 如果希望继续精进，对于不会代码的您，20 分钟上手 Python+AI 可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-12-15