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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?

Answer

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:

  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!

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References

张梦飞:【保姆级】一步一图,手把手教你把AI接入微信

作者:张梦飞写在前边:这里重点感谢@熊猫大侠,不厌其烦的答疑解惑。此处推荐一下@熊猫大侠的老王[熊猫大侠:隔壁老王提示词强化思路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JWYIwYZGNiHJa0kWfuOcIrInn4f)。是老王激起了我要制作一个机器人的动力,非常有趣。我是看着WaytoAGI里大佬的文章[丁先生:全程白嫖-拥有一个AI大模型的微信小助手](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EYdCw5tTTimCOukGiSfczj2Gnqd)[Yaki:GPT/MJ接入微信](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh?from=from_copylink)[熊猫大侠:基于COW框架的ChatBot实现步骤](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YNNuwEqCXiSj2akS5mlcjpZgnrb)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”进行食用,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。也没有标注配置文件的对应含义。因此,如果你想要深入研究和调优,请移步上方推荐的三篇文章,更加适合你。如果你是小白,建议跟随本篇教程进行操作,先完成,再完美。

胎教级教程:万字长文带你理解 RAG 全流程

大家好,我是大圣,一名致力于在AI时代打造超级个体的软件开发工程师。继Coze的胎教级教程之后,我再次为大家带来RAG(检索增强生成)技术的胎教级别教程。这篇文章不是一篇面向RAG研究者的技术向文章,而是面向普通人的RAG科普。这篇文章一共1.6万字,我为什么要花费大的心力写这篇文章呢?因为在当前AI技术的发展中,工作流和RAG已成为核心应用。RAG不仅是一项真正落地的AI技术,而且其衍生产品不仅服务于企业,更能为个人效率带来显著提升。然而,任何技术都有其局限性。许多人初次接触RAG时兴致勃勃,但实际使用后却失望而归。这并非RAG技术不够强大,而是因为期望过高。因此,我希望通过全面详细地阐述RAG的完整流程,让你对这项技术有更全面的认知。这样,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在开始花费你的时间看这篇长文之前,我希望先管理好你的预期这是一篇关于RAG的科普性文章,我会用我一贯的文风(通俗易懂)给小白讲清楚RAG的各个环节严格来讲,这不是一篇技术向文章,为了让更多人可以听懂,我隐去了一些不重要的技术细节和术语本文适合任何人,不包括但不限于:AI爱好者/为企业寻找知识库解决方案的老板/AI产品经理等读完本文,我希望你在使用任何知识库工具的时候,对每一步操作都是清晰的,做到知其然,知其所以然废话不多说,我们开始!

Yeadon:写给小小白的-从游戏入手学习搓图像流bot

将发布的图像流添加进bot中,并且测试生成海报,生成成功,但是无法在聊天界面显示图片重新调整图像流,使其在对话窗口显示图片接下来发布Bot至此,你的第一个图像流游戏Bot就完成了这个教程学到了什么通过这份教程,我学会了如何在Coze平台上打造一个有趣的AI游戏助手。不仅掌握了AI人格设定和对话逻辑的设计方法,还了解了如何配置图像生成功能。最valuable的是,整个过程展示了如何将创意转化为实际可用的AI应用,对想入门AI应用开发的新手特别友好。还可以如何优化每次都要打字说随机主题、总结故事、生成海报,太麻烦了,有没有更方便的方式呢?提示【快捷方式】生成的图片有点太单一了,我想结合故事+图片形成一个故事书如何做到呢?提示【画板】嗨,我是Yeadon!作为一名人工智能专业的大三学生,正在努力成为AI时代的超级个体~欢迎志同道合的朋友通过微信【vip2022shopee】交流讨论!

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AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
论文生成
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2025-04-13
文生图
以下是关于文生图的简易上手教程: 1. 定主题:确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的模型,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:在生成内容基础上,寻找重叠的 lora 以控制图片效果和质量,可参考广场上好看的帖子。 4. ControlNet:可控制图片中特定图像,如人物姿态、生成特定文字等,属于高阶技能。 5. 局部重绘:下篇再教。 6. 设置 VAE:无脑选择 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,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,同样是单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法。 9. 采样算法:一般选 DPM++2M Karras 较多,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 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。 以下是一些常见的文生图工具和模型: 1. 腾讯混元 2. luma 3. Recraft 4. 文生图大模型 V2.1L(美感版) 5. 美图奇想 5.0 6. midjourney 7. 快手可图 8. Flux.1.1 9. Stable Diffusion 3.5 Large 10. Imagen 3 网页版
2025-04-12
文生图工具
以下是关于文生图工具的相关信息: 常见的文生图工具包括: DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion:开源工具,可生成高质量图片,支持多种模型和算法。 MidJourney:因高质量图像生成效果和友好界面在创意设计人群中受欢迎。 更多文生图工具可在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104)查看。 Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具的文生图使用方法: 点击链接进入官方 DISCORD 服务器:https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道,任意选择一个频道。 输入/dream 会提示没有权限,点击链接,注册登录,填写信用卡信息以及地址,提交后可免费试用三天,三天后开始收费。 输入/dream 提示词,和 MJ 类似,可选参数有五类,包括 prompt(提示词,正常文字输入,必填项)、negative_prompt(负面提示词,填写负面提示词,选填项)、seed(种子值,可以自己填,选填项)、aspect(长宽比,选填项)、model(模型选择,SD3,Core 两种可选,选填项)、Images(张数,14 张,选填项)。完成后选择其中一张。 Tusiart 文生图的简易上手教程: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:根据主题找内容贴近的 checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 ControlNet:控制图片中特定图像,如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等。 局部重绘:下篇再教。 设置 VAE:无脑选择 840000 。 Prompt 提示词:用英文写需求,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:根据个人喜好和需求选择。
2025-04-12
文生图大模型排名
以下是文生图大模型的排名(从高到低): 1. Imagen 3:真实感满分,指令遵从强。 2. Recraft:真实感强,风格泛化很好,指令遵从较好(会受风格影响)。 3. Midjourney:风格化强,艺术感在线,但会失真,指令遵从较差。 4. 快手可图:影视场景能用,风格化较差。 5. Flux.1.1:真实感强,需要搭配 Lora 使用。 6. 文生图大模型 V2.1L(美感版):影视感强,但会有点油腻,细节不够,容易糊脸。 7. Luma:影视感强,但风格单一,糊。 8. 美图奇想 5.0:AI 油腻感重。 9. 腾讯混元:AI 油腻感重,影视感弱,空间结构不准。 10. SD 3.5 Large:崩。
2025-04-12
论文生成提示词
以下是为您整理的关于论文生成提示词的相关内容: 1. 在关于 DALL·E 3 论文的研究中,提示词包括: 给评分员提供完整的图像描述内容,要求评分员选择更符合文本描述的图像。 让评分员想象自己正在借助工具根据文本生成图像,并选择希望看到的图像。 让评分员从人的身体部位、面部和姿势、对象的位置等方面判断图像的连贯性。 但 DALL·E 3 仍存在空间感知不佳、构建文本描述生成器时的功能不可靠、生成的图片在重要细节上产生幻觉等问题。 2. 云舒为读懂 Claude 论文使用的提示词: “论文深度剖析导师”提示词,可用于深度理解文本,如解读公众号文章、专业论文、书籍、在线课程等。 还可用于求职分析,拆解岗位描述并定制求职攻略,甚至作为自我介绍的“测谎仪”。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
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
什么是pony类作图大模型
Pony 类作图大模型可能并非一个常见或明确的特定模型名称。但在相关领域中,有以下几种常见的作图大模型: 1. 快手可图团队开发的 Kolors 大模型:这是基于潜在扩散的大规模文本到图像生成模型,在数十亿图文对下进行训练,在视觉质量、复杂语义理解、文字生成(中英文字符)等方面具有优势,支持中英双语,在中文特色内容理解方面更具竞争力。更多信息可查看其技术报告。 2. 字节跳动豆包大模型团队推出的 SeedEdit 图像编辑模型:这是国内首个产品化的通用图像编辑模型,无需描边涂抹,仅使用简单的自然语言,就能进行换背景、转风格,或者在指定区域进行元素的增删和替换等操作。它能精准理解复杂指令,不仅看得懂中英文提示词,还对成语和专有名词有很好的理解。此外,它支持多轮操作,能够让用户对同一图像进行连续的创意编辑。
2024-12-04
国内文生图大模型,有哪些?
以下是一些国内的文生图大模型: 百度的文心一言:https://wenxin.baidu.com 抖音的云雀大模型:https://www.doubao.com 智谱 AI 的 GLM 大模型:https://chatglm.cn 中科院的紫东太初大模型:https://xihe.mindspore.cn 百川智能的百川大模型:https://www.baichuanai.com/ 商汤的日日新大模型:https://www.sensetime.com/ MiniMax 的 ABAB 大模型:https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室的书生通用大模型:https://internai.org.cn 此外,真人效果卓绝的大模型 lofi.v2 也可用于生成真实场景下的字体。在使用 SDXL 大模型时,其分为 base+refiner 以及配套的 VAE 模型,base 用于文生图操作,refiner 用于细化生成的模型,VAE 用于调节图片效果和色彩。要在 webUI 中使用,需将秋叶启动器中 webUI 的版本升级到 1.5 以上,并将模型放入对应文件夹。
2024-11-12
有帮助草图大师建模的ai吗
以下是一些能够帮助草图大师建模的 AI 工具: 1. CADtools 12:这是一个 Adobe Illustrator(AI)插件,为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能帮助创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具:一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供了基于 AI 的生成设计工具,可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 此外,还有一些图片生成 3D 建模的工具,也可能对草图大师建模有帮助: 1. Tripo AI:VAST 发布的在线 3D 建模平台,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy:功能全面,支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象,再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,适用于游戏领域的模型生成。 5. VoxCraft:免费 3D 模型生成工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供了图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 如果您需要绘制逻辑视图、功能视图、部署视图,以下工具可供选择: 1. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,可通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等,从而帮助创建逻辑视图。 2. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 4. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 请注意,虽然这些工具可以辅助创建相关视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,您应该考虑您的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2024-08-23
通过semantic-kernel调用文生图大模型接口
Semantic Kernel 是一个由 Microsoft Research AI Interactions 团队开发的框架,它帮助开发者将自然语言处理 功能集成到应用程序中。Semantic Kernel 可以与各种服务、工具和模型配合工作,包括 OpenAI 的 DALLE、GPT3 和 Microsoft 的 Azure OpenAI 服务。 要使用 Semantic Kernel 调用文生图大模型接口,你需要按照以下步骤操作: 1. 设置你的环境: 确保你有 Microsoft Azure 订阅和 Azure Cognitive Services 资源。 安装最新的 .NET SDK。 2. 安装 Semantic Kernel: 通过 NuGet 安装 Semantic Kernel 包: ```shell dotnet add package Microsoft.SemanticKernel ``` 3. 配置 Semantic Kernel: 在你的应用程序中配置 Semantic Kernel,连接到 Azure OpenAI 服务或其他支持的模型。 设置 API 密钥和其他必要配置。 4. 编写代码调用文生图大模型: 使用 Semantic Kernel SDK 创建一个函数来调用文生图大模型接口。 准备输入数据,例如,图像生成的提示(prompts)。 5. 处理响应: 接收并处理模型的输出,可能包括图像数据或其他相关信息。 6. 部署和运行应用程序: 部署你的应用程序,并确保它可以访问 Azure OpenAI 服务。 运行你的应用程序,并通过 Semantic Kernel 调用文生图大模型。 这里是一个简单的代码示例,展示了如何使用 Semantic Kernel 来调用服务: ```csharp using Microsoft.SemanticKernel; // 创建 Semantic Kernel 实例 var kernel = new Kernel; // 配置 Azure OpenAI 服务 var azureOpenAiService = new AzureOpenAiService( new AzureOpenAiSettings { AzureOpenAiDeploymentName = "yourdeploymentname", Endpoint = "https://yourendpoint.openai.azure.com/", ApiKey = "yourapikey" } ); kernel.Config.AddAzureOpenAiService; // 定义函数 var promptFunction = kernel.CreateSemanticFunction; // 调用文生图大模型 var imagePrompt = "A serene landscape with mountains, a river flowing through, and a traditional Chinese pagoda in the distance."; var imageResult = await promptFunction.InvokeAsync; // 处理响应 Console.WriteLine; ``` 请注意,上述代码仅为示例,实际代码将取决于文生图大模型的接口细节和你的具体需求。确保在开发过程中遵守所有适用的法律和政策,并尊重用户隐私和数据保护。
2024-04-25