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为什么有的大模型不能和lora一起用

Answer

大模型不能和 Lora 一起用可能有以下原因：

  1. 不配套：一般情况下，只有配套的大模型和 Lora 一起使用才能达到 Lora 的最佳效果。不同的大模型和 Lora 可能在特征、参数等方面不匹配。
  2. 触发条件：除了加载 Lora 外，还需要加入一些特定的触发词才能保证其正常使用，如果没有满足触发条件，可能无法协同工作。

同时，模型的类型和安装位置也很重要：

  1. 大模型（Ckpt）应放入 models\Stable-diffusion 目录。
  2. Lora/LoHA/LoCon 模型应放入 extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora 或 models/Lora 目录。

使用 Lora 时要注意作者使用的大模型，也不排除一些 Lora 和其他大模型会产生奇妙的效果。此外，文件后缀名相似，难以通过后缀名区分文件类型，可通过特定网站检测。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

SD新手：入门图文教程

模型能够有效地控制生成的画风和内容。常用的模型网站有：[Civitai|Stable Diffusion models,embeddings,hypernetworks and more](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//civitai.com/)>[Models-Hugging Face](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/models)>[SD-WebUI资源站](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.123114514.xyz/models/ckpt)>[元素法典AI模型收集站-AI绘图指南wiki(aiguidebook.top)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aiguidebook.top/index.php/model/)>[AI绘画模型博物馆(subrecovery.top)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aimodel.subrecovery.top/)[heading3]模型安装[content]下载模型后需要将之放置在指定的目录下，请注意，不同类型的模型应该拖放到不同的目录下。模型的类型可以通过[Stable Diffusion法术解析](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//spell.novelai.dev/)检测。大模型（Ckpt）：放入models\Stable-diffusionVAE模型：一些大模型需要配合vae使用，对应的vae同样放置在models\Stable-diffusion或models\VAE目录，然后在webui的设置栏目选择。Lora/LoHA/LoCon模型：放入extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora，也可以在models/Lora目录Embedding模型：放入embeddings目录

【SD】软件原理傻瓜级理解

总结一下，LORA的强大，无论是画风，还是人物、物品，或者是动作姿态，都是可以固定下来，它所做的就是提炼图片特征。LORA和Embedding的区别一是在于体量上，Embedding的文件只有几十kb，而LORA的文件通常有几十上百兆，所以LORA的文件所承载的信息量是要远大于Embedding，尤其是在还原真人物品时，LORA的细节精度是Embedding无法比拟的。下载的LORA放在根目录的这个文件夹下【……\models\Lora】，使用的时候点击这个红色的小书，找到LORA的选项卡，任意点击一个想要的LORA就可以加载进去了。使用LORA的时候要注意看作者使用的大模型，一般情况下只有配套使用才能达到LORA最好的效果，当然也不排除有一些LORA和其他的大模型会产生一些奇妙的碰撞。除了加载lora以外，还需要加入一些特定的触发词，才能保证lora的正常使用。比如这个盲盒的lora，作者提示需要加入full body,chibi这些提示词才行。Hypernetworks主要是针对画风训练的一种模型，可以像lora一样加载进来。比如这种卡通Q版头像蒸汽波风格油画风格下载的文件放在根目录的这个文件夹下【…\models\hypernetworks】，使用的时候点击这个红色的小书，找到Hypernetworks的选项卡，任意点击一个想要的Hypernetworks就可以加载进去了。当我们下载了很多的模型、Embedding、Hypernetworks和LORA之后，我们会发现这些文件的后缀名几乎是一样，包括.pt/.safetensors/.ckpt等等，所以这些文件是无法通过后缀名进行区分的，那我们怎么判断这个文件到底是什么？该放到什么文件夹里呢？这里我们可以去到秋叶大佬整理的这个网站里面https://spell.novelai.dev/，把文件拖进去就可以看到是什么类型的文件。

第三期 黏土自由

可以多个lora组合使用,但是需要以一个为主,其他的强度在0.5或者以下,防止冲突CLAYMATE黏土lora(SDXL1.0)https://civitai.com/models/208168?modelVersionId=236248lora触发词claymation迪福森博士的黏土动画风格(SDXL1.0)lora触发词made-of-clayhttps://civitai.com/models/181962/doctor-diffusions-claymation-style-loraClay style(SD1.5)https://civitai.com/models/121119/clay-styleClay worldhttps://liblibai-online.vibrou.com/web/model/b8053c33f4834062808a0f4504a112b8/20240507-1715095286083-0009.safetensors?attname=%E7%B2%98%E5%9C%9F%E4%B8%96%E7%95%8CSD1.5_v1.5.safetensors提示词写Clay world，lora权重0.5-0.8，重绘幅度0.3-0.5，大模型自己挑一个。[heading5]大模型下载地址迪士尼真实卡通混合(SDXL1.0)[content]DisneyRealCartoonMixhttps://civitai.com/models/212426/disneyrealcartoonmix这个模型与黏土配合测试下来还不错,可能是因为迪士尼的浓眉大眼风格和黏土比较搭吧.模型触发词:modisn disney,modisn disney style大家也可以选择不同的模型测试比如:Playground AI's Playground v2.5 1024pxhttps://civitai.com/models/325263/playground-ais-playground-v25-1024px模型可以自由选择

Others are asking
sora和lora是什么
LoRA（LowRank Adaptation）是一种低阶自适应模型，您可以将其理解为基础模型（Checkpoint）的小插件。在生图时，LoRA可有可无，但它具有明显的价值，常见于对一些精细的控制，如面部、材质、物品等细节的控制。其权重在相关界面会有显示。 Sora 并非常见的 AI 领域特定术语，上述知识库中未提及相关内容。
2025-01-02
flux lora训练
以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的相关内容： 模型准备： 需下载以下模型：t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意：不使用时存放位置不限，只要知晓路径即可。训练建议使用 flux1dev.safetensors 和 t5xxl_fp16.safetensors 版本。 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 数据集准备： 进入厚德云模型训练数据集（https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset）。 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，也可一张一张单独上传照片。Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名"1.png"，对应的达标文件就叫"1.txt"。上传 zip 后等待一段时间，确认创建数据集，返回到上一个页面等待上传成功，可点击详情检查，预览数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练： 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 选择数据集，点击右侧箭头选择上传过的数据集。 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随机抽取数据集中的一个标签填入。 训练参数可调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。若不知如何设置，可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。可按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需消耗的算力，然后等待训练，会显示预览时间和进度条。训练完成会显示每一轮的预览图，鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面，点击下方下载按钮可自动下载到本地。 数据集存放位置：.Flux_train_20.4\\train\\qinglong\\train ，红色文件夹内。若未准备数据集，此路径内有试验数据集可直接使用。 运行训练：约 1 2 小时即可训练完成。 验证和 lora 跑图：若有 ComfyUI 基础，在原版工作流的模型后面，多加一个 LoraloaderModelOnly 的节点即可，自行选择 Lora 和调节参数。
2024-12-27
lora文件后缀
LORA 文件的后缀通常有.pt、.safetensors、.ckpt 等。LORA 是一种除主模型外常用的微调模型，常用于控制画风、人物、姿势等，其文件体量通常有几十上百兆，一般在 4M 300M 之间。下载的 LORA 放在根目录的【……\\models\\Lora】文件夹下，使用时点击红色小书，找到 LORA 的选项卡加载，可能还需要加入特定触发词。此外，safetensors 是一种由 huggingface 研发的开源模型格式，具有安全、加载迅速、支持懒加载、通用性强等优势，现在大部分开源模型都会提供这种格式。LoRA 和 LyCORIS 的后缀均为.safetensors。Textual Inversion 后缀为.pt 或者.safetensors，体积很小，一般只有几 kb，所在目录在 WebUI 中的 embeddings 目录下。当无法通过后缀名区分文件类型时，可以去到秋叶大佬整理的网站 https://spell.novelai.dev/，把文件拖进去查看类型。
2024-12-20
flux和lora分别是什么意思
Flux 是一种在图像转换和处理方面具有特定功能的工具。它具有多种功能，如使用 FLUX.1 Canny / Depth 进行结构调节，通过边缘或深度检测来在图像转换过程中保持精确控制；使用 FLUX.1 Redux 进行图像变化和重新设计，给定输入图像可以重现具有轻微变化的图像。 Lora 是一种低阶自适应模型，可以理解为基础模型（如 Checkpoint）的小插件。在生图时可有可无，但对于控制面部、材质、物品等细节有明显价值，旁边的数值是其权重。
2024-11-25
flux lora 训练
以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的详细步骤： 准备工作： 下载所需模型：t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意：不使用时模型放置位置不限，只要知道“路径”，后续会引用到“路径”。 训练建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 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 数据集准备： 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。 可以上传包含图片+标签 txt 的 zip 文件，也可以上传只有图片的文件（之后可在 c 站使用自动打标功能），或者一张一张单独上传照片，但建议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，例如：图片名“1.png”，对应的达标文件就叫“1.txt”。 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。 等待训练，会显示预览时间和进度条，训练完成会显示每一轮的预览图。 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。 数据集放置位置：.Flux_train_20.4\\train\\qinglong\\train 运行训练：约 1 2 小时即可训练完成。 验证和 lora 跑图：有 ComfyUI 基础的话，直接原版工作流的模型后面，多加一个 LoraloaderModelOnly 的节点就可以，自行选择您的 Lora 和调节参数。
2024-11-20
lora是什么
Lora 全称 LowRank Adaptation Models，即低阶自适应模型。它的作用在于影响和微调画面，能够再现人物或物品的特征。大模型的训练通常复杂且对电脑配置要求高，而 LoRA 采用在原模型中插入新的数据处理层的方式，避免了修改原有模型参数。LORA 模型训练是用特定特征替换大模型中的对应元素，从而生成不同于底模的图片。Lora 训练较为轻量化，所需显存较少，硬件门槛显存达到 6G 即可开启训练。例如，有利用新版 SDXL 生成的如针线娃娃的 lora，还有如“KIDS ILLUSTRATION”这样用于生成儿童绘本风格插画的 lora 等。
2024-11-01
请帮我推荐一个写自媒体脚本的模型
以下为您推荐一些可用于写自媒体脚本的模型： 1. Kimi：免费好用，网址为 https://kimi.moonshot.cn/ 。 2. Claude：在脚本创作方面有优势，网址为 https://claude.ai/new 。 3. Chatgpt：老牌且功能更强大，网址为 https://chatgpt.com/ 。 写脚本的提示词结构为：我要做什么样的视频+视频要包含哪些关键的元素+对脚本的输出有什么要求。 例如： 我要做什么样的视频：比如要做 30 秒时长的广告宣传片脚本、做一个孩子们喜欢的儿童绘本脚本等等。 视频要包含哪些关键的元素：重点要把产品的特性或者您想要的广告风格说出来，比如奔驰高端商务、豪华舒适的特性，苹果香脆多汁、红润饱满的特点。 对脚本的输出有什么要求：按照一定的格式输出，推荐使用 Markdown 格式输出，方便后续操作。
2025-01-03
flux模型风格提示词
以下是关于 Flux 模型风格提示词的相关信息： ComfyUI Flux redux： Redux 模型是轻量级的，可与 Flux.1配合使用，基于 1 个输入图像生成图像变体，无需提示，适合快速生成特定样式图像。 往一张图上融合时，提示词最好描述图片背景颜色。 将 Redux 模型下载到 comfyui/models/style_models，下载 sigclip_patch14384.safetensors 到 ComfyUI/models/clip_vision。 重绘节点为 ComfyUIInpaintEasy，相关链接：https://github.com/CYCHENYUE/ComfyUIInpaintEasy。 ComfyUI FLUX 模型的安装部署： 模型 FLUX.1中，建议选择 dev 版本，显卡可以的用 fp16，显卡不够用的选 fp8。模型下载后放入 ComfyUI/models/unet/文件夹中。若爆显存，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可设置为 fp8 降低显存使用量，但可能稍降质量，默认的 weight_type 显存使用较大。 clip 方面，t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/文件夹里，相关链接：https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/tree/main。可用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 降低内存使用率，有超过 32GB 内存建议用 fp16。 Vae 下载后放入 ComfyUI/models/vae 文件夹，相关链接：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1schnell/tree/main。 T5（/t5xxl_fp16.safetensors）的 clip 原本有输入输出，可能会导致提示词被吞，短提示效果差，训练 flux 或 sd3 时应尽量用长提示词或自然语言。 STYLE PROMPTS 风格： Stratospheric：关联流派为 Soundtrack、Classical、Orchestral。指高空和极高的音乐风格，具有高亢壮丽特质，典型用于表现高空和极高情感的音乐作品，示例为 Queen 的《Bohemian Rhapsody》。 Streetwise：关联流派为 HipHop、Rap、R&B。指街头和世故的音乐风格，具有现实机智特质，典型用于表现街头和世故情感的音乐作品，示例为 JayZ 的《Empire State of Mind》。 Strength：关联流派为 Rock、Hard Rock、Arena Rock。指力量和坚强的音乐风格，具有强大坚定特质，典型用于表现力量和坚强情感的音乐作品，示例为 Survivor 的《Eye of the Tiger》。 Stressful：关联流派为 Progressive Rock、Psychedelic Rock、Classic Rock。指紧张和压力的音乐风格，具有紧张焦虑特质，典型用于表现紧张和压力情感的音乐作品，示例为 Pink Floyd 的《Time》。 Stretching：指延伸和扩展的音乐风格，具有延展渐进特质，典型用于表现延伸和扩展情感的音乐作品。
2025-01-03
有哪些能够生成海报的模型
以下是一些能够生成海报的模型： 1. 即梦：上线了 2.1 图片模型，可以生成中英文字体，直出海报，还能生成带字表情包、漫画等。网址：https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate 。 2. coze：网址：https://www.coze.cn/template/project/7442540084944994344? 。 3. 第二十五期海报 text poster： 该 lora 可以生成各种由英文文字组成的海报内容主体。触发词：text poster 。模型权重：0.6 1 。 模型地址：lora 模型地址：https://www.liblib.art/modelinfo/579ab130b53246fea49811bf80d38486?from=search&versionUuid=f5b11931206347fdb3c32cbe9d7beeb0 。 使用方式： 在线运行，flux 文生图工作流，可以直接在哩布在线运行 https://www.liblib.art/modelinfo/94d301cd81d7478fa99b281c68ba9324?from=personal_page&versionUuid=c8d15096723c4e41a0bafda30e6bbd88 。 本地运行，可以利用(https://github.com/siliconflo 。 4. 【06】在线生图定制主题海报： 操作步骤： 选择模型：推荐使用的模型，如（例图 1）风格模型>中国风>水墨工笔；（例图 2）风格模型>儿童>童话绘本；（例图 3）风格模型>MJ>剪纸艺术；（例图 4）风格模型>儿童>皮克斯（模型选择过程如图所示）。 输入画面描述：更好地描述画面，如使用本课件提供的自选关键词，按主体+氛围+视角+画质的顺序输入关键词，使用括号（）强调关键词。 选择画面大小：无界 AI 已将尺寸与用途标注在选项中，制作主题海报可选择 9:16 的宣传海报比例，选择 17283072 的分辨率可以更快生成图片。 其他设置：作图数量的作用，增加作图数量可以在同样参数的控制下一次性生成多幅图片，方便挑选。 优化海报：使用可画（https://www.canva.cn/?displaycomoption=true）在线编辑海报。
2025-01-03
有哪些用于宣传海报拼接生成的，图片拼接生成模型
以下是一些用于宣传海报拼接生成的图片拼接生成模型及相关信息： 1. 在线生图定制主题海报： 选择模型：推荐使用不同风格的模型，如（例图 1）风格模型>中国风>水墨工笔、（例图 2）风格模型>儿童>童话绘本、（例图 3）风格模型>MJ>剪纸艺术、（例图 4）风格模型>儿童>皮克斯。 输入画面描述：按主体+氛围+视角+画质的顺序输入关键词，可使用本课件提供的自选关键词，并用括号（）强调关键词。 选择画面大小：制作主题海报可选择 9:16 的宣传海报比例，选择 17283072 的分辨率可更快生成图片。 其他设置：增加作图数量可一次性生成多幅图片方便挑选。 优化海报：使用可画（https://www.canva.cn/?displaycomoption=true）在线编辑海报。 2. 即梦： 即梦上线了 2.1 图片模型，可以生成中英文字体，能生成海报、带字表情包、漫画等。 操作步骤：第一步打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ ，第二步点击进入图片生成页面，第三步生图模型选择图片 2.1 模型。 案例：如提示词为“咖啡店穿着服务员服装的猫咪，揉着眼睛，文字‘小店打烊了’”“一只布偶猫举着牌子，牌子上写着‘睡什么睡，起来嗨’”“电影宣传海报，画面中间是韦小宝，四周是七个宫女，标题文字‘重生之我是韦小宝’”“电商节日海报，背景是上海外滩，圣诞节布置，旋转木马，节日的气氛，标题文字‘圣诞集市’”。
2025-01-03
写小说，推荐哪个开源模型呢？
以下是为您推荐的一些可用于写小说的开源模型及相关资源： 1. Kolors 开源模型： 相关教学视频： ，作者为吴杨峰。 ，作者为楚门的 AI 世界。 。 ，作者为不懂技术就用 AI 呀。 2. 辅助创作的 AI 工具： ChatGPT：擅长构思。 Claude：文笔好于 ChatGPT。 彩云小梦、Kimi、MidReal 等。 此外，还有一些关于用 AI 写小说的相关知识： 1. 让 AI 写小说存在一些问题，如上下文长度限制、容易忘记要求、文笔简略、一致性难以保证等。 2. 对于某些问题，如“保持创意简洁”“危机快速来临”，AI 不容易犯，但对叙述方式比较敏感，写 prompt 时要保持用词一致。 3. AI 只是辅助创作，最后仍需人工加工和修改以满足读者要求。
2025-01-02
你用的什么大模型
以下是关于大模型的相关信息： 在 SD 应用中，选择 ControlNet 模型时，将字体参考图放进 ControlNet 中，预处理器可选择 invert 等，注意控制类型的选择，选好预处理可点击预览按钮，然后选择 Control 模型，如 Depth 景深模型或 Scribble 涂鸦模型等，选择好后记得启用 ControlNet。选择生图大模型时，大模型决定最终风格，如生成真实场景下的字体，可选择如 lofi.v2 等大模型，不同大模型对 ControlNet 模型的控制力有不同适应度，需微调参数。 常用的模型网站有：。下载模型后，大模型（Ckpt）放入 models\\Stablediffusion，VAE 模型放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，Lora/LoHA/LoCon 模型放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora 或 models/Lora 目录，Embedding 模型放入 embeddings 目录。 大模型指的是用于表达 token 之间关系的参数多，主要是模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。常见的将 Token 表示成稠密矩阵向量的算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。
2025-01-02
我是一名一线教师，想要学习如何搭建智能体。请跟我一起制定合适的进阶路径和推荐资源链接。
以下是为您制定的学习搭建智能体的进阶路径和推荐资源链接： 进阶路径： 1. 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台：https://bigmodel.cn/ 新注册用户可获得 2000 万 Tokens。 可通过充值/购买多种模型的低价福利资源包，如直接充值现金，所有模型可适用：https://open.bigmodel.cn/finance/pay ；免费 GLM4Flash 语言模型/ 。所有资源包购买地址：https://bigmodel.cn/finance/resourcepack 。 共学营报名赠送资源包。 2. 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包，本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 3. 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。此流程会手把手进行编辑，完成一个简单智能体的搭建。 推荐资源链接： 1. 智谱 BigModel 共学营第二期：把您的微信变成超级 AI 助理 https://bigmodel.cn/ 2. 教师的 AI 减负指南 3. 提示词培训课——Part2 在搭建智能体的过程中，您需要像导演一样，编排具体流程，检查结果，修改流程，反复迭代。提示语的核心是逻辑，要将复杂的任务拆分成科学合理的步骤，并且让前一步的结果都成为后一步的基础。同时，不要害怕犯错，每一次尝试都是向成功迈进的一步。
2024-12-30
我想ai帮我画一个八一起义纪念碑的简笔画，应该用什么工具
您可以使用以下工具来实现让 AI 画八一起义纪念碑的简笔画： 1. ChatGPT：您可以拍下自己画的简笔画，上传给 ChatGPT，并请一个叫“Cartoonize Yourself”的 GPTs 将其转换为画作。 2. “dodoboo”App：由 Hidecloud 和 Sharpmark 创造，无需科学上网，可用 AI 将简笔画转为精致作品。 需要注意的是，这些工具可能需要您根据实际情况进行探索和尝试，以获得满意的效果。
2024-12-26
案例：借助人工智能技术的诈骗 一、案例材料 1.背景资料 （1）近期全国范围内出现了一种新型电信诈骗——AI换脸诈骗，该诈骗利用AI人工智能，通过“换脸”和“拟声”技术模仿受害人的朋友或亲戚的声音和外貌，以此骗取受害者的信任，进行网络诈骗，近日包头警方就根据一起典型案例，向大家发出了防范AI换脸诈骗的警示。 财联社5月22日讯，据平安包头微信公众号消息，包头警方发布了一起利用人工智能（AI）实施电信诈骗的典型案例，一家福州市科技公司的法人代表郭先生竟在短短10分钟内被骗走了430万元人民币。
以下是关于 AI 的相关内容： 律师如何写好提示词用好 AI： 对于不具备理工科背景的文科生，可将 AI 视为黑箱，只需知道其能模仿人类思维理解和输出自然语言。AI 就像似人而非人的存在，与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。提示词应是相对完善的“谈话方案”，成果在与 AI 的对话中产生，要接受其存在的“不稳定性”，并在对话中限缩自己思维的模糊地带。 AI 的应用场景： 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未具体阐述）
2024-12-25
你是一位擅长儿童学习编程的老师,如果结合AI一起帮助儿童学习,有什么方法能介绍一下吗?
以下是结合 AI 帮助儿童学习编程的一些方法： 1. 先让儿童通过手动编写代码来学习编程基础知识，熟练掌握语言后，再将 AI 生成的代码作为节省时间的工具。 2. 利用自适应学习平台，如结合了 AI 技术的编程学习平台，为儿童量身定制学习计划，提供个性化的学习内容和练习。 3. 借助智能导师和对话机器人，让儿童与它们进行编程相关的交流和问题探讨，提高编程思维和解决问题的能力。 需要注意的是，在使用 AI 辅助学习的过程中，要确保儿童真正理解和掌握编程的原理和知识，而不是过度依赖 AI 完成学习任务。
2024-11-28
如何将数字人技术与大模型联系到一起，实现文生视频
我总结了以下几个步骤，来将数字人技术与大模型联系起来，实现文生视频： 1. 获取用户输入的文本内容 大模型首先需要接收用户提供的文本描述，包括场景设置、人物特征、对话内容等。这些信息将作为创建数字人和视频场景的基础。 2. 生成数字人角色 基于用户提供的人物设定，大模型可以利用数字人技术，生成具有相应外貌、动作、表情的数字人角色。这需要结合计算机图形学、动作捕捉等技术。 3. 构建虚拟场景 大模型还需要根据文本描述，构建出符合场景需求的虚拟环境。这包括布置场景元素、设置光影等细节，以营造出逼真的视觉效果。 4. 安排数字人互动 最后，大模型需要让生成的数字人角色在虚拟场景中进行互动，包括对话、动作等。这需要借助自然语言处理、行为建模等技术，使数字人表现出人性化的行为。 5. 输出视频内容 通过以上步骤，大模型就可以将文本内容转化为生动的视频内容，实现文生视频的效果。这需要最终的渲染和编辑输出。 总的来说，将数字人技术与大模型相结合，可以让用户只需提供文本描述，就能快速生成符合需求的视频内容。这种方式大大提高了内容创作的效率和可定制性。
2024-05-05
我发给AI几张图，能不能做一个电子画册?哪一个AI做的更好
目前有一些 AI 工具可以帮助您将几张图制作成电子画册，例如谷歌的 Imagen 3。Imagen 3 是谷歌推出的高质量文本到图像模型，能够生成细节更好、光照更丰富且干扰伪影更少的图像。 如果您想快速制作电子画册，以下是一些相关的知识和方法： 1. 对于制作海报，您可以使用国内的 AIGC 绘图平台无界 AI。大致流程包括确定主题与文案（可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案）、选择风格与布局、生成与筛选海报底图、配文与排版。 2. 在游戏截图升级方面，底图制作可以使用 PS 添加内容丰富画面。比如简单粗暴的背景贴人物合成，或者通过一些简单加工让 AI 更清楚您的需求。还可以结合 3D 软件定制内容，如使用 ACCURIG 进行一键绑定等。
2024-12-26
目前AI不能做哪些事情？
目前 AI 不能做的事情包括： 1. 尽管在某些方面取得了成功，但不能解决所有科学问题。几个世纪以来人类在科学领域逐步积累，仍有众多问题存在，AI 无法完全介入并解决所有这些问题。 2. 目前还不足以完全替代开发者进行复杂项目的开发，尚未达到“言出法随”的境界。 3. 由于技术快速发展，当前使用的某些 AI 工具可能并非最优，且需要考虑其是否适合应用目的以及存在的弱点。 4. 在使用 AI 时需要注意众多道德问题，如侵犯版权、作弊、窃取他人工作、操纵等，特定 AI 模型的构建及受益情况等问题复杂且尚不清晰，使用者有责任以道德方式使用这些工具。
2024-12-25
我是个外行，完全小白、没有编程基础。我有个初步的想法，做一个智能客服，来代替或者帮助我们行业的人工客服。那么，我应该从哪些知识开始学习、或者我自己能不能办到？
对于完全没有编程基础但想做智能客服的小白，以下是一些建议： 1. 先对 AI 有初步的了解，明确自己的需求和目标。 2. 学习一些基本的概念，比如什么是 AI、提示词工程等。 3. 可以参考他人的学习路径，例如以“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等为关键词。 4. 要有耐心，在 AI 的帮助下一步一步来，并在这个过程中逐渐学习一些编程知识。 5. 避免追求“大而全”和完美主义，从小的功能和简单的应用开始，尽快让系统“跑起来”，获得实际使用的反馈，再不断改进。 同时，有一些成功的案例可供参考。比如有人从完全不懂代码和英语很差的状态，通过不断学习和实践，在公司中实现了智能客服从创建到应用的过程，还创建了多个智能体。但也要注意，现实中真正的应用往往有复杂的需求，不能完全依赖 AI 一次性搞定，需要自己不断努力和积累。
2024-12-23
我能不能用人工智能做一个二手车批发的APP，让车商能在里面自由批发车辆，这个APP要异于常规APP，具备人工智能？
使用人工智能来开发一个二手车批发的 APP 是可行的，但具有一定的挑战性。 首先，从技术角度来看，要实现车商在其中自由批发车辆的功能，需要具备强大的数据库和稳定的网络架构，以确保车辆信息的准确、及时更新和交易的顺利进行。 对于人工智能的应用，可以考虑以下几个方面： 1. 智能推荐：根据车商的浏览历史、交易记录和偏好，为其推荐可能感兴趣的车辆。 2. 价格预测：利用机器学习算法，对二手车的价格进行预测，为车商提供参考。 3. 风险评估：通过分析车辆的历史数据、市场趋势等，评估交易中的风险。 然而，要开发这样一个 APP 也面临一些困难和需要注意的问题： 1. 数据质量和安全性：确保车辆数据的准确性、完整性和安全性，防止数据泄露和滥用。 2. 法律法规：二手车交易涉及众多法律法规，需要确保 APP 的运营符合相关规定。 3. 用户体验：要设计简洁、易用的界面，让车商能够方便地进行操作。 总之，虽然具有挑战性，但如果能够充分利用人工智能技术，并解决好上述问题，开发一个具备人工智能的独特二手车批发 APP 是有可能的。
2024-12-22
我能不能用AI做一个实时交流的社群
以下是关于您能否用 AI 做一个实时交流社群的相关信息： AI 音乐方面： 存在 AI 音乐共建者的社群。 使用方式：文档中可贴喜欢的音乐或投稿教程，定期组织音乐交流会，社群中可实时交流音乐相关创作作品和经验分享。 加入条件：至少有一首以上的 AI 音乐作品，添加 AAAAAAAJ 备注音乐。 近期活动：「在线音乐会」网友出题，现场生音乐（时间待定）；「Reaction」收集 AI 音乐，大家一起欣赏，记录听到意想不到的好听的歌的反应（时间待定）。 有趣的音乐可贴在文档下方，持续收集中。 Inworld AI 方面： 使 NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。 特点和功能： 实时语音：使用内置语音设置进行最小延迟，可配置角色的性别、年龄、音调和说话速度，或使用第三方服务创建自定义和克隆语音。 “Contextual Mesh”功能：定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识。 可配置的安全性：可配置 NPC 对话方式，适应不同年龄级别游戏。 知识：输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息，使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识。 玩家档案：收集玩家信息，让 NPC 在互动时考虑。 关系：配置角色关系流动性，创建不同关系的角色。 第四堵墙：确保角色只从其世界中的知识获取信息，创建更沉浸的体验。 可与各种游戏引擎（如 Unity、Unreal Engine 等）和其他游戏开发工具无缝对接，帮助品牌创建交互性强的 AI 角色，无需编码。
2024-12-22
金融业在哪些方面是不能被AI所代替的
在金融业中，以下方面不太容易被 AI 所替代： 1. 战略决策：CFO 及其直接报告人应专注于金字塔顶端的战略决策，这需要综合的判断力、对宏观环境的深刻理解和长期的经验积累，AI 难以完全胜任。 2. 复杂的情感决策：金融服务被认为是情感购买，决策树复杂且难以自动化，需要人类根据客户的个人情况提供个性化的建议。 3. 合规与法律处理：金融服务高度受监管，复杂且非结构化的法律合规要求人类员工的参与和判断，以确保符合规定。 尽管 AI 在金融领域的预测、报告、会计和税务、采购和应付账款等方面能够提供帮助和实现自动化，但上述几个方面仍依赖人类的专业能力和经验。
2024-12-18