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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
主流的LORA 训练工具是什么？
主流的 LORA 训练工具包括： 1. B 站 UP 主“朱尼酱”的赛博丹炉，其界面友好、美观，适合新手入门。 2. 训练器，支持 Kolors 开源模型。 3. Kolors+Refiner，由 AIKSK 开发的工作流应用。 4. Kolors可图大模型XL 精修工作流，由@AiARTiST 非人类开发。 5. kolors+SDXL 细节修复+instant+ipa，由@谷尘 DesignDog 开发。 6. kolors 一键设计中文海报，由亦诚视觉开发。 7. ，魔搭社区官方模型。 8. InstantIDKolors 专属模型，由 InstantX 开发。
2025-02-18
LORA是什么
LoRA 全称 LowRank Adaptation Models，中文翻译为低阶自适应模型。它的作用在于影响和微调画面，通过其帮助，可以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 采用在原有的模型中插入新的数据处理层的方式，避免了修改原有模型的参数。LORA 模型训练是用一些特定特征来替换大模型中的对应元素，比如一个固定的人物相貌、特定的服装或者是特定的风格，这样就可以生成不同于底模的图片。 所以，lora 训练比较轻量化，需要的显存较少，硬件门槛显存达到 6G 就可以开启训练。
2025-02-17
有没有lora怎么使用的教程
以下是关于 Lora 使用的教程： 1. 港风胶片 Lora 模型使用方法： 方法 1：利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片 Lora。上一期活动链接：。胶片 Lora 链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2：利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。 joycaption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流： 在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 2. Comfyui SDXLLightning 中 Lora 的使用： SDXLLightning 是字节跳动推出的高速文本生成图像模型，包含完整的 UNet 和 LoRA 检查点。用户可以使用 Diffusers 和 ComfyUI 等框架进行配置。模型地址：https://huggingface.co/ByteDance/SDXLLightning/tree/main 。 实际使用时，拿 Lora 的使用来做介绍，使用方法和平常的 Lora 用法一样，但需要注意 CFG 值需要调小，一般设置为 1，另外步数设置根据使用的 Lora 步数为准。 3. Stable Diffusion 中 Lora 的使用： 当想要生成多张同一张脸的照片时，需要用到 Lora 模型。Lora 可以固定照片的特征，如人物特征、动作特征、照片风格。 点击“生成”下面的第三个按钮，弹出新的选项框，找到 Lora，就会出现下载保存到电脑的 Lora 模型。 点击要用的 Lora，会自动添加到关键词的文本框里面。Lora 可以叠加使用，但建议新手不要使用太多 Lora，每个 Lora 后面的数字用于调整权重，一般只会降低权重。 选择 Lora 时，要根据最开始想要生成的照片类型来选择，比如想生成真人模特，对应的 Lora 也要选用真人模特。
2025-02-17
flux lora训练
以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的详细步骤： 模型准备： 1. 下载所需模型：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。训练时建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 下载脚本： 1. 网盘链接： 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 安装虚拟环境： 1. 下载完脚本并解压。 2. 在文件中找到 installcnqinglong.ps1 文件，右键选择“使用 PowerShell 运行”。 3. 新手在此点击“Y”，然后等待 1 2 小时的下载过程。下载完成后会提示是否下载 hunyuan 模型，选择“n”不用下载。 数据集准备： 1. 进入厚德云 模型训练 数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 2. 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。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，可以点击详情检查，可预览到数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练： 1. 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。 3. 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。 4. 训练参数这里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。 5. 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。 6. 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。 数据集存放位置：.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，直接在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。
2025-02-17
lora是什么
Lora 全称 LowRank Adaptation Models，中文翻译为低阶自适应模型。它的作用在于影响和微调画面，通过其帮助，可以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 采用在原有的模型中插入新的数据处理层的方式，避免了修改原有模型的参数。LORA 模型训练是用一些特定特征来替换大模型中的对应元素，比如固定的人物相貌、特定的服装或者特定的风格，这样就可以生成不同于底模的图片。所以，lora 训练比较轻量化，需要的显存较少，硬件门槛显存达到 6G 就可以开启训练。例如，有利用新版 SDXL 生成的 lora——针线娃娃，它可以把一些常见的形象制作成毛线编制的样子，这个 lora 需要使用 SDXL1.0 的模型才可以运行，触发词是 BJ_Sewing_doll。还有如“KIDS ILLUSTRATION”这样的风格 lora ，可以搭配不同的大模型生成儿童绘本风格的插画。
2025-02-10
lora是什么
Lora 全称 LowRank Adaptation Models，中文翻译为低阶自适应模型。它的作用在于影响和微调画面，通过其帮助，可以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 采用在原有的模型中插入新的数据处理层的方式，避免了修改原有模型的参数。LORA 模型训练是用一些特定特征来替换大模型中的对应元素，比如固定的人物相貌、特定的服装或者特定的风格，这样就可以生成不同于底模的图片。所以，lora 训练比较轻量化，需要的显存较少，硬件门槛显存达到 6G 就可以开启训练。例如，有利用新版 SDXL 生成的 lora——针线娃娃，它可以把一些常见的形象制作成毛线编制的样子，需要使用 SDXL1.0 的模型，触发词是 BJ_Sewing_doll。还有如“KIDS ILLUSTRATION”这样的风格 lora ，可以搭配不同的大模型生成儿童绘本风格的插画。
2025-02-08
大模型讲解
大模型是指输入大量语料，使计算机获得类似人类“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：选择合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会被数字化形成词汇表，便于计算机处理。为让计算机理解 Token 之间的联系，还需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。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。大模型的“大”在于用于表达 token 之间关系的参数多，主要是模型中的权重（weight）与偏置（bias）。 从整体分层的角度来看，大模型整体架构分为以下几层： 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑、数据支持，如 A100、数据服务器等。 2. 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集。 3. 模型层：有 LLm（大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）或多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据与 llm 不同，用图文或声音等多模态数据集）。 4. 平台层：如大模型的评测体系、langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。
2025-02-20
生成3d模型可以让模型动起来吗？
生成 3D 模型后是可以让模型动起来的。例如，通过以下工具和流程可以实现： 工具链：Midjourney（生成等距图像）→Trellis（图像转 3D 模型）→Browser Lab（浏览器内 3D 编辑器）。 步骤： 使用 Midjourney 生成等距 3D 场景，提示词示例：3D isometric bedroom with a bed and desk。（DALLE 3 也可测试） 用 Trellis 工具将图像转为 3D 模型（支持 Tripo 3D 等其他工具）。工具地址： 下载生成的 3D 模型（GLB 文件或高斯分布文件），然后导入 Browser Lab 编辑器中进一步编辑。编辑器地址： 结合可灵 AI、Hailuo AI、Runway 等工具可让场景中的人物动起来。 对于文物雕塑上色，可使用 runway 让固有想法的物体变得动态，runway gen3 的 V2V 可以让物体重新建模、重新上色，再把背景上个色，传到剪映，加上 BGM。 先上传图片，运用提示词，只要让物体动起来就行，一次可能不成功，可以多次抽卡（分够的话）。 生成好的视频的左下方，点击“Reuse”，再点击上方出现的“Video to Video”，视频就会跳转到我们的工作台。 再在下方输入提示词“3D modeling with vibrant colors”等待生成。 再重复上面一个步骤，把提示词换成“Changing the background to the universe,the body emits light”。 最后导入剪映，按照自己喜欢的风格，剪成一个小短片。 另外，可以用即梦 S2.0（或其他可以动效的工具）出动态视频，在剪映提前转成 9:16 或 16:9 的大小，否则 runway 会裁剪尺寸。
2025-02-20
你用的是什么ai模型
以下是关于所使用的 AI 模型的相关信息： 我使用的是 GPT4，其他模型的效果不太好。如果您使用 GPT4 总结的内容质量不行，可以点击“重试”按钮让其重新总结。 默认情况下，Cursor Chat 将 OpenAI 的 GPT4（具体为 GPT4Turbo 实例）用于其 AI 模型，您可以通过选择喜欢的 AI 模型，且为 Chat 选择的模型会保存供未来使用。 有实例中使用的是阿里千问模型。
2025-02-20
你是基于什么模型？
我调用的是抖音集团的云雀大模型。 Gemini 模型是基于 Transformer 解码器构建的，对模型结构进行了优化，主要为大规模稳定训练及在 Google 的 TPU 上推理优化。它能适应与各种音频和视觉输入交织的文本输入，并生成文本和图像输出，经过训练支持 32k 的上下文长度，采用高效的注意机制。 麦橘超然 MajicFlus 是一款基于 flux.dev 微调融合的模型，专注于高质量人像生成，尤其擅长亚洲女性，有卓越人像生成能力、广泛适用性、简单易用等特点。多位社区成员基于模型制作的 LoRA 一同发布，扩展了功能与表现力，但它对社区大部分的 lora 不完美兼容，需降低权重至 0.5 以下。
2025-02-20
模型微调是怎么实现的
模型微调是一种迁移学习技术，常用于深度学习中。其基本思路是先有一个在大量数据上预训练的模型，已学会一些基本模式和结构，然后在特定任务数据上继续训练以适应新任务。 以下是关于模型微调的具体实现步骤： 1. 准备和上传训练数据。 2. 训练新的微调模型： LoRA 微调： 脚本见：。 具体实现代码见。 单机多卡的微调可通过修改脚本中的include localhost:0 来实现。 全量参数微调： 脚本见：。 具体实现代码见。 3. 加载微调模型： LoRA 微调：基于 LoRA 微调的模型参数见基于 Llama2 的中文微调模型，LoRA 参数需和基础模型参数结合使用。通过加载预训练模型参数和微调模型参数。 全量参数微调：调用方式同模型调用代码示例，只需修改其中的模型名称或保存路径。 微调的优点包括： 1. 比即时设计更高质量的结果。 2. 能够训练比提示中更多的例子。 3. 由于更短的提示而节省了 Token。 4. 更低的延迟请求。 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。 以下是两个帮助理解微调概念的例子： 1. 情感分类：先使用大量语料库预训练模型，使其学会基本语法和单词语义，再收集标注过的电影评论（积极或消极）继续训练模型，使其学会判断评论情感。 2. 图像分类：先使用大量图片（如 ImageNet 数据集）预训练模型，使其学会识别图片中的基本形状和纹理，再收集标注过的猫和狗的图片继续训练模型，使其学会区分猫和狗。
2025-02-19
汇总一下现在的大语言模型都有哪些，国外和国内的模型分别列出来
以下是国内外的大语言模型汇总： 国外大语言模型： GPT4（OpenAI）：目前最先进的自然语言生成模型，可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra（Google）：多模态人工智能模型，采用神经网络架构，对标 GPT4，可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus（Anthropic）：多模态模型，能处理超过 1 百万 token 的输入，具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能；实现了接近完美的召回率。 国内大语言模型： 文心一言（百度）：大语言模型，可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 讯飞星火：目前体验效果较好。 悟道・天鹰（北京智源人工智能研究院）：首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 清华 ChatGLM 。 此外，国内还有通用模型如通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。
2025-02-19
适合团队一起应用开发的AI
以下是一些适合团队一起应用开发的 AI 类型及示例场景： 1. 智能体应用（Assistant）： 简介：基于上下文对话，自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式 AI 应用。通过简单配置可快速上手实现基本功能。 示例场景：客户服务（了解诉求、解决问题，如查询订单状态、处理退款等）、个人助理（管理日程安排、提醒事项、发送邮件等）、技术支持（了解技术问题，提供解决方案，排除故障）。 参考链接： 2. 工作流应用（Workflow）： 简介：将复杂任务拆解为若干子任务，以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。用户可通过拖拽节点创建自定义任务流程。 示例场景：AI 翻译（实现初步翻译、内容审校、再次优化的翻译流程，提升翻译质量）。 参考链接： 3. 智能体编排应用： 简介：支持多智能体协作的流程式 AI 应用，能编排多个智能体的执行逻辑，使多个智能体自动规划和执行任务。 示例场景：综合调研报告（组建报告撰写团队，包括负责写作意图识别、大纲书写、总结摘要、智能绘图、事件研判、段落撰写、文笔润色等任务的智能体）、软件开发团队（组建智能体开发团队，包括负责需求分析、系统设计、编码实现、测试调试、文档编写等任务的智能体）。 参考链接： 此外，还有以下摊位展示的相关 AI 应用： 1. 简单高效地构建 AI+装修，AI+行业应用平台，并进行模型的训练和微调。 2. ai+家庭教育咨询与体验服务。 3. 摄影+AI 效果叠加。 4. ai 模型部署，使用，交流的一站式平台。 5. 自传语伴：帮助普通人轻松撰写自传，用户通过与 AI 聊天讲述人生故事，生成自传。 在 6 月 3 日的参赛 bot 试玩分享中，讨论了多个团队的相关产品，包括： 1. AI 秒学团队的儿童绘本故事生成：将新闻转化为绘本故事，结合李普村的 AI 会话和分镜，使用 ByteDance AI 画图。 2. Lux 珀尔团队的卡通头条：在海外版搜索新闻应用中，根据用户选择生成不同风格的图片。 3. 吴琪的 AI 工具：通过简单提问生成小朋友喜欢的图片。 4. 核心搭子团队的产品：帮助父母辟谣的 AI，可识别三种体裁，根据疑问生成对应回复并保存知识，有热情和冷淡回复两种模式。 5. 学以致用团队的产品：提供日本市场实时信息的工具。 6. 李小白聊天机器人：具备陪聊、诗句生成、新闻展示等功能。 7. 两款智能写作机器人：喵喵日报（从 100 条新闻中挑选 5 条科技咨询定时推送，可根据用户问题自动搜索和重新组稿）、芋头小宝（帮助用户列出文章框架、生成配图以及汇总新闻等）。
2025-02-18
我想做一个猫咪做饭的短视频，有五个分镜头。我先用文生图生成图片，在用图片生成视，最后剪辑在一起。问题是文生图的时候，生成的图片，效果不太理想
以下是为您提供的一些可能有助于改善文生图效果不理想问题的建议： 1. 仔细检查您输入的画面描述，确保描述清晰、具体、准确，包含足够的细节和特征，以便模型更好地理解您的需求。 2. 尝试调整关键词和描述的侧重点，突出您想要的关键元素，比如猫咪做饭的动作、表情、厨房环境等。 3. 更换不同的文生图模型或工具，有些模型可能在某些特定类型的图像生成上表现更出色。 4. 参考其他优秀的类似主题的图像，学习其构图、色彩、光影等方面的处理方式，从而优化您的画面描述。 5. 多次尝试生成，并对每次生成的结果进行分析和总结，找出问题所在，逐步改进描述。
2025-01-17
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
我想通过dify调整一个客服系统，但是总是不能很好的把知识库里的数据回复完整？
使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下： 1. 准备数据： 收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集： 在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式： Dify 提供了三种索引方式供选择：高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用： 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化： 收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说，Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具，使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置，以及将知识库集成到应用中并持续优化。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-29
客服系统，需要写一段提示词给大模型，需求是，先跟用户表示歉意，产品问题请咨询我另外一个同事，点击同事名称即可咨询，每次回复的内容不能一样
以下是为您生成的客服系统相关的大模型提示词示例，每次回复内容不同： 1. 非常抱歉给您带来了不便，关于产品问题，您可以咨询我的同事，点击即可进行咨询。 2. 很抱歉让您遇到了困扰，产品方面的疑问请找我的同事咨询，点击就能联系到。 3. 实在不好意思呀，产品的问题您向我的同事咨询会更清楚，点击即可开启咨询。 4. 深感抱歉，对于产品的情况，建议您咨询我的同事，点击就能和他交流。 5. 抱歉给您造成了不好的体验，产品相关问题请咨询我的同事，点击就能获取帮助。
2025-01-26
现在AI编程始终不能编写一些比较大的项目
目前 AI 编程在处理较大项目时存在一些限制，主要原因包括： 1. 上下文窗口限制：复杂项目需要全局理解，AI 难以设计架构和模块化。 2. 自然语言描述不精确：项目需求常需反复讨论才能明确，AI 难以完全掌握。 3. 无法感知环境和直接执行：编译、部署、调试等复杂任务 AI 难以独立完成。 4. 幻觉问题：AI 可能编造不存在的 API 或错误代码，需人工严格审查。 在实际应用中，对于一些简单需求，我们可以给 AI 下达明确命令来完成一次性任务，如制作简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。但当期待提高，希望从繁琐日常任务中解脱时，需要了解 AI 编程的边界和限制。 在选择解决方案时，应遵循一定的准则： 1. 优先找线上工具，例如制作白底图等功能，若线上有现成工具最好。 2. 其次找插件，基于现有系统找合适的插件。 3. 最后是本地应用，当线上工具和插件都不满足需求时，再考虑本地应用。 对于 API 功能，先找现成的开源工具，GitHub 上有很多。然后考虑付费服务。只有在都找不到现成方案时，才考虑自己编程，且编程时要以终为始，抛开技术障碍，聚焦于目标。
2025-01-25
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
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