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怎么学习Midjourney和stable defussion

Answer

以下是关于学习 Midjourney 和 Stable Diffusion 的一些建议：

Midjourney：

  • 优势：操作简单方便，创作内容丰富，但需要科学上网并且付费，月费约 200 多元。若只是前期了解，可先尝试。
  • 学习途径：只需键入“thing-you-want-to-see--v 5.2”（注意末尾的--v 5.2 很重要，它使用最新的模型），就能得到较好的结果。Midjourney 需要 Discord，可参考使用 Discord 的指南。

Stable Diffusion：

  • 优势：开源免费，可以本地化部署，创作自由度高，但需要较好的电脑配置，尤其是显卡。
  • 学习途径：
    • 关于具体的安装方法可以去看看 B 站的【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频。
    • 可以参考SD 软件原理傻瓜级理解，了解其工作原理和基本功能。
    • 如果走 Stable Diffusion 这条路，这里有一个很好的指南（请务必阅读第 1 部分和第 2 部分）[https://www.jonstokes.com/p/stable-diffusion-20-and-21-an-overview]

此外，在学习 AI 绘画这段时间，发现 AI 绘画并不会完全替代设计师，而是可以让出图质量更好，效率更高。比如可以用 Midjourney 生成线稿，PS 稍微做一些修正，再用 ControlNet 控制，Stable Diffusion 上色，多套 AI 组合拳，可以快速生成效果惊艳的图。

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

References

【SD】软件原理傻瓜级理解

作者：白马少年介绍：SD实践派，出品精细教程发布时间：2023-04-27 23:00原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/C-F6ARIMHotl6siAfQ9wig目前市面上主流的AI绘图软件有两个：Stable Diffusion和Midjourney。Stable Diffusion的优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高，缺点是需要比较好的电脑配置，尤其是显卡；Midjourney的优势是操作简单方便，创作内容相当丰富，但是需要科学上网并且付费，目前的使用费大概在每月200多元左右。如果可以融入工作流，这个月费也不算高，毕竟它带来的效率是惊人的，当然前期想要了解玩一玩的，可以试试Stable Diffusion，关于具体的安装方法可以去看看B站的【秋葉aaaki】这个Up主的视频。很多还没有接触过AI绘画的朋友会觉得这个东西很神秘，哪怕装好了软件也会看着一堆英文和参数而一头雾水。今天我就用最傻瓜的方式来讲述一下Stable Diffusion的工作原理和基本功能。

如何使用 AI 来做事：一份带有观点的指南

最透明的选项：[Adobe Firefly](https://www.adobe.com/sensei/generative-ai/firefly.html)开源选项：[Stable Diffusion](https://stable-diffusion-ui.github.io/)最佳免费选项：Bing或[Bing Image Creator](https://www.bing.com/images/create)（使用DALL-E），[Playgound](https://playgroundai.com/)（允许您使用多个模型）最佳质量图像：[MidJourney](https://midjourney.com/)大多数人可以使用四个大型图像生成器：1.Stable Diffusion，它是开源的，你可以在任何高端计算机运行。开始需要付出努力，因为你必须学会正确制作提示，但一旦你做到了，它可以产生很好的结果。它特别适合将AI与来自其他源的图像结合在一起。[如果你走这条路，这里有一个很好的Stable Diffusion指南（请务必阅读第1部分和第2部分）。](https://www.jonstokes.com/p/stable-diffusion-20-and-21-an-overview)2.DALL-E，来自OpenAI，已纳入Bing（您必须使用创意模式）和Bing图像创建器。这个系统很可靠，但比Midjourney差。3.Midjourney，这是2023年中期最好的系统。它的学习曲线最低：只需键入“thing-you-want-to-see--v 5.2”（末尾的--v 5.2很重要，它使用最新的模型），你就会得到一个很好的结果。Midjourney需要Discord。这是[使用Discord的指南](https://www.pcworld.com/article/540080/how-to-use-discord-a-beginners-guide.html)。4.Adobe Firefly内置在各种Adobe产品中，但在质量方面落后于DALL-E和Midjourney。然而，虽然其他两个模型还不清楚他们用于训练人工智能的源图像，但Adobe宣布它只使用它有权使用的图像。

教程：线稿上色Midjourney+Stable Diffusion

在学习AI绘画这段时间，发现AI绘画并不会完全替代设计师，而是可以让出图质量更好，效率更高。比如上面是用midjourney生成线稿，PS稍微做一些修正，再用controlnet控制，stable diffusion上色，多套AI组合拳，可以快速生成效果惊艳的图作者：三思先欣赏下作品[heading3]1、线稿产出[content]mj关键词：Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white background--niji 5--style expressive[heading3]2、ps手动手动重绘错误的地方[content]有些图出来没有阴影容易飘，可以自己画一个出来

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Midjourney 学习教程
以下是学习 Midjourney 的教程： 1. 注册相关账号：注册 Discord 账号并加入 Midjourney 服务器，Midjourney 也有在线版本可直接使用。 2. 掌握提示词结构：了解 Prompt 的基本组成部分，如“主体”“媒介”“环境”等，学习构建有效的 Prompt 来生成理想图像。 3. 熟悉常用参数和命令：学习 Midjourney 的各种参数设置，如放大、细节等，掌握常用命令，如/imagine、/test 等。 4. 针对不同场景练习创作：尝试针对插画、游戏、框架等不同场景进行创作练习，通过实践提高 Prompt 编写和图像生成技巧。 5. 学习他人作品并模仿：观察学习其他用户的优秀作品，了解其 Prompt 技巧，通过模仿提高创作水平。 此外，还可以通过以下方式学习 Midjourney： 把 Midjourney 的官网说明书喂给 GPT，让其根据说明了解机制和结构，给出适合的提示词。 像案例中的二师兄一样，加入相关社群，如 Prompt battle 社群，打磨文生图提示词学习。 总的来说，系统学习 Prompt 编写技巧、熟悉 Midjourney 的功能，并通过大量实践创作，同时善于学习他人经验，是学习 Midjourney 的有效方法。但需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-06
Midjourney+sd可以生成服装模特视频么
Midjourney 和 SD 可以用于生成服装模特视频。以下是一些常见的方法： 1. 方法 1【MJ 出图 + AI 视频软件】：使用 Midjourney 垫图➕描述出图，再去视频工具中转成视频。下载项里的深度图，打开 Midjourney 官网（https://www.midjourney.com/）上传深度图。局部重绘有难度，最终方式可以是分开画，比如先画个被关着的红衣服女孩，再画个二战德国士兵的背影，再合成后交给 MJ。 2. 方法 3【SD 出图 + AI 视频软件】：在 SD 的 controlnet 中上传原图，选择深度，文生图生成图片，再把生成好的图放在 AI 视频工具中进行视频生成。 同时，您还可以参考以下视频工具建议： 。另外，使用 Dreamina 图片生成功能（https://dreamina.jianying.com/aitool/image/generate）上传深度图，选择适应画布比例并填写描述，也可以实现深度图出图和出视频。
2025-01-06
midjourney的基础使用教程
以下是 Midjourney 的基础使用教程： 一、进入官网 可以选择桌面端下载或浏览器使用。为方便起见，可选择浏览器使用，若想在桌面端使用，可根据电脑选择对应版本进行下载。点击右上角的浏览器使用，首次使用需注册，选择企业用户注册，输入对应名称和手机号即可注册成功（目前无需填写企业信息），注册完成后进入具体操作页面。 二、基础操作 点击开始想象按钮，将生成的提示词粘贴在下方，直接点击回车，耐心等待几十秒即可看到生成的图片。一次性会生成 4 张图片，可选择喜欢的图片点击，进入后可对图片进行相应操作。 三、创作调整 1. 风格化：数字越大越艺术，但并非越大越好，取决于创作，人像不用调整过高。 2. 怪异化：数字越大越奇怪，可不碰。 3. 多样化：数字越大结果越意想不到，越低越接近提示词。建议新手一开始不用怪异和多样化，可做实验测试。 4. 模式：默认标准，朴实 raw 会让图片质感更好，依个人喜好选择。 5. 版本：默认最高 V6，建议选最高，二次元可选 NIJI。 6. 生成图片的速度：默认快速，速度越快对支付套餐要求越高。 四、图片详情 1. 这边是写的提示词，右上可下载对应图片。 2. 可进行参数调整，参数详解参考下方「参数详解」。对图片进行调整时，注意任何点击都会重新生成图片，免费用户会提示超出套餐，所以别乱点。最右侧是所有生成图片的缩略图。 学习 Midjourney 的步骤 1. 注册 Discord 账号并加入 Midjourney 服务器，Midjourney 也有在线版本可直接使用。 2. 掌握 Midjourney 的提示词（Prompt）结构，了解其基本组成部分，如“主体”“媒介”“环境”等，学习构建有效的 Prompt 来生成理想图像。 3. 熟悉 Midjourney 的常用参数和命令，如放大、细节等参数设置，掌握常用命令如/imagine、/test 等。 4. 针对不同应用场景练习创作，如插画、游戏、框架等，通过实践提高 Prompt 编写和图像生成技巧。 5. 学习他人的优秀作品并进行模仿，观察和学习其他用户的 Prompt 技巧，通过模仿练习提高创作水平。 总的来说，系统学习 Prompt 编写技巧、熟悉 Midjourney 的功能，并通过大量实践创作，同时善于学习他人经验，可有效提升 Midjourney 的使用水平和创作能力。
2024-12-26
MidJourney的地址
Midjourney 的官网地址为：https://www.midjourney.com 。在官网上，已向生成 100 张以上图片的用户开放使用权限。登录后，左侧为各种页面入口，顶部是生成入口（prompt 框）和搜索框。在社区作品、创作（Create）以及组织（Organize）页面中，可随时使用 prompt 框和搜索框，方便查找参考和进行创作，无需频繁切换页面。还可以通过点击 prompt 框最右侧的图标来设置常用参数的默认值，包括画面比例和个性化模型开关。在官网上使用图片参考也变得简单直观，只需点击 prompt 框最左侧的图片按钮，或直接拖入图片即可，官网会记录所有使用过的图片，方便调用或删除。当鼠标悬停在图片上时，会看到 3 个小图标，从左到右分别是角色参考、风格参考、整图参考，点击相应的图标即可，如需多种参考逻辑可按住 shift 键点选多个图标。创作页面最大亮点是 prompt 的复用，可直接点击画面描述或复制描述词到 prompt 框中，也可以直接点击下方横列菜单里的按钮，将包括参考图在内的完整 prompt 替换当前的 prompt。点击图片则会进入单图调整模式，在 discord 中常用的操作指令都被集中在了右下角的按键中，并且上线了全新的 Editor 编辑器功能。
2024-12-17
midjourney的提示词
以下是关于 Midjourney 提示词的相关内容： Midjourney V6 更新风格参考命令 2.0 中，将 sref 和 URL添加到提示的末尾，可利用风格参考图像的视觉风格创建新图像。例如：“A young man stands at the edge of the forest cliff,looking over the ocean below.sref https://s.mj.run/9DFZsjKwkyEv 6.0”。使用“风格参考”图像的魔力在于 Midjourney 会努力捕捉参考图像的美学特质而非语义内容，新提示本身没有美学内容有助于 sref 的执行。 学习 Midjourney 可以采取以下步骤： 1. 注册 Discord 账号并加入 Midjourney 服务器，Midjourney 也有在线版本可直接使用。 2. 掌握 Midjourney 的提示词（Prompt）结构，了解其基本组成部分，如“主体”“媒介”“环境”等，学习构建有效的 Prompt 来生成理想图像。 3. 熟悉 Midjourney 的常用参数和命令，如放大、细节等参数设置，掌握常用命令如 /imagine、/test 等。 4. 针对不同应用场景练习创作，如插画、游戏、框架等，通过实践提高 Prompt 编写和图像生成技巧。 5. 学习他人的优秀作品并进行模仿，观察和学习其他用户的 Prompt 技巧，通过模仿练习提高创作水平。 如果您有疑问或者需要帮助，可以尝试使用以下命令： 1. /help 显示有关 Midjourney Bot 的有用基本信息和提示。 2. /ask 获取问题的答案。 如果需要更多帮助，可以访问 Midjourney Discord 上的 频道。Midjourney Bot 可以通过输入指令与其进行交互，指令可用于创建图像、更改默认设置、监视用户信息等。提示（Prompt）是 Midjourney Bot 解释为生成图像的短文本短语，Bot 将提示中的单词和短语分解成较小的片段作为标记，这些标记与其训练数据比较后用于生成图像，精心制作的提示可帮助生成独特和令人兴奋的图像。Bot 频道是 Midjourney Bot 被允许处理斜杠指令的 Discord 频道。 网站原文请查看：
2024-12-16
Midjourney 提示词工程
以下是一些关于 Midjourney 提示词工程的相关内容： 图像类 Prompt 网站： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库，网址： MidJourney Prompt Tool：类型多样的 prompt 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分，网址： OPS 可视化提示词：这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便您快速可视化生成自己的绘画提示词，网址： AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器，网址： IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器，网址： Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney，网址： OpenArt：AI 人工智能图像生成器，网址： img2prompt：根据图片提取 Prompt，网址： MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用，网址： PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板，网址： AiTuts Prompt：AiTuts Prompt 是一个精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供了广泛的不同风格供您选择，网址： Midjourney 最新编辑器更新，可上传图片重新绘制的相关问题与使用： 常见问题： 如果您提出极其不合适的请求，或者您要求修改一个非常小的区域，可能无法得到预期的结果。 如果您在场景中放了一个很小的头部并要求进行外绘，生成的身体可能会太大（所以请将头部放大一些）。 重纹理化：是一种通过使用另一张图像来引导图像结构或构图的方法。您将从构图引导图像开始（您在全功能编辑器中上传或链接的基础或母图像），然后使用提示词和参数来添加所需的细节。基础图像成为提示词的构图基础，或称为框架。事实上，在以前的 Midjourney 版本中，这种方法被称为“框架搭建”。在全新功能编辑器中，选择一个您喜欢的一些构图元素的基础图像。上传它或链接。然后编写控制该构图最终呈现的提示词。例如，如果你有一张三颗玻璃球的图片并提交提示词“三只刺猬”，那么这些玻璃球将“变成”刺猬。 右侧显示的缩略图：显示器右侧的缩略图显示的是您最近几次编辑会话的记录。左边稍大一点的缩略图是您的母图像，即您上传或链接的图像。其他四张缩略图是子图像，展示了 Midjourney 根据您的提示生成的四种不同表达方式。每次您在不改变选择区域的情况下对母图像进行编辑时，会生成一个新的缩略图行，这样您对该选择区域的所有编辑都会方便地聚在一起。不过，如果您更改了提示词，新提示词对应的图像会显示在子图像中，而不会显示在母图像所在的那一行。 按钮：（未给出具体解释）
2024-12-13
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
社区有关于stable diffusion 的教程吗
以下是为您找到的关于 Stable Diffusion 的教程： 知乎教程：深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识，目录包括： Stable Diffusion 系列资源 零基础深入浅出理解 Stable Diffusion 核心基础原理，包含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 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 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、Stable Diffusion 生成示例 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 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 Stable Diffusion 训练资源分享、模型训练初识、配置训练环境与训练文件 其他教程： 了解 Stable diffusion 是什么： 基本介绍：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CeOvwZPwCijV79kt9jccfkRan5e 稳定扩散（Stable Diffusion）是如何运作的：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TNIRw7qsViYNVgkPaazcuaVfndc 入门教程： 文字教程： 模型网站： C 站SD 模型网站：https://civitai.com/ Liblibai模型+在线 SD：https://www.liblib.ai/ huggingface：https://huggingface.co/models?pipeline_tag=texttoimage&sort=trending 吐司站：https://tusiart.com/ 推荐模型：人像摄影模型介绍：https://www.bilibili.com/video/BV1DP41167bZ
2025-01-04
stable difusion学习
以下是关于学习 Stable Diffusion 的相关内容： 学习 Stable Diffusion 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 Stable Diffusion 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。 Stable Diffusion 软件原理傻瓜级理解： Stable Diffusion 的工作原理可以这样理解：好比学习画画，比如学梵高的风格，要先看梵高的画并临摹。AI 绘画也是类似逻辑，人们把成千上万美术风格的作品练成一个模型放在 AI 里，AI 就能依照这个模型画出类似风格的作品。想要画出符合心意的作品，首先要选对合适的大模型。大模型的下载，可以去 C 站（https://civitai.com/），有真实系的、二次元的、游戏 CG 风的等等，但需要科学上网。
2024-12-24
stable difudion学习
以下是关于学习 Stable Diffusion 的相关内容： 学习 Stable Diffusion 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 Stable Diffusion 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。 安装 Stable Diffusion 的电脑配置要求： 1. 查看电脑配置： 对于 Windows 系统，可以查看专用 GPU 内存。 4GB：说明电脑勉强可以跑动 SD，出图的时间会比较长。 6GB：出一张图的时间是 20 50 秒，SD 的大部分功能都可以使用。 8GB：5 20 秒可以出一张图，基本上 SD 的所有功能都对你开放。 2. Mac 系统：可以参考下面的视频进行一键安装：https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761
2024-12-24
Stable Diffusion基础学习
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、UNet 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。
2024-12-22
ai 学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径： 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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，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。 另外，如果您的学习路径偏向技术研究方向，您需要： 1. 具备数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习，包括神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 了解自然语言处理，如语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 熟悉计算机视觉，如图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 关注前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您的学习路径偏向应用方向，您需要： 1. 具备编程基础，如 Python、C++等。 2. 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 3. 熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 了解应用领域，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 掌握数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 学会模型部署，如模型优化、模型服务等。 7. 进行行业实践，包括项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 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。
2025-01-07
学习AI工具
以下是关于学习 AI 工具的相关内容： 用 AI 学习一门外语： 1. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择语言，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术提供个性化课程和练习，重点在于实际交流所需语言技能。注册账户，选择课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合练习和反馈。注册并选择语言，使用多种练习模式学习。 2. AI 对话助手： ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 对话，询问语法、词汇等问题，模拟交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，用于日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音或文本输入互动，练习日常用语。 中学生学习 AI： 1. 从编程语言入手学习：如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的教育平台，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：了解基本概念、发展历程、主要技术（机器学习、深度学习等）及在各领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等，尝试解决实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，思考对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 基于 LLM 的 AI Agent： 1. 行动模块（Action）：AI Agent 有效使用工具需全面了解其应用场景和调用方法，利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力获取工具知识。面对复杂任务，应分解子任务并有效组织协调，这依赖 LLM 的推理和规划能力及对工具的理解。 2. 使用工具：学习方法包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习，环境反馈包括结果反馈和中间反馈，人类反馈包括显性评价和隐性行为。 3. 具身智能：具身 Agent 强调智能系统与物理世界紧密结合，与传统深度学习模型不同，LLMbased Agent 能主动感知和理解物理环境并互动，其行为称为“具身行动”。
2025-01-07
有没有coze的学习资料
以下是关于 Coze 的学习资料： Coze 国内版地址：https://www.coze.cn/home Coze 海外版地址：https://www.coze.com/home 此外，还有以下相关内容： 胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程中关于用 Coze 学习 RAG 的部分。 2024 年 5 月 24 日 Coze 共学活动前两天的教程和录播： 《》 《》 《》 《》
2025-01-07
我作为一名OA软件的行业的售前，我的工作中会涉及到AI与OA结合落地的智能化场景，所以我对AI知识有简单的了解，我现在想转型AI行业的售前，我该如何系统的学习AI的相关知识，请帮我制定一个计划
以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、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，并有机会获得证书。 三、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，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、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。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、掌握相关技能和知识 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，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：可以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。 总之，作为转型者，您可以从以上多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。
2025-01-07
儿童英文学习推荐
以下是为 4 岁儿童练习英语口语推荐的一些 AI 工具： 1. LingoDeer：这是一款通过游戏和互动活动教孩子英语的应用程序。它提供了从字母、数字到更高级语法和词汇的各种课程，还有家长仪表板，方便跟踪孩子进度和设置学习目标。 2. Busuu：另一个流行的语言学习应用，提供英语及其他多种语言课程。使用多种教学方法，包括音频课程、视频课程和互动练习，还有社区功能让孩子与世界各地的孩子练习口语。 3. Memrise：使用抽认卡和游戏教孩子英语，涵盖从基本词汇到更高级会话技巧的课程，具有社交功能可与朋友和家人一起学习。 4. Rosetta Stone：采用沉浸式方法教孩子英语，让孩子在自然环境中学习，还有语音识别功能帮助练习发音。 5. Duolingo：免费的语言学习应用，提供多种语言课程，通过游戏化方法使学习有趣。 在为 4 岁儿童选择 AI 英语口语学习工具时，需要考虑以下因素： 1. 年龄是否合适：确保应用程序适合孩子的年龄，有些针对年幼孩子，有些针对年长孩子。 2. 是否有趣且引人入胜：孩子更可能坚持使用有趣的应用，应选择有游戏、互动活动等能吸引孩子的应用。 3. 是否有效：有些应用教英语更有效，选择前阅读评论并研究。 4. 是否负担得起：有些应用免费，有些需要付费订阅，要考虑预算。 此外，Genie 模型也对低年级小学生学习有帮助： 1. 学习语言：可以用英语对话，帮助练习发音和听力，纠正错误。 2. 了解文化：能解答不同文化和国家的特色，如展示金字塔图片并讲解历史。 3. 玩游戏：创建各种游戏环境，进行赛车、解谜、探险等有趣活动。 总之，尝试不同的 AI 工具，找到最适合孩子的。随着孩子成长和发展，可能需要切换应用。
2025-01-07
如何系统学习API知识
系统学习 API 知识可以从以下几个方面入手： 1. 首先，要对 API 的概念有清晰的理解。API 就像是一个信差，它接受一端的请求，告诉那边的系统您想要做的事情，然后把返回的信息发回给您。 2. 系统地了解和学习 API 相关的知识。 3. 去网上寻找可以用的 API 来练习。 4. 发掘 GPT Action 更多的潜力。 5. 构建自己的知识体系。可以通过后续看到的不同的教程和资料，识别这些知识之间的共性和逻辑关系，然后继续深化对这个主题的理解。 6. 对于一些不熟悉的 API，需要在 Prompt 里告诉它要怎样使用。 7. 最后提炼一下 Action 的工作流：首先，想一下您想要做一个什么样的 GPT，以及是否需要外部数据（这两个谁先谁后不重要）；然后，去您需要的外部数据寻找 API 文档，或者基于您的需求，自己开发一个 API，寻找市面上可以直接用的 Action；最后，基于 API 文档，编写 Action 里的 Schema，和 Prompt（如何处理取回来的信息）。 同时，在使用 API 时还需要注意以下几点： 1. 对于文本补全（Text completion），该 API 能够理解文本的上下文并以不同方式重新表述它。 2. 限制 API 制造答案可能性的方法有：为 API 提供基础事实信息；使用较低概率并告诉 API 如何说“我不知道”。 3. 对于涉及理解或生成代码等任务，建议使用 Codex 模型处理。
2025-01-07