liblib教程

Liblib 的使用方式如下： 1. 在线生图： 2. 本地 ComfyUI Flux+Lora 工作流： 。 Liblibai 简易上手教程中的概念与功能说明： 1. 迭代步数：AI 调整图片内容的次数。步骤越多，调整越精密，出图效果理论上更好，但生图耗时越长，且并非越多越好，效果的提升非线性，多了以后效果的增长曲线就放平并开始震荡。 2. 尺寸：图片生成的尺寸大小。太小了 AI 生成不了什么内容，太大了 AI 开始放飞自我。如需高清图，可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 生成批次：用本次设置重复生成几批图。 4. 每批数量：每批次同时生成的图片数量。 5. 提示词引导系数：指图像与 prompt 的匹配程度。数字增大将导致图像更接近提示，但过高会让图像质量下降。 6. 随机数种子：生成的每张图都有随机数种子，在固定好种子以后，可对图片进行“控制变量”效果的操作，比如修改提示词、修改 clip 跳过层等。第一次生成图时没有种子，不用管，空着就行。第二次生图若用上次图的种子，且其他设置不变，会出一样的图片。 7. ADetailer：面部修复插件，治愈脸部崩坏的超强小工具，高阶技能，后面再学。 8. ControlNet：控制图片中一些特定的图像，可用于控制人物姿态，或生成特定文字、艺术化二维码等。也是高阶技能，后面再学。 9. 重绘幅度：图生图时用到，重绘幅度越大，输出的图和输入的图差别就越大。 此外，Liblib 相关辅助工具中，换脸方面有 FaceFusion 这款开源软件，可在本地运行，不仅能将源图像中的面部与目标图像或视频中的面部进行交换，还提供多种面部和帧处理器以改进或定制面部特征。FaceFusion 1.1.0 更新，增加了摄像头功能，可进行实时换脸和面部改造。其有多种选项和参数，允许用户根据需要进行定制，还内置了一些检查机制，以防止软件被用于不道德或非法的用途。GitHub： 。

以下是关于 Liblib 的生图技巧： Lora 模型地址： 原作者：C 站 DucK113 在线下载地址：https://civitai.com/models/802364/flux1orlabubulora 本地下载：file:flux_labubu.safetensors 使用方式： 方式一：Liblib 在线生图 方式二：本地 ComfyUI Flux + Lora 工作流，相关介绍可参考之前的作业：，工作流中涉及的主要模型网盘：https://pan.quark.cn/s/2797ea47f691 ，包括 FLUX.1schnell：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1schnell/blob/main/flux1schnell.safetensors ，file:ae.safetensors ，file:clip_l.safetensors ，t5xxl_fp8_e4m3fn：https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors Lora 效果提示词： Labubu，monkey Labubu,Chinese style 1cowboy,Labubu 简易上手教程： 简明操作流程： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 设置 VAE：选择 840000 那一串。 CLIP 跳过层：设成 2。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，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。 采样方法：一般选 DPM++ 2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++ 2M Karras 时，在 30 40 之间。 尺寸：根据喜好和需求选择。 生成批次：默认 1 批。 概念与功能说明： 生图入口 1：网页顶部的右方有生图按钮，点击进入生图界面。 生图入口 2：点进模型广场上任意一个模型（checkpoint 或 lora），有立即生图按钮。 生图入口 3：点进任意一个模型下面的返图区，点开一张喜欢的图片，右侧有在线生成的按钮。点开之后可以选择自动复制所有设置，尝试复现图片。

对于零基础学习和运用 AI，以下是一个系统性的教程： 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。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，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，建议您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、深入学习 Python 编程（如果希望继续精进） 至少熟悉以下内容： 1. Python 基础 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。 2. 函数 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在 Python 中工作的。 3. 模块和包 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程（OOP） 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。

以下是关于 Cursor 教程的相关内容： 1. 中文教程网站： 网站：，提供中文教程，帮助用户更好地掌握 AI 代码编辑器 Cursor 的使用方法，适合想深入了解和学习 Cursor 的用户。 2. 配置教程： 从穷👻套餐 2.0 开始，对 Cursor 的配置主要集中在接入更多模型，如 Qwen2.5Coder、Llama3.3、deepseek v3、gemini2.0flash 等，大部分是为了省 API 费用，但未完全挖掘出 Cursor 的潜力。接入再多的模型也无法完全填平 Cursor 免费版和 Cursor Pro 的差距，如 Agent、Yolo、Composer、Tab 代码补全等功能被限制。此次收集到 3 个插件，2 大 API 和 N 个新的提示语用法，给 Cursor 装配上 Tab 代码补全、AI Agent、全系大模型接入、开发进度管理、状态回滚等功能。 3. 0 编程基础入门极简使用指南： 下载 Cursor：https://www.cursor.com/ 注册账号，可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱，直接接受二维码登录。 安装中文包插件。 在设置中 Rule for AI 配置，按 ctrl/cmd+i 输入需求，如“帮我做一个贪吃蛇游戏，在网页中玩”，并清晰表达需求，包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增和游戏结束等规则。

以下是关于 Coze 教程的相关内容： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南： 长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点： 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent。 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群： 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）。 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 Coze 概述： 字节的官方解释：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。 字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具。 参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块： 提示词和人设的区块。 Bot 的技能组件。 插件。 工作流。 Bot 的记忆组件。 知识库。 变量。 数据库。 长记忆。 文件盒子。 一些先进的配置，如触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。

以下是从零到一学习 LLM 的教程： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 了解 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 运用 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 进行模型评估和可解释性研究。 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习： 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态： 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 此外，为您推荐以下 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合的学习资源： 1. 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，主要包括：吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版，吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 2. 提示工程指南： 地址： 简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 3. LangChain🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：Langchain 的中文文档，由是两个在 LLM 创业者维护，希望帮助到从刚进入 AI 应用开发的朋友们。 4. LLMs 九层妖塔： 地址： 简介：ChatGLM、ChineseLLaMAAlpaca、MiniGPT4、FastChat、LLaMA、gpt4all 等实战与经验。 关于 LLM 的预测原理： LLM 接触了包括教科书、文章、网站等在内的庞大数据集。在训练阶段，它们学会了理解语言的上下文和流动性，掌握了包括语法、风格，甚至是文本的语调等方面。当您用一个句子或问题来指导 LLM 时，它便利用自己所学的知识，预测接下来最可能的一个或几个词。这不仅是基于它在训练期间观察到的模式和规则的推测。 在提示工程方面，鉴于 LLM 的概率本质，提示工程师面临的挑战是如何引导 LLM 向着高度可预测和准确的结果方向发展。在相关课程中，您将学习许多技巧，这些技巧将帮助您掌握高度可预测的 LLM 输出结果的艺术和科学。但在深入学习之前，可以先从一些简单的练习开始，激活思维。

以下是为您提供的 AI 音乐相关的教程资源： 1. Suno 教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KA1GwEi8yifRmMkOM9icr8EjnAd 2. Udio 教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/DSktw8uBniPOdtkt3eeccmdcnct?from=from_copylink 3. 音乐资讯：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UD4uw9qmYiKW9kkxNeXcUDCbnog 4. 创作案例：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AahewcMOBiIQ9vks1XzcVaNange 5. 风格流派：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NSKGwclQNig6INkGWkKcsLQNnRb 此外，7 月 20 日的 AI 音乐共学中，嘉宾 igoo2u 分享了以下内容： 1. 00:06 开始，AI 音乐制作分享，包括曲风分类、制作逻辑与软件使用，并通过实际案例详细讲解。 2. 31:58 开始，FL studio 软件介绍及基础操作演示，该软件可对 AI 生成的曲子进行二次优化，擅长电子乐，介绍了软件主要界面和基础操作。 3. 52:33 开始，FL Studio 基础教程，包括大小调及和弦构架讲解，介绍了在 SUB 层的 base 中编写曲子的方法和操作技巧，以及基础阅历。 4. 01:18:10 开始，AI 做歌的优势、弊端及二次编辑方法。

以下是利用 AI 写公众号的教程： AI 生产文章的过程相对简单，关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）。好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求，生成符合预期的内容。若已有基本提示词，AI 可生成基础文章；若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，以便 AI 更好捕捉文章的语气、风格和重点。 例如，给 AI 这样的提示词：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词不仅提供明确指导，还设定文章基本结构和内容要求，AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章。但最终产出的内容可能需要微调，以符合预期和公众号风格。 以上就是为您精心准备的实用指南，介绍了如何利用 AI 高效创作公众号文章。从确定主题到文章发布，整个过程大约不到半小时。大家不要局限于提供的几个 AI 工具，可自行探索好用的 AI 工具。 最后，希望这些分享能为您带来启发和帮助。还可以关注我的公众号，了解更多科技实讯，也欢迎加入相关微信吹水群交流。