comfy UI 入门

以下工具可以生成 UI 设计图： 1. Midjourney： 直播礼物风格图标：关键词为喂图+（Gift icon）,cartoon style,solid color background luminous effect,3d–iw 1–v 5–q 2，卡通风格，纯色背景发光效果，3d。可在素材网站上找喜欢的 icons 风格喂图给机器人，并加上关键词，如（beer icon）啤酒图标、（Headphone icon）耳机图标等。 主题应用 icons：关键词为 icon design,light texture,glow,Dribbble,3D,frostedglass effect,3d,ui,ux,–upbeta–q 2–v 4。 B 端图标：关键词为喂图+A data icon,blue gradient frosted glass,frostedglass building,white transparent technology sensewhite city building scene,data line link,chip,OCrenderer,big data,industrial machinery,high detailight gray background with simple linear details,studio lighting,3d,c4d,pure white background,8k。 音乐软件 UI 设计：关键词为 music app ui design,ux design,white,light,bright,data,modern,smooth,behance,dribbble,–upbeta–q 2–v 4。 生成 UI 界面的指令：如果没想好输入哪些指令，可以先用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」，把里面的「类型」替换成想设计产品的关键词描述（英文），就能生成想要的 UI 设计图。例如出行类关键词为「距离、车费、费用结算、优惠金额、地图」等；餐饮类关键词为「介绍咖啡的特色、口味、咖啡豆产地、价格」等；运动类关键词为「卡路里、步数、距离、某种运动」等描述。 需要注意的是，Midjourney 在 UI 设计方面可能存在不规范和文字混乱的情况，只能作为风格参考。目前网上已有很多 AI 生成的 UI 设计软件开始内测。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，您可以把它想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势在于： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 ComfyUI 的官方链接为：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 关于 ComfyUI 的学习资料，有以下几个网站提供相关教程： 1. ComfyUI 官方文档：提供了使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。网站为：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。 2. 优设网：提供了详细的入门教程，适合初学者。教程地址是：https://www.uisdc.com/comfyui3 。 3. 知乎：有用户分享了部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户。地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 4. Bilibili：提供了一系列从新手入门到精通的视频教程。地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 此外，在知乎的“深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识”中，也有关于零基础使用 ComfyUI 搭建 Stable Diffusion 推理流的内容。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，以下是关于它的详细介绍： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势： 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 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 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署： 电脑硬件要求： 系统：Windows7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统，AMD 显卡，低显卡的情况也可以安装使用，功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并安装所需要环境：依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 安装 Python：https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git：https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，以下是关于它的详细信息： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势： 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 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 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署： 电脑硬件要求： 系统：Windows7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统，AMD 显卡，低显卡的情况也可以安装使用，功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并安装所需要环境： 依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 安装 Python：https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git：https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 安装地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。

以下是一些学习 ComfyUI 的途径和资源： 1. 官方文档：ComfyUI 官方文档提供了使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户，可在获取相关信息。 2. 优设网：有一篇详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，详细介绍了其特点、安装方法及生成图像等内容，教程地址是。 3. 知乎：有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，可在找到相关教程。 4. Bilibili：提供了一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程，可在找到。 此外，还有 ComfyUI 共学快闪的飞书学习群，其中包含了众多如 Stuart 风格迁移、红泥小火炉基础课程等各类课程和讲解，如郑个小目标针对于某个插件的深入讲解、波风若川报错解决等。 另外，有人因为以下原因学习使用 ComfyUI：更接近 SD 的底层工作原理；自动化工作流，消灭重复性工作；作为强大的可视化后端工具，可实现 SD 之外的功能，还能根据定制需求开发节点或模块。例如，有人为了工作室获取抠图素材的需求，基于创建了工作流，不仅能用于绿幕素材抠图，还能自动生成定制需求的抠图素材，全程仅需几秒。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些关于 ComfyUI 的学习资源和相关信息： 1. 学习资料： ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。网站：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网：有详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者。教程地址：https://www.uisdc.com/comfyui3 知乎：有用户分享 ComfyUI 的部署教程和使用说明，适合有一定基础的用户。教程地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili：提供一系列从新手入门到精通的视频教程。教程地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 2. 8 月 13 日 ComfyUI 共学内容： 包括学习交流与活动安排，讨论了学习需求、教程分享、部署问题、应用场景及活动规划。 工作流的分享与探讨，涉及不同场景应用、优势、弊端及学习方法，还有分享会和开源社区情况。 学习交流与报错问题解决，包括使用、工作流分享、报错问题及解决方案，以及课程设计安排。 讨论了 AI 绘图技术在工作中的应用与分享，包括项目实践、技术调研、培训及未来教学计划等。 介绍了课程规划，包括从零基础开始，逐步深入到环境部署、底层技术概念、提示词等内容，还介绍了 config 牛角尖大王系列。 提到具备搭建复杂工作流能力，会拆解分析网上热门工作流，报错问题可分为网络、模型、工作流搭建、环境等方面，安装新插件时可参考项目地址的 requirement 文档，规划了实战案例思路。 3. ComfyUI 自动生成抠图素材： 学习使用 ComfyUI 的原因：更接近 SD 的底层工作原理，自动化工作流，作为强大的可视化后端工具可实现 SD 之外的功能，可根据定制需求开发节点或模块。 作者制作工作流的动机是工作室经常需要抠图素材，传统途径要么花钱要么花时间且不能定制，近期在 github 上看到相关项目，基于此创建了工作流，可自动生成定制需求的抠图素材，几秒即可完成。随后将分享创建工作流的思路及详细步骤讲解。

以下是关于 LayerStyle 副本（包括 TextImage 和 SimpleTextImage）的详细说明： TextImage： 从文字生成图片以及遮罩。支持字间距、行间距调整，横排竖排调整，可设置文字的随机变化，包括大小和位置的随机变化。 节点选项包括： size_as：输入图像或遮罩，将按其尺寸生成输出图像和遮罩，此输入优先级高于 width 和 height。 font_file：列出 font 文件夹中可用字体文件列表，选中的字体用于生成图像。 spacing：字间距，以像素为单位。 leading：行间距，以像素为单位。 horizontal_border：侧边边距，数值为百分比，横排时为左侧边距，竖排时为右侧边距。 vertical_border：顶部边距，数值为百分比。 scale：文字总体大小，以百分比表示，默认根据画面尺寸和文字内容自动计算。 variation_range：字符随机变化范围，大于 0 时字符产生大小和位置随机变化，数值越大变化幅度越大。 variation_seed：随机变化的种子，固定此数值每次产生的单个文字变化不变。 layout：文字排版，有横排和竖排可选。 width：画面宽度，若有 size_as 输入将被忽略。 height：画面高度，若有 size_as 输入将被忽略。 text_color：文字颜色。 background_color：背景颜色。 SimpleTextImage： 从文字生成简单排版的图片以及遮罩，参考了的部分功能和代码。 节点选项包括： size_as：输入图像或遮罩，将按其尺寸生成输出图像和遮罩，此输入优先级高于 width 和 height。 text：文字输入。 font_file：列出 font 文件夹中可用字体文件列表，选中的字体用于生成图像。 align：对齐选项，有居中、靠左和靠右三个选项。 char_per_line：每行字符数量，超过自动换行。 leading：行间距。 font_size：字体大小。 text_color：文字颜色。 stroke_width：描边宽度。 stroke_color：描边颜色。 x_offset：文字位置的水平偏移量。 y_offset：文字位置的垂直偏移量。 width：画面宽度，若有 size_as 输入将被忽略。 height：画面高度，若有 size_as 输入将被忽略。 注： 仅限输入 image 和 mask，如果强制接入其他类型输入，将导致节点错误。 font 文件夹在 resource_dir.ini 中定义，该文件位于插件根目录下，默认名字是 resource_dir.ini.example，初次使用需将文件后缀改为.ini。用文本编辑软件打开，找到“FONT_dir=”开头的行，编辑“=”之后为自定义文件夹路径名。该文件夹内所有的.ttf 和.otf 文件将在 ComfyUI 初始化时被收集并显示在节点的列表中。若 ini 中设定的文件夹无效，将启用插件自带的 font 文件夹。

以下是为您梳理的适合新手学习 AI 的应用方向、实操方法和避坑指南： 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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 1. 与现有的 AI 产品进行互动，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。 六、如果希望继续精进 1. AI 背景知识 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 避坑指南： 1. 不要急于求成，AI 学习需要逐步积累。 2. 注重理论与实践结合，避免只学习理论而不进行实际操作。 3. 对于复杂的概念和算法，要多花时间理解，不要一知半解。 4. 在选择学习资源时，要注意其质量和适用性。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的 AI 入门的相关指导： 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您可以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，并有可能获得证书。 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习，同时一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键。您可以尝试使用各种产品做出自己的作品，在知识库中有很多大家实践后的作品和文章分享，欢迎您在实践后也进行分享。 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的有效方式。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，通过对话获得对 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，May 在其公众号文章「」中分享了自己疯狂向 AI 提问从而入门的经历。还有为不会代码的朋友准备的「写给不会代码的你：20 分钟上手 Python+AI」，能让您在 20 分钟内循序渐进地完成一个简单程序、一个爬虫应用（抓取公众号文章）和一个 AI 应用（为公众号文章生成概述）。

以下是为您提供的 AI 入门教学： 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。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。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以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。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、AI 绘画入门 如果您对 AI 绘画感兴趣，以下是从 0 入门的视频教程： 1. 🔥强烈推荐，学完变大神系列章节教学视频： 2. 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 视频大纲：文章简单的介绍了 stable diffusion 这一 AI 绘画软件如何安装到本地，整体过程易上手，对于 AI 感兴趣的同学可以直接跟着视频学习 3. 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，您的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 4. 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 5. 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 6. 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 7. 第六节课：LoRa|Hypernetwork 概念简析 8. 第七节课：定向修手修脸，手把手教您玩转局部重绘！ 9. 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 10. 第九节课：LoRA 从原理到实践 11. 第十节课：零基础掌握 ControlNet！ 七、关于海螺 AI 的 Prompt 教学 海螺 AI 具有以下特点： 1. 【能看懂图能听懂指令】MiniMax 视频模型不仅可以确识别用户上传的图片，并确保所生成视频在形象保持上与原输入图像高度一致，且光影、色调完美嵌入新场景的设定，为创作者提供连贯、深度创作的空间；在指令响应方面，还能理解超出图片内容之外的文本，解构指令框架和深层语义并在视频生成中整合，实现“所写即所见”。 2. 【不依靠特效模板的惊艳特效】：只依靠模型综合能力，就能实现最顶级的影视特效。每一位用户都能够在图像基础上充分发挥想象力，创作出丰富多变的电影级视频——CG 合成、场景变化、碎片化、拟人化等特效与玩法等你来体验。 3. 【细腻表情呈现提升感染力】人物 5 秒钟内实现从开怀大笑到掩面哭泣，表情控制力不输专业演员，让您的视频表达更能深入人心。 4. 【2000 字提示词更精准调控】近期，海螺 AI 视频同步上线了提示词优化功能即使在大家对特定的构图、氛围、动作或运镜没有特殊指定要求时，我们建议开启此功能，聪明的海螺 AI 会结合原始 Prompt 扩展视频的美学呈现。同时，对于更专业的创作者，我们开放 2000 字的提示词空间，让您的创作更加精准。 Prompt 是一把由您的灵感与创意构筑的钥匙，能够打开通往 AI 奇幻世界的大门。无论您是初次接触 AI 的新人，还是已经能够熟练使用 AI 赋能生产力的老手，通过清晰的结构和灵活的表达方式，都可以轻松掌握 Prompt 的编写技巧，实现“一个人+一个 AI=一个专业剧组”的科幻愿景。只要掌握一些小小的规则，人人都可以成为 AI 魔法师！

以下是为新手入门 AI 推荐的系统课程： 1. SD 从入门到大佬： 安装完 SD 后，可参考。 强烈推荐跟着 Nenly 同学的【B站 第一套 Stable Diffusion 系统课程】合集走一遍，大概 4 小时左右可掌握基础技能。此外，还有可选的图片版教程。 2. 新手学习 AI 的综合指南： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，包括主要分支及联系。浏览入门文章，了解历史、应用和发展趋势。 开始学习之旅：在「」中有为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后要实践巩固，可在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动，了解工作原理和交互方式。 3. 《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友： 第一阶段：迈出第一步，看书听课进社区。感受是要系统性学习，打好基础。 DAY1 2024.5.22 初步探索：May 认为初期会走弯路，B站 上一些介绍 ChatGPT 原理的分享，消费可看，系统性学习要看高质量内容。 DAY2 2024.5.23 加入 AI 社区：waytoAGI。May 评价这是宝藏社区，可参考，先看新手指引入门。

对于行政专员零基础入门 AI 以提升工作效率和质量，以下是一些建议： 1. 了解 AI 的应用场景：AI 在很多领域都有显著的成果，如交通监控、银行账户欺诈检测、核融合控制、新药发现以及应对气候变化的技术等。它有潜力在您的工作中发挥作用，例如自动化一些重复性的任务。 2. 建立 AI 工作流：目前大多数人零碎地使用 AI 工具，未将其系统应用到工作场景中，导致整体效率提升不明显甚至下降。要避免像小明那样在挑选和切换工具上浪费时间，应建立一套完整、适合自己的 AI 工作方法论和流程。 3. 系统学习和实践：深入学习如何将 AI 工具与行政工作相结合，通过不断实践找到最适合自己工作的方法和工具。

对于零基础的行政专员入门 AI 工具，以下是一些建议： 1. 明确学习目标：确定您希望通过 AI 工具解决哪些行政工作中的问题或提高哪些方面的效率。 2. 学习基础知识：了解 AI 的基本概念，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等。可以通过在线课程、科普文章和视频来学习。 3. 选择适合的工具：根据行政工作的需求，选择一些易于上手的 AI 工具，如自动化文档处理工具、智能客服工具等。 4. 参加培训课程：报名参加专门针对零基础的 AI 入门培训课程，这些课程通常会有系统的教学和实践指导。 5. 实践操作：在实际工作中尝试使用所选的 AI 工具，积累经验。 6. 加入学习社区：参与 AI 学习的社区或论坛，与其他学习者交流经验，获取更多的学习资源和建议。 7. 持续学习和更新知识：AI 领域发展迅速，要保持学习的热情，不断跟进新的技术和工具。