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扣子工作流上传图片并让AI理解图片内容

Answer

扣子工作流可以实现上传图片并让 AI 理解图片内容。具体步骤如下:

  1. 上传输入图片:将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL,以便在平台中进行调用。
  2. 理解图片信息,提取图片中的文本内容信息:通过封装的图片理解大模型和图片 OCR 等插件来实现。
  3. 场景提示词优化/图像风格化处理。
  4. 返回文本/图像结果。

在搭建工作流时,主要关注以下几个步骤:

  1. 点击工作流后面的“➕”来添加一个工作流。
  2. 点击创建工作流。
  3. 给工作流起名字和描述,名字只能用字母、数字和下划线,描述清晰以便区分。
  4. 初始化的工作流:左边有各种可用的插件和搭建 Agent 的工具,可通过点击加号或直接拖拽使用。插件一般有对应的参数说明,初始化后会生成开始模块和结束模块,且只能以开始模块启动,结束模块终结工作流。

此外,扣子平台具有以下特点和功能:

  1. 集成了丰富的插件工具,包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型,支持内置插件和自定义插件。
  2. 提供简单易用的知识库功能来管理和存储数据,支持多种格式的数据上传,包括文本格式、表格格式,也支持本地文件和在线网页内容及 API JSON 数据的上传。
  3. 具有持久化的记忆能力,可记住用户对话的重要参数或内容。
  4. 工作流功能灵活,可通过拖拉拽的方式搭建处理逻辑复杂且稳定性要求高的任务流。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Coze官方教程

无限拓展的能力集扣子集成了丰富的插件工具,可以极大地拓展Bot的能力边界。内置插件:目前平台已经集成了超过60款各类型的插件,包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等API及多模态模型。你可以直接将这些插件添加到Bot中,丰富Bot能力。例如使用新闻插件,打造一个可以播报最新时事新闻的AI新闻播音员。自定义插件:扣子平台也支持创建自定义插件。你可以将已有的API能力通过参数配置的方式快速创建一个插件让Bot调用。丰富的数据源扣子提供了简单易用的知识库功能来管理和存储数据,支持Bot与你自己的数据进行交互。无论是内容量巨大的本地文件还是某个网站的实时信息,都可以上传到知识库中。这样,Bot就可以使用知识库中的内容回答问题了。内容格式:知识库支持添加文本格式、表格格式的数据。内容上传:你可以将本地TXT、PDF、DOCX、Excel、CSV格式的文档上传至知识库,也可以基于URL获取在线网页内容和API JSON数据。同时支持直接在知识库内添加自定义数据。持久化的记忆能力扣子提供了方便AI交互的数据库记忆能力,可持久记住用户对话的重要参数或内容。例如,创建一个数据库来记录阅读笔记,包括书名、阅读进度和个人注释。有了数据库,Bot就可以通过查询数据库中的数据来提供更准确的答案。灵活的工作流设计扣子的工作流功能可以用来处理逻辑复杂,且有较高稳定性要求的任务流。扣子提供了大量灵活可组合的节点包括大语言模型LLM、自定义代码、判断逻辑等,无论你是否有编程基础,都可以通过拖拉拽的方式快速搭建一个工作流,例如:创建一个搜集电影评论的工作流,快速查看一部最新电影的评论与评分。创建一个撰写行业研究报告的工作流,让Bot写一份20页的报告。

0基础手搓AI拍立得

1.上传输入图片2.理解图片信息,提取图片中的文本内容信息3.场景提示词优化/图像风格化处理4.返回文本/图像结果[heading2]2.1零代码版本[content]为了简化流程,我们选择了Coze平台并实现了零代码版本的工作流。搭建流程时,我们主要关注以下几个步骤:上传图片:将本地图片转换为在线OSS存储的URL,以便在平台中进行调用,主要是用图像流过一道。插件封装:将图片理解大模型和图片OCR封装为工作流插件,实现便捷调用,如果市场里面有可以直接使用。

利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》( 内含 coze 搭建视频教程 )

1、点击工作流后面的➕来添加一个工作流2、点击创建工作流3、给工作流起名字和描述这边注意下,工作流起名字的时候只能用字母、数字和下划线的方式。大家只要符合要求自己看的懂分辨的清楚即可。描述可以写的清晰一些,避免之后自己会误会、混乱。大家按照自己的理解写就好。头像我这边就没改。4、初始化的工作流左边是我们可以使用的各种插件和搭建Agent的一些工具,直接点击加号或者直接拖拽可以直接拉出来。插件的使用,一般都会有个对应的参数说明,这个我们之后只介绍我们需要使用的插件。其他的大家可以自己试试。初始化后,会直接生成开始模块和结束模块。默认生成,且有且只有一个,即只能以开始模块启动,结束模块终结工作流。这个工作流为了让大家更清晰的看到录制了一个视频,大家可以点击观看下。[工作流.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/AFCobLRKbox8ZxxwvkxcJQcWnvd?allow_redirect=1)这边视频中,有个小bug我在使用text2image的时候最后的prompt参数在视频中设置错啦,所以生成图一直是使用的第一个图片的prompt,大家可以把最后一个参数调整一下。图片放在下面。感谢苏的提醒~金句创作提取拆分代码绘画提示词生成

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图片生图片
以下是关于图片生图片的相关知识: Tusiart 简易上手教程 概念与功能说明: 1. 图生图:上传图片后,SD 会根据您的图片、选择的模型、输入的 prompt 等信息进行重绘。重绘幅度越大,输出的图与输入的图差别越大。 2. 尺寸:图片生成的尺寸大小。尺寸过小,AI 生成内容有限;尺寸过大,AI 可能放飞自我。若要高清图,可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 采样算法:即让 AI 用何种算法生图。 4. 采样次数:AI 调整图片内容的次数。次数越多,调整越精密,理论上出图效果越好,但耗时越长。不过并非次数越多越好,效果提升并非线性,过多后效果增长曲线会放平并开始震荡。 5. 提示词相关性:指图像与 prompt 的匹配程度。数字增大将使图像更接近提示,但过高会导致图像质量下降。 6. 随机种子 seed:生成的每张图都有随机种子。固定种子后,可进行“控制变量”操作,如修改提示词等。首次生成图时无种子,无需操作。 7. Clip Skip:可用于生成图片后控制、调整构图变化,一般设为 2,早期无需过多关注。 8. ENSD:eta 噪声种子增量,默认设为 0 即可。 简明操作流程: 在会用文生图之后,上传图片即可尝试图生图。注意重绘幅度,最小可选 0.01 的重绘,输出的图片差别较明显。局部重绘等高阶功能不在本简明操作流程中,后续进阶内容的教程再展开。 Liblibai 简易上手教程 简明操作流程: 在会用文生图之后,上传图片即可尝试图生图。注意重绘幅度,最小可选 0.01 的重绘,输出的图片差别较明显。局部重绘等高阶功能不在本简明操作流程中,后续进阶内容的教程再展开。
2025-02-18
图片提示词反推工具
以下是关于图片提示词反推工具的相关信息: LayerStyle 副本:根据图片反推提示词,可设置替换词。使用 Google Gemini API 作为后端服务,需在申请 API key,并填到插件根目录下的 api_key.ini 文件中(默认名字为 api_key.ini.example,初次使用需将后缀改为.ini,用文本编辑软件打开,在 google_api_key=后面填入 API key 并保存)。节点选项包括:api(目前只有"geminiprovision"一个选项)、token_limit(生成提示词的最大 token 限制)、exclude_word(需要排除的关键词)、replace_with_word(替换 exclude_word 的关键词)。 PromptEmbellish:输入简单的提示词,输出经过润色的提示词,支持输入图片作为参考。使用 Google Gemini API 作为后端服务,同样需申请并填写 API key。节点选项包括:image(可选项,输入图像作为提示词参考)、api(目前只有"googlegemini"一个选项)、token_limit(生成提示词的最大 token 限制)、discribe(在这里输入简单的描述,支持中文)。 【SD】真人转二次元:图生图功能除文本提词框外还有图片框输入口,可通过图片给与 AI 创作灵感。有两个反推提示词的按钮:CLIP 可通过图片反推出完整含义的句子;DeepBooru 可反推出关键词组。但生成的提示词可能有瑕疵,需手动补充信息。调整宽度和高度使红框匹配图片,同时注意提示词相关性和重绘幅度这两个参数。 第二十一期港风胶片: 活动介绍:墨悠大佬的胶片 lora 模型搭配 flux1 dev 大模型,文艺复兴,唯美胶片复古。lora 模型链接:https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 教程: 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 lo。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
2025-02-18
图片提示词提取工具
以下是一些图片提示词提取工具: 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: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选择,网址: 关于悠船工具的基础使用教程: 进入官网,可以选择桌面端下载和浏览器使用。为方便选择浏览器使用,第一次使用需注册,选择企业用户注册,输入对应名称和手机号即可注册成功(目前不需要填写企业信息)。注册完成后进入具体操作页面。 基础操作:点击开始想象按钮,将生成的提示词粘贴在下面,回车等待几十秒生成 4 张图片,可选择喜欢的图片进行对应操作。 创作调整: 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。 怪异化:数字越大越奇怪,可不碰。 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。 模式:默认标准,朴实 raw 会让图片质感更好,个人喜爱。 版本:默认最高 V6,建议最高,二次元可选 NIJI。 生成图片的速度:默认快速,越快对支付套餐要求越高。 “城市狂想”直接上手操作的教程中关于图片提示词生成: 提供了猫叔写的一段提示词的 prompt 并生成了三条,还为大家直接生成了 1 组共 12 段提示词,可直接使用。注意提示词在悠船和 MJ 中可直接用,在其他平台工具请复制后删除包含“”以后的部分。拿到提示词后可进入喜欢的 AI 绘画工具界面,例如悠船,点击开始想象按钮粘贴提示词。
2025-02-18
图片转视频的国产AI推荐
以下是为您推荐的国产图片转视频的 AI 工具: 1. 可灵:由快手团队开发,生成的图像和视频质量高。在视频生成方面,其视频生成质量卓越,画面清晰、连贯且内容丰富,生成速度快,对于国内用户可访问性强。但价格相对较高,重度用户年费可能达几千元,轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 2. 通义万相:作为国产 AI 工具,在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,操作界面简洁直观,用户友好度高,且目前免费,每天签到获取灵感值即可。但为符合国内监管要求,某些类型图像无法生成,处理非中文语言或国际化内容可能不够出色,处理多元文化内容时可能存在偏差。 更多相关网站可以查看: 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
图片转视频的AI推荐
以下是为您推荐的图片转视频的 AI 工具: 1. Pika:出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频,它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需要收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的相关网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 另外,在视频转绘制作视频过程中,Topaz Video AI 是一个不错的插件,用于消除视频抖动和运动模糊。其使用方法如下: 解压对应文件,推荐使用绿色版,右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件,导入处理好的视频。主界面左边是原视频,右边是待处理视频,下面是对应的视频轨道。右边部分是主要对视频处理的方式,预设部分主要是放大视频、提升画质、提升帧率等。稳定 AI 模式分为自动裁切和完整帧,做转绘选择完整帧,强度在 60 左右,抖动需要开启,次数一般选择 2 保持默认不变。 在制作新年表情包时,生成新年场景可以输入关键词“新年、中国新年、喜庆热闹、恭喜发财”之类的词汇得到合适的新年背景。然后使用可灵 AI 1.6 图生视频工具让场景动起来,抽卡性价比不错,简单效果一般抽两三次即可。
2025-02-18
有什么可以通过文字生成流程图或其他图片的AI网址
以下是一些可以通过文字生成流程图或其他图片的 AI 网址: DALL·E:由 OpenAI 推出,可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 StableDiffusion:开源的文生图工具,能生成高质量图片,支持多种模型和算法。 MidJourney:因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎,在创意设计人群中流行。 您可以在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104 )查看更多文生图工具。 此外,还有一些文字生成视频的 AI 产品,如: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格的视频。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议: 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,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的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。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,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。 此外,还有一个案例供您参考:二师兄来自上海,是典型的 80 后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。2024 年 2 月,他在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践,如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据,再传给 GPT 分析,最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析:平台支持上传数据,可提供数据信息辅助分析,前端解析文件后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名(比如《生日快乐歌》),他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具: 1. Suno AI: 地址:https://www.suno.ai/ 简介:被誉为音乐界的 ChatGPT,能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求:需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号,并确保网络环境稳定。 订阅信息: 免费用户每天 50 积分,每首歌消耗 5 积分,每天可创作 10 首歌曲,每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数(大约 500 首歌),按月每月 10 美元,按年每月 8 美元,每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数(大约 2000 首歌),按月每月 30 美元,按年每月 24 美元,每年 288 美元。 操作模式: 默认模式:包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式:开启个性化定制,可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词:可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成:填写好所需内容后点击 Create,等待 2 3 分钟即可。 下载:生成后可下载。 2. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址:https://www.udio.com/ 3. YuE:支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐(含人声与伴奏),多语言支持(中、英、日、韩),覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说,AIGC 包括以下方面: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术,能赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目也很多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 1. 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如,在“1204|微信超级 AI 知识助手教学(上)—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中,王大仙表示分享有回放,可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
扣子AI应用发布到微信小程序中失败
扣子 AI 应用发布到微信小程序中失败可能有以下原因及解决办法: 1. 容器编排不运行: 宝塔面板中设置加速镜像不生效需安,通过命令行手动设置。 新建/etc/docker/daemon.json 文件(如果已经存在可以不用创建)。 在 daemon.json 中添加相应代码。 重启 Docker 服务:systemctl restart docker。若仍无法解决,可继续排查。 2. 本地镜像的方法: 服务下载:服务的百度网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1Ueyp6KnOmD18h6wICwJKNg?pwd=85jv 提取码:85jv ;服务的夸克网盘地址:https://pan.quark.cn/s/189b6f3e0d94 。需要把 chatgptonwechat.tar 和 coze2openai.tar 下载到本地。 上传服务:在宝塔操作面板中点击文件,选择上传下载到本地的文件。上传到根目录/www/backup 文件夹下面。 导入镜像:选择 Docker 中选择本地镜像,然后选择导入镜像。导入镜像要选择上传的目录,如根目录/www/backup 。 3. 修改参数不生效:需要删掉“容器编排”和“容器”中的内容,再重新生成一次。 4. 知识库不更新:确认扣子里有点击右上角的发布按钮。 5. 微信机器人无法正常画图,给的图片链接点进去有错误提示:查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有相关提示。可能是点链接的时候多了一个小括号。 6. 扫码后,手机登陆后,没有任何机器人的反应:配置有错错误,或者安装不对,根据步骤去逐一检查。或者重装。 7. 机器人回答问题:COW 本身处理不了一次调取多个对话。有代码能力,可以直接调整代码实现。 8. 宝塔之后登录的时候登录不上去:按下图所示重启服务器之后就好了,重启时间可能会久,但一定会重启成功,请耐心等待。 此外,零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的步骤如下: 1. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建: Coze 相关配置: 创建 Coze API 令牌:进入到,点击左下角的扣子 API 选项,进入到 API 管理页面,点击 API 令牌,按照图示创建第一个 API 令牌,创建成功后保存好,因为这个 API 令牌只会在创建成功后显示一次。 记下 Coze AI Bot 的 Bot ID:去到要绑定的 AI Bot 的设计界面,在所在的链接里面记下 Bot ID,将 Bot 发布到 Bot as API 上。
2025-02-18
我是不懂编码的文科生,我学习扣子Coze的应用,难度大吗?大概需要多长时间?
对于不懂编码的文科生来说,学习扣子 Coze 的应用是具有一定挑战性的,但并非不可逾越。 根据相关资料,扣子 Coze 应用于 11 月底推出,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。在学习过程中,您需要熟悉操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。 课程安排方面,第一天会熟悉扣子应用、认识界面、搭建证件照简单应用,解决表单使用等卡点。 不过,社区中很多不懂代码的设计师和产品经理在搭建时也感到吃力。对于学习所需的时间,难以给出确切的时长,这取决于您的学习能力和投入程度。但如果您能认真参与课程学习,逐步掌握相关知识和技能,相信会在一段时间内取得一定的成果。
2025-02-18
用扣子做自媒体创作智能体
以下是关于用扣子做自媒体创作智能体的相关信息: AI 智能体简介: AI Agent 即 AI 智能体,是拥有各项能力来帮助我们做特定事情的“打工人”。目前不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体包含了自己的知识库、工作流,还可以调用外部工具,结合大模型的自然语言理解能力,能完成复杂工作,解决如 GPT 或文心一言大模型存在的胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题。 扣子(Coze): 扣子是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,功能涵盖简单问答到复杂逻辑对话。开发完成后,可将 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上进行交互聊天。其官网为:https://www.coze.cn/ 创建智能体: 创建智能体通常需要以下简单 3 步: 1. 起一个智能体的名称。 2. 写一段智能体的简单介绍,越详细越好,它会根据介绍智能生成符合主题的图标。 3. 点击确认,新的智能体就诞生了。 竖起耳朵听的编排: 1. 插件:插件像工具箱,里面可放一个或多个 API。扣子平台有很多不同类型插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 及处理多种任务的模型。若现有的插件不符合需求,还可自己制作添加所需 API。 2. 工作流:工作流像可视化拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,创造复杂稳定的业务流程。工作流由多个小块块(节点)组成,包括开始和结束的小块块,不同小块块可能需要不同信息才能工作。在竖起耳朵听的智能体里用到了 5 个小块块,可回答带有图片口语的结果。 3. 知识库。
2025-02-13
扣子智能体搭建
扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台,搭建扣子智能体的门槛较低,无论有无编程基础均可操作。以下是关于扣子智能体搭建的相关信息: 菠萝作词家智能体:是专为音乐创作设计的辅助工具,能理解分析用户输入的提示词、情感基调、歌曲主题等信息并生成歌词。创建时需想一个名字,写一段详细介绍,然后点击确认即可。 竖起耳朵听智能体:创建需三步,先起一个名称,再写一段简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像。 多模态资讯的跨平台推送智能体:可根据个人需求抓取、整理资讯并推送到多个平台。其视频演示地址为:https://www.bilibili.com/video/BV1RLaGeAE7Z/?vd_source=baeb68724c9458d179387d4bce43931c ;体验地址为:https://www.coze.cn/store/bot/7386884942153957391?panel=1&bid=6d2j6kkj04019 。 一般来说,创建扣子智能体首先要想一个智能体的名字,然后写一段该智能体的介绍(越详细越好,会根据介绍智能生成符合主题的图标),最后完成相关操作(如确认、创建头像等),一个新的智能体就诞生了。
2025-02-11
学习扣子ai
以下是关于扣子 AI 的相关信息: 讲师韦恩: 身份:智能体创业者、WayToAGI 共建者、微软提示词工程师、多平台 Agent 开发者、企业级 AI Agent 定制专家。 成就:荣获多家 AI 开发平台的比赛奖项,拥有 12 年程序开发背景,是多家企业的 AI 落地顾问。 承接业务:1v1 辅导、智能体培训、智能体定制开发、企业 AI 项目落地。 课程内容: 入门课程:搭建证件照应用,需要有一定的智能体搭建基础。 进阶课程:邮票收藏馆搭建,需要有第一天的 AI 应用搭建基础。 课程收获: 完整构建一个中等复杂的扣子 AI 应用学习。 解决应用构建过程中的卡点,如页面布局、页面跳转、数据绑定、页面复用等。 获得一个价值万元的邮票收藏馆 AI 应用。 此外,还有骏老师关于如何用 AI 学习英语的相关内容,包括能打动人的文案相关的智能体(扣子“李教授文案馆”智能体)、同一句话多种输出方式相关的智能体(扣子“多风格翻译”智能体)以及英语学习助手智能体(豆包“英语学习助手”智能体),并提供了相应的链接。
2025-02-09
我想做个智能体专门帮我写更行各业的朋友圈收钱文案,我应该如何开始,我没做过扣子的智能体,只是在豆包简单做过
如果您想做一个智能体专门帮您写各行各业的朋友圈收钱文案,可以参考以下步骤: 1. 明确智能体的名称和简介:例如可以命名为“朋友圈收钱文案生成器”,简介中说明其专注于为各行各业生成吸引人的收钱文案。 2. 确定应用场景和目标人群:目标人群可以是各类需要在朋友圈推广业务并收款的个人或团队。当前痛点可能包括难以创作出有吸引力和针对性的收钱文案,解决的问题是提供高效、优质且符合行业特点的文案生成服务。 3. 设计智能体的主要功能: 深度挖掘产品或服务的卖点。 生成符合用户需求和心理的优质文案。 能够适应不同行业的特点和需求。 4. 技术实现方面: 设计工作流,包括输入、对接知识库、借助模型处理、输出等环节。 建立相关的数据库,收集和整理各行各业的文案素材、营销知识等。 对收集的资料进行清洗和二次校对,确保准确性和专业性。 5. 商业化场景: 可以为个人创业者提供文案支持,帮助他们在朋友圈推广业务并收款。 为小型企业的营销团队服务,提升其在社交媒体上的营销效果。 需要注意的是,在医疗等严肃领域,为了保证回答的准确性,应约定回答只能来自于经过严格筛选和校对的知识库。
2025-02-07
帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程: 使用 Coze 搭建: 方法一:直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架,将工作流逻辑集中在工程模板端,实现前后端分离的处理方式。 方法二:直接调用大模型 API,并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制,将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传:通过 Coze 的,用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中,文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行:关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面:搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图,然后借助多模态 AI 工具(如 GPT/Claude)生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架,定义整体页面结构;CSS 负责网页布局样式美化;JavaScript 实现交互逻辑,如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”: 传递上传图片地址:首先,把工作流的入参设置为 File>Image。然后,注意代码内容,其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的,一个引号,一个大括号都不能错。 获得图片 URL:接下来就比较简单了,工作流中可以直接用这个 image 变量,也可以用 string 模式输出,它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现: 以 API 形式链接 Zion 和 Coze:同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程: 自定义配置:变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能,支持在 Zion 内自由修改,可参考文档配置。相关链接:支付: 微信小程序变现模版正在开发中,不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序,Web,AI 行为流全栈搭建,APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16
帮我查找关于文件上传的智能体搭建教程 、
以下是关于文件上传的智能体搭建教程: 1. 上传文档至知识库: 点击【上传知识】按钮,进入知识上传和配置页面。 上传文档文件或 URL 导入。 上传文档类知识:支持上传 pdf(建议)、doc/docx、ppt/pptx、xlsx、csv、txt、md 等类型的文档,当前文档默认上传大小不超过 50M。对于本地化部署的知识库,可通过配置文件调整此限制。 可以添加 URL 类知识:支持添加多个 url 链接,添加后将会至网页中抓取静态内容,当前暂不支持下钻抓取其他网页的内容;手动点击更新后将会从网页上重新爬取内容(仅包含静态网页内容,不可下钻爬取内容)。若企业自有网站会做知识的动态更新,可以手动快速同步到清流平台上。 配置知识的切片方式:切片类型选择当前系统会根据解析的知识类型自动选择,若想了解更多信息,可至【进阶功能】【文档切片调优】处查看。设置支持配置图片处理方式和自定义切片方式,了解更多信息,可至【进阶功能】【文档切片调优】、【图片解析】处查看。 知识预览:根据选择的知识类型,展示预览内容方便查看切片效果。 2. 知识处理学习:配置完成后知识将进入数据处理中状态,主要对知识进行解析、切片和向量化处理,此时耐心等待数据处理完成即可。
2025-02-16
图生图 / img2img:上传一张图片,然后系统会在这个图片的基础上生成一张新图片,修改一些提示词(Prompt)来改变新图片的效果 , 给我推荐这类大模型
以下为您推荐可用于图生图(img2img)的大模型: 1. Stable Diffusion(SD)模型:由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发,参数量约 1B,可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。在图生图任务中,SD 模型会根据输入的文本提示,对输入图片进行重绘以更符合文本描述。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码成机器能理解的数学信息,用于控制图像生成。 2. Adobe Firefly image 2 模型:上周发布了 Beta 测试版本,增加了众多功能,模型质量提升。默认图片分辨率为 20482048,对图片的控制能力增强,具有更高质量的图像和插图生成、自定义选项和改进的动态范围。支持生成匹配(img2img),应用预先选择的图像集中的风格或上传自己的风格参考图像以创建相似图像,还有照片设置、提示建议、提示链接共享、反向提示词等功能。
2025-02-12
有没有上传8张照片一键生成短视频的ai
以下是一些可以实现上传 8 张照片一键生成短视频的 AI 工具及相关操作: 1. PixVerse: 网址:https://app.pixverse.ai 操作:涂抹选区,给出相应的运动方向,最后加入配音,剪辑一下即可。 2. 出门问问 Mobvoi: 网址:https://openapi.mobvoi.com/pages/videointroduce 操作: 第一步:api 申请,打开网址,找到视频生成>开始体验>登录>创建应用>查看详情,获取自己的 APP key。 第二步:启动 ComfyUI,打开 json 文件。 第三步:在 api 节点输入第一步获取的 key 进行适配,获取 key 后查看详情找到账号和密码进行输入。 第四步:上传一张照片即可。 3. 即梦: 操作:将图片上传至视频生成模块,用简单提示词描绘画面中的动态内容,可生成时长为 3 秒钟的画面。运镜类型可根据剧本中的镜头描绘设置,主要设置以随机运镜为主,生成速度可选择慢速。
2025-02-09
上传图片,通过AI生成提示词
以下是一些关于上传图片通过 AI 生成提示词的信息: Freepik 推出了 Reimagine AI 工具,用户上传图片可自动生成提示词,无需输入文字,能实时提供无限滚动结果展示,边操作边生成图像,还可通过调整提示词实时修改图片细节,支持多种风格切换。相关链接:https://freepik.com/pikaso/reimagine 、https://x.com/imxiaohu/status/1770437135738581414?s=20 StreamMultiDiffusion 项目亮相,使用区域文本提示实时生成图像,有交互式操作体验,每个提示控制一个区域,实现精准图像生成,被描述为“真正的神笔马良”。相关链接:https://arxiv.org/abs/2403.09055 、https://github.com/ironjr/StreamMultiDiffusion?tab=readmeovfile 、https://huggingface.co/spaces/ironjr/SemanticPalette 、https://x.com/imxiaohu/status/1770371036967850439?s=20 对于“城市狂想”的图片制作,有提供猫叔写的提示词示例,如远景、三分法构图等不同风格的描述,并生成了多组提示词。以悠船为例,进入页面点击开始想象按钮,粘贴提示词即可。 希望这些信息对您有所帮助。
2025-02-07
想用coze做一个可以提取上传pdf文档相关内容的智能体,请给我思路
以下是使用 Coze 做一个可以提取上传 PDF 文档相关内容的智能体的思路: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 考虑到待阅读内容通常都有网页链接,最理想的方式是只需输入一个 URL 就能完成收集。借鉴微信文件传输助手的直观操作方式,通过聊天窗口完成收集输入会更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”: 为便于存储和回顾已收集的阅读清单,系统应在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 同时,这份阅读清单最好也能支持跨平台查看,提高可访问性。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录,结合用户的阅读兴趣,进行相关性匹配,并生成最合适的阅读计划。 逐步搭建 AI 智能体: 1. 搭建整理入库工作流: 新建工作流「url2table」,根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置: 开始节点:输入 url,由于希望收到用户输入的待收藏 url 就开始流程,所以不需要额外配置(至于如何判断哪些用户输入是需要收藏的 url,则交由外层 bot 的大模型判断)。 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,为了便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接,我们需要将这个链接存储在 bot 的变量中,并在工作流运行时进行引用。 插件节点:获取页面内容,这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}},引入到参数{{url}}中;随便设置{{timeout}}为 60000。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出,由 Coze 调用大模型、插件,完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据。这样一来,理论上无需开发任何插件、APP,也能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。
2025-01-17