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主流的LORA 训练工具是什么？

回答

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. T2ITrainer训练器，支持 Kolors 开源模型。
  3. Kolors+Refiner，由 AI-KSK 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. Kolors·模型库，魔搭社区官方模型。
  8. InstantID-Kolors 专属模型，由 InstantX 开发。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

【Lora炼丹术】从零开始，炼制你的第一个LoRA（1）

作者：白马少年｜公众号：【白马与少年】介绍：SD实践派，出品精细教程发布时间：2023-08-15 20:01原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/NUvEBvdGTQNCfxSKCwV_gw从接触SD到现在，相信大家一定使用过各种各样的lora，包括人物的、建筑的、画风的等等，那么你有没有想过炼制一款属于自己的lora模型呢。我们先来了解一下炼丹的基础概念，它的关键原理就是——等价交换法则！不好意思，说错了。重新来，Lora全称Low-Rank 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lora的帮助，可以再现人物或物品的特征。大模型的训练通常是非常复杂且需要很高的电脑配置的，LoRA采用的方式就是在原有的模型中插入新的数据处理层，这样就避免了修改原有模型的参数。LORA模型训练，其实就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训练是比较轻量化的，需要的显存也少了很多，硬件门槛显存达到6G就可以开启训练了。我们今天要使用的是B站UP主“朱尼酱”的赛博丹炉，他的这款丹炉，界面更加友好、美观，适合新手入门。废话不多说，我们就正式开始吧。

AI梦：一丹一世界（下） 2025年2月8日 副本

[heading2]总结AI炼丹直播共学课第二节课比赛要求说明：参加由麦乐园和摩达社区发起的AI梦一单一世界比赛，须用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练Lora，提交训练好的Lora及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。作图思路分享：作图分三步，一是明确创作主题即锚点，根据Lora风格确定创作方向；二是确定主体，联想主体的角色设定；三是增加叙事感，让画面有一到两个及以上角色，制造反差和联想。图片构成因素：好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。创作有趣作品：通过运用反差制造有冲击力的画面，创作出有叙事感和趣味性的作品。关于构图的介绍与分析构图概念：构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等，好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。构图分类：包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面）。构图要素：有主体、陪体、前景、背景、点线面，合理运用可丰富画面。构图方式：如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。AI绘图应用：在AI绘图中，推荐中景及以上景别，全身景别可能需开AD跳以确保作图质量。

工具教程：Kolors 开源模型

|资源名称|作者|类型|链接|备注|父记录||-|-|-|-|-|-||[T2ITrainer](https://github.com/lrzjason/T2ITrainer)训练器支持Kolors|@[小志Jason](https://space.bilibili.com/443010)|Kolors训练器|[lrzjason/T2ITrainer:Practice Code for text to image trainer(github.com)](https://github.com/lrzjason/T2ITrainer)|?模型训练（FT/LoRA）|||Kolors+Refiner|AI-KSK|工作流应用|[Kolors+Refiner-Other-AIKSK-LiblibAI](https://www.liblib.art/modelinfo/71f028d67567496d8d6bb3922de8f7f2?from=search)|?整合工作流|||Kolors-可图大模型-XL精修工作流|@AiARTiST非人类|工作流应用|[https://www.liblib.art/modelinfo/2889f094c12b45fba2981da403d1614d](https://www.liblib.art/modelinfo/2889f094c12b45fba2981da403d1614d)|?整合工作流|||kolors+SDXL细节修复+instant+ipa|@谷尘DesignDog|工作流应用|[https://www.liblib.art/modelinfo/f7f7fce0628e4db4840583cee5ca10fe](https://www.liblib.art/modelinfo/f7f7fce0628e4db4840583cee5ca10fe)|?整合工作流|||kolors一键设计中文海报|亦诚视觉|工作流应用|[https://www.liblib.art/modelinfo/b98b7206019a4deea006d7448b882a00](https://www.liblib.art/modelinfo/b98b7206019a4deea006d7448b882a00)|?应用工作流|||[Kolors·模型库(modelscope.cn)](https://modelscope.cn/models/Kwai-Kolors/Kolors)|Modelscope|社区模型|[Kolors·模型库(modelscope.cn)](https://modelscope.cn/models/Kwai-Kolors/Kolors)|?魔搭社区官方模型页|||?InstantID-Kolors专属模型|InstantX|社区模型|[InstantX(InstantX)(huggingface.co)](https://huggingface.co/InstantX)|?InstantID for[Kolors](https://huggingface.co/Kwai-Kolors/Kolors-diffusers)||

其他人在问
Lora训练
以下是关于 Lora 训练的详细步骤： 创建数据集： 1. 进入厚德云模型训练数据集（https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset）。 2. 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集。 3. 输入数据集名称。 4. 可以上传包含图片+标签 txt 的 zip 文件，也可以只有图片没有打标文件（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，但建议提前把图片和标签打包成 zip 上传。 5. 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”。 6. 上传 zip 以后等待一段时间。 7. 确认创建数据集。 8. 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，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. 然后等待训练，会显示预览时间和进度条。 7. 训练完成的会显示出每一轮的预览图。 8. 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。 此外，还有一些相关的补充内容： Flux 的 Lora 训练准备： 需要下载几个模型：t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意： 1. 不使用的话它们放到哪里都可以，甚至放一起一个文件夹，只要知道“路径”，后面要引用到“路径”。 2. 因为是训练，不是跑图，训练的话，模型就用 flux1dev.safetensors 这个版本，编码器也用 t5xxl_fp16.safetensors 这个版本最好。 下载脚本和安装虚拟环境： 1. 下载脚本： 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 2. 下载完解压，在文件中找到 installcnqinglong.ps1 这个文件，右键选择“使用 PowerShell 运行”，新手的话这里就点击“Y”，然后等待 1 2 小时的漫长下载过程，下好了之后最后会提示是否下载 hunyuan 模型，选择 n 不用下载。 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型： 1. 在 lora 训练器的根目录下，点击【A 强制更新国内加速】，跑完即可关闭窗口。 2. 双击【A 启动脚本】，请保持终端一直运行，不要关闭。出现下列代码即为启动成功。 3. 滚动至最下点击【LoRA 训练】或者直接点击左侧菜单【LoRA 训练】。
2025-03-30
lora微调
LoRA 微调相关内容如下： 微调脚本： LoRA 微调脚本见：，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：。 加载微调模型： 基于 LoRA 微调的模型参数见：基于 Llama2 的中文微调模型，LoRA 参数需要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，示例代码中，base_model_name_or_path 为预训练模型参数保存路径，finetune_model_path 为微调模型参数保存路径。 对于全量参数微调的模型，调用方式同模型调用代码示例，只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。 此外，在 Comfyui AnimateDiff 项目中，有一个关键的 lora 对图像模型进行了微调，lora 地址为 https://huggingface.co/guoyww/animatediff/blob/main/v3_sd15_adapter.ckpt，lora 的强度越高，画面越稳定，但需在合理范围。 在 100 基础训练大模型的 Lora 生图中，模型上的数字代表模型强度，可在 0.61.0 之间调节，默认为 0.8。您也可以自己添加 lora 文件。正向提示词输入您写的提示词，可选择基于提示词一次性生成几张图，选择生成图片的尺寸（横板、竖版、正方形）。采样器和调度器新手小白可默认，迭代步数可在 2030 之间调整，CFG 可在 3.57.5 之间调整，随机种子1 代表随机生成图。所有设置完成后，点击开始生成，生成的图会显示在右侧。若某次生成结果不错，想要微调或高分辨率修复，可点开图，下滑复制随机种子，粘贴到随机种子处，下次生成的图会与此次结果近似。若确认合适的种子和参数，想要高清放大，点开高清修复，选择放大倍数，新手小白可默认算法，迭代步数建议在 2030 之间，重回幅度在 0.30.7 之间调整。
2025-03-22
lora微调
LoRA 微调相关内容如下： 微调脚本： LoRA 微调脚本见：，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：。 加载微调模型： 基于 LoRA 微调的模型参数见：基于 Llama2 的中文微调模型，LoRA 参数需要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，示例代码中，base_model_name_or_path 为预训练模型参数保存路径，finetune_model_path 为微调模型参数保存路径。 对于全量参数微调的模型，调用方式同模型调用代码示例，只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。 此外，在 Comfyui AnimateDiff 项目中，有一个关键的 lora 对图像模型进行了微调，lora 地址为 https://huggingface.co/guoyww/animatediff/blob/main/v3_sd15_adapter.ckpt，lora 的强度越高，画面越稳定，但需在合理范围。 在 100 基础训练大模型的 Lora 生图中，模型上的数字代表模型强度，可在 0.61.0 之间调节，默认为 0.8。您也可以自己添加 lora 文件。正向提示词输入您写的提示词，可选择基于提示词一次性生成几张图，选择生成图片的尺寸（横板、竖版、正方形）。采样器和调度器新手小白可默认，迭代步数可在 2030 之间调整，CFG 可在 3.57.5 之间调整，随机种子1 代表随机生成图。所有设置完成后，点击开始生成，生成的图会显示在右侧。若某次生成结果不错，想要微调或高分辨率修复，可点开图，下滑复制随机种子，粘贴到随机种子处，下次生成的图会与此次结果近似。若确认合适的种子和参数，想要高清放大，点开高清修复，选择放大倍数，新手小白可默认算法，迭代步数建议在 2030 之间，重回幅度在 0.30.7 之间调整。
2025-03-22
lora微调
LoRA 微调相关内容如下： 微调脚本： LoRA 微调脚本见：，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：。 加载微调模型： 基于 LoRA 微调的模型参数见：基于 Llama2 的中文微调模型，LoRA 参数需要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，示例代码中，base_model_name_or_path 为预训练模型参数保存路径，finetune_model_path 为微调模型参数保存路径。 对于全量参数微调的模型，调用方式同模型调用代码示例，只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。 此外，在 Comfyui AnimateDiff 项目中，有一个关键的 lora 对图像模型进行了微调，lora 地址为 https://huggingface.co/guoyww/animatediff/blob/main/v3_sd15_adapter.ckpt，lora 的强度越高，画面越稳定，但需在合理范围。 在 100 基础训练大模型的 Lora 生图中，模型上的数字代表模型强度，可在 0.61.0 之间调节，默认为 0.8。您也可以自己添加 lora 文件。正向提示词输入您写的提示词，可选择基于提示词一次性生成几张图，选择生成图片的尺寸（横板、竖版、正方形）。采样器和调度器新手小白可默认，迭代步数可在 2030 之间调整，CFG 可在 3.57.5 之间调整，随机种子1 代表随机生成图。所有设置完成后，点击开始生成，生成的图会显示在右侧。若某次生成结果不错，想要微调或高分辨率修复，可点开图，下滑复制随机种子，粘贴到随机种子处，下次生成的图会与此次结果近似。若确认合适的种子和参数，想要高清放大，点开高清修复，选择放大倍数，新手小白可默认算法，迭代步数建议在 2030 之间，重回幅度在 0.30.7 之间调整。
2025-03-22
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，包括 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意：不使用时存放位置随意，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，完成后提示是否下载 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。 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，可点击详情检查，预览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，选择上传过的数据集。 3. 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。 4. 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。 5. 训练参数可调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。若不知如何设置，可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 6. 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。 7. 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。 8. 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 Lora 和调节参数。
2025-03-15
lora模型
LoRA 模型相关信息如下： Fooocus 程序默认用到了 3 个 SDXL 的模型，包括一个 base、一个 Refiner 和一个 LoRA。LoRA 模型默认放在 Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\loras 。如果单独安装，需要下载三个模型： SDXL 基础模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors refiner 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlrefiner1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors LoRA 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_offset_examplelora_1.0.safetensors 若部署了 SD 秋叶包，也可共用模型（大模型和 LoRA），可在 Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\modules\\path.py 中修改路径为秋叶包模型对应的路径，配置好后点击 run.bat 文件启动。 Lora 全称 LowRank Adaptation Models，中文翻译为低阶自适应模型，作用在于影响和微调画面，通过它可以再现人物或物品的特征。大模型训练复杂且对电脑配置要求高，LoRA 采用在原模型中插入新的数据处理层的方式，避免修改原有模型参数，训练轻量化，显存达到 6G 即可开启训练。 有利用新版 SDXL 生成的 lora 如针线娃娃，需要使用 SDXL1.0 的模型才可以运行，触发词是 BJ_Sewing_doll。想体验可添加公众号【白马与少年】，回复【SDXL】。
2025-03-09
国内主流的大语言模型公司有哪几家
国内主流的大语言模型公司主要有以下几家： 1. 百度：其文心一言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、多模态生成等。 2. 阿里巴巴：拥有通义大模型。 3. 北京智源人工智能研究院：推出了“悟道・天鹰”，是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。
2025-03-20
现在有哪些类型的AI智能工具，每个类型分别有哪些主流产品，他们分别有什么优势
以下是一些常见类型的 AI 智能工具、主流产品及其优势： 1. 辅助编程工具： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议，助开发者更快、更少地编写代码。 通义灵码：阿里巴巴推出，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费工具，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码提升效率。 Cody：Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费代码助手，基于自研基础大模型微调。 Codeium：通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。 2. 图生图工具： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感。 Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：将上传照片转换为芭比风格，效果好。 这些工具通过组合技术生成创意且质量不错的相似图像，但存在性能不稳定、生成内容不当等局限。 3. PPT 制作工具： Gamma：在线网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：科大讯飞推出，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/
2025-03-16
如何自动化收集主流自媒体指定搜索到的主题内容？
目前没有关于如何自动化收集主流自媒体指定搜索到的主题内容的相关知识。但一般来说，您可以考虑以下几种可能的方法： 1. 使用网络爬虫工具，但需要注意遵守相关法律法规和网站的使用规则。 2. 利用一些现有的数据采集服务平台，它们可能提供针对自媒体内容的采集功能。 3. 尝试开发自定义的脚本或程序，通过调用自媒体平台的 API（如果有的话）来获取所需内容。但这通常需要一定的技术知识和开发能力。
2025-03-13
市面上主流的大模型有什么区别
市面上主流的大模型主要有以下区别： 1. 架构类型： Encoderonly：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 Encoderdecoder：同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，用例包括翻译和摘要，代表是 Google 的 T5。 Decoderonly：更擅长自然语言生成任务，众多 AI 助手采用此结构，如 ChatGPT。 2. 处理信息类型： 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息。 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 3. 应用场景： 大型语言模型：主要用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等。 大型多模态模型：可应用于图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等更广泛的领域。 4. 数据需求： 大型语言模型：主要依赖大量的文本数据进行训练。 大型多模态模型：需要多种类型的数据进行训练，包括文本、图片、音频等。 5. 规模： 大模型的预训练数据非常大，往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练，参数也非常多，如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 6. 优秀模型： GPT4（网页版）、GPT4（API）、智谱清言、通义千问 2.0、AndesGPT（OPPO）、文心一言 4.0（API）、MoonShot（KimiChat）、Claude2、360 智脑、Qwen72BChat、文心一言 4.0（网页版）等。 7. 性能表现：国内外大模型存在差距，如 GPT4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先，国内最好模型文心一言 4.0（API）总分 79.02 分，与 GPT4 Turbo 有一定差距。
2025-03-13
有没有一款智能客服软件，支持同时接入抖音、天猫、淘宝、京东、拼多多、得物等主流平台的售前售后咨询问题，并根据客户关键字自动回复
目前已知以下智能客服算法： 天猫小蜜智能客服算法：由浙江天猫网络有限公司提供，应用于手机天猫（APP）的在线智能客服场景，能识别文字或语音问题，结合智能客服知识库生成回答。 钉钉智能客服算法：由钉钉科技有限公司提供，应用于钉钉（APP）的在线智能客服场景，能根据用户咨询内容结合知识库生成多种形式的回答。 淘票票小蜜智能客服算法：由上海淘票票影视文化有限公司提供，应用于淘票票（APP）的在线智能客服场景，能根据用户咨询生成文本或语音智能回答。 1688 阿牛智能客服算法：由杭州阿里巴巴广告有限公司提供，应用于 1688 工业品（APP）、阿里巴巴（APP、网站）的在线智能客服场景，能结合知识库生成多种形式的回答。 但尚未有一款明确表明能同时接入抖音、天猫、淘宝、京东、拼多多、得物等主流平台售前售后咨询问题，并根据客户关键字自动回复的智能客服软件。
2025-03-05
有哪些主流 免费的文字生成语音的工具?
以下是一些主流免费的文字生成语音的工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ ，是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种平台应用使用，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，是一套服务，提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 您还可以在 WaytoAGI 的工具网站上查看更多推荐：https://www.waytoagi.com/sites/category/50 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-05
这个网站的作用是什么？是通过这个网站更好的使用训练AI吗？
WaytoAGI 网站具有以下功能： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，可按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，能复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 总之，WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互独立又有关联，希望成为您学习 AI 路上的好助手。
2025-04-13
想自学ai训练师 推荐哪个视频去学习
以下是为您推荐的自学 AI 训练师的视频： 1. 3 月 26 日｜自由讨论｜离谱视频切磋大会 猫先生介绍自己的背景和擅长领域 AI 学习与实践的重要性 AI 交流会：分享项目经验和技能 讨论比赛规则和资源分配 AI 工具学习与合作 广州 AI 训练师叶轻衣分享使用 AI 工具的经验和想法 组队提升工作效率 AI 技术在 3D 动画制作中的应用与优势 链接：https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnc915891t51l64uyonvp2?t=0 2. AI 大神 Karpathy 再发 LLM 入门介绍视频 神经网络训练的目标：训练神经网络的目标是让模型学习 token 在序列中彼此跟随的统计关系，即预测给定上下文（token 序列）后，下一个最有可能出现的 token。 Token 窗口：训练时，模型从数据集中随机抽取固定长度的 token 窗口（例如 8000 个 token）作为输入。 神经网络的输入与输出：输入为 Token 序列（上下文），输出为预测下一个 token 的概率分布，词汇表中每个 token 都有一个概率值。 随机初始化与迭代更新：神经网络初始参数是随机的，预测也是随机的。训练过程通过迭代更新参数，调整预测结果，使其与训练数据中的统计模式相匹配。 损失函数与优化：训练过程使用损失函数来衡量模型预测与真实 token 的差距。优化算法（如梯度下降）用于调整参数，最小化损失函数，提高预测准确率。 神经网络内部结构：Transformer 包含注意力机制和多层感知器等组件，能够有效地处理序列数据并捕捉 token 之间的复杂关系。 链接：无
2025-04-12
想自学ai训练师
如果您想自学成为 AI 训练师，以下是一些相关的知识和建议： 一、AI 训练的基本概念 训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型。这需要使用大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能。训练过程需要较高的计算性能，能够处理海量的数据，并具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。 二、相关领域的知识 1. 机器学习：机器学习是人工智能的一个分支，是实现人工智能的途径之一，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 2. 自然语言处理：自然语言（NLP）认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言，是人工智能和语言学领域的分支学科。 三、学习资源和实践 您可以参考以下的一些资源和实践方式： 1. 参加相关的线上交流会，例如 3 月 26 日的自由讨论活动，其中会分享项目经验、技能以及使用 AI 工具的经验和想法。 2. 了解一些健身的 AI 产品，如 Keep（https://keep.com/）、Fiture（https://www.fiture.com/）、Fitness AI（https://www.fitnessai.com/）、Planfit（https://planfit.ai/）等，虽然这些主要是健身领域的应用，但也能帮助您了解 AI 在不同场景中的应用和创新。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-12
怎么用把AI训练成自己的东西？
要将 AI 训练成自己的东西，可以参考以下方法： 1. 像马斯克提到的，对于公开的推文数据可以合理使用，但不能使用私人的东西进行训练。同时，要注重数据的质量和使用方式，高质量的数据对于训练效果至关重要。 2. 张梦飞的方法中，例如部署 LLama Factory 时，需要添加选中“identity”数据集，将训练轮数改成 15 等，并通过一系列操作进行训练和测试。但需要注意的是，训练大模型是复杂的过程，数据集和训练参数都会影响最终效果，需要反复调试和深入学习实践。 3. 在写作方面，我们可以根据自身需求选择人类驱动为主，利用 AI 进行修改完善，或者先由 AI 生成内容再进行修改以符合自己的风格。
2025-04-11
如何训练一个AI 阅读教练
训练一个 AI 可以类比为培养一位职场新人，主要包括以下三个阶段： 1. 规划阶段：明确目标 确定 AI 的具体任务，比如结构化外文精读等。 将任务拆解为可管理的子任务。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施阶段：实战指导 搭建工作流程。 为每个子任务设置清晰的操作指南。 像指导新员工一样，手把手引导 AI 完成任务，并及时验证其输出质量。 3. 优化阶段：持续改进 通过反复测试和调整，不断优化 AI 的性能。 调整工作流程和 Prompt 配置，直到 AI 能稳定输出高质量的结果。 当前大模型在处理多步骤复杂任务时存在明显局限，比如在“数据分析图表、剧情游戏”或“本文结构化外文精读”等任务中，仅依靠单一 Prompt 指令难以稳定执行，现阶段的 AI 更像缺乏独立解决问题能力的职场新人，需要遵循指引和给定的流程才能完成特定任务。如果您已经完全了解上述内容，不妨自己设定一个任务目标，动手构建一个专属于自己的 AI 。
2025-04-11
模型训练的基本名词和方法
以下是关于模型训练的基本名词和方法的介绍： 基本名词： 1. 过拟合&欠拟合：过拟合和欠拟合都是不好的现象，需要加以控制以让模型达到理想效果。解决方法包括调整训练集、正则化和训练参数等，过拟合可减少训练集素材量，欠拟合则增加训练集素材量。 2. 泛化性：泛化性不好的模型难以适应其他风格和多样的创作。可通过跑 lora 模型生图测试判断泛化性，解决办法与过拟合和欠拟合类似，从训练集、正则化、训练参数等方面调整。 3. 正则化：是解决过拟合和欠拟合情况、提高泛化性的手段，给模型加规则和约束，限制优化参数，有效防止过拟合，提高模型适应不同情况的表现和泛化性。 方法： 1. 全面充分采集训练素材：例如在角色训练素材中，应包含各种角度、表情、光线等情况的素材，确保模型具有较好泛化性。 2. 图像预处理：对训练素材进行分辨率调整、裁切操作，并对训练集进行打标签处理。 3. 参数调优：尽量将训练时长控制在半小时左右，过长易导致过拟合，通过调整参数控制时长。 4. 观察学习曲线：通过观察学习曲线来调整训练素材和参数。 5. 过拟合&欠拟合处理：测试训练好的模型，观察过拟合和欠拟合问题，进一步通过调整训练素材和正则化等手段优化。 此外，在模型训练中还需注意： 1. 数据集获取渠道：可通过网上收集、购买、使用无版权问题的如古画等，原则是根据生成图的需求找对应数据集，要清晰、主体元素干净、风格统一。 2. 数据集处理：包括基础处理如裁剪保证清晰和分辨率，更重要的是写标注。 3. 设置模型触发词：可自定义，完整形式可以是一句话，建议以王 flags 模型为主。 4. 统一标注风格与应用场景：例如未来高科技 3D 天然风格，用于互联网首页图像等，并概括主题内容、描述物体特征等。 5. 利用 GPT 辅助描述并人工审核：让 GPT 按要求描述，人工审核修改。 6. 模型训练的准备与流程：完成数据集描述后进入训练流程，选择模型训练分类和数据集，创建并上传数据集压缩包，注意数据名与图片命名一致。选择训练模式和参数，新手选用普通基础模式，训练集质量重要，训练参数中总步数与训练集图片数量相关，触发词设定要避免概念混乱。
2025-04-09
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
根据简历，模拟面试的工具
以下是一些根据简历进行模拟面试的工具： 1. Kimi 新出的常用语功能中有“【🎤面试模拟】”，它可以作为私人面试 mock 伙伴，根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 2. 通过让 ChatGPT 接入 Siri 可以模拟前端电话面试。具体操作是首先按照特定文章接入，然后在手机上唤起 ChatGPT 版本的 Siri 并设定身份和对话目的，如让其作为一位来面试的前端高级开发工程师，接着依次提问。 3. ChatGPT 可以更高效地辅助复习面试，您可以把问题给到 ChatGPT 让它帮您生成答案，并展示 demo 和解释，帮助您更好地掌握知识。相关文档在线地址：https://xzfeinterview.gitbook.io/feinterview/readme
2025-04-18
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白，我已经学习了怎么编写prompt，接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
那些ai工具可以world转pdf
以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 工具： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
作图的ai工具
以下是一些常见的作图 AI 工具： 绘制软件架构视图（逻辑视图、功能视图、部署视图）的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，有拖放界面方便创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种视图创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本生成逻辑视图相关图表。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建架构图。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持逻辑视图和部署视图创建。 绘制 CAD 图的工具： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，帮助创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）中的生成设计工具。 此外，Controlnet 的作者 lllyasviel（张吕敏）在 Github 上发布了全新的开源 AI 绘画工具 Fooocus，可像 Stable diffusion WebUI 一样部署到本地免费使用，且有类似 midjourney 的便捷操作界面。
2025-04-15
装修设计可以使用哪些AI工具
以下是一些可用于装修设计的 AI 工具： 1. 酷家乐装修设计软件：利用图像生成和机器学习技术，为用户提供装修设计方案，用户可根据喜好选择和调整。 2. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供基于 AI 的生成设计工具，可根据输入自动产生多种设计方案。 7. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 8. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-04-15