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AI术语

Answer

以下是一些常见的 AI 术语：

  • Forward Prediction：前向预测
  • Forward Reaction Prediction：前向反应预测
  • Fuzzy Logic：模糊逻辑
  • Fuzzy Neural Networks：模糊神经网络
  • Ga-Based Approaches：基于遗传算法的方法
  • Garbage In, Garbage Out：无用数据入、无用数据出
  • Gas-Phase Networks：气相网络
  • Gaussian Kernels：高斯核
  • Gaussian-Type Structure Descriptors：高斯型结构描述符
  • General Intelligence：通用智能
  • Generalized Gradient Approximation：广义梯度近似
  • Data-Driven Spectral Analysis：数据驱动的光谱分析
  • Data-Mining：数据挖掘
  • Database：数据库
  • DE Algorithm：差分进化算法
  • Deeplift：DeepLift 模型
  • Dendrogram：树状图
  • Density Functional Theory：密度泛函理论
  • Density-Based Spatial Clustering Of Applications With Noise：DBSCAN 密度聚类
  • Descriptor：描述符
  • DFT Calculations：DFT 计算
  • Dice Similarity：戴斯相似度
  • Differential Evolution：差分进化
  • Parametric Case：有参情况
  • Parametric Density Estimation：参数密度估计
  • Parametric Model：参数化模型
  • Parametric ReLU：参数化修正线性单元/参数化整流线性单元
  • Parse Tree：解析树
  • Part-Of-Speech Tagging：词性标注
  • Partial Derivative：偏导数
  • Partially Observable Markov Decision Processes：部分可观测马尔可夫决策过程
  • Particle Swarm Optimization：粒子群优化算法
  • Partition：划分
  • Partition Function：配分函数
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References

AI术语库-人工标注版

|术语ID|原文|译文|领域|易混淆|缩写|不需要提醒||-|-|-|-|-|-|-||ROW()-1|Forward Prediction|前向预测|AI|||||ROW()-1|Forward Reaction Prediction|前向反应预测|AI|||||ROW()-1|Fuzzy Logic|模糊逻辑|AI|1||||ROW()-1|Fuzzy Neural Networks|模糊神经网络|AI|1||||ROW()-1|Ga-Based Approaches|基于遗传算法的方法|AI|1||||ROW()-1|Garbage In,Garbage Out|无用数据入、无用数据出|AI|||||ROW()-1|Gas-Phase Networks|气相网络|AI|||||ROW()-1|Gaussian Kernels|高斯核|AI|||||ROW()-1|Gaussian-Type Structure Descriptors|高斯型结构描述符|AI|||||ROW()-1|General Intelligence|通用智能|AI|1||||ROW()-1|Generalized Gradient Approximation|广义梯度近似|AI|1|||

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|术语ID|原文|译文|领域|易混淆|缩写|不需要提醒||-|-|-|-|-|-|-||ROW()-1|Data-Driven Spectral Analysis|数据驱动的光谱分析|AI|||||ROW()-1|Data-Mining|数据挖掘|AI|1||||ROW()-1|Database|数据库|AI|||||ROW()-1|DE Algorithm|差分进化算法|AI|1||||ROW()-1|Deeplift|DeepLift模型|AI|||||ROW()-1|Dendrogram|树状图|AI|||||ROW()-1|Density Functional Theory|密度泛函理论|AI|||||ROW()-1|Density-Based Spatial Clustering Of Applications With Noise|DBSCAN密度聚类|AI|||||ROW()-1|Descriptor|描述符|AI|||||ROW()-1|DFT Calculations|DFT计算|AI|||||ROW()-1|Dice Similarity|戴斯相似度|AI|||||ROW()-1|Differential Evolution|差分进化|AI||||

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|术语ID|原文|译文|领域|易混淆|缩写|不需要提醒||-|-|-|-|-|-|-||ROW()-1|Parametric Case|有参情况|AI|||||ROW()-1|Parametric Density Estimation|参数密度估计|AI|||||ROW()-1|Parametric Model|参数化模型|AI|||||ROW()-1|Parametric ReLU|参数化修正线性单元/参数化整流线性单元|AI|||||ROW()-1|Parse Tree|解析树|AI|1||||ROW()-1|Part-Of-Speech Tagging|词性标注|AI|1||||ROW()-1|Partial Derivative|偏导数|AI|1||||ROW()-1|Partially Observable Markov Decision Processes|部分可观测马尔可夫决策过程|AI|||||ROW()-1|Particle Swarm Optimization|粒子群优化算法|AI|||||ROW()-1|Partition|划分|AI|1||||ROW()-1|Partition Function|配分函数|AI|1|||

Others are asking
如何询问ai
以下是关于如何询问 AI 的一些方法和建议： 1. 在 Cursor 官方中： Chat 聊天：可以与看到您代码库的 AI 交谈，它能看到当前文件和光标，您可以询问如“这里有 bug 吗”，通过⌘+Shift+L 或“@”添加特定代码块到上下文，用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 代码库答案：使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关代码库的问题，Cursor 会搜索代码库查找相关代码。 引用您的代码：带有@符号的参考代码可用作 AI 的上下文，键入@可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 使用图像：点击聊天下方的图片按钮或拖入图片到输入框，将视觉上下文包含在聊天中。 2. 罗文提出：比提示词更重要的是逻辑思维推理能力。在使用生成式 AI 时，要学会正确提问，比如解决怎么使用工具的工具（插件）这一卡点。如果不能提出正确的问题，就无法找到答案。 3. 危柯宇的方法： 万能公式法：问 AI 【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，然后根据给出的知识框架的每个小点去问。 优质信息源：像没有技术背景的普通人，可在「即刻」App 的“”等免费圈子里获取信息。同时，为应对信息爆炸，可尝试只掌握最好的产品、解决具体问题、关注核心能力、关注理清需求和逻辑、先关注提升认知/洞察等技巧。
2025-03-25
ai绘画
AI 绘画具有多方面的特点和影响： 1. 与艺术界的双向影响： 从生成艺术作品到辅助艺术创作，逐渐改变传统艺术面貌，艺术界的反馈也促使其显著进展。 技术进步使 AI 绘画在创作质量和速度上有新突破，为艺术家提供新工具和可能性，推动传统艺术数字化和普及化。 引发一系列讨论和争议，如人们对 AI 创作艺术品的接受程度、艺术家的复杂态度、对从业者职业安全的焦虑及“侵权”嫌疑等，反映新技术对行业生态和现有法律伦理框架的挑战。 为艺术创作提供新可能，帮助艺术家探索新表达方式、提高制作效率、降低成本，促进艺术与观众互动，提供个性化体验。 2. 关键词指南： 公式包括主题、环境、气氛、灯光、色彩、构图、风格参考等方面。 比如，可将喜欢的艺术家、灯光、颜色等风格放入相应的关键词里。 3. 艺术与科技的融合： 呈现前所未有的奇妙景象，将艺术与先进技术完美结合，引领艺术界走向未来。 利用机器学习和深度学习等技术模拟人类创作过程，生成令人惊叹的作品，为艺术家提供新工具和观众带来新体验。 打破传统手工绘画技巧的局限，开拓全新创作领域，为缺乏绘画技巧的人提供参与机会，使艺术更民主化和包容。
2025-03-25
AI 硬件与软件市场趋势
以下是关于 AI 硬件与软件市场趋势的相关信息： 定见咨询发布的《人工智能行业 AI 硬件全景洞察报告：下一波 AI 创新机遇在物理空间》指出，AI 硬件将经历传统硬件+AI、AI 驱动型硬件到 AI 作为基础设施的三个阶段，深圳凭借产业集群优势成为全球 AI 硬件创新的热点地区。AI 推动软硬件协同创新，硬件产品的高价值区向软件偏移，软件端价值交付从订阅模式转向服务付费。报告还分析了 AI 硬件的分类、智能化简史、市场趋势、竞争格局、细分品类市场情况，以及典型团队的创新路径与策略。 机器之心的进化/理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命方面，在虚拟世界中做模拟，Meta 和 Nvidia 自然不能缺席。佐治亚理工学院的计算机科学家 Dhruv Batra 及 Meta AI 团队创造了名叫 AI 栖息地（AI Habitat）虚拟世界，目标是提高模拟速度。Nvidia 的 Omniverse 平台提供支持的 NVIDIA Isaac Sim 是一款可扩展的机器人模拟器与合成数据生成工具，能提供逼真的虚拟环境和物理引擎，用于开发、测试和管理智能代理。随着参与到这个领域的公司越来越多，数据和训练的需求也会越来越大，势必会有新的适合 EAI 的基础模型诞生。ARK Invest 在他们的 Big Ideas 2022 报告中提到，到 2030 年，硬件和软件的融合可以让人工智能训练的成本以每年 60%的速度下降，AI 硬件和软件公司的市值可以以大约 50%的年化速度扩大，从 2021 年的 2.5 万亿美元剧增到 2030 年的 87 万亿美元。 在 2024 年，人工智能几乎是所有软件公司和终端客户的首要任务。AI 软件公司将有效地有三种起源和结果：运行在现有软件之上的 AI 工具；运行在现有软件之上的 AI 工具，有机会取代现有的软件；成为劳动力的 AI 工具。我们正处于软件吞噬和增强劳动力的最初阶段。
2025-03-25
最近有什么新的AI
以下是近期的一些新的 AI 相关资讯： 3 月 12 日： 【AI 3D】BlenderMCP 能与 Claude AI 沟通，在 Blender 实现快速 3D 建模；MIDI 可实现单幅图像到 3D 场景生成；Move AI 更新动作捕捉能力，提出 Gen 2 Spatial Motion。 【AI 写作】MMStoryAgent 是 AI 多模态故事生成系统。 【AI 视频】VACE 是阿里推出的一体化视频创作和编辑技术；VideoPainter 是腾讯开源的视频编辑技术；Wonder Dynamics 推出摄像机轨道（Camera Track）和清洁板（Clean Plate）功能。 【其他】OpenAI 为开发者推出一套 AI Agent 开发套件；R1Omni 是阿里情感识别模型，通过视频识别情感；Luma AI 发布一种新的预训练范式 IMM，旨在突破算法瓶颈，提高生成预训练算法的性能；Manus 宣布与阿里通义千问团队达成战略合作。 3 月 21 日： 【AI 绘画】网传神秘 Halfmoon 文本转图像模型为 Reve 对比 Midjourney 效果；Topaz Labs 推出 Gigapixel v8.3.0，将任何图像放大 16 倍；FLORA 引入 gemini 2.0 自然语言编辑图像能力。 【AI 视频】pika 超创内测“操控原视频中物体运动”能力；Krea 上线视频模型训练能力，可控制视频风格/动作/物体等。 【AI 3D】SpatialLM 是用于空间理解的大型语言模型。 【AI 模型及应用】OpenAI 发布 2 个语音模型（文本转语音/语音转文本）+1 个演示网站；Claude 支持搜索功能。 10 月 19 日： Perplexity AI 新功能：内部知识搜索，结合公共网页和内部知识库，适用于各类团队；Space 空间，支持团队协作、个性化 AI 以及文件上传与存储功能。 XGO Rider 机器人：桌面双轮足式 AI 机器人，具备自平衡功能，是 STEM 学习工具，支持编程执行任务，提升动手能力。 Mistral 新 AI 模型：Les Ministraux，专为边缘设备设计，优化隐私优先任务，具备 128k 上下文窗口，性能优于 Llama 和 Gemma 模型。
2025-03-24
如何用AI 驱动的产品营销创新，从内容创作到视觉呈现的全方位变革？
以下是关于如何用 AI 驱动产品营销创新，从内容创作到视觉呈现的全方位变革的一些方法和案例： 一、内容创作方面 1. 利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，以获取关键信息，为营销内容创作提供方向。 2. 借助 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 二、视觉呈现方面 1. 通过 AI 生成图像或素材，再结合平面合成及修正，确保符合品牌形象，精准表达营销活动主题，如淘宝天猫大促视觉的案例。 2. 对于需要定制化真人模特实景素材的主题活动，利用 AI 将策划、搭建、拍摄、设计融为一个闭环流程，完成页面所有素材的生产和输出，例如七夕主题活动页面。 3. 在 UI 设计场景中，采用 AI 能力快速定制多种用户需要的视觉效果，如通过 SD 中 controlnet 的有效控制生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等内容。 三、在阿里巴巴营销中的应用 1. 关键词优化：利用 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 2. 产品页面设计：借助 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 3. 图像识别和优化：使用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 4. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 5. 客户反馈分析：通过 AI 分析客户评价和反馈，优化产品和服务。 6. 个性化推荐：利用 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 7. 聊天机器人：使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 8. 营销活动分析：借助 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 9. 库存管理：依靠 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 10. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 11. 社交媒体营销：通过 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销提高品牌知名度。 12. 直播和视频营销：使用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 四、大型视觉模型 Sora 的机遇 1. 对于学术界，OpenAI 推出 Sora 标志着战略转变，鼓励更广泛的 AI 社区深入探索文本到视频模型，利用扩散和变换器技术。以原生大小训练 Sora 的创新方法为学术界提供了灵感，强调使用未修改数据集的好处，开辟了创建更高级生成模型的新路径。 2. 对于行业，Sora 目前的能力预示着视频模拟技术进步的道路，突出了在物理和数字领域内增强现实感的潜力。公司可以利用 Sora 生产适应市场变化的广告视频，并创建定制化的营销内容，降低成本，增强吸引力和效果，彻底改变品牌与受众互动的方式。
2025-03-24
AI技术趋势
AI 技术的发展历程和前沿技术点如下： 发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：包括视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外，《2024 年度 AI 十大趋势报告》指出： 1. 大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 2. Scaling Law 泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革。 3. AGI 探索：视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实。 4. AI 应用格局：第⼀轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景。 5. AI 应用竞争：多领域竞速运营大于技术，AI 助手兵家必争。 6. AI 应用增长：AI+X 赋能类产品大干快上，原生 AI 爆款难求。 7. AI 产品趋势：多模态上马，Agent 席卷⼀切，高度个性化呼之欲出。 8. AI 智变千行百业：左手变革生产力，右手重塑行业生态。 9. AI 行业渗透率：数据基础决定初速度，用户需求成为加速度。 10. AI 创投：投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 学习路径方面： 偏向技术研究方向： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-24
AI 大模型的专业术语有哪些
以下是一些 AI 大模型的专业术语： 1. AIGC：生成式 AI 生成的内容。 2. AI：人工智能。 3. 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 4. 深度学习：一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 5. 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 6. LLM：大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 7. Prompt：提示词，即输入给大模型的文本内容，可以理解为和大模型说的话、下达的指令。 8. Token：大模型语言体系中的最小单元。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常 1Token≈1 2 个汉字。大模型的收费计算方法及对输入输出长度的限制，都以 token 为单位计量。 9. 上下文：英文通常翻译为 context，指对话聊天内容前、后的内容信息。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。
2025-03-23
大模型相关术语中，参数和Token分别指什么？
在大模型相关术语中： 参数：主要指模型中的权重（weight）与偏置（bias），大模型的“大”通常体现在用于表达 token 之间关系的参数数量众多，例如 GPT3 拥有 1750 亿参数，其中权重数量达到了这一量级。 Token：大模型有着自己的语言体系，Token 是其语言体系中的最小单元。人类语言发送给大模型时，会先被转换为大模型的语言，这种转换的基本单位就是 Token。不同厂商的大模型对 Token 的定义可能不同，以中文为例，通常 1 Token 约等于 1 2 个汉字。大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，通常都是以 Token 为单位计量的。Token 可以代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法（Tokenization），在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表。
2025-02-13
我想要做一个ai工具，针对电子元器件行业，我来提供专业术语翻译的知识库和固定描述语句翻译方法，希望上传中文PDF后，可以下载一个翻译好的PDF，0编程基础应该怎么做呢
对于您这种没有编程基础但想要制作针对电子元器件行业的 AI 工具来实现中文 PDF 上传并下载翻译好的 PDF 的需求，以下是一些建议： 首先，您需要学习一些基本的 AI 概念和技术知识，了解自然语言处理（NLP）的基本原理。 其次，可以考虑使用现有的无代码或低代码 AI 开发平台。这些平台通常具有可视化的界面和易于操作的工具，能够帮助您在不编写代码的情况下构建简单的 AI 应用。 然后，针对您的专业术语翻译需求，需要对电子元器件行业的术语进行系统整理和分类，建立一个清晰的术语库。 同时，确定固定描述语句的翻译规则和方法，并将其转化为可在 AI 工具中应用的逻辑。 在实施过程中，要不断测试和优化您的工具，以确保翻译的准确性和质量。 总之，虽然没有编程基础会增加一定的难度，但通过合理利用现有资源和持续学习，您是有可能实现这个目标的。
2025-01-04
我想要做一个ai工具，针对电子元器件行业，我来提供专业术语翻译的知识库和固定描述语句翻译方法，希望上传中文PDF后，可以下载一个翻译好的PDF
目前针对您想要针对电子元器件行业制作一个能上传中文 PDF 并下载翻译好的 PDF 的 AI 工具的需求，暂时没有相关的现成内容和方法。但您可以考虑以下步骤来实现这一目标： 1. 数据准备：收集和整理电子元器件行业的专业术语、固定描述语句以及对应的翻译，构建一个丰富准确的知识库。 2. 选择合适的技术：例如自然语言处理技术和机器翻译算法，以实现对中文 PDF 的翻译。 3. 开发工具界面：设计一个用户友好的界面，方便用户上传中文 PDF 和下载翻译后的 PDF。 4. 测试和优化：对工具进行充分的测试，根据测试结果不断优化翻译的准确性和工具的性能。 这是一个较为复杂的项目，需要一定的技术和资源投入，但如果成功实现，将为电子元器件行业带来很大的便利。
2025-01-04
Sd文生图的专业术语有哪些
以下是一些关于 SD 文生图的专业术语： 1. 内容型提示词：主要用于描述想要的画面，如“1 个女孩，黑发，长发，校服，向上看，短袖，粉红色的花，户外，白天，蓝色的天空，云，阳光，上身，侧面”。 2. 标准化提示词：例如“，drawing，paintbrush”。 3. 权重：通过括号和特定数值来增加提示词的权重，权重越高在画面中体现越充分，提示词的先后顺序也会影响权重。 4. 反向提示词：告诉 AI 不要的内容，如“NSFw，”。 5. 采样迭代步数：指 AI 绘画去噪的次数，步数越高绘画越清晰，但绘画速度越慢，通常数值控制在 20 40 之间较好。 6. 采样方法：AI 生成图像时的特定算法，常用的有“Euler a；DPM++2S a Karras；DPM++2M Karras；DPM++SDE Karras；DDIM”。 7. 比例：尺寸并非越大越好，模型练图通常按 512x512 的框架绘制，高宽比尽量在这个数值附近。高清修复可放大图像倍率，高宽比主要控制画面比例。
2024-12-16
有哪些入门级的搭建工作流术语
以下是一些入门级的搭建工作流术语及相关内容： 在典型应用场景中，入门级场景可能仅添加一个节点来构建简单工作流。例如，使用获取新闻插件构建一个获取新闻列表的工作流；使用大模型节点接收并处理用户问题等。 端口设置方法：通过神秘代码让所有联网操作应用指定端口，端口号一般在代理选项中，将其填入相关代码，在 CMD 中复制粘贴代码回车，无反应即成功，需安装 Git。 工作流搭建过程：从零开始搭建工作流，如加载 checkpoint loader、prompt 等节点，按颜色连接，未连接会报错，连接后填写提示词即可生成图像。 工作流原理讲解：以做菜为例，空的 latent 是锅，代表图片大小；模型是食材，正反向提示词是菜谱，VE 是调料，按颜色连接各部分。 使用他人工作流：从工作流网站下载 json 文件，拖入相关界面，若有爆红说明有节点未安装，可在 manager 中安装缺失节点。 工作流本地与在线使用方法：介绍了工作流在本地和在线的使用步骤，如安装、处理报错、放置模型文件等。 解决工作流依赖冲突：讲解了通过修改 cast NODE 里的 requirements 来解决依赖冲突的方法。 网页版工具的使用：指出很多工具都有网页版，本地没有工具时可用网页版。 涉及的应用领域包括大摩托车商业应用、学会 AI 工具、自主搭建工作流、生图制作、视频制作、AI 设计创作、3D 动画、建筑方案图、个人应用、人物一致性出视频、设计工作流、各种实践应用、工作流的设计思路、家装和游戏设计、商业和生活、娱乐、综合应用、实现个人想法、游戏美术全流程等。
2024-12-15