新手，怎么学

以下是新手学习 AI 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，如图像、音乐、视频等，可根据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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，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。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

对于新手学习 AI，以下是一些建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，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。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是关于 ComfyUI Flux 模特换衣服的新手教程： 工作流整体思路： 1. 生成适合服装的模特： 可以抽卡，抽到满意的模特。加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效，Reduxprompt 节点风格细节等级需注意（1=27×27 最强，14=1×1 最弱）。 2. 进行高精度的换装： 先进行预处理的工作，拼出来 mask。 重绘 mask 区域。 工作流解释： 1. 模特生成： 先生成与衣服匹配的模特，先不关注衣服的相似度，抽出满意的模特。 2. 服装高精度处理： mask 的处理：做两个工作，将模特身上的衣服分割出来，拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩。 提示词格式与 Redux 权重：使用 Flux 的 fill 模型，提示词书写格式为这是一组图片，左边是衣服，右边的模特穿着左边的衣服。Redux 这里，把权重的调整为最大。 【SD】商业换装教程： 1. 在扩展面板中使用网址安装 Segment Anything，guthub 地址：https://github.com/continuerevolution/sdwebuisegmentanything 。重启之后安装 SAM 模型。 2. 在 github 上有三个 SAM 模型，由大到小分别是 vit_h，可根据情况选择，大部分选 vit_l 。将下载好的 SAM 模型放在指定路径。 3. 测试 SAM 模型效果，左键点击要保留的部分打上黑点，右键点击不要的部分打上红点，双击不需要的点可移除。 4. 预览分离结果，选择合适的蒙版进行服装替换等操作。 点开“展开蒙版设置”，设定蒙版扩展量，建议 30，然后点击发送到“重绘蒙版”。 5. 换衣步骤：在图生图中，提示词输入“蓝色毛衣”，蒙版区域内容处理改为“填充”，尺寸改为和图像一致，重绘幅度为 1。 6. 若出现衔接问题，可通过降低重绘幅度或添加 openpose 控制人物身体姿势。还可使用 controlnet 的局部重绘功能，控制模式选择“更注重提示词”，自行试验选择效果好的。

对于 AI 新手小白，在本网站学习 AI 知识和技能可以参考以下步骤： 1. 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，您将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。 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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 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。 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，了解它们的工作原理和交互方式。 如果希望继续精进，对于不会代码的您，可以尝试了解以下作为基础的内容： 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。 此外，参加 WaytoAGI 有以下好处： 1. 了解最新的 AI 技术：它像一个免费的“技术期刊”，不仅能让您了解最新动态，还能教您各种实用技能，并且开源免费。 2. 线上共学，手把手教您：WaytoAGI 不仅提供知识，还会通过线上共学的方式，手把手教您如何应用 AI 技术。无论您是小白还是有一定基础，都能在这里找到适合自己的学习路径。 3. 找到志同道合的队友：如果您想创业、做副业，或者只是想找一群对 AI 感兴趣的小伙伴一起搞事情，WaytoAGI 是一个很好的平台。在这里，您能找到和您目标一致的合作伙伴。 在 WaytoAGI 的线下活动中，您可能会有以下收获： 1. AI 自动化，牛 X 到炸：只要有个想法，用 DeepSeek 加飞书多维表格，分分钟实现自动化。 2. 找到副业和创业的伙伴：在活动中，您可能会遇到很多对创业和副业感兴趣的人。 3. 遇见高手和大佬面对面：在线下经常会出现各路大佬带着自己遇到的实际操作中具体的一些问题和卡点，去当面请教他们是让自己避免走很多弯路和浪费时间的有效途径。 WaytoAGI 的线下活动不仅让您了解到了最新的 AI 落地应用现状，还结识了一群有趣、有想法的人。更重要的是，它让您意识到：人一定要走出去，多和人碰撞，多去体验真实的生活，才能真正成长。如果您也对 AI 感兴趣，或者想找到一群志同道合的伙伴，来 WaytoAGI 一起玩！

对于新手想要更好地使用该网站来了解人工智能或 AGI 进展以及主流软件的学习和应用，以下是一些相关内容： AE 软件： 基本功能：可通过图层软件抠元素加插件做特效，如利用 auto field 自动填充工具，轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。 与 AI 结合运用：如用 runway 生成烟花爆炸素材，结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 其他应用：用内容识别填充功能处理视频画面，如抹掉入镜的人；从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 学习路径：可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。 学习方法：通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE，还可参考模板。 与 AI 的关系：AI 出现后，AE 使用减少，有些动效可用 AI 完成。 在短剧中的应用：在火焰、文字、光线等方面有少量应用。 AI 相关技术与活动： AI 音乐创作：通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果，有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程，可通过王贝加入 AI 音乐社区。 数字人语音合成：介绍了声音克隆技术，提到了微软、阿里等的相关成果，常用的是 JPT service。 Config UI 的应用：能降低成本、提高效率，在图书出版、引流等方面有应用，岗位稀缺，社区有相关共学课程。 社区共创项目：包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等活动。 作业与报名：作业是询问对 AI 方向的兴趣和想做的项目，活动报名可通过填写名字和申请新增学校参与。 线下寄送物料组织活动：会给大家寄送线下活动物料，在学校内组织。 AI 春晚即将开始：去年 300 人 30 天共创了 AI 春晚，今年的也即将开始，可报名参与多种岗位。 AIPO 活动及相关挑战：10 月 20 日的 AIPO 活动，可提前构思展示项目，有会话和视频相关的挑战赛。 共学活动与技能提升：接下来 10 天有从零基础到建站等内容的讲解，回放会放在链接里，可先从练习提示词入手。 硬件机器人材料购买：若搞硬件机器人，部分材料需尽快购买。 自媒体发布与流量扶持：在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持，作品也可发布在 GitHub 等平台。 活动奖项与历史玩法：设最佳创业奖和最佳投资奖各四个，有线下摆摊展示交流、IPO 路演等玩法，之前在多个城市举办过 AI 切磋大会。 工具使用与新大赛预告：可使用多种 AI 工具，新的大赛即将开启，有百万奖金池，相关动态会在社区活动栏目公布。 AI 音乐和数字人语音合成： AI 音乐方面，提到草爷、格林 king、狗哥带大家入门，有相关课程与教程，且淘宝上有套壳工具抄袭。社区伙伴做的 AI 音乐专辑不错。 数字人语音合成部分提到声音克隆，有新的声音克隆且音质很不错。 提到了微软新出的成果、阿里的 Cozy voice（指出其泛化能力不强）、大家常用的 GPT solve it、刚举办的 AI 3D 活动。 以小田的 config UI 基础工作流一日谈展开，讲述了多个案例，如许建拍摄场景图成本降低，郭佑萌在图书出版行业提升效率，影楼可进行换装等操作，文旅文创场景有有趣的合影生成方式，还提到该工作流岗位稀缺且社区有课程可供学习。 AJ 介绍平台资源，包括共学课程、专栏报告、数据等，还提及就业创业及一些企业专栏的内容。

以下是为没有编程和计算机专业知识的新手推荐的学习提示词设计的资料： 1. 参考文献： D.Sculley 等人的《机器学习：技术债务的高利贷》（2014 年） Xavier Amatriain 等人的《Transformer 模型：介绍和目录》（2023 年） Hattie Zhou 等人的《通过上下文学习教授算法推理》（2022 年） Yao Lu 等人的《神奇有序的提示词及其寻找方法：克服少样本提示词顺序敏感性》（2022 年） Jason Wei 等人的《思维链提示词在大型语言模型中引出推理》（2022 年） Zhuosheng Zhang 等人的《大型语言模型中的自动思维链提示词》（2022 年） Shunyu Yao 等人的《思维树：与大型语言模型一起进行深思熟虑的问题解决》（2023 年） 2. 小七姐的相关教程： 《Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（四）》：介绍了标识符（如、<>等）和属性词（如 Role、Profile、Initialization 等），并指出结构化提示词框架可作为通用标准格式，还推荐了相关理论原文，如李继刚和云中江树的详细理论。 3. 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用：提示词向模型提供上下文和指示，其质量影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示。 参考优秀案例：在领域社区、Github 等资源中研究学习优秀提示词案例。 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究：持续关注提示工程领域的最新研究成果和方法论。 请注意，上述部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。