flux ae.sft放在哪个文件夹

以下是使用 Trae 进行建模的相关内容： 1. 进入 Trae 客户端后，查看对话框右下角，有三种大模型可供选择：Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o。Trae 提供了两种模式，Chat 模式可根据描述进行代码生成、解释、分析问题或解决问题；Builder 模式能帮助从 0 开发一个完整的项目，对代码文件的任何更改都会自动保存。 2. 使用案例： 生成一个贪吃蛇游戏：打开 Builder 模式，直接输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”，排队完成后，Trae 开始思考和代码编写过程，期间需要手动接入进行文件审查，在提示中点击“全部接受”。代码生成完成后，Trae 自动运行命令启动页面，点击运行，在 Webview 中即可看到实现的游戏效果。 克隆 next.js 网站：先明确目的，如做出完整效果但暂不处理细节样式问题。然后逐步实现文章列表部分和底部导航栏，通过提示词让 Trae 生成相应效果。注意不要直接点击全部接受，先检查效果是否符合需求，可让 AI 解释新增代码作用或添加注释以精准修改。 制作消消乐游戏：在 Trae 中输入相关提示词生成初步效果，然后增加关卡、更换元素、添加音效等完善游戏。 希望以上内容对您有所帮助。

可以使用 Trae 开发微信小程序。具体步骤如下： 1. 打开 Trae，并打开刚才创建的文件夹。 2. 继续使用 Chat 模式来明确需求，生成 prd.md 后，可以打开来进行修改。 3. 切换到 Builder 模式，开始进行开发。因为 Trae 会在本地文件夹内生成代码，而微信开发者工具也是从同一个本地文件夹内读取代码，并且有实时预览功能，所以可以在微信开发者工具内看到。 4. 左侧是预览窗口，是可以交互的。为了更加仿真，可以点击右上角的真机调试，打开预览。 5. 开发和正常的 Trae 开发流程一样，如果有报错就修改错误，直到在微信开发者工具内调试到正常。 6. 然后可以点击微信开发者工具的右上角“上传”，在弹出的弹窗里选择“确定”。 7. 接着在弹出的选项里填写版本号和项目备注。 8. 上传完毕后会显示上传成功。 9. 随后，可以在微信小程序后台，版本管理里看到开发版本的信息。可以点击体验版进行线上体验，也可以提交审核。 另外有两个额外的要点需要了解。

Trae 是一款强大的 AI 编程工具，具有以下特点和优势： 1. 显著提升开发效率： 对于像 Eric Quan 这样不太擅长编程的人，几乎每行代码都可依靠 Trae 完成，能快速 Ship 产品，前端代码开发效率高，可直接在窗口里看预览确认效果，0 到部署所需时间大幅缩短，1 个月的 MVP 能实现原来半年才敢想的 App。 对于有编程基础和专业开发的同学，Trae 支持通过目录选择代码文件作为上下文，集成终端报错信息，支持将多个文件作为上下文，还支持“解释这个文件夹”的功能。 2. 节省开发成本：随着项目与团队扩张，成本节省更显著。一个人相当于一个团队，能大幅减少开发者数量。 3. 丰富的功能和支持： 支持将数据库嵌入到 IDE 中，使用方便。 提供插件市场功能，使用 openvsx 作为插件源，也支持自行上传插件。 具备回退版本功能，能记录修改代码和沟通需求，方便找到历史记录并重新生成，对不满意的生成代码效果可回退到之前版本。 4. 模式选择：在产品使用中，Chat 模式更可控，可只修改指定内容；同时也有 Builder 模式，能更自动化生成代码。 总之，Trae 为不同类型的开发者提供了强大的支持，极大地改变了开发的方式和效率。

以下是基于 Trae 平台与飞书联动的相关内容： 案例：向阳用 Grok3 + Trae 写了微信读书有关的工具，实现了读取自己书架、获取指定书籍热门划线和人数、生成本地 CSV 文件并同步飞书多维表格，基于划线内容和人数，飞书 AI 自动总结、打分、写阅读理由等功能。经验包括给 Github 代码库地址让 Grok3 分析实现方案，对于过长内容用公式抽取一部分，拆解为多个子功能实现后让 Trae 读取参考做整合。 第三节：基于飞书多维表格开发网页及相关问题。包括创建多维表格数据库，介绍创建具有 AI 能力的多维表格的核心在于字段捷径中的多种 AI 能力；配置飞书应用权限，在飞书开发平台创建企业自建应用，配置相关权限，创建并发布版本，保存凭证信息；关联多维表格与应用，在多维表格中添加创建的飞书应用，获取 APP ID 和 secret，为外部通过 API 访问多维表格数据打通通道；开发网页与调试，基于 readme 文件开发网页，尝试接通飞书多维表格，解决开发和调试过程中的问题，最终成功读取多维表格数据。还涉及小程序开发与工具应用的交流，如小程序 API 连接问题、云开发与经费、飞书工具使用、AI 编程活动安排、业务场景需求探讨等。 做一个专属的好文推荐网站（DeepSeek R1 + 飞书多维表格）：第二步用网页呈现多维表格里的内容，分为增加一个飞书应用和使用 Trae 开发一个网页读取多维表格的数据并呈现两小步。增加飞书应用包括打开网址登录并进入开发者后台，创建新应用，填写应用相关信息，配置应用权限，选择多维表格相关权限，发布应用，获取应用 ID 和密匙，创建飞书多维表格并安装应用。使用 Trae 开发网页包括新建文件夹，用 Trae 打开并新建“readme.md”文件，复制代码，打开 Builder 模式说出需求，调试 bug 完成 MVP 版本。下一章节会结合浏览器插件知识进一步完善产品功能。

以下是关于 Build On Trae 的相关内容： 在 17 号 Waytoagi 举办的“AI 编程从入门到精通 Build on Trae”共学中，跟随大雨在 Trae 里输入“用 Matter.js 做一个有意思的画面”，屏幕上呈现出有趣的交互体验，色块如雪花般生成并降落，具备重力、碰撞、弹性效果。有人瞬间想到将此效果融入消消乐游戏，很快初步的消消乐效果诞生。为让游戏更具挑战性和趣味性，开始加关卡，但关卡逻辑未实现，随后向 Trae 反馈并提出把彩色色块换成 emoji 的新想法，Trae 修改后效果活泼生动。之后又提出在消除 emoji 时添加音效，因音效库不够用，灵机一动播放 emoji 对应的英文单词音效。体验地址：https://pipipeter.github.io/xiaoxiaole/ Trae 的使用步骤： 1. 在电脑上新建一个文件夹，可自行取名，如“helloworld”。 2. 使用 Trae 打开这个新建的文件夹，打开后左上角能看到选中的文件夹名称。然后点击右上角的“Builder”按钮，切换到 Builder 模式。 3. 在对话框输入需求，如输入用 p5.js 画分形树的提示词，点击发送按钮，AI 开始工作。还可以在此基础上继续强化，也可以在 https://openprocessing.org/ 查看各种创意，复制代码放到 Trae 里用 AI 对话优化。

Trae 是一款与 AI 深度集成的编程工具，具有以下特点和功能： 1. 由字节开发，能够将用户的想法通过自然语言描述实现出来。 2. 可以限时免费无限量使用地球上最强大的编程大模型 Claude Sonnet，实现全自动化的 AI 编程。 3. 包含完整的 IDE 功能，如代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等。 4. 提供智能问答、实时代码建议、代码片段生成、从 0 到 1 开发项目等功能。 在编写代码时，可随时与 AI 助手对话，获得代码解释、注释和错误修复等帮助。 AI 助手能够理解当前代码并在编辑器中实时提供代码建议，提升编程效率。 通过自然语言描述需求，AI 助手将生成相应的代码片段，甚至能够编写项目级或跨文件的代码。 告诉 AI 助手想开发的程序，它将根据描述提供相关代码或自动创建所需文件。 5. 下载链接：https://sourl.co/2DCmmW ，其官方说明文档也有不少清晰的介绍：https://docs.trae.ai/docs 。 在实际产品使用中，有人用 Chat 模式更多，因为其更可控，可只修改让它修改的东西。而 Trae 也有 Builder 模式，能够更自动化地生成代码。

很抱歉，根据您提供的错误信息“ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUIaki\ComfyUIakiv1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1devfp8.safetensors”，暂时无法明确具体的问题原因。可能是模型文件格式不被识别，或者文件路径存在错误等。建议您检查文件的完整性和正确性，确保其符合相关软件的要求。

以下是关于您提到的“midjourney_whisper_flux_lora_v01”的相关信息： 1. XLabsAI 发布了 6 个不同的 Lora，包括 Midjourney 风格、写实风格、动漫风格、迪斯尼风格、风景风格等，并提供了相应示例。 2. 文生图模型排序（从高到低）：Imagen 3 真实感满分，指令遵从强；Recraft 真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）；Midjourney 风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差；快手可图 影视场景能用，风格化较差；Flux.1.1 真实感强，需要搭配 Lora 使用；文生图大模型 V2.1L（美感版） 影视感强，但会有点油腻，细节不够，容易糊脸；Luma 影视感强，但风格单一，糊；美图奇想 5.0 AI 油腻感重；腾讯混元 AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准；SD 3.5 Large 崩。 3. 指定 AI 生图里的文字，有 9 种解决方案，其中 2 种快过时了。包括 Midjourney（v6 版本开始支持文字效果，主要支持英文，中文支持有限）、Ideogram（以图片嵌入文字能力闻名，2.0 模型能力得到进一步加强，支持复杂文本和多种艺术风格，文字与图像能够自然融合，支持英文，中文提示词可自动翻译为英文）、Recraft（V3 开始支持文本渲染能力，是目前唯一能在图像中生成长文本的模型，支持精确的文本位置控制，支持图像编辑功能，支持矢量图生成，支持英文，中文渲染能力较弱）、Flux（FLUX.1 是一款高质量的开源图像生成模型，支持复杂指令，支持文本渲染，支持图像编辑，生成图像的质量很高，主要支持英文）。

以下是关于 Flux 训练 Lora 的教程： 1. 准备模型：需要下载以下几个模型：t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。注意：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”。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。 2. 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 3. 安装虚拟环境：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。 4. 0 基础训练大模型： 进入厚德云 模型训练 数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 步骤一·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。zip 文件可以是包含图片 + 标签 txt，也可以只有图片没有打标文件（之后可以在 c 站使用它的自动打标功能），也可以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。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，等待一段时间后就会上传成功，可以点击详情检查，可以预览到数据集的图片以及对应的标签。 步骤二·Lora 训练：点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本，选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集，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。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，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，然后就可以等待训练了，会显示预览时间和进度条，训练完成的会显示出每一轮的预览图，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。 5. ControlNet 作者张吕敏再出新项目 LuminaBrush：基于数据集在 Flux 上训练 LoRA，并用 LoRA 生成的图像来扩展这个图像数据集。使用均匀光照图像作为中间表示具有一些优势，比如避免来自 3D 反照率的过于锐利的网格边界或过于平坦的表面。而这些图像在细节层面也足够细腻，可以处理皮肤纹理、头发、毛发等细节。接下来，通过合成随机法线，将这些均匀光照图像进行随机再光照，以训练一个可以从任何输入图像中提取均匀光照外观的模型。第一阶段的这个模型目前也提供了在线 demo：https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/lumina_brush_uniform_lit 。第二阶段，会从数百万张高质量的自然场景图像中提取均匀光照外观图像，以构建成对数据集，用于训练最终的交互式光照绘制模型。

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。

FLUX 模型的放置位置如下： FLUX.1等版本的模型应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。如果爆显存了，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型，设置为 fp8 可降低显存使用量，但可能会稍降质量，默认的 weight_type 显存使用较大。 t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 应放在 ComfyUI/models/clip/文件夹里面。可以使用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 来降低内存使用率，若有超过 32GB 内存，建议使用 fp16。 下载的 Vae 模型应放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 同时，以下模型也有对应的放置位置： flux1dev.safetensors 放在 ComfyUI/models/unet/目录下。 t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/目录下。 ae.safetensors 放在 ComfyUI/models/vae/目录下。 flux1dev.safetensors 是底模，ae.safetensors 是 VAE，clip_l.safetensors 和 t5xxl_fp16.safetensors 是关于文字语言编码。

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：t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意：不使用时存放位置不限，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。下载完成后会提示是否下载 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。建议提前将图片和标签打包成 zip 上传，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，可以点击详情检查，可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. 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。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，自行选择您的 Lora 和调节参数。

AI SFT 即监督微调（Supervised Finetuning）。它是一种在人工智能领域中的技术。例如在自然语言处理中，通过使用有监督的数据对预训练的模型进行微调，以使其更好地适应特定的任务和领域。在一些研究和应用中，如会话式医疗诊断人工智能应用 AMIE 中，SFT 被用于弥补真实世界数据样本的充分性、全面性、深刻性和洞察性。同时，在 Transformer 等模型的发展和应用中，SFT 也发挥着重要作用。

“SFT”可能有多种含义。在音乐领域，它可能指某种特定的音乐风格，如“Swift”指快速和敏捷的音乐风格，常用于表现快速和敏捷的情感，如 Taylor Swift 的《Shake It Off》；“Swirling”指旋转和流动的音乐风格；“Swooning”指陶醉和倾倒的音乐风格；“Syllabic”指音节和节奏的音乐风格；“Symbiotic”指共生和互助的音乐风格。 在语音处理方面，“SFT”可能指短时傅里叶变换（Shorttime Fourier Transform，STFT）。语音通常是短时平稳信号，在进行傅里叶变换前一般要进行分帧，取音频的小片段进行短时傅里叶变换。其结果是一个复数，包括幅度和相位信息。能量频谱是振幅频谱的平方，通过对频域信号进行逆傅里叶变换可恢复时域信号。离散傅里叶变换计算复杂度高，可采用快速傅里叶变换简化。在实际应用中，对语音信号分帧加窗处理，视为短时傅里叶变换。

高质量的SFT（Supervised FineTuning）多轮对话数据集在训练对话系统时至关重要。以下是一些公认的高质量多轮对话数据集： 1. ConvAI2 Dataset ConvAI2数据集是基于PersonaChat数据集构建的，用于ConvAI2挑战赛。它包含了多轮对话，且每个对话都有明确的角色和背景信息，有助于训练更具个性化的对话系统。 链接: 2. DSTC系列数据集 DSTC（Dialogue State Tracking Challenge）系列数据集是多轮对话系统研究中的经典数据集，涵盖了多种任务和领域，如任务导向对话、对话状态跟踪等。 DSTC2: 专注于餐馆预订任务。 DSTC3: 扩展了DSTC2，增加了更多的任务和对话状态。 DSTC6: 涉及对话行为理解和对话状态跟踪。 链接: 3. MultiWOZ Dataset MultiWOZ（MultiDomain Wizard of Oz）是一个大规模、多领域任务导向对话数据集，涵盖了多个对话场景，如餐馆预订、酒店预订、出租车预订等。数据集中的对话是由实际用户和客服人员通过WizardofOz方法生成的，质量较高。 链接: 4. Ubuntu Dialogue Corpus Ubuntu Dialogue Corpus是一个大规模、多轮对话数据集，基于Ubuntu的IRC日志。数据集包含技术支持对话，适用于训练技术支持和问答系统。 链接: 5. CoQA Dataset CoQA（Conversational Question Answering）数据集用于对话式问答系统的训练。数据集中每个对话包含一个给定的文本和相关的问题回答对。 链接: 6. TopicalChat Dataset TopicalChat数据集是微软创建的，用于开发和评估开放领域对话系统。数据集包括不同主题的多轮对话，涉及科技、娱乐、体育等多个领域。 链接: 7. PersonaChat Dataset PersonaChat数据集包含多轮对话，每个对话参与者都有预定义的个人信息或“persona”，旨在开发更具个性化和情感的对话系统。 链接: 总结 这些数据集覆盖了多种对话场景和任务类型，是开发高质量对话系统的重要资源。在使用这些数据集进行训练时，可以结合具体的应用场景和需求，选择合适的数据集进行SFT。

IPAdapter 的存放位置如下： 节点包：下载或 git clone 新的节点包到 ComfyUI/custom_nodes/文件夹下。 模型： /ComfyUI/models/clip_vision：（SDXL）。 /ComfyUI/models/ipadapter：。 如果相应文件夹不存在，需要新建并重命名。

目前，带有文件夹功能的 AI 仅在 Cursor Chat 中受支持。您还可以将 Cursor 中的整个文件夹作为上下文引用，@Folders 对于希望为 AI 提供大量上下文的长上下文聊天特别有用，相关链接为：https://docs.cursor.com/chat/overviewlongcontextchat 。 此外，能联网检索的 AI 也是存在的。例如，ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网；Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型；Bing Copilot 作为 AI 助手，旨在简化在线查询和浏览活动；还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，它们提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 在 Excel 方面，有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求，Copilot 自动完成任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐适合整理文件夹中图片的 AI 软件： 1. 去水印方面： AVAide Watermark Remover：在线工具，支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，上传图片、选择水印区域，保存并下载处理后的图片，还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 Vmake：可上传最多 10 张图片，AI 自动检测并移除水印，适合需快速去水印并在社交媒体分享图片的用户。 AI 改图神器：提供 AI 智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中多余物体、人物或水印，支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简便。 2. 图生图方面： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 Retrato：AI 工具，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：新型 AI 工具，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：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，将上传照片转换为芭比风格，效果佳。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出，但仍有一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。您可以根据具体需求选择最适合您的工具。

知识库和文件夹有以下区别： 功能和用途：知识库是用于存储和管理外部数据，让 Bot 可以与指定的数据进行交互，并且会自动将文档分割成内容片段进行存储，通过向量搜索检索最相关内容来回答用户问题。而文件夹主要是用于对文件或数据进行分类和组织，方便用户查找和管理。 组成和结构：知识库由大到小可分为知识库、单元和分段。单元是可上传的最小内容单位，可以是一个.txt、.pdf、.csv 文件或一个网页。分段是一个单元切分成的多个部分，是模型查询的最小单位。 与 Bot 的关系：知识库是提前内置在 Bot 内部的，一般只能用作检索使用。而文件夹与 Bot 的交互相对较少。 数据处理：数据库是偏编程的概念，非编程同学可以直接参考官方文档的教程操作一遍。数据库既可以提前内置在 Bot 内部，也可以在和 Bot 互动的过程中将某些数据写入数据库，当作存储组件使用。而知识库主要是提取和存储长期知识。