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comfyui 随机种子是什么意思

Answer

在 ComfyUI 中,随机种子(seed)主要用于控制潜空间的初始噪声。如果您想重复生成一模一样的图片,就需要用到这个随机种子。需要注意的是,要生成完全相同的图片,种子和 Prompt 都要相同。每次生成完图片后,上面的 seed 数字都会变化,而 control_after_generate 配置项则是设置这个变化规则,包括 randomize(随机)、increment(递增 1)、decrement(递减 1)、fixed(固定)。例如在某些工作流中,随机种子可能被设置为特定的值,如 30 或 79 等,以实现特定的效果或结果重现。

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References

小田:ComfyUI基础教程—小谈

KSampler,Sampler中文名称是采样器,如果你想详细了解采样器,可以阅读相关进阶教程,而基础教程只会告诉你如何使用。KSampler包含以下参数:seed:这个是随机种子,它主要用于控制潜空间的初始噪声。如果你想重复生成一模一样的图片。就需要用到这个随机种子。需要注意种子和Prompt都要相同,才能生成一模一样的图。control_after_generate:每次生成完图片后,上面的seed数字都会变化,而这个配置项,则是设置这个变化规则:randomize(随机)、increment(递增1)、decrement(递减1)、fixed(固定)。step:采样的步数。一般步数越大,效果越好,但也跟使用的模型和采样器有关。cfg:这个值设置一般设置为6~8之间会比较好。sampler_name:采样器名称。你可以通过这个来设置采样器算法。scheduler:调度器主要是控制每个步骤中去噪的过程。你可以通过它选择不同的调度算法,有些算法是选择每一步减去相同数量的噪声,有些则是每一步都尽可能去掉多的噪声。denoise:表示要增加多少初始噪声,1表示全部。一般文生图你都可以默认将其设置成1。

8月13日ComfyUI共学

[heading2]智能章节本章节讨论了麦菊老师纹身图相关内容,提到可从小田帮忙贴入文档或在其live站直接获取,还讲解了如何抄作业,即在lib上点生成信息获取正面和负面提示词,以及复制相关采样器等信息。[01:52:33](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn4w986vn7d5kc9tg2zy69?t=6753000)关于飞桨降噪设置与相关问题的讨论本章节讨论了有关飞桨的问题,比如飞桨的降噪设置不是数值且有人找不到设置的地方,需删掉默认流跟随搭建。还提到飞桨用的是其自身一些节点而非通用config里的节点,此外对NSFW含义有所疑问。[01:53:38](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn4w986vn7d5kc9tg2zy69?t=6818000)关于SD绘图相关问题的讨论本章节主要讨论了NSFW的含义及对SD出图的限制,提到了从网上抄的提示词及模型相关,包括调整采样器和生成图片大小,还探讨了文本编辑框爆红及阿里云默认麦菊模型等问题,并对图像油油的原因进行了猜测。[01:57:34](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn4w986vn7d5kc9tg2zy69?t=7054000)郭佑萌讲解实现Config UI与Web UI统一的操作本章节中,郭佑萌指出config UI与SD不同,并展示如何与Web UI统一,需用编码器和一套东西,把某些地方改成A111和A11,随机种子设为30。

ComfyUI MiniCPM多模态模型加入工作流中的多种玩法

[heading4]输入部分[content]在"MiniCPM VQA"下方添加说明:source_video_path:输入视频文件路径source_image_path_1st/2nd/3rd:输入图像文件路径(最多3个)[heading4]模型参数说明[content]为每个参数添加简短说明:1.model:MiniCPM-V2_6-int4-选择使用的模型版本2.keep_model_loaded:false-使用后是否保持模型加载3.top_p:0.8-控制采样概率阈值,影响输出多样性4.top_k:100-限制每步选择的最可能token数量5.temperature:0.7-控制输出随机性,越低越确定6.repetition_penalty:1.1-减少重复词语出现7.max_new_tokens:2048-限制生成的最大token数量8.video_max_num_frames:64-处理视频时的最大帧数9.video_max_slice_nums:2-视频处理中的切片数量10.seed:79-随机种子,用于结果重现11.control_after_generate:fixed-随机种子生成后的控制方式

Others are asking
comfyui工作流
ComfyUI 工作流主要包括以下内容: FLUX 低显存运行工作流:目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。分阶段处理思路为:先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成,然后采用两阶段处理,即先用 Flux 生成,后用 SDXL 放大,有效控制显存的使用,最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流的流程包括初始图像生成(Flux)的一系列操作,如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等,以及初始图像预览;图像放大和细化(SDXL)的一系列操作,如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等,还有最终图像预览。 工作流网站: “老牌”workflow 网站 Openart.ai:https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高,支持上传、下载、在线生成,免费账户总共有 50 个积分,加入 Discord 可以再加 100 积分,开通最低的每个月 6 美元的套餐后,每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站:https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流,从 workflow 的实际下载量和访问量来看,略少于 openart。 Flowt.ai:https://flowt.ai/community 。 绿幕工作流:包含两个组,即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片,所以要先生成一张素材图,前景是重要的主体素材,背景是纯色(方便识别),选择绿幕是为了方便抠图。工作流文件可通过链接 https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取(提取码:KxgB),下载拖入 ComfyUI 中自动加载工作流进行学习。
2025-04-14
ComfyUI
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,类似于集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现了更精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括: 1. 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势有: 1. 操作门槛高,需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多(常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档按照即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面: 1. 地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ,或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ,下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 此外,还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。
2025-04-14
comfyui
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,将 stable diffusion 流程拆分成节点,实现更精准工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括: 1. 对显存要求相对较低,启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程,可导出流程并分享,报错时能清晰发现错误所在。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势有: 1. 操作门槛高,需要有清晰逻辑。 2. 生态没有 webui 多(但常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面: 1. 地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ,或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ,下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动,启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型,找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 此外,还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。默认情况下,训练结果直接保存在 ComfyUI lora 文件夹中,训练后只需刷新并选择 LoRA 就可以测试。
2025-04-13
comfyui漫画工作流
ComfyUI 漫画工作流包含以下内容: 1. 绿幕工作流:包含两个组,即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片,所以要先生成一张素材图,前景是重要的主体素材,背景为纯色(方便识别),选择绿幕是为了便于抠图。工作流文件链接:https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码:KxgB 2. 动画工作流: 啊朔提供的动画工作流文件,如:
2025-04-13
comfyui动画片工作流怎么构建
构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下: 1. 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流,也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外,还有以下相关工作流搭建的信息供您参考: 1. 搭建艺术二维码工作流:打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点(可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等,并提供了相应链接)、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点(选用 qrcode_monster V2 版本,下载链接:https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 )、采样器节点(Step 选择高步数,35 50 即可,采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde )。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流:从零开始搭建时,首先准备加载大模型的节点,在工作区鼠标右键点击,选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint,并选择对应的模型。然后加载 Conditioning(条件),在工作区鼠标右键点击,选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode,输入正反向提示词。添加采样器时,部分参数设置与 WEB_UI 有所不同,如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项,采样器和调度器是分开的。
2025-04-13
comfyui如何本地安装
以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤: 安装方式有两种,分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。 本地安装方法: 1. 命令行安装: 这是普适性最强的方法,安装后二次遇到问题的概率相对较低,但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说,可能会有一定的门槛。 ComfyUI 的源码地址在:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,安装方法写在了 Readme 中。您也可以按照 Readme 文档进行操作。 如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码: 如果不会用 Git,推荐使用 Github 的客户端(https://desktop.github.com/)拉代码。 下载并安装好 Github Desktop 后,打开该应用。 然后打开 ComfyUI 的 Github 页面(https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI),点击右上角的绿色按钮,并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」,此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop,点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置,按需调整,然后点击确定。看到下方特定界面,意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装: 这种方法安装比较简单,下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包:目前仅支持 Windows 系统,且显卡必须是 Nivida。下载地址是:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ,只需下载最新的版本,解压就能使用。 安装完成后: 1. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 2. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 3. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
如何根据虑库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素,使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构呢
很抱歉,目前没有关于如何根据您提到的库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素,使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构的具体内容。但我可以为您提供一些一般性的思路和步骤: 首先,需要对库存水平、需求预测、补货成本和库存持有成本等数据进行详细的收集和分析。 对于线性规划方法,您可以建立一个目标函数,例如最小化总成本(包括补货成本和库存持有成本),同时满足库存水平和需求预测的约束条件。通过求解这个线性规划问题,得到最优的库存调整策略。 动态规划则是将问题分解为多个阶段,在每个阶段根据当前状态和决策选择来优化未来的结果。在库存调整中,可以根据不同时期的库存和需求情况,逐步做出最优决策。 随机优化适用于需求存在不确定性的情况。您可以建立概率模型来描述需求的不确定性,然后通过优化算法找到在不确定性条件下的最优库存策略。 不过,具体的应用和实现需要根据您的实际业务情况和数据特点进行深入研究和定制化的建模。
2025-01-06
deforum中初始化为什么不能以视频路径的视频进行风格转变?而是随机生成新视频?是哪里出现了问题?
很抱歉,目前知识库中没有关于“deforum 中初始化不能以视频路径的视频进行风格转变,而是随机生成新视频的原因及问题所在”的相关内容。但一般来说,出现这种情况可能是由于以下原因: 1. 视频格式或编码不兼容:deforum 可能不支持您所提供的视频的特定格式或编码方式。 2. 参数设置错误:可能在初始化过程中的某些参数设置不正确,导致无法按照预期使用指定视频进行风格转变。 3. 软件版本问题:您使用的 deforum 版本可能存在缺陷或不具备该功能。 建议您检查视频格式和编码,确认参数设置是否正确,并尝试更新到最新版本的 deforum 以查看是否能解决问题。
2024-10-18
随机森林模型的特征的选择方法
随机森林模型特征的选择方法主要包括以下几种: 1. 特征选择:通过统计测试(如皮尔森相关系数检测)来识别高度相关的特征,并从模型中移除一些。 2. 特征抽取:使用主成分分析(PCA)等方法将相关特征合并成少数几个独立的特征。 3. 正则化技术:在模型训练过程中应用正则化方法(如 L1、L2 正则化),可以减少冗余特征的影响。 通过这些方式,可以优化特征集,避免由于维度相近导致的问题,从而提高模型的准确性和解释性。这在任何数据驱动的系统中都是至关重要的,尤其是在依赖精确特征工程的推荐系统中。
2024-08-11
利用随机森林模型来预测空调制冷剂注入量
很抱歉,目前知识库中没有关于利用随机森林模型来预测空调制冷剂注入量的相关内容。但一般来说,使用随机森林模型进行预测需要以下步骤: 1. 数据收集:收集与空调制冷剂注入量相关的各种特征数据,例如空调型号、运行时间、环境温度、压力等。 2. 数据预处理:对收集到的数据进行清洗、标准化、缺失值处理等操作,以确保数据质量。 3. 特征工程:选择对预测有重要影响的特征,并进行适当的转换和组合。 4. 划分数据集:将数据分为训练集、验证集和测试集。 5. 训练模型:使用训练集数据训练随机森林模型,调整参数以获得较好的性能。 6. 模型评估:使用验证集评估模型的性能,如准确率、召回率等。 7. 模型调整:根据评估结果对模型进行调整和优化。 8. 最终预测:使用训练好的模型对新的空调数据进行制冷剂注入量的预测。 以上是一个大致的流程框架,实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。
2024-08-11
基于随机森林模型的特征选择方法
基于随机森林模型的特征选择方法包括以下几种: 1. 统计测试:如通过皮尔森相关系数检测来识别高度相关的特征,并从模型中移除一些。 2. 特征抽取:使用主成分分析(PCA)等方法将相关特征合并成少数几个独立的特征。 3. 正则化技术:在模型训练过程中应用正则化方法(如 L1、L2 正则化),以减少冗余特征的影响。 通过这些特征选择方法,可以优化特征集,避免由于维度相近导致的问题,从而提高模型的准确性和解释性。这在任何数据驱动的系统中都非常重要,尤其是在依赖精确特征工程的推荐系统中。
2024-08-11
写一篇1到100的随机数,用python
好的,以下是根据你的需求为你生成的文章: 生成 1 到 100 的随机数的 Python 代码 我们可以使用 Python 标准库中的 `random` 模块来生成随机数。以下是一个简单的例子,它将生成一个包含 1 到 100 之间的随机整数的列表: ```python import random 生成 1 到 100 之间的随机整数的列表 random_list = 打印随机整数的列表 print ``` 这段代码使用了列表推导式,它会生成一个长度为 100 的列表,其中每个元素都是 1 到 100 之间的随机整数。`random.randint` 会返回一个随机的整数,范围在 1 到 100 之间,包括 1 和 100。 希望这段代码能够满足你的需求!如果你还有其他问题,请随时提问。
2024-08-11
我做过微商,主要是网上卖门票优惠劵,美食优惠卷,过节卖月饼种子礼盒,还有蟹卡,我平时时间比较富裕,请推荐我适合做那个行业的副业,我45岁,男士,适合利用哪款ai工具来帮助我的副业,我应该具体从什么开始学起,我是做能源石油开采行业的,请给我推荐几款副业,
您好,鉴于您的情况,以下是一些可能适合您的副业推荐: 1. 电商直播带货:您有销售经验,可以通过直播介绍和销售各类特色产品。 2. 在线咨询服务:利用您在能源石油开采行业的专业知识,为相关从业者提供咨询。 在 AI 工具方面,您可以考虑以下几种: 1. 智能客服工具:例如阿里云小蜜等,帮助您处理客户的常见问题,提高服务效率。 2. 数据分析工具:如百度统计、腾讯分析等,帮助您分析市场数据和客户需求。 对于学习,建议您从以下方面开始: 1. 了解 AI 工具的基本功能和操作方法。 2. 学习如何运用数据分析工具来挖掘潜在的市场需求和客户偏好。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-09-16
Midjourney如何使用种子库
Midjourney 中种子库的使用方法如下: Midjourney 机器人使用种子数来创建一个类似于电视静电的视觉噪声场,作为生成初始图像网格的起点。每个图像的种子数是随机生成的,但可以通过“seed”或“sameseed”参数进行指定。在 v4 模型中,使用相同的种子数和提示词将产生相似的最终图像结果,利用这一点可以生成连贯一致的人物形象或者场景。种子数的取值范围在 0 到 4294967295 之间。 此外,Midjourney 还有其他相关参数,如“stop”用于在过程中途完成任务,“style”用于在 Midjourney 模型版本 4 之间切换,“stylize”影响 Midjourney 默认美学风格在任务中的应用强度,“uplight”和“upbeta”用于选择不同的放大方式等。 模型版本 5 的默认值包括纵横比、混沌、质量、种子、停止、风格化等,其取值范围和影响也各有不同。纵横比大于 2:1 属于实验性的,可能产生不可预测的结果。不同模型版本和参数之间的兼容性也有所差异。
2024-08-14
AGI是什么意思
AGI 指通用人工智能。在公众传播层面,部分人觉得大语言模型(LLM)具有 AGI 潜力,但也有人反对。通用人工智能被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。例如,OpenAI 原计划在 2027 年发布的 Q2025(GPT8)将实现完全的 AGI,但由于一些原因被推迟。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。
2025-04-10
agi是什么意思
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),通常指一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能系统,能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。例如,OpenAI 致力于实现 AGI,其研发的 ChatGPT 是朝着 AGI 迈出的巨大一步。Sam Altman 认为确保 AGI 造福全人类是使命,人工通用智能是人类进步脚手架上的另一个工具,可能带来治愈所有疾病、有更多时间与家人共享、充分发挥创造潜力等美好前景。
2025-04-10
API是什么意思有什么用
API 是应用程序编程接口(Application Programming Interface)的缩写。它是软件之间进行交互和数据交换的接口,使得开发者能够访问和使用另一个程序或服务的功能,而无需了解其内部实现的详细信息。 API 就像是一个信差,接受一端的请求,告诉那边的系统您想要做的事情,然后把返回的信息发回给您。 APIKey 是一种实现对 API 访问控制的方法,通常是一串字符串,用于身份验证和访问控制。当开发者或应用程序尝试通过 API 与另一个程序或服务交互时,APIKey 作为请求的一部分被发送,以证明请求者具有调用该 API 的权限。APIKey 帮助服务提供商识别调用者身份,监控和控制 API 的使用情况,以及防止未经授权的访问。 要使用 API,通常需要去官网寻找 API 文档,API 的规则一般会写在网站的开发者相关页面或 API 文档里。例如,TMDB 的搜索电影 API 文档的网址是:https://developer.themoviedb.org/reference/searchmovie 。在 API 文档中,会详细告知如何使用相应的 API,包括请求方法、所需的查询参数等。您可以在文档中进行相关配置和操作。 登录网站寻找 Apikeys 创建新的密钥(记得保存好、不要泄露)。使用 APIKEY 可能需要单独充值,一共有两种模式可以使用: 1. 使用官方的 key 网站:https://platform.openai.com/apikeys 创建好您的 key 后记得复制保存。 2. 如果觉得充值比较麻烦可以考虑用第三方的网站:https://www.gptapi.us/register?aff=WLkA ,这个充值起来方便一些,模型选择也可以多一些。
2025-03-29
agi 是什么意思
AGI 指通用人工智能(Artificial General Intelligence),是一种能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 部分人认为大语言模型(LLM)具有 AGI 潜力,例如 ChatGPT 背后的技术,而 LeCun 反对这一观点。 OpenAI 曾有关于实现 AGI 的计划,如原计划在 2026 年发布的 Q下一阶段(最初被称为 GPT6,后重新命名为 GPT7)因埃隆·马斯克的诉讼而被暂停。 在公众传播层面,AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容;LLM 指 NLP 领域的大语言模型;GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC。
2025-03-26
AI infra是什么意思?
AI Infra 通常指的是人工智能基础设施。随着越来越多的 AI 模型和产品的出现,AI Infra 所涵盖的工具变得愈发重要,这些工具能够帮助构建、改进和监控 AI 模型及产品。 例如,硅基流动致力于打造大模型时代的 AI 基础设施平台,通过算法、系统与硬件的协同创新,跨数量级降低 AI 应用的开发和使用门槛,加速 AGI 普惠人类。 在一些相关的产品和服务中,如 EdenAI 帮助 AI 创作者为其产品选择合适的 AI API 并在它们之间切换,Langdoc 能快速创建和部署 LLM 插件或应用程序,Langfuse 可追踪和调试复杂的 LLM 应用程序,这些都属于 AI Infra 的范畴。
2025-03-26
agi是什么意思
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),指的是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能系统。能够像人类一样思考、学习和执行多种任务,在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。例如,OpenAI 致力于实现 AGI,其研发的 GPT 系列模型在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。像 ChatGPT 这样的产品就是由致力于 AGI 的 OpenAI 研发的。同时,Sam Altman 也认为确保 AGI 造福全人类是重要使命,AGI 可以被看作是人类进步脚手架上的另一个工具,可能带来治愈所有疾病、有更多时间与家人共享、充分发挥创造潜力等美好前景。
2025-03-22