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manus的原理是怎样的

Answer

Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。

其原理包括以下方面：

  1. 当前的 Manus 相当于 AI 操纵着一个没有图形界面的 Linux 虚拟机和浏览器，能够感知电脑环境，执行各类操作。它能运行各种 Linux 下的指令、库、程序（如 cd、ls 指令、python 等），也能访问各种网页、获取一些 API 接口的数据，但由于没有图形界面，无法运行图形程序。
  2. Manus AI 代理工具的具体技术架构主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立的虚拟机中。通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现对复杂任务的高效处理。其核心功能由多个独立模型共同完成，这些模型分别专注于不同的任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。
  3. 技术架构还包括以下关键组件：
    • 虚拟机：Manus AI 运行在云端虚拟机中，用户可以随时查看任务进度，适合处理耗时任务。
    • 计算资源：Manus AI 利用计算资源生成算法，用于筛选简历等具体任务。
    • 生成物：Manus AI 能够生成各种类型的输出，如文本、表格、报告等。
    • 内置多个 agents：Manus AI 通过内置多个智能体，实现任务的分解和协同工作。

此外，Manus AI 还采用了“少结构，多智能体”的设计哲学，强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下，自然涌现 AI 的能力。这种设计使得 Manus AI 在处理复杂任务时更加高效和准确。

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References

Manus 吹散了人与 Agent 之间的迷雾｜直播测试 8 小时，我对 Manus 真实实测感想

当前的Manus≈AI操纵着一个没有图形界面的Linux虚拟机&浏览器，感知电脑环境，执行各类操作。所以它能跑各种linux下的指令、库、程序（cd、ls指令、python……），也能访问各种网页、获取一些API接口的数据但因为没有图形界面，所以没法运行图形程序。比如我让它跑《宝可梦》，在运行时就终止了访问网页时，阻挠人类使用的各种要素，一样会打扰到Manus。比如：强制要求登录、余额不足的充值弹窗Manus没有网页账号，也没有钱。所以为了方便用户通过键鼠介入，Manus提供了用户可视的命令行视窗、浏览器、vscode两种选项，方便查看运行指令、接管网页和修改文件。这也反向说明了Manus现在的活动边界。至于Manus AI能够很顺畅地和网页交互、读数据、点元素、打游戏，甚至还能从无图形界面随时切换到用户可接管的图形界面。这可能就是Peak、Red他们的传统艺能了，一个浏览器大佬，一个浏览器插件大佬，做浏览器相关工程化开发是手掐把拿的。对了，你还是可以给Manus上传文件，想必未来也能对接私有API，有想象空间

详解：Manus

Manus是一款由中国团队研发的全球首款通用型AI代理工具，于2025年3月5正式发布。它区别于传统聊天机器人（如ChatGPT），具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力，被称为“首个真干活的AI”。[heading1]Manus AI代理工具的具体技术架构是什么？[content]Manus AI代理工具的具体技术架构主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现了对复杂任务的高效处理。具体来说，Manus AI的核心功能由多个独立模型共同完成，这些模型分别专注于不同的任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性，还增强了其处理复杂任务的能力。[heading2]Manus AI的技术架构还包括以下几个关键组件：[content]1.虚拟机：Manus AI运行在云端虚拟机中，用户可以随时查看任务进度，适合处理耗时任务。2.计算资源：Manus AI利用计算资源生成算法，用于筛选简历等具体任务。3.生成物：Manus AI能够生成各种类型的输出，如文本、表格、报告等。4.内置多个agents：Manus AI通过内置多个智能体，实现了任务的分解和协同工作。此外，Manus AI还采用了“少结构，多智能体”的设计哲学，强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下，自然涌现AI的能力。这种设计使得Manus AI在处理复杂任务时更加高效和准确。Manus AI的技术架构通过多智能体协同工作、虚拟机运行和生成物输出等机制，实现了对复杂任务的高效处理和高质量输出。

宝玉 日报

🫧宝玉日报「3月10日」✨✨✨✨✨✨✨1⃣️👨‍💻Claude Code：AI代码助手大战的领跑者？Claude Code（简称CC）是由Anthropic推出的全新终端编程助手，完全不同于Claude 3.7等产品。它不像RAG那样依赖知识库，而是自主思考解决复杂任务，被誉为“真正的AI软件工程师”。作者称其“上瘾级别使用体验”，甚至类比《刺客信条》的情报网络派遣感，掀起代码助手新范式。🔗[https://x.com/dotey/status/1899175816711348735](https://x.com/dotey/status/1899175816711348735)2⃣️🧠TechCrunch点评：Manus不是“第二个DeepSeek时刻”Manus一经预览发布引爆AI圈，邀请码被炒至数千美元，Discord社区人数破13万。技术本质为整合多个现成模型（如Claude、通义千问），应用落地仍存在诸多问题。实测中多次崩溃、速度慢、上下文能力差，且部分演示视频功能被证实为误导。专家认为其热度更多来自饥饿营销，技术实力尚未达到DeepSeek那种“自主研发”高度。🔗[https://x.com/dotey/status/1898904640789307902](https://x.com/dotey/status/1898904640789307902)🔗来源：[https://techcrunch.com/2025/03/09/manus-probably-isnt-chinas-second-deepseek-moment/](https://techcrunch.com/2025/03/09/manus-probably-isnt-chinas-second-deepseek-moment/)

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manus的本质
Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。 其特点和技术架构包括： 1. 区别于传统聊天机器人，具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力，被称为“首个真干活的 AI”。 2. 技术架构主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立的虚拟机中。通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现对复杂任务的高效处理。 3. 核心功能由多个独立模型共同完成，分别专注于不同的任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。 4. 技术架构还包括以下关键组件： 虚拟机：运行在云端虚拟机中，用户可随时查看任务进度，适合处理耗时任务。 计算资源：利用计算资源生成算法，用于筛选简历等具体任务。 生成物：能够生成各种类型的输出，如文本、表格、报告等。 内置多个 agents：通过内置多个智能体，实现任务的分解和协同工作。 5. 采用“少结构，多智能体”的设计哲学，强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下，自然涌现 AI 的能力。 在实际应用中： 1. 当前的 Manus 相当于 AI 操纵着一个没有图形界面的 Linux 虚拟机和浏览器，能感知电脑环境，执行各类操作，如运行各种 linux 下的指令、库、程序（cd、ls 指令、python 等），访问各种网页、获取一些 API 接口的数据，但无法运行图形程序。 2. 访问网页时，阻挠人类使用的各种要素会对其产生干扰。为方便用户通过键鼠介入，Manus 提供了用户可视的命令行视窗、浏览器、vscode 两种选项，方便查看运行指令、接管网页和修改文件。 此外，Manus 一经预览发布便引爆 AI 圈，邀请码被炒至数千美元，Discord 社区人数破 13 万。但也有实测指出其存在多次崩溃、速度慢、上下文能力差等问题，且部分演示视频功能被证实为误导。专家认为其热度更多来自饥饿营销，技术实力尚未达到“自主研发”的高度。
2025-03-18
openmanus
以下是为您整合的相关内容： 2025 年 3 月 7 日的通用智能体 Manus/Flowith/OpenAI Deep Research/OWL/openManus 案例和测评：AJ 组织会议邀请大家测评交流。李浩文分享用 Manus 优化工作流的案例，Manus 给出的方案与他想法高度吻合，涵盖模型、Lora、control net 等方面，效果惊艳，但部分参数需自行测试。他还展示新工作流效果，分享交流方式，AJ 期待其开源，随后准备邀请陈然介绍案例。宁晨然分享多个 AI 使用案例，包括让 AI 调研奥斯卡趋势图，处理财报数据任务表现出色，但做 Web SOCKET 代码任务出现 Badcase。还提到 AI 交互性好，可随时中断聊天，且能拒绝不合理请求。最后 AJ 表示会请 camera AI 的国豪老师分享，还谈及皮皮老师抢到码的趣事。赵悦分享与 Manus 交互案例及探讨优化，即将迎来国豪老师团队分享。 Suno 音乐风格字典中的 STYLE TAGs（风格标签）O 部分：Obedient 顺从的、Objective 客观的、Obliging 乐于助人的、Obscure 模糊的、Observant 注意的、Obsessed 着迷的、Obsessional 痴迷的、Obsolete 过时的、Obstinate 固执的、Obtuse 迟钝的、Obvious 明显的、Occasional 偶尔的、Occupational 职业的、Oceanic 海洋的、Odd 奇怪的、Offbeat 不寻常的、Official 官方的、Oily 油腻的、Ominous 不祥的、Omnipotent 全能的、Omniscient 无所不知的、Onpoint 中肯的、Ongoing 进行中的、Onset 开始、Open 开放的、Openended 开放式的、Operatic 歌剧的、Opportune 适时的、Opposite 相反的、Optimal 最佳的、Optimistic 乐观的、Optional 可选的、Opulent 富丽堂皇的、Oracular 神谕的、Orbital 轨道的、Orchestrated 精心策划的、Orderly 井然有序的、Organic 有机的、Organizational 组织的、Oriented 定向的、Original 原始的、Ornamental 装饰性的、Oscillating 摆动的、Otherworldly 超凡脱俗的、Outgoing 外向的、Outlandish 奇异的、Outlined 简要说明的、Outrageous 可恶的、Outstanding 杰出的、Oval 椭圆形的、Overarching 涵盖一切的、Overdriven 过度推动的、Overflowing 满溢的、Overjoyed 非常高兴的、Overlapping 重叠的、Overloaded 过载的、Overlooked 被忽视的、Overpowering 压倒性的、Overwhelming 压倒性的。 3 月 5 日的 XiaoHu.AI 日报：OpenAI 计划推出三种不同级别的 AI 代理服务，针对不同用户群体和需求，分别为 2000 美元/月面向“高收入知识工作者”的代理，适用于一般知识型任务；10000 美元/月面向软件开发的代理，能够自动化编码工作；20000 美元/月具备“博士级”研究能力的顶级代理，可执行复杂的分析和研究任务。这一定价远超 ChatGPT Plus 订阅（20 美元/月）或 ChatGPT Team（25 美元/月），显示 OpenAI 对其 AI 代理能力的高度自信。此外，OpenAI 预计这些代理产品未来可能占公司收入的 20 25%。Manus 不仅可以解答问题，还能自动分析并执行任务，直接交付最终结果。
2025-03-15
manus用来干什么的
Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。 它具备以下特点和功能： 1. 区别于传统聊天机器人，具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力，被称为“首个真干活的 AI”。 2. 具体技术架构主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立的虚拟机中。通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现对复杂任务的高效处理。其核心功能由多个独立模型共同完成，分别专注于不同的任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。 3. 技术架构还包括以下关键组件： 虚拟机：运行在云端虚拟机中，用户可以随时查看任务进度，适合处理耗时任务。 计算资源：利用计算资源生成算法，用于筛选简历等具体任务。 生成物：能够生成各种类型的输出，如文本、表格、报告等。 内置多个 agents：通过内置多个智能体，实现任务的分解和协同工作。 4. 采用“少结构，多智能体”的设计哲学，强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下，自然涌现 AI 的能力。 5. 当前的 Manus 相当于 AI 操纵着一个没有图形界面的 Linux 虚拟机和浏览器，能感知电脑环境，执行各类操作。能跑各种 linux 下的指令、库、程序（cd、ls 指令、python 等），也能访问各种网页、获取一些 API 接口的数据，但因没有图形界面，无法运行图形程序。为方便用户通过键鼠介入，提供了用户可视的命令行视窗、浏览器、vscode 两种选项，方便查看运行指令、接管网页和修改文件。 6. 核心亮点包括： 自主执行：AI 可直接执行任务，而不仅仅是提供建议。 类人工作模式：可解压文件、浏览网页、阅读文档、提取关键信息。 云端异步运行：后台执行任务，完成后自动通知用户。 持续学习和记忆：从用户反馈中学习，提高未来任务准确性。 “心智与手”理念：Mens et Manus（拉丁语），象征 AI 实际执行能力。
2025-03-15
Manus你怎么看
Manus 是一个具有以下特点和情况的 AI 相关产品： 1. 当前的 Manus 约等于 AI 操纵着一个没有图形界面的 Linux 虚拟机和浏览器，能感知电脑环境，执行各类操作。它可以运行各种 Linux 下的指令、库、程序（如 cd、ls 指令、python 等），也能访问各种网页、获取一些 API 接口的数据，但无法运行图形程序。 2. 访问网页时，阻挠人类使用的各种要素会对 Manus 造成干扰，因其没有网页账号和资金。为方便用户介入，Manus 提供了用户可视的命令行视窗、浏览器、vscode 两种选项，方便查看运行指令、接管网页和修改文件，这也反向说明了 Manus 现在的活动边界。 3. Manus AI 能够较顺畅地和网页交互、读数据、点元素、打游戏，甚至能从无图形界面随时切换到用户可接管的图形界面。 4. Manus 一经预览发布便引爆 AI 圈，邀请码被炒至数千美元，Discord 社区人数破 13 万。但在实测中存在多次崩溃、速度慢、上下文能力差等问题，部分演示视频功能被证实为误导，其热度更多来自饥饿营销，技术实力尚未达到“自主研发”的高度。 5. Monica 团队发布的 Manus 区别于传统 AI 助手，能自主完成复杂任务，不仅生成想法，还能直接执行并交付结果。其具有自主执行、类人工作模式、云端异步运行、持续学习和记忆以及“心智与手”的理念等核心亮点。
2025-03-13
我想知道和manus类似的AI智能体有哪些
以下是一些与 Manus 类似的 AI 智能体： 1. Claude：传统 AI 助手，仅提供建议。 2. 专用 Agent：覆盖领域相对较窄，处理跨领域复合任务的能力可能不如 Manus。 Manus 作为一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，具有以下特点： 1. 具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力。 2. 技术架构主要基于多智能体架构，运行在独立的虚拟机中，核心功能由多个独立模型共同完成。 3. 包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件。 4. 采用“少结构，多智能体”的设计哲学，在处理复杂任务时更加高效和准确。 5. 能够通过记忆功能优化用户偏好，具备持续学习与优化、多模态问题拆解能力、自主执行能力和多智能体架构等优势。 其运作逻辑是将人类指令按思路生成 todolist 文档，拆解任务，按需调用相关工具，评估完成质量，多个子步骤的结果嵌套利用以完成原始指令的产出。
2025-03-13
你如何评价manus和deepseek的事件性？从里程碑的角度来思考！
从里程碑的角度来看，DeepSeek 在处理这个事件时展现出了强大的语言生成和情境构建能力。它能够根据复杂且细致的需求，在思考 8 秒后生成一段富有历史感、情感深度和符合人物性格处境的独白。这段独白不仅考虑到了时间设定、文学修辞的运用，还兼顾了历史事实和人物的心理活动，展现出了较高的智能水平和创作能力。然而，对于 Manus 在这一事件中的作用或表现，由于提供的内容中未提及，无法进行评价。
2025-03-10
一句话阐述推理类模型的原理
推理类模型的原理主要包括以下方面： OpenAI 的推理模型通过强化学习进行训练，以执行复杂推理。此类模型在回答前会思考，能产生长链的思维过程。通过训练，它们学会优化思考过程、尝试不同策略并识别错误，从而遵循特定指南和模型政策，提供更有用的回答，避免产生不安全或不适当的内容。 例如 OpenAI o1 这样的推理模型基于链式思维，逐步推理问题的每个步骤来得到答案。 还有一些概率预测的快速反应模型，通过大量数据训练来快速预测可能的答案。
2025-03-18
一句话阐述工作流的原理
工作流的原理通常包括以下几个方面： 1. 由多个节点构成，节点是基本单元，如大语言模型、自定义代码、判断逻辑等。默认包含起始的 Start 节点和末尾的 End 节点。 2. 不同节点可能需要不同的输入参数，包括引用前面节点的参数值和自定义的输入值。 3. 一些工作流通过特定插件实现特定功能，如 SDXL Prompt Styler 插件结合 ControlNet 实现图片风格转化，其原理是在 prompt 中加入预设好的风格关键词组合。 4. 对于复杂任务场景，通过对插件、大语言模型、代码块等功能的可视化组合，实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。 5. 像生成图文短句的工作流，会包含多个步骤，如大模型生成标题、通过代码节点获取标题、生成简介、生成文案、归纳总结、传递给图像流等，并对图像流进行提示词优化和文生图等操作。
2025-03-18
一句话阐述ai agent的原理。
AI Agent 的原理主要包括以下几个方面： 1. 其核心通常是大型语言模型（LLM）或大模型。 2. 为 LLM 增加了工具、记忆、行动、规划这四个能力。 工具：如长期记忆，相当于给大模型一个数据库工具来记录重要信息。 记忆：提供长期记忆能力。 行动：将目标进行每一步的拆解，并输出不同的固定格式 action 指令给工具。 规划：在大模型的 prompt 层做逻辑处理，如目标拆解。 3. 目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 4. 心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。 多重层次：从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。 功能模块：每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务。 分布式智能：智能通过多个相互关联的 Agent 共同实现，提高系统的灵活性和鲁棒性。 5. AI Agent 包括 Chain（步骤，可接受输入变量并产生输出变量）、Router（通过判定让 Agent 走向不同的 Chain）、Tool（工具调用）等概念。同时，还需要 Responser Agent（主 agent，用于回复用户）、Background Agent（背景 agent，用于推进角色当前状态）、Daily Agent（每日 agent，用于生成剧本等）等不同类型的 Agent 协同工作。
2025-03-18
一句话阐述chatgpt的原理。
ChatGPT 的原理可以概括为以下几点： 1. 实质功能是词语接龙，即给定任意长的上文，它会用自己的模型生成下一个词，然后将生成的词与上文组合成新的上文，不断重复生成任意长的下文，此过程称为自回归生成。 2. 训练的主要目的不是记忆，而是学习以单字接龙的方式训练模型，让模型学习提问和回答的通用规律，以便在遇到未记忆过的提问时，能利用所学规律生成用户想要的回答，这种举一反三的目的也称为泛化。 3. 从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，训练神经网络生成“类似”的文本，能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。 4. 其神经网络由简单元素组成，基本操作是为每个新单词生成“输入”，然后将其“通过其元素”。 5. 最终，ChatGPT 从积累的“传统智慧统计数据”中提取“连贯的文本线索”，但结果非常类似于人类生成的文本，这表明人类语言及背后的思维模式结构比想象的更简单和具有“法律属性”。同时，ChatGPT 的基本人工神经网络结构基于大脑的理想化模型，人类生成语言时的许多方面与之相似。
2025-03-18
大语言模型的技术原理
大语言模型的技术原理包括以下几个方面： 1. 相关概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习（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，经典任务如聚类）、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）。 深度学习是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。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，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。 2. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。 3. 工作原理： 包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联，其工作原理是单词预测，通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容，模型调教中有控制输出的 temperature。 Transformer 模型通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率，是一个偏向概率预测的统计模型。 4. 可能存在的问题：大模型可能因错误数据导致给出错误答案，即大模型幻觉，优质数据集对其很重要。 5. 相关应用： 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等，核心是与模型好好沟通。 Fine tuning 微调是基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。
2025-03-18
comfy ui 九宫格生图保持人物一致性的原理
Comfy UI 九宫格生图保持人物一致性的原理主要基于 PuLID 技术，具体如下： PuLID 是一种用于在文本生成图像时自定义图像中人物或物体身份（ID）的新技术，它结合了两个不同的模型分支（Lightning T2I 分支和标准扩散模型），引入了两种损失（对比对齐损失和精确 ID 损失）。 Lightning T2I 分支是一个快速、高效的文本到图像生成模型。 标准扩散模型是常见的、生成高质量图像的模型。 对比对齐损失帮助模型学习将输入的文本和生成的图像内容对齐，使生成的图像更符合文本描述。 精确 ID 损失确保生成的图像中的特定身份特征（比如人物的脸部特征）与目标 ID 一致。 此外，在保持人物一致性方面，还有一些操作步骤： 生成图像（提示词加入分割描述，让一张图生成多张同空间小图）。 通过目标图像不断的重复生成，获取更多一致性的角色图像，下载分类（按照视角不同分类）。 上传图像，调用 prefer option set 命令，先写命令名称（一个视角操作一次），再放入该视角的照片（4 5 张）。 放开角色限制生成图像，在确认好的图像上进行局部重绘，框选头部，在原来的命令下加入—快捷命令名称，确认生成即可。 同时，Eva CLIP 也是相关的技术： Eva CLIP 是一种基于对比学习的视觉文本模型，将文本描述和图像内容映射到一个共享的嵌入空间。 对比学习架构：使用对比学习方法，将图像和文本嵌入到一个共享的空间，通过最大化匹配图像和文本对的相似度，同时最小化不匹配对的相似度，学习到图像和文本之间的关联。 强大的特征提取能力：编码器擅长提取图像中的细节特征，并将其转换为有意义的嵌入向量，用于下游任务。 多模态应用：能够处理图像和文本两种模态，广泛应用于多模态任务中，如生成、检索、标注等。 其应用场景包括图像生成、图像检索、图像标注等。Eva CLIP 编码器通常与深度神经网络结合使用，如卷积神经网络（CNN）用于图像特征提取，Transformer 网络用于处理文本描述。 项目地址：https://github.com/ToTheBeginning/PuLID 相关资源： instant ID 脸部特征抓取得比 pulid 好，放在最后一步重绘，先 pulid，再 instantID https://pan.baidu.com/s/1Tro9oQM85BEH7IQ8gVXKsg?pwd=cycy 工作流与模型地址：https://pan.quark.cn/s/2a4cd9bb3a6b 说明文档：https://xiaobot.net/post/6544b1e8 1d90 4373 94cf 0249d14c73c8 测试案例：
2025-03-17