AI应用开发社区或者微信群

目前有以下几种 AI 可以审核文件： 1. AI Review：这是一项功能，可让您查看代码库中的最近更改以捕获任何潜在的错误。您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天以获取详细信息。为了让其对您有利，您可以为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面，比如性能。目前有几个选项可供选择进行审核，如审查工作状态、审查与主分支的差异、审查上次提交。 2. 在专利审查方面： 专利检索与分类：AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类，通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估：AI 可以分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请：AI 可以帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析：AI 可以分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 3. Midjourney：今天早上 3 小时前 MJ 将测试全新的“外部图像编辑器、图像重纹理化功”能以及下一代 AI 审核系统。图像编辑器允许您从计算机上传图像，然后扩展、裁剪、重绘、添加或修改场景中的元素，还推出了“图像重纹理化模式”。AI 审核系统将从整体上检查您的提示、图像、绘制蒙版以及生成的输出图像。但在第一个发布阶段，这些功能仅开放给已生成至少 10,000 张图像的用户（年度会员可用）以及过去 12 个月内一直是月度订阅用户的用户。

利用 AI 写论文可以参考以下步骤： 1. 确定论文主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成论文的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果论文涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写论文的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保论文的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 另外，在让孩子使用 AI 辅助写作时，可以将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录。作文需要由 AI 来写，孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改（孩子可能还得给 AI 做示范），才是评价的关注点。 还有成功利用 AI 写小说的经验，比如先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍，并在其基础上按自己的审美略做修改。然后让 AI 以表格的形式输出细节描述，这样做有打破 AI 叙事习惯、便于局部调整、确保内容是具体细节等好处。之后把生成的表格依次复制粘贴，让 AI 照着写文章。但在局部修改时可能会遇到问题，比如 AI 记性不好导致修改不符合预期。

目前在信息爆炸的时代，借助 AI 工具可以实现集检索、整合与分析为一体的工作。以 A 股行情问答为例，可构建一个 Bot，当被问及如“XX 股票今天表现怎么样？”“复盘今天的家电板块”等问题时，它能从海量市场数据中找到有价值信息，进行整合分析并提供个性化回复。但需要注意的是，若希望在本地私有化部署，就无法使用某些相关服务。 不过，尚未有明确表明存在能完全自主抓取股票交易数据的 AI 。

以下是关于如何学习 AI 绘画的一些指导： 首先，了解 AI 绘画的工作原理很重要。就像学习画画要临摹大师的作品一样，AI 绘画也是通过学习大量的美术风格作品来生成类似风格的作品。以 Stable Diffusion 为例，其大模型就相当于您花四十年学习的绘画风格，您需要选对合适的大模型才能画出符合心意的作品。大模型可以在 C 站（https://civitai.com/）下载，但需要科学上网。 其次，您可以借助一些专业的工具和导师。比如《AI 绘画助手》，它是一位专业且贴心的学习导师，能为新手小白和进阶爱好者提供优质实用的指导。它能将复杂的神经网络等知识用通俗易懂的语言解释清楚，介绍流行的 AI 绘画工具如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等的使用步骤和独特之处，传授风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用以及获取高分辨率精美图像的方法，还能通过丰富的实战案例引领您从零基础起步创作作品，并为您答疑解惑和规划学习路径。 另外，像二师兄这样的学习者的经验也值得借鉴。他从下载安装包和教学视频开始，啃完 SD 的教程并进行炼丹实践，还与小伙伴探讨 AI 变现途径，加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney 并打磨文生图提示词。 总之，学习 AI 绘画需要了解原理、选对工具、不断实践和交流学习。

在 ComfyUI 搭建音频节奏生成 AI 抽象粒子视觉效果的工作流，您可以参考以下内容： 1. 大模型节点： 您可以根据自己的风格选择不同的大模型，推荐使用： AWPainting，链接：https://civitai.com/models/84476/awpainting primemixanything，链接：https://civitai.com/models/75089/primemixanything xxmix9realistic v40，链接：https://civitai.com/models/47274/xxmix9realistic 2. 关键词节点： 可以使用工作流内的关键词，也可以输入自己的正负面关键词。 3. Lora 节点： 可根据自己风格搭配进行选择，如需多个 Lora 可进行串联。 4. ControlNet 节点： 选用 qrcode_monster V2 版本，相比于 V1 版本 V2 版本识别性更强。下载需要魔法，没有魔法的同学文末领取模型。下载链接：https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 5. 采样器节点： 所有生图的老演员了，Step 要选择高步数，35 50 即可。采样器默认的 euler a /dpmpp 2m sde 基础节点介绍： 1. Checkpoint 基础模型（大模型/底模型）节点： 属于预调模型，决定了 AI 图片的主要风格。输出连接：Model 连接 KSampler 采样器的 Model；Clip 连接终止层数的 Clip；Vae 连接 VaeDecode 的 Vae。 2. Clip 终止层数（clip skip）节点： ComfyUI 的是负数的，webUI 的是正数。输出入点：Clip 连接 Checkpoint 基础模型的 Clip。输出节点：Clip 连接 Prompt 节点的 Clip。正向提示词和负面提示词各一个。 3. Prompt 节点： 输出入点：Clip 连接 Clip 终止层数节点的 Clip。输出节点：正向提示词和负面提示词各连接一个。 4. KSampler 采样器： 输出入点：Model 连接 Checkpoint 基础模型；Positive 连接正向提示词；negative 连接负面提示词；latent_imageL 连接 Empty Latent Image 潜空间图像的 Latent。输出节点：Latent 连接一个 VAE 的 Samples。 5. Empty Latent Image 潜空间图像： 设置出图尺寸，例如 10241024。输出入点：Latent 连接 KSampler 采样器的 Latent。 此外，还有一些根据插件整理的工作流，您可以先随便选择一个“文生图”中的“基础+自定 VAE”。选好之后，点击“替换节点树”。界面中就会出现已经连接好的工作流节点（如果没看到，就按一下 home 键），包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸，采样器等所有在 webUI 中熟悉的参数，而且全都是中文面板。打开模型节点，可以看到 webUI 中的模型全部都在。这次先不更改参数，点击“运行节点树”，直接生成。此时会提醒您是否启用 ComfyUI，点击确定即可。等待一会，就能在最后一个节点预览图中看到生成的图片。点击这里就可以打开后台，看到出图时间。

以下是为您整理的部分 AI 数字人的排名情况： 23 年 4 月访问量排名：DID 位列第一，月访问量约 600 多万；Heygen 紧随其后。 23 年 4 月~24 年 3 月月访问量增量排名：vidnoz AI 增长了 598.0 万。 23 年 4 月~24 年 3 月月访问量减量排名：DID 的访问量减少了 490.0 万。 23 年 4 月访问量 Top10 中有 aiwatch.ai 。 2025 年 1 月 ARR100 排名中，数字人类别的 Glambase 排名靠前。 全球高增速 Top50 中，数字人类别的 Artflow ai 排名 38，月访问量 86.1 万，相对 3 月变化 0.307。 需要注意的是，这些排名数据可能会随着时间和市场变化而有所不同。

以下是建立一个微信群机器人的相关指导： 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建 宝塔面板提供了图形化的管理界面，操作简单直观，许多常见任务都可以通过点击按钮完成。 丰富的在线资源：宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，您可以随时查阅。 极简未来平台的支持：极简未来平台也提供了详细的操作指南和技术支持，遇到问题可以查阅官方文档或寻求帮助。 社群和论坛：加入相关的技术社群或论坛，向有经验的用户请教，也是一个很好的学习途径。 定期备份和监控：设置定期备份和监控，确保在出现问题时可以及时恢复。 疑问解答 如果之后遇到问题，可以采取以下几种方式来解决： 1. 查阅官方文档和教程：极简未来平台、宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，可以帮助解决大部分问题。 2. 联系技术支持：极简未来平台提供技术支持服务，可以联系平台的技术团队寻求帮助。 3. 加入技术社群：加入相关的技术社群，向有经验的用户请教，获取问题的解决方案。 4. 在线论坛和社区：在在线论坛和社区发布问题，寻求其他用户的帮助和建议。 为了避免长时间不操作后忘记步骤，可以采取以下措施： 1. 制作操作手册：将每一步的操作记录下来，制作成操作手册，方便日后查阅。 2. 定期操作：定期登录服务器，进行简单的操作和维护，保持熟练度。 3. 视频教程：可以录制自己的操作视频，作为教程，日后查看时更直观。 4. 自动化脚本：对于一些常见的运维任务，可以编写自动化脚本，简化操作步骤。 AGI 大群的机器人原理 飞书的官方技术同学使用 RAG 技术将的内容进行处理，然后在飞书大群中接入一个智能机器人，当机器人被艾特回答问题的时候，其背后就是针对这个 AI 知识库进行的提问。RAG 技术会将知识库中最符合的相关文档回复给用户。基于 RAG 技术，也可以搭建一个微信机器人帮助进行课程相关答疑。 Coze API 接入微信群 Bot 的技术实现原理 登录宝塔面板后，在宝塔面板当中的来可视化的控制云服务器，在上面部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。chatgptonwechat（简称 CoW）项目是基于大模型的智能对话机器人，可以接入微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉，可选择 GPT3.5/GPT4.0/GPT4o/Claude/Gemini/文心一言/讯飞星火/通义千问/LinkAI/ChatGLM/月之暗面，能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源。用这个方式来与微信进行链接。 具体操作步骤如下： 1. 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 2. 项目模板代码示例如下：将上面编译好的内容复制进来。 3. 在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。 4. 现实运行成功。 5. 点击容器后，可以看到运行的是两个服务，因为接口文档中启动了两个服务。 6. 然后点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。这个界面不会实时更新显示，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，如果看到 WeChat login success，就成功将 Bot 接入微信中了。

以下是关于微信群聊机器人的相关信息： 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： 宝塔面板提供了图形化的管理界面，操作简单直观，许多常见任务都可通过点击按钮完成。 丰富的在线资源：宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，您可随时查阅。 极简未来平台的支持：极简未来平台也提供了详细的操作指南和技术支持，遇到问题可以查阅官方文档或寻求帮助。 社群和论坛：加入相关的技术社群或论坛，向有经验的用户请教，也是一个很好的学习途径。 定期备份和监控：设置定期备份和监控，确保在出现问题时可以及时恢复。 若遇到问题，可采取以下方式解决：查阅官方文档和教程；联系技术支持；加入技术社群；在在线论坛和社区发布问题。 为避免长时间不操作后忘记步骤，可采取以下措施：制作操作手册；定期操作；录制操作视频；编写自动化脚本。 微信机器人大事件记录： QA 汇总表中问题都会在这里汇总，搭建遇到问题，可以先在这里看看： 群里有很多机器人，大家自行体验互帮互助，欢迎把自己建好的机器人拉到群里检测。一群已满，目前 2 群已满。加右侧微信拉你③群。如果群人数较多或二维码失效，需要手动拉人。 如果您也想体验或者制作，可以添加 WaytoAGI 共建者张梦飞同学微信，拉您进群。

以下是制作链接飞书知识库与微信群的 AI 机器人的步骤： 1. 配置极简未来（Link.AI）平台： 按照官方教程进行操作，教程地址为：https://docs.linkai.tech/platform/createapp ，学习补充可参考：https://docs.linkai.tech/platform/quickstart 。 注意以下几点： 教程中的应用是创建一个具体的 AI 问答机器人应用。 教程中的知识库是给绑定到指定问答机器人的资料数据集，让机器人基于这些内容回答问题。 知识库应用中的应用设定是给 AI 机器人的提示词内容或者人设，关于提示词可查看教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OqJQwzq2wi9EIOkFtFkclM24nSe 。 记住创建成功的 AI 应用的应用 ID，后续会用到。 2. 生成 API Key 用于后续功能对接： 地址为：https://linkai.tech/console/interface 。 点击创建 API Key，并记住这个 API Key，后续会用到。 另外，在「AI 学习三步法：实践」中用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人的步骤如下： 1. 设计 AI 机器人： 确定功能范围。 开始节点配置：输入变量名写“Question”，描述写“用户输入的问题”，变量类型选“String”。 知识库配置：将开始节点和知识库左侧节点连接，知识库输入引用开始节点的变量“Question”，添加创建好的知识库，将知识库右侧节点与结束节点左侧连接。 结束节点配置：输出变量定义“question”引用“开始节点的 Question”，“answer”引用“知识库节点的输出 output”，回答模式选择“使用设定的内容直接回答”。 试运行测试：点击右上角“试运行”，输入问题进行测试。

目前要将个人手机中存储的包含时间线、语音、图片、视频的小朋友私人教练微信群聊天历史提取成 AI 可以使用的知识库，存在一定的技术难度。 对于文字聊天记录，可通过手动整理或使用一些第三方工具进行导出和整理。但对于语音、图片和视频，AI 直接处理和理解这些内容的能力有限。 语音需要先进行语音转文字的处理，这可能需要借助专门的语音转文字软件，且转换的准确性可能受到语音质量、口音等因素的影响。 图片和视频的内容提取则更为复杂，需要使用图像识别和视频分析技术，将其中的关键信息提取出来并转化为文字描述，但这种转化的准确性和完整性难以保证。 总的来说，要实现您的需求，需要综合运用多种技术和工具，并且可能无法达到完美的效果。

目前 AGI 社区的成员包括： 产品经理 AJ，是「通往 AGI 之路」WaytoAGI 开源知识库的创建者。 全球顶尖的开发者、艺术家、行业落地者。 最优质的模型作者。 众多的学习者，涵盖从 5 岁孩童到 70 岁终身学习者。 创作者，他们通过掌握 AI 技术利用社区资源创作出优质内容与服务。 第一期小鹿形象设计中的 10 个角色：AGI 小鹿、关键词小鹿、sd 修仙炼丹小鹿、离谱村守护仙子、Agent 智小美小鹿、AIGC 鹿导、AI 春晚小鹿、2050 智能小鹿、AI 玄学社鹿大师、AI 音乐小鹿。 此外，「通往 AGI 之路」社区在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量，目前合作过的公司/产品有阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝、豆包、火山引擎、marscode、coze、堆友、即梦、可灵、MiniMax 海螺 AI、阶跃星辰、百度、Kimi、吐司、liblib、华硕、美团、美的、360、伊利、魔搭、央视频、Civitai、Openart、Tripo3D、青椒云等。

以下是关于 Prompt（提示词）的相关内容： 一、Prompt 之道：清晰表达 1. 如何清晰表达 各种框架能帮助您将脑海中的想法通过特定角度描述出来，比如明确要做的事情、背景、目标、任务、数据和输出等。这些框架虽表述不同，但作用相似，能比空想更高效。 您可以在使用框架时，换不同预设角度描述同一物体。例如，去年有人用 langGPT 的框架模拟善解人意的老师讲解任何学科的概念。 2. 拓展阅读 ：社区内 prompt 框架课程收录 ：各个场景提示词收录 此外，还有李继刚关于文生文中 prompt 的道、术、用的万字说明，相关链接如下： https://mp.weixin.qq.com/s/R8UbrixkKHXE4dnVt0VMvw 豆包网页端：https://www.doubao.com/chat/?channel=browser_landing_page 豆包桌面客户端：

AGI 社区“通往 AGI 之路”（WaytoAGI）的宗旨包括以下几个方面： 1. 为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。 2. 汇集上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 3. 提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 4. 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 5. 引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化大型共创项目。 6. 在没有任何推广的情况下，已拥有超过 100 万用户和超千万次的访问量。

您可以借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人。 构建数字人的躯壳有多种方式： 1. 2D 引擎：风格偏向二次元，亲和力强，定制化成本低，代表是 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎：风格偏向超写实的人物建模，拟真程度高，定制化成本高，代表是 UE、Unity、虚幻引擎 MetaHuman 等，但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC：省去建模流程直接生成数字人的展示图片，但存在算法生成的数字人很难保持 ID 一致性、帧与帧连贯性差等弊端。如果对人物模型真实度要求不高，可以使用，典型项目有 wav2lip、videoretalking 等。AIGC 还有直接生成 2D/3D 引擎模型的方向，但仍在探索中。 构建数字人的灵魂需要注意以下几个工程关键点： 1. AI Agent：要让数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现：灵魂部分通过定义接口由躯壳部分通过 API 调用，调用方式可以是 HTTP、webSocket 等。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 实时性：由于算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API，这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时，如果响应太慢就会体验很差，所以低延时也是亟需解决的一个问题。 4. 多元跨模态：不仅仅是语音交互，还可以通过添加摄像头数据获取数据，再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景：正常和人交流时不是线性对话，会有插话、转移话题等情况，这些情景需要通过工程丝滑处理。 如果都要自建代码实现各模块，开发工作量巨大，迭代难度也很高，对于个人开发者来讲不现实。因此推荐借助开源社区的力量，现在开源社区已经有了像 dify、fastgpt 等等成熟的高质量 AI 编排框架，它们有大量的开源工作者维护，集成各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等等。我们可以通过这些框架快速编排出自己的 AI Agent，赋予数字人灵魂。在笔者的开源项目中，使用了 dify 的框架，利用其编排和可视化交互任意修改流程，构造不同的 AI Agent，并且实现相对复杂的功能，比如知识库的搭建、工具的使用等都无需任何的编码和重新部署工作。同时 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口，基于这个两个接口就可以将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制，从而低门槛做出来自己高度定制化的数字人。具体的部署过程参考 B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。如果有更加高度定制的模型，也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台，然后部署自己的模型。此外，数字人 GUI 工程中仍然保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块，能够保持更好的扩展，比如实现更加真实性感的语音转换、或者如果有更加 Geek 的 Agent 实现也可以选择直接后端编码扩展实现。 使用 Dify 接口需要注意： 1. 必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能，否则接口会返回未使能的错误。 2. 只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商，才会在功能板块中展示出来，Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能，这里可以自行选择自己方便使用的。对于 TTS，不同的模型供应商支持的语音人物不同，可以根据个人喜好添加。

要访问 Midjourney 社区，您可以按照以下步骤进行： 1. 拥有一个 Discord 账号：如果没有，可参考进行验证。 2. 订阅 Midjourney 计划：访问了解有关定价和各层可用功能的信息。 3. 加入 Midjourney 服务器： 打开 Discord 并找到左侧边栏上的服务器列表。 按服务器列表底部的“+”按钮。 在弹出窗口中，单击“Join a Server”按钮。 粘贴或输入以下 URL：。 4. 转到任何“General”或“Newbie”频道：加入 Midjourney 服务器后，您会在侧边栏中看到列出的几个频道。 此外，您的 Midjourney 订阅使您可以访问 Niji 社区。要为 Niji 模型版本创建风格调谐器或代码，请加入并以与 Midjourney Bot 交互的方式与 Niji 机器人交互。

以下是为您找到的关于 Stable Diffusion 的教程： 知乎教程：深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识，目录包括： Stable Diffusion 系列资源 零基础深入浅出理解 Stable Diffusion 核心基础原理，包含通俗讲解模型工作流程（包含详细图解）、从 0 到 1 读懂模型核心基础原理（包含详细图解）、零基础读懂训练全过程（包含详细图解）、其他主流生成式模型介绍 Stable Diffusion 核心网络结构解析（全网最详细），包括 SD 模型整体架构初识、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型、SD 官方训练细节解析 从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画（全网最详细讲解），包括零基础使用 ComfyUI 搭建推理流程、零基础使用 SD.Next 搭建推理流程、零基础使用 Stable Diffusion WebUI 搭建推理流程、零基础使用 diffusers 搭建推理流程、Stable Diffusion 生成示例 Stable Diffusion 经典应用场景，包括文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建 从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型（全网最详细讲解），包括 Stable Diffusion 训练资源分享、模型训练初识、配置训练环境与训练文件 其他教程： 了解 Stable diffusion 是什么： 基本介绍：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CeOvwZPwCijV79kt9jccfkRan5e 稳定扩散（Stable Diffusion）是如何运作的：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TNIRw7qsViYNVgkPaazcuaVfndc 入门教程： 文字教程： 模型网站： C 站SD 模型网站：https://civitai.com/ Liblibai模型+在线 SD：https://www.liblib.ai/ huggingface：https://huggingface.co/models?pipeline_tag=texttoimage&sort=trending 吐司站：https://tusiart.com/ 推荐模型：人像摄影模型介绍：https://www.bilibili.com/video/BV1DP41167bZ

如果您想利用 AI 实现商业应用，可以从以下方面开始学习： 1. 微软相关课程： 《面向商业用户的人工智能学习》：https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/introductionaiforbusinessusers/?WT.mc_id=academic77998cacaste 《人工智能商学院》：https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/transformyourbusinesswithmicrosoftai/ （和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发） 《机器学习入门课程》：https://github.com/Microsoft/MLforBeginners 《视觉》：https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/createcomputervisionsolutionsazureai/?WT.mc_id=academic77998cacaste 《自然语言处理》：https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/explorenaturallanguageprocessing/?WT.mc_id=academic77998cacaste 《使用 Azure OpenAI 服务的生成式人工智能》：https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/developaisolutionsazureopenai/?WT.mc_id=academic77998bethanycheum 2. 清华创协独立开发的 AI 应用开发实训营： 活动主题：以独立开发模式做可商业化的 AI 应用，从零到一打造具有商业化潜力的 AI 应用，学习产品设计、应用开发、运营与增长，并产出至少一个具备商业化潜力的 AI 应用。 课程亮点：实战为王，项目驱动，采用“理论认知+动手实践”双轨模式，在真实项目中积累经验；专业导师，深度指导，邀请独立开发者、资深工程师、产品经理提供指导与建议；资源支持，助你腾飞，提供 API、算力等资源支持，降低开发成本。 课程框架：暂未详细说明。 3. 了解七大行业的商业化应用： 企业运营：包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询、法律文书起草等。 教育：协助评估学生学习情况、定制化学习内容、论文相关工作等。 游戏/媒体：如定制化游戏、动态生成 NPC 互动等。 零售/电商：包括舆情监测、品牌营销、库存管理等。 金融/保险：如个人金融理财顾问、欺诈活动风险检测等。 制造业/汽车：涵盖生产计划、产线预测性维保辅助等。 生命科学：包括研发阶段靶点发现、医学文献处理等。 此外，ChatGPT 大模型以及生成式 AI 技术还将在图片、视频、数字人等领域的各种复杂场景中落地，利用海量的数据资源和算法实现商业化应用与迭代更新。

以下是关于 AI 最新进展和应用的介绍： 医疗领域： ChatGPT 和 Google Bard 等技术极大加速了医疗健康生物制药的研究。AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。 提前三年诊断胰腺癌。 两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 帮助抗衰老，筛查超过 80 万种化合物发现高效药物候选物。 用于寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 帮助早期诊断帕金森。 法律法规方面： AI 在许多领域已经取得重大进展和效率提升，如交通监控、银行账户欺诈检测、工业大规模安全关键实践等。 AI 具有巨大的潜力来改变社会和经济，可能产生与电力或互联网相当的影响。 大型语言模型等技术进步带来了变革性的发展机会。 基础通识课方面： 流式训练方式提升了训练速度和质量，基于 Transformer 模型进行流匹配优于扩大模型。 有多种 AI 生成工具，如能创作音乐的 so no 音频生成工具、创建个人 AI 智能体的豆包、生成播客的 Notebook LN。 端侧大模型能部署在手机端等设备，通过压缩解决存储和性能问题。 AI 工程平台对模型和应用有要求，如 define 平台，coach 平台有新版本模板和众多插件工具，还有工作流。 有魔搭社区等为大模型提供服务的平台。 预告了 AI 建站，需安装基础软件帮助文科生和无基础人员建站。

以下是 AI 的一些应用场景： 1. 辅助创作与学习： AI 智能写作助手帮助用户快速生成高质量文本。 AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划： AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等，根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警： AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等，实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理： 办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等，提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易： AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等，为各类产品和服务提供销售渠道。 在具体的行业应用中： 1. 医疗保健： 医学影像分析：AI 用于分析医学图像，辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，帮助做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据，辅助投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据，推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：（此处未提供具体应用内容）

以下是一些好用的 AI 应用： 1. AI 摄影参数调整助手：使用图像识别和数据分析技术，常见于摄影 APP 中，可根据场景自动调整摄影参数，市场规模达数亿美元。 2. AI 音乐情感分析平台：运用机器学习和音频处理技术，有音乐情感分析软件，能分析音乐的情感表达，市场规模达数亿美元。 3. AI 家居智能照明系统：基于物联网技术和机器学习，如小米智能照明系统，实现家居照明的智能化控制，市场规模达数十亿美元。 4. AI 金融风险预警平台：借助数据分析和机器学习，有金融风险预警软件，可提前预警金融风险，市场规模达数十亿美元。 5. AI 旅游路线优化平台：通过数据分析和自然语言处理，马蜂窝有路线优化功能，能根据用户需求优化旅游路线，市场规模达数亿美元。 6. AI 游戏道具推荐系统：利用数据分析和机器学习，常见于游戏内商城推荐功能，可根据玩家需求推荐游戏道具，市场规模达数亿美元。 7. AI 天气预报分时服务：采用数据分析和机器学习，如彩云天气分时预报，提供精准的分时天气预报，市场规模达数亿美元。 8. AI 医疗病历分析平台：依靠数据分析和自然语言处理，医渡云有病历分析系统，能分析医疗病历，辅助诊断，市场规模达数十亿美元。 9. AI 会议发言总结工具：使用自然语言处理和机器学习，讯飞听见有会议总结功能，可自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 10. AI 书法作品临摹辅助工具：借助图像识别和数据分析，有书法临摹软件，能帮助书法爱好者进行临摹，市场规模达数亿美元。 11. AI 菜谱口味调整工具：运用自然语言处理和数据分析，如下厨房口味调整功能，可根据用户反馈调整菜谱口味，市场规模达数亿美元。 12. AI 语言学习纠错平台：通过自然语言处理和机器学习，英语流利说有纠错功能，能帮助语言学习者纠正错误，市场规模达数十亿美元。 13. AI 电影剧情分析系统：利用数据分析和自然语言处理，豆瓣电影有剧情分析工具，能分析电影剧情，提供深度解读，市场规模达数亿美元。 14. AI 办公文件分类系统：凭借数据分析和机器学习，腾讯文档有分类功能，可自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 15. AI 美容护肤方案定制平台：基于图像识别和数据分析，美丽修行有定制方案功能，能根据用户肤质定制护肤方案，市场规模达数亿美元。

以下是一些目前较好用的 AI 应用提示词： 1. 让 Claude 3.5 摆脱循环的提示技巧：在模型陷入重复或逻辑僵局时，使用提示词让其先进行多步、多角度思考，输出十段左右分析，再转化为代码实现。优势在于避免错误方向的持续生成，促使模型输出新的思考过程。注意如果模型输出内容已过于冗杂，建议修改原始提示词。参考链接： 2. AI 对程序员工作的影响分析：AI 可代替的部分包括代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等；AI 无法代替的部分有需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。建议专业程序员通过 AI 提升效率，但非专业人士难以依赖 AI 完成复杂任务，需注重自身技能提升和架构设计能力。参考链接： 3. AI 应用场景中的访谈内容真实性分析：从“自相矛盾”“时间线”“常识性冲突”角度，分析访谈内容的内部一致性，并结合常识推测可能存在夸大或不实之处。应用价值在于适合验证新闻、访谈或声明的真实性，发现潜在问题。参考链接： 此外，在 Apple Intelligence 中，如“有用的邮件助理”AI 机器人被指示如何根据邮件内容提出一系列问题，还包括“请将答案限制在 50 个单词以内。不要产生或编造虚假信息。”等提示。 在通往 AGI 之路知识库中，也有众多与提示词相关的内容，如之前社区测试中有关夫妻相的有趣提示词测试，还有 midjourney 提示词、股市卡片、解压缩等众多内容。此外有最佳实践、方法论、论文精读，提到刘海写伪提示词等技巧，吴文达老师讲 prompt 较好，还有 open i 官方提示，博主列出的 6 大策略吃透有助于写提示词。

以下是一些 AI 写作相关的应用推荐： 在论文写作领域： 文献管理和搜索：Zotero 结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献；Semantic Scholar 是由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作：Grammarly 通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议；Quillbot 是基于 AI 的重写和摘要工具，可帮助精简和优化论文内容。 研究和数据分析：Google Colab 提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化；Knitro 用于数学建模和优化，可进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式：LaTeX 结合了自动化和模板，可高效处理论文格式和数学公式；Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 是广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性；Crossref Similarity Check 通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 通用写作领域： Grammarly、秘塔写作猫：AI 智能写作助手，利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作。Grammarly 可检查语法、拼写错误并提供改进建议，秘塔写作猫能进行智能润色和内容创作辅助。 Muse：专门为小说创作训练的 AI 模型工具，可实现在线的小说续写修改，创意头脑风暴以及同时基于画布形式的故事创作，可免费试用。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。