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我想学习ai视频ai生图的相关技能,并且我不想速成,我想了解其中的底层原理以便可以更好的控制生成的内容,我应该如何学习

Answer

以下是关于学习 AI 视频和生图相关技能的一些建议:

一、基础概念

  1. 模型

    • Checkpoint:生图必需的基础模型,任何生图操作必须选定一个才能开始。
    • Lora:低阶自适应模型,可视为 Checkpoint 的小插件,用于精细控制面部、材质、物品等细节。
    • VAE:编码器,功能类似于滤镜,可调整生图的饱和度,一般选择 840000 这个。
  2. 提示词

    • Prompt 提示词:想要 AI 生成的内容,需要花费功夫学习,可从照抄别人开始。
    • 负向提示词 Negative Prompt:想要 AI 避免产生的内容,同样需要学习,可从照抄开始。
  3. 其他概念

    • ControlNet:控制图片中特定图像,如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等,属于高阶技能,可后续学习。
    • ADetailer:面部修复插件,用于治愈脸部崩坏,是高阶技能。

二、参数设置

  1. 迭代步数:AI 调整图片内容的次数。步数越多,调整越精密,出图效果理论上更好,但耗时越长,且并非越多越好。
  2. 尺寸:图片生成的尺寸大小,需适中选择,太小生成内容有限,太大 AI 可能放飞自我。
  3. 生成批次和每批数量:决定重复生成图的批次和每批次同时生成的图片数量。
  4. 提示词引导系数:指图像与 prompt 的匹配程度,数字增大图像更接近提示,但过高会使图像质量下降。
  5. 随机数种子:固定后可对图片进行“控制变量”操作,首次生成图时无需关注。
  6. 重绘幅度:图生图时用到,幅度越大,输出图与输入图差别越大。

在学习过程中,您可以先从熟悉基础模型、提示词和常见参数设置入手,通过实践和参考他人的经验不断积累知识,逐步掌握更高级的技能和工具。

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References

Tusiart简易上手教程

1.首页-模型\帖子\排行榜:发布了其他大手子炼成的模型、图片。不同的模型有checkpoint和lora两种不同的标签,有些模型的标签后面还有第二个XL的标签,这是属于SDXL这个新模型的意思。点击后可以看模型的详细信息。模型详情信息的下方,是用这个模型生成的图片,俗称返图区。1.基础模型:生图必需的,英文名Checkpoint。任何生图操作必须要选定一个checkpoint模型才能开始操作。注意,checkpoint区别于lora,这两个东西在模型广场都是混着展示的。checkpoint必选,lora可选可不选,任何主题的作图需求,都可以试着在模型广场上搜索或者浏览,然后收集到模型库中用于生图。1.lora:低阶自适应模型,你可以理解为checkpoint的小插件,生图的时候lora可有可无。但是lora的价值还是很明显的,基本上你看到一些精细的控制,如面部、材质、物品等等细节都常见于用相应的lora进行控制。旁边的数值是lora的权重。1.ControlNet:控制图片中一些特定的图像,可以用于控制人物姿态,或者是生成特定文字、艺术化二维码等等。也是高阶技能,后面再学不迟。1.VAE:是个编码器,功能类似于我们熟悉的滤镜,调整生图的饱和度。无脑选择右侧截图中840000这个即可。1.Prompt提示词:想要AI生成的内容(不绝对有效,需要多费功夫学习,哪怕从照抄别人开始)。2.负向提示词Negative Prompt:想要AI避免产生的内容(不绝对有效,也需要费功夫学,哪怕从照抄别人开始)。

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1.首页-模型广场:发布了其他大手子炼成的模型。如你所见,收藏和运行数(被其他用户来生图的次数)较多的模型都在首页前排,点击后可以看模型的详细信息,将模型加入模型库可用于今后生图时的快速调用。模型详情信息的下方,是用这个模型生成的图片,俗称返图区。1.Checkpoint:生图必需的基础模型,任何生图操作必须要选定一个checkpoint模型才能开始操作。注意,checkpoint区别于lora,这两个东西在模型广场都是混着展示的。checkpoint必选,lora可选可不选,任何主题的作图需求,都可以试着在模型广场上搜索或者浏览,然后收集到模型库中用于生图。1.lora:低阶自适应模型,你可以理解为checkpoint的小插件,生图的时候lora可有可无。但是lora的价值还是很明显的,基本上你看到一些精细的控制,如面部、材质、物品等等细节都常见于用相应的lora进行控制。这个也是可以加入模型库的。1.VAE:是个编码器,功能类似于我们熟悉的滤镜,调整生图的饱和度。无脑选择右侧截图中840000这个即可。1.CLIP跳过层:可以用于在生成图片之后控制、调整构图变化,一般设成2就行了,早期不用花太多精力在这里。1.Prompt提示词:想要AI生成的内容(不绝对有效,需要从入门阶段就费功夫学习,哪怕从照抄别人开始)。2.负向提示词Negative Prompt:想要AI避免产生的内容(不绝对有效,也需要费功夫学,哪怕从照抄别人开始)。1.采样方法:使用何种采样器,通俗说就是让AI用什么算法生图。

Liblibai简易上手教程

1.迭代步数:AI调整图片内容的次数。步骤越多,调整越精密,出图效果理论上更好,生图耗时越长。但是并非越多越好,效果的提升非线性,多了以后效果的增长曲线就放平并开始震荡了。1.尺寸:图片生成的尺寸大小。太小了AI生成不了什么内容,太大了AI开始放飞自我。如果你要高清图,可以设置中等的尺寸并用高分辨率修复(以后再学也行)。1.生成批次:用本次设置重复生成几批图。2.每批数量:每批次同时生成的图片数量。3.提示词引导系数:指图像与prompt的匹配程度。数字增大将导致图像更接近你的提示,但过高会让图像质量下降。4.随机数种子:生成的每张图都有随机数种子,在固定好种子以后,可以对图片进行“控制变量”效果的操作,比如说修改提示词、修改clip跳过层等等。如果你第二次生图用来上张图的种子,但是其他设置都不改,就会出一样的图片。(注意,第一次生成图的时候是还没有种子的,不用管,空着就行)5.ADetailer:面部修复插件,治愈脸部崩坏的超强小工具,高阶技能,后面再学。6.ControlNet:控制图片中一些特定的图像,可以用于控制人物姿态,或者是生成特定文字、艺术化二维码等等。也是高阶技能,后面再学不迟。7.重绘幅度:图生图时用到的,重绘幅度越大,输出的图和输入的图差别就越大。

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目前的 AI 设计软件能够直接生成课程海报。例如 Claude 这款工具,其 Artifact 功能强大,无需专业设计技能和代码编写,也无需使用 PS 等软件,仅通过输入提示词和对话交流,就能生成课程海报,还能根据需求进行修改,如合并课程、添加日历、调整色彩等。 此外,还有一些其他的 AI 海报生成工具: 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ ,提供大量模板和设计元素,AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计:https://www.gaoding.com/ ,智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案。 3. VistaCreate:https://create.vista.com/ ,提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ ,通过简单拖放界面创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 另外,还有一个海报设计的案例分享——东阿阿胶。其步骤包括得到需求、提取元素、绘制线稿、用 controlnet 转绘上色、ps 优化、定稿。具体为:确定需求并提取元素,如风格要潮流插画、有唐代元素和国潮等;绘制线稿,根据需求调整元素,如将驴子换成琵琶等;拆分元素线稿,绘制单个元素使其更精致,方便后期替换;利用拼接好的线稿跑图抽卡,选出合适的进行 ps 优化;最后根据客户需求进行元素替换得到定稿。上色运用的大模型为 GhostMix 鬼混_V2.0,lora 模型为“盒子系列——平面国潮插画_v1.0:182ba9e2f576”,controlnet 模型为“Module:lineart_coarse,Model:contr”。
2025-03-26
不懂得提问ai,得出的答案总是不满意,又得费很多时间自己改
以下是一些关于如何向 AI 提问以获得满意答案的建议: 1. 避免追问 AI,因为这可能导致回答越来越离谱。可以使用 ChatGPT 的 temporary chat 功能,保证 AI 在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当 AI 回答不理想时,可以告诉它退一步,重新审视整个结构,设想从零开始如何设计,以获得更简洁、直观的解决方案。 3. 如果 AI 自己猜测并修改问题,可让它依据日志判断问题所在。 4. 对于刚开始接触 AI 的用户,很多时候答案不符合预期并非 AI 能力问题,而是用户没有把问题和要求描述清楚。在提问时要把背景描述完整,把要求解释清楚,包括细节。 5. 推荐使用 5W1H 方法充分说明信息,即说清楚为什么(Why)、做什么(What)、啥时候(When)、涉及谁(Who)、在哪里(Where)、怎么做(How)。 6. 可以使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt,赋予 AI 明确的角色,如专注于民商事法律领域的律师等。 7. 按照【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】的格式进行提问。 8. 讲清楚背景和目的,例如律师在处理交通事故案件时,清晰描述案件事实、法规等。 9. 学会提出好问题,使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 的工作原理和限制,以提高回答准确性。 10. 在应用 AI 之前,对工作流程进行细致拆解,将复杂任务分解成更小、更具体的环节,以便 AI 更精确执行。
2025-03-26
最近的AI新闻
以下是近期的 AI 新闻汇总: 3 月 12 日: 【AI 3D】 BlenderMCP:与 Claude AI 沟通,在 Blender 实现快速 3D 建模。 MIDI:单幅图像到 3D 场景生成。 Move AI:更新动作捕捉能力,提出 Gen 2 Spatial Motion。 【AI 写作】 MMStoryAgent:AI 多模态故事生成系统。 【AI 视频】 VACE:阿里推出一体化视频创作和编辑技术。 VideoPainter:腾讯开源视频编辑技术。 Wonder Dynamics:推出摄像机轨道(Camera Track)和清洁板(Clean Plate)功能。 【其他】 OpenAI:为开发者推出一套 AI Agent 开发套件。 R1Omni:阿里情感识别模型,通过视频识别情感。 Luma AI:发布一种新的预训练范式 IMM,旨在突破算法瓶颈,提高生成预训练算法的性能。 Manus:宣布与阿里通义千问团队达成战略合作。 3 月 14 日: 【AI 模型及其他】 谷歌:Gemini 应用能力升级,包含升级推理模型 gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 等多个功能提升。 OpenAI:4 项更新。 Bolt:一键将 Figma 设计转换为可运行的 Web 应用。 阿里:推出 AI 旗舰应用“新夸克”。 360 智脑团队:开源推理模型 LightR114BDS,复现 Deepseek 的强化学习效果。 【AI 视频】 Pika:更新 Pikaffects,新增多款变身特效。 Freepik 与 Fal 平台:引入 Topaz AI 的提升“FPS 和视频分辨率”能力。 Krea:上线 Veo 2 模型,支持图生视频功能,但生成成本较高。 【AI 绘图】 LBM:用于快速图像到图像转换的潜在桥匹配方法,支持可控图像重新照明、角色去除和图像修复。 【AI 语音】 Sesame:开源 TTS 语音模型 CSM1B。 3 月 26 日: 【AI 模型及应用】 OpenAI:推出 GPT4o 图像生成能力。 谷歌:发布 Gemini 2.5 Pro Experimental 模型。 Trea:已内置 DeepSeekV30324。 【AI 音乐】 昆仑万维:发布全球首款音乐推理大模型 Mureka O1。 【AI 视频】 混元 Portrait:音频视频驱动图片肖像形成动画。 PPVCtrl:新可控制视频生成模型。 【AI 3D】 Vibe Draw: 草图进行 3D 建模。 PhysTwin:通过视频创建交互式物理数字孪生。 GroomLight:用于重打光的人体头发外观建模的混合逆向渲染。
2025-03-26
ai能写科技论文吗?
AI 能够写科技论文。在论文写作领域,AI 技术的应用正在迅速发展,能提供从文献搜索、内容生成、语言润色到数据分析等多方面的辅助。 一些常用的论文写作相关 AI 工具和平台包括: 1. 文献管理和搜索:Zotero 能结合 AI 技术自动提取文献信息,Semantic Scholar 是由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作:Grammarly 可通过 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,能帮助精简和优化论文内容。 3. 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,可帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 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,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 是广泛使用的抄袭检测工具,Crossref Similarity Check 通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 但需要注意的是,虽然 AI 工具是好东西,但目前大多数人还停留在零碎使用的阶段,未系统应用到工作场景中。比如有人像小明那样,在挑选和切换工具时浪费不少时间,导致效率降低。问题不在于 AI,而在于没有形成适合自己的 AI 工作方法论和流程。未来,科技精英可能更多扮演“与 AI 协作”的角色,引导 AI 工作并保持审慎监督。使用这些 AI 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。
2025-03-26
ai编程
以下是关于 AI 编程的相关信息: Trae 国内版 是国内首个 AI IDE,自带豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性。 网址:Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。 借助 AI 学习编程的关键 打通学习与反馈循环,包括验证环境、建立信心、理解基本概念,实现“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 使用流行语言和框架,先运行再优化,小步迭代,借助 AI 生成代码后请求注释或解释,遇到问题三步走:复现、精确描述、回滚。 用好 AI 编程工具(如 Cursor)的关键技能 准确描述需求,清晰表达目标和问题。 具备架构能力,将复杂系统拆解为松耦合的模块。 拥有专业编程能力,能够判断 AI 生成代码的优劣。 具备调试能力,快速定位问题并解决,可独立或借助 AI 完成调试。
2025-03-26
ai编程
以下是关于 AI 编程的相关信息: Trae 国内版 是国内首个 AI IDE,自带豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 具有以下特性: 对国内用户友好,有中国官网、中文界面、国内模型,稳定且快速。 使用完全免费,无需折腾会员,下载后可直接使用。 内置预览插件,写完代码一键运行,所见即所得。 网址:Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。 借助 AI 学习编程的关键 打通学习与反馈循环,包括验证环境、建立信心、理解基本概念,实现“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 建议使用流行语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS),先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能,借助 AI 生成代码后请求注释或解释以帮助理解代码,遇到问题时采取复现、精确描述、回滚的步骤。 用好 AI 编程工具(如 Cursor)的关键技能 准确描述需求,清晰表达目标和问题。 具备架构能力,将复杂系统拆解为松耦合的模块,便于 AI 高效处理。 拥有专业编程能力,能够判断 AI 生成代码的优劣。 具备调试能力,快速定位问题并解决,可独立或借助 AI 完成调试。
2025-03-26
ai生图的核心
AI 生图的核心要素包括以下几个方面: 1. 交互设计与辅助功能:如 Midjourney 具备重绘、放大、风格化等功能,Imagen3 有独特的提示词解构设计,能提供相关提示词建议,但作为 AI 生图工具,控制力、表现力、风格多样性仍是核心。 2. 创作方法与实操演示:包括趣味性与美感的结合,如通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击,在美术基础不出错前提下将形式与内容结合;纹身图创作强调人机交互,对输出图片进行二次和多次微调,确定情绪、风格等锚点再发散联想;提示词编写要用自然语言详细描述画面内容,避免废话词。 3. 技术参数设置:例如图生图中的重绘幅度、图片尺寸、采样算法、采样次数、提示词相关性、随机种子、Clip Skip、ENSD 等参数的设置和调整,都会影响生图效果。
2025-03-19
在哪里可以了解更多有关stable diffusion ai 生图的使用方法?
以下是了解更多有关 stable diffusion ai 生图使用方法的途径: 1. 点击链接进入官方 DISCORD 服务器:https://discord.com/invite/stablediffusion ,进入 ARTISAN 频道,任意选择一个频道。输入/dream 会提示没有权限,点击链接,注册登录,填写信用卡信息以及地址,点击提交,可免费试用三天,三天后开始收费。输入/dream 提示词,这部分和 MJ 类似。可选参数有五类,包括 prompt(提示词,正常文字输入,必填项)、negative_prompt(负面提示词,填写负面提示词,选填项)、seed(种子值,可以自己填,选填项)、aspect(长宽比,选填项)、model(模型选择,SD3,Core 两种可选,选填项)、Images(张数,14 张,选填项)。完成后选择其中一张。 2. 下次作图时,先选择模板,点击倒数第二个按钮,就能将标准提示词快速输入。描述逻辑通常包括人物及主体特征(服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(室内室外、大场景、小细节),环境光照(白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(高画质、高分辨率),画风(插画、二次元、写实)。对于新手,可通过功能型辅助网站来写提示词,如:http://www.atoolbox.net/ ,它可以通过选项卡的方式快速填写关键词信息;https://ai.dawnmark.cn/ ,其每种参数都有缩略图可参考,方便更直观选择提示词。还可以去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,每一张图都有详细参数,点击下面的复制数据按钮,然后直接粘贴到正向提示词栏里,点击生成按钮下的第一个按键,Stable Diffusion 就可以将所有参数自动匹配。但要注意图像作者使用的大模型和 LORA,不然即使参数一样,生成的图也会不同。也可以只取其中较好的描述词使用,比如人物描写、背景描述、一些小元素或者画面质感之类的。 3. 将照片放入到后期处理中,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰,可参考文章—— 。将图片再发送到图生图当中,打开 stableSR 脚本,放大两倍。切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可以什么都不写,以免对原图产生干扰。
2025-03-18
AI文生图教程
以下是关于 AI 文生图的教程: Liblibai 简易上手教程: 1. 定主题:明确您想要生成的图片的主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint:根据主题选择贴近内容的 Checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora,以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE:选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层:设为 2。 6. Prompt 提示词:用英文写想要生成的内容,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,无需管语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写想要避免产生的内容,同样是单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,无需语法。 8. 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,在 30 40 之间,多了意义不大且慢,少了出图效果差。 10. 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 11. 生成批次:默认 1 批。 Tusiart 简易上手教程: 1. 定主题:明确生成图片的主题、风格和信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint:根据主题选择贴近的 Checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:寻找重叠内容的 lora 控制图片效果和质量。 4. ControlNet:用于控制图片中特定图像,如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等,属于高阶技能。 5. 局部重绘:后续学习。 6. 设置 VAE:选择 840000 。 7. Prompt 提示词:用英文写生成需求,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,无需语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,无需语法。 9. 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,参考模型作者推荐的采样器更有保障。 10. 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,在 30 40 之间,多了意义不大且慢,少了出图效果差。 11. 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 此外,还为您提供了一些相关的参考视频和教程链接,供您进一步深入学习。
2025-03-18
现在哪个应用文生图的效果最好?
目前在应用文生图方面,以下几个模型效果较好: 1. DALL·E 3:与当前最流行的文生图应用 Midjourney 相比能打个平手甚至超越,使用门槛较低,不需要用户掌握复杂的 Prompt 编写知识,且已正式上线 ChatGPT,Plus 用户和 Enterprise 用户都可以使用。 2. Imagen 3:真实感满分,指令遵从强。 3. Recraft:真实感强,风格泛化很好,指令遵从较好(会受风格影响)。 但不同模型也有各自的特点和不足,例如: 1. Midjourney:风格化强,艺术感在线,但会失真,指令遵从较差。 2. 快手可图:影视场景能用,风格化较差。 3. Flux.1.1:真实感强,需要搭配 Lora 使用。 4. 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。 5. Luma:影视感强,但风格单一,糊。 6. 美图奇想 5.0:AI 油腻感重。 7. 腾讯混元:AI 油腻感重,影视感弱,空间结构不准。 8. SD 3.5 Large:崩。 您可以根据具体需求和使用体验选择适合的模型。
2025-03-17
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
ComfyUI的生图原理
ComfyUI 的生图原理主要包括以下几个方面: 1. Pixel Space 和 Latent Space: Pixel Space(像素空间):图的左边表示输入图像的像素空间,在 ComfyUI 中,可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成随机噪声图像,生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space(潜在空间):ComfyUI 的许多操作都在潜在空间中进行,如 KSampler 节点执行采样过程。图像被映射到潜在空间后,扩散过程在这个空间中进行,可通过节点调整对潜在空间的操作,如噪声添加、去噪步数等,通常由潜在空间操作模块实现。 2. 扩散过程(Diffusion Process): 噪声的生成和逐步还原:扩散过程表示从噪声生成图像的过程,通常通过调度器(如 Normal、Karras 等)控制,可通过“采样器”节点选择不同调度器控制潜在空间中噪声处理及逐步去噪回归到最终图像。 时间步数:生成图像时,扩散模型会进行多个去噪步,在 ComfyUI 中可通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。 3. Denoising UNet(去噪 UNet 结构): UNet 模型:ComfyUI 底层依赖 Stable Diffusion,去噪过程由 UNet 网络完成,它是一种编码器解码器结构,能处理多尺度特征表示,在 ComfyUI 中去噪的每个步骤通过模型推理模块实现,调用训练好的 UNet 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。 Cross Attention(交叉注意力):交叉注意力机制在 Stable Diffusion 中尤为重要,允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件,在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现,可调整文本提示的权重影响生成图像的内容。 Skip Connection(跳跃连接):是 UNet 的核心部分,能在不同尺度之间共享特征,在 ComfyUI 的节点网络中表示为中间过程数据的流转,可在不同推理步骤中查看中间生成结果并通过跳跃连接调整特定尺度上的生成效果。 Switch(切换器):在去噪过程中的不同阶段对特征流进行控制,在 ComfyUI 中可通过修改模型的参数节点或自定义网络结构节点,对不同阶段的噪声去除策略进行微调。 4. 基础模型:ComfyUI 使用预训练的扩散模型作为核心,通常是 Stable Diffusion 模型,包括 SD1.5、SD2.0、SDXL、SD3、FLUX 等模型,这些模型通过大量图像和文本对的训练,学会将文本描述与视觉概念关联起来。 5. 文本编码:当用户输入文本提示时,ComfyUI 首先使用 CLIP 文本编码器将文本转换为向量表示,该向量捕捉文本的语义信息。
2025-03-12
AI免费学习网站
以下为您推荐一些 AI 免费学习网站: 1. 麻省理工学院(MIT)推出的 Day of AI 课程:这门课程包含在 MIT 的 RAISE 项目中,面向 8 18 岁孩子,席卷全球,来自 110 多个国家的 50 万名学生都在使用,且完全免费。不过其课程资源主要面向家长、老师群体,大孩子可自学,小孩子可能需要家长辅助。 网站:RAISE 项目官网 相关免费 AI 工具: RAISE Playground:一个交互式编程平台,任何人都可以学习模型、机器人和 AI 引擎完成有趣的 AI 项目。网址:https://playground.raise.mit.edu/ App Inventor:让孩子可以制作属于自己的手机 APP。网址:https://appinventor.mit.edu/ Dancing with AI:针对中学生的交互式 AI 机器人项目,只要会用 Scratch 编程就能训练机器人。网址:https://dancingwithai.media.mit.edu/curriculum Picaboo:让孩子像李飞飞一样训练自己的图像分类模型。网址:https://appinventor.mit.edu/explore/resources/ai/picaboo 2. 对于新手学习 AI,您可以: 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。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。 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。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。特别推荐李宏毅老师的课程。 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。建议掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 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。 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。
2025-03-26
有关学习的prompt
以下是关于学习提示词运用的全面指导: 一、理解提示词的作用 提示词向模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出的质量,能让模型更准确地理解并完成所需任务。 二、学习提示词的构建技巧 1. 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 2. 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 3. 使用清晰的指令,如“解释”“总结”“创作”等。 4. 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 三、参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例,可在领域社区、Github 等资源中找到大量案例。 四、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。 五、活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用,如 Anthropic 的 Constitutional AI。 六、跟上前沿研究 提示工程是当前最前沿的研究领域之一,持续关注最新的研究成果和方法论。 七、相关网站 1. 文本类 Prompt 网站: Learning Prompt:授人以渔,非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney,网址: FlowGPT:国外做的最大的 prompt 站,内容超全面,更新快,网址: ChatGPT Shortcut:ChatGPT 提示词网站,提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出,网址: ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享,网址: Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt,网址: PromptPerfect:帮你自动优化提示词,你可以看到优化前后的对比,网址: PromptKnit:The best playground for prompt designers,网址: PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库,快速的寻找到用户需求 prompt,网址: Prompt Engineering Guide:GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南,网址: 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-26
AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 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(比如图像、音乐、视频等),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,通过实践巩固知识,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,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。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 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自己的成就。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。
2025-03-26
请问为什么需要机器学习?
机器学习之所以必要,主要是因为对于一些复杂任务,直接编程太过复杂,人类难以解决任务中的所有细节并精确编程。例如,编写程序去识别复杂场景中照明条件下新视角的三维物体很困难,因为我们不了解其在大脑中的运作机制,即便知道,编写的程序也会非常复杂;编写计算信用卡诈骗概率的程序也很困难,因为可能没有简单可靠的规则,需要结合大量弱规则判别,且欺骗行为会转移目标,程序需不断更改。 在这种情况下,我们向机器学习算法提供大量数据,让算法通过探索数据并找到能实现程序员目的的模型来解决问题。机器学习算法利用这些样本生成的程序可能与典型手写程序不同,可能包含数百万个数字。如果做得正确,该程序能像处理训练集样本一样处理新样本,且数据改变时程序也可通过训练新数据改变。 目前,大量的计算比支付给程序员编写特定任务的程序更便宜。机器学习适用的任务例子包括模式识别(如真实场景中的物体、面部识别或表情、口语)、异常识别(如不寻常的信用卡交易序列、核电站传感器读数的异常模式)、预测(如未来股票价格或货币汇率、一个人喜欢的电影)。
2025-03-26
我想在未来从事ai事业,现在该如何学习ai,
如果您想在未来从事 AI 事业,以下是一些学习建议: 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,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,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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 AI 的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点包括: 1. 偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-03-26
我想通过al制作短视频,请问应该如何学习
以下是关于通过 AI 制作短视频的学习建议: 1. 了解 AI 在影视制作中的局限性与弥补方式,可参考相关讨论,如。 2. 注重剧本创作中画面与声音的连贯性,相关内容可查看。 3. 探讨剧本、叙事手法和工具在视频制作中的重要性,详情见。 4. 学习提高短视频制作能力的方法和技巧,参考。 5. 借鉴出版行业从业者刘洋洋学习 AI 的经历,见。 6. 参考动效设计师尤慧影的经验,了解其对 AI 视频技巧的探索,见。 7. 了解新同学杨嘉宜加入 AI 团队的热情和兴趣,参考。 8. 学习社群成员参与 AI 创作的经历和经验,见。 9. 参考阿汤短片的制作过程,包括剧本创作、分镜脚本创作、角色设计、分镜图片制作、动画制作、配音和配乐等步骤。在角色设计阶段保持角色的一致性并增加个性化特性,分镜图片生成阶段及时调整画面,动画镜头制作阶段可使用 pixverse、pika、runway 等视频生成工具。了解制作短片的基础逻辑,从短故事片入手,后续再探讨广告片等类型。原文: ,更新日志:2.24 分镜图片生成/动画镜头制作更新(对于小猫动作画面效果需要进一步探索)。
2025-03-26
如何快速成为一个ai专家
要快速成为一个 AI 专家,以下是一些要点: 1. 如同在医疗保健领域,成为顶尖人才通常从多年密集的信息输入开始,通过正规学校教育和某种形式的学徒实践,长时间向该领域最出色的实践者学习,获取书本外的知识和经验。 2. 对于 AI 的学习,不能仅依靠研究大量标记的数据点和依赖生成模型解决所有问题,而应通过堆叠不同的模型进行训练,例如先训练生物学模型,再训练化学模型,然后添加特定领域的数据点。 3. 类比预医学生的学习路径,应从基础课程开始,如化学和生物学,为未来提供高质量服务打下基础。科学家设计新疗法也需经历多年基础学习和实践指导,培养处理细微差别决策的直觉。 4. 鉴于 AI 依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习更快地获取知识并推动人类进步。我们可以拆解研究专家 AI 的内部工作机制,创造学习的飞轮,其甚至可能成为下一代专家(包括人类和 AI)的教师。 此外,拜登签署的 AI 行政命令指出,AI 能帮助政府为美国人民提供更好的结果,但使用 AI 可能带来风险,如歧视和不安全决策。为确保政府负责任地部署 AI 并现代化联邦 AI 基础设施,总统指示了以下行动:为机构使用 AI 发布指导,包括明确保护权利和安全的标准,改进 AI 采购,加强 AI 部署;帮助机构通过更快速高效的合同更快、更便宜、更有效地获取特定的 AI 产品和服务;加速招聘 AI 专业人员,由相关部门领导进行政府范围内的 AI 人才扩充,并为各级员工提供相关领域的 AI 培训。
2024-10-19