帮我找个AI体育计划师

以下是关于 Liblibai 的简易上手教程： 一、概念与功能说明 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，但生图耗时越长。并非越多越好，效果提升非线性，过多后效果增长曲线放平并开始震荡。 2. 尺寸：图片生成的尺寸大小。太小 AI 生成内容有限，太大 AI 易放飞自我。如需高清图，可设中等尺寸并用高分辨率修复（以后再学）。 3. 生成批次：用本次设置重复生成的批次数。 4. 每批数量：每批次同时生成的图片数量。 5. 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。 6. 随机数种子：生成的每张图都有随机数种子，固定种子后可对图片进行“控制变量”操作，如修改提示词、修改 clip 跳过层等。首次生成图时无种子，不用管。 7. ADetailer：面部修复插件，可治愈脸部崩坏，高阶技能，后续学习。 8. ControlNet：控制图片中特定图像，用于控制人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等，高阶技能，稍后学习。 9. 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。 二、简明操作流程 1. 文生图 定主题：明确生成图片的主题、风格和表达信息。 选择 Checkpoint：根据主题找贴近内容的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，控制图片效果及质量。 设置 VAE：无脑选 840000 那一串。 CLIP 跳过层：设成 2。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词、短语组合，用英文半角逗号隔开，不管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词、短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样方法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考 checkpoint 详情页模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++2M Karras 后，一般在 30 40 之间，多了意义不大且慢，少了出图效果差。 尺寸：根据喜好和需求选择。 生成批次：默认 1 批。 三、prompt 简易技巧 能简单控制图。 虽然视频教程很多，但看图文说明更方便。Liblibai 网站（https://www.liblib.ai/）可点击进入免费在线生图。若看完不明白，可评论区交流或添加微信：designurlife1st 沟通。

以下是 Liblibai 的使用教程： 简明操作流程： 1. 定主题：明确您想要生成的图片主题、风格和表达的信息。 2. 选择 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. 设置 CLIP 跳过层：设为 2。 6. Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 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，一般在 30 40 之间。 10. 尺寸：根据喜好和需求选择。 11. 生成批次：默认 1 批。 概念与功能说明： 1. 迭代步数：AI 调整图片内容的次数，并非越多越好，需根据采样器特征选择。 2. 尺寸：图片生成的大小，太小或太大都有影响。 3. 生成批次：用本次设置重复生成的批次数。 4. 提示词引导系数：指图像与 prompt 的匹配程度，过高会影响图像质量。 5. 随机数种子：固定后可对图片进行“控制变量”操作。 6. ADetailer：面部修复插件，高阶技能。 7. ControlNet：控制图片中特定图像，高阶技能。 8. 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。 其他概念： 1. 首页 模型广场：有其他用户发布的模型，收藏和运行数多的模型在首页前排，可查看模型详情并加入模型库。 2. Checkpoint：生图必需的基础模型，必选。 3. lora：低阶自适应模型，可选可不选，用于控制细节。 4. VAE：类似于滤镜，调整生图饱和度，选择 840000 即可。 5. CLIP 跳过层：一般设为 2，早期不用过多关注。 6. Prompt 提示词：想要 AI 生成的内容。 7. 负向提示词 Negative Prompt：想要 AI 避免产生的内容。 8. 采样方法：让 AI 用的生图算法。

以下是为您拟定的学校 AI 学习计划，以及知识更新的跟进和学习方法： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、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。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 六、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 希望这份学习计划对您有所帮助，祝您在 AI 学习的道路上取得成功！

在 AI 时代做好教学设计可以从以下几个方面入手： 1. 选题探索：当学生关注教学工具的选择时，如“听书软件对学生学习的好处有哪些”，可从提升阅读理解能力、拓展知识面、增强语言表达能力、促进想象力发展、培养学习兴趣等多个维度进行分析。 2. 工具分析：对于工具对比的问题，如“音频软件/听书软件可以从哪几个方面进行对比”，提供系统的比较维度，包括用户界面、功能特性、文件格式支持、价格策略、书库资源、阅读体验等，引导学生构建评估框架，进行系统思考。 3. 教学设计：针对具体课程，如“为八年级上册课文《中国石拱桥》进行学情分析”，从教学目标、教学内容、教学方法、教学流程、注意事项等方面进行全面分析，体现教育专业知识，提供教学设计指导。 4. 课堂情境：当学生思考课堂管理问题，如“描写一段学生打闹的场景”，生动描写课堂情境，并给出教师的适当管理策略，提供情境化的案例和解决方案。 此外，还包括以下方面： 1. 教材内容分析：包括基本教学内容和学习重难点。 2. 教学目标描述：涵盖知识与技能、过程与方法、态度与价值观。 3. 学习者特征分析：了解聪明学生的认知水平、学习特点、学习习惯、学习任务特点等。 4. 教学策略选择与设计：教学方法有讲解、演示、个别指导、练习、自主学习、小组讨论、全班交流、合作学习等；情境创设包括真实情境、问题性情境、虚拟情境等。资源应用方面，根据实际情境选择或组合，同时注意安排、资源、模版、量规，但可能缺少现场指导与顾问。 在具体的教学环节中： 1. 教学方法：对于“卖炭翁的教学模式与策略”，提供兴趣导向、实践引导、以小见大、激励自主等多种策略。 2. 教案编写：回答“教学设计的总流程”，提供引入、阅读理解、重点内容讲解、交流互动、拓展延伸、总结归纳等完整流程。 3. 教学创新：针对“怎么对一元二次方程组进行教材分析和学情分析”，从教材内容、学生认知特点、教学难点等方面进行分析。 4. 资源推荐：对于“评分高的教育电影”，推荐优质影片并简述其教育价值。 5. 班级管理：对于“有助于处理小学学生矛盾的教育类书籍”，推荐并分析相关书籍的实用价值。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，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，了解其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： 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。 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。

以下是一些比较好的 AI 写稿工具： 论文写作： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 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，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可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，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：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。 简历写作： 1. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，包括摘要、工作经验和教育等部分，并保持语调一致。 2. Rezi：受到超 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，能自动化创建简历的各个方面。 3. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费模板，以及 AI 生成的总结、技能、成就生成器和工作匹配。 新闻写作： 1. Copy.ai：功能强大的 AI 写作助手，有丰富的新闻写作模板和功能，能生成标题、摘要、正文等。 2. Writesonic：专注写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别，并根据自己的需求选择最合适的工具。

AI技术可以在体育健康领域发挥重要作用，为运动员、教练、医疗专业人员和普通健身爱好者提供支持。以下是一些AI赋能体育健康的途径： 1. 运动表现分析：AI可以分析运动员的动作和表现，提供技术改进的建议，帮助提高运动技能。 2. 训练计划优化：基于运动员的体能数据、历史表现和目标，AI可以设计个性化的训练计划。 3. 伤病预防和管理：通过分析运动员的运动模式和生理数据，AI有助于预测和预防潜在的伤病。 4. 营养建议：AI可以根据运动员的身体状况、训练强度和营养需求，提供定制化的饮食建议。 5. 康复辅助：AI技术可以辅助运动员的康复过程，通过监测康复训练的效果并提供调整建议。 6. 心理健康支持：AI聊天机器人或应用程序可以提供心理支持，帮助运动员管理压力和焦虑。 7. 比赛策略制定：AI可以分析比赛数据，帮助教练制定比赛策略和战术。 8. 健康监测和预警：可穿戴设备结合AI技术，能够实时监测用户的生理指标，如心率、血压等，并在异常时发出预警。 9. 虚拟健身教练：AI驱动的虚拟健身教练可以提供个性化的健身指导和激励，帮助用户保持锻炼习惯。 10. 智能场馆管理：AI技术可以优化体育设施的管理，如智能照明、能源管理、人流监控等。 11. 观众体验提升：AI可以增强体育赛事的观众体验，例如通过虚拟现实技术提供沉浸式观赛体验。 12. 运动科学研究：AI可以加速运动科学研究，通过分析大量数据来发现新的训练方法或健康趋势。 13. 药物检测和反兴奋剂：AI有助于提高药物检测的准确性，支持反兴奋剂工作。 14. 社交互动和社区建设：AI可以帮助建立运动社区，促进运动员和爱好者之间的交流和互动。 15. 辅助残奥运动员：AI技术可以为残奥运动员提供辅助工具和训练支持，帮助他们更好地参与体育活动。 通过这些方式，AI不仅能够提升运动员的表现和训练效果，还能够促进普通人群的体育参与度和健康水平，同时为体育赛事和活动的组织提供支持。

以下为您推荐能够做海报的 AI 网站——无界 AI（网址：https://www.wujieai.cc/），它可以满足您制作课程广告海报发朋友圈的需求： 1. 做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 2. 对于您的课程广告海报，本案例应用场景为朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1，皮克斯卡通模型位置可根据以下指引找到：二次元模型》模型主题》皮克斯卡通。 3. 关键词类别包括场景（如向日葵花田、面包店等）、氛围（如温馨、温暖等）、人物（如父亲和女儿、父亲和儿子）、造型（如发型、发色、服饰、配饰等）、情绪（如笑得很开心、大笑、对视等）、道具（如童话书等）、构图（如半身、中景等）、画面（色彩明艳）等。 4. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要完成的风格意向，背景不一定是空白的，可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 5. 图生图功能：首先准备一张真实照片作为样图，然后在无界 AI 找到图生图功能，别忘了加关键词。如果要改变画面内容（比如父亲头发颜色），“二次元强度”改为 70%。可根据出图效果，进一步修改或增加提示词作为约束。

以下是一些在线文字生成图片的网站工具： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。 另外，以下是一些图片生成 3D 建模的工具： 1. Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象。 4. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域的模型生成。 5. VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供多种功能。 这些工具通常具有用户友好的界面，无需专业的 3D 建模技能即可操作，广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为一些可以免费增强图像清晰度的网站： Kraken.io：主要用于图像压缩，但也提供了免费的图像放大功能，能保证图像的细节清晰度。 Deep Art Effects：强大的艺术效果编辑器，通过 AI 技术能够将图像放大并赋予艺术效果，支持多种滤镜和风格。 Magnific：https://magnific.ai/ ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 。 另外，RealESRGAN 也是一个基于 RealESRGAN 的图像超分辨率增强模型，但使用几次后要收费。 图像修复放大的流程通常分为三部分： 1. 图像输入：添加 Load Image 节点加载图像，不建议上传大分辨率的图片，以免处理时间过长。 2. 图像高清修复：把原本模糊的图片修复，并进行 2 倍放大。Checkpoint 大模型使用 Iceclear/StableSR，搭配 Stable SR Upscaler 模型能最大程度修复图像。提示词部分应包含想要达到的目的内容。 3. 图像高清放大：针对第一次放大修复后的图像进行二次修复，realisticVision 底膜在重绘扩图放大等领域效果较好，使用提示词反推 node 对图像进行画面提示词提取，搭配 tile ControlNet 提升画面细节感，然后用合适的高清放大模型进行二次放大。

以下为您推荐几款可能满足需求的软件及相关信息： 在 Stable Diffusion 中，如果您使用秋叶整合包，里面包含提示词联想插件。例如输入“1”，能看到下方联想热门提示词，适合英文不好、记不住单词的朋友。 常用的翻译软件有 DeepL 翻译（网址：https://www.deepl.com/translator ，可下载客户端使用）和网易有道翻译，其可通过 ctrl+alt+d 快速截图翻译，方便查看别人关键词。 还有自动翻译插件 promptallinone，安装方式为在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装，或者将下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下，安装完成后重启 webUI 即可使用。 在英语学习方面，您可以利用以下工具： AI 写作助手如 Grammarly 进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 自适应学习平台如 Duolingo，利用 AI 技术量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 智能对话机器人如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。

以下是为您推荐的从 0 基础学习搭建自己的 Coze 来完成业务工作的学习路径和学习计划： 学习路径： 1. 了解 Coze AI 应用的背景和现状，包括其发展历程、适用场景和当前的局限性。 2. 熟悉创建 AI 应用的操作界面，包括学习业务逻辑和用户界面的搭建。 3. 掌握前端和后端的基础知识，了解其在 Coze 应用中的作用。 4. 学习容器的操作和页面布局技巧。 学习计划： 1. 资料获取途径：可以通过飞书知识库获取相关学习资料。 2. 资料推荐： “90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用:证件照 2025 年 1 月 18 日副本”，其中包含智能纪要和智能章节，详细介绍了 Coze 应用的创建过程、界面讲解、前端与后端基础及界面组件布局、容器操作与页面布局等内容。 （筹划中）「Agent 共学」之“两天学会用 AI 建站”，其中的共学日程表可能会提供相关的学习安排和指导。 在学习过程中，建议您重点熟悉桌面网页版的用户界面，按照资料中的步骤逐步实践，遇到问题及时查阅资料或寻求帮助。祝您学习顺利！

以下几个 AI 可以帮助初中生规划学习计划： 1. 文心大模型 4.0：它可以按照以下步骤为用户制定学习计划。首先询问学习目标或需要解决的问题，然后依次询问并收集学习目标与个人或职业发展目标的关系、具体学习内容、量化学习进度和成功的标准、目标完成的时间框架、目标的现实可行性等信息，最后综合这些信息制定详细的分步骤学习计划，包括每日和每周的学习内容及目标。 2. ChatGPT：可以协助设定量化目标，比如以考取雅思 8.0 且能和朋友或客户流利交谈为目标。然后会询问达成目标的时间框架，比如半年。还会询问目标的现实可行性，比如考虑目前的英语水平、日常时间安排、学习资源等情况。 例如，如果一个初中生想要提高英语水平，设定半年内考取雅思 8.0 且能流利交流为目标，目前雅思 6.5，每天能投入 2 小时，周末更多，有网络课程访问条件且能购买学习材料，那么这些 AI 可以根据这些信息为其制定具体的学习计划。

以下是关于 AI 讲师计划的相关信息： 招募背景： 随着 AIGC 技术的快速发展，传统企业亟需通过 AI 转型实现降本增效与业务创新。工信部大数据产业人才基地计划为传统行业客户提供 AI 技术培训、场景化咨询与解决方案落地服务，现面向通往 AGI 社区招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家，共同推进企业 AI 化进程。全国高校培训业务也在招募。 涉及业务： 1. 公开课：针对 B 端渠道持续展开公益科普，形式免费，部分渠道有经费。主要内容是企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类的科普分享，目的是建立与企业渠道之间的信任，构建收费培训/咨询的转化通道。 2. 线下培训：通过培训转化或直接招生，分成两天一夜、三天两夜的培训班，50 人以上开班，建议 100 人。 3. 咨询服务：针对企业的咨询陪跑服务，包括 AI 营销能力搭建，企业客服机器人搭建、企业端内容分析智能体搭建、企业运营数据大盘搭建、无人直播/数字人直播间搭建等。 近期安排： 1. 商会公开课：时间暂定 2.22 日，线上直播（小鹅通/腾讯会议），用户群体是商会会员，大多数规模营收较大，偏传统的制造业、服务业企业居多，共 6000 多家会员单位，公开课主题为《AI 获客》，包括“AI 精准获客”、“AI 内容流量”、“AI 矩阵曝光”、“AI 私域转化”、“AI 自动直播”。 2. 重庆区域公开课：时间暂定 2.9 日，线上直播（小鹅通/腾讯会议），用户群体是重庆地区政府领导、国央企领导、银行领导、部分行业协会领导，共 500 人左右，公开课主题为《Deepseek 引发的商业思考》，包括但不限于“Deepseek 火爆背后的思考”、“deepseek 企业带来的生产力变革”、“AI 企业流量打法”。 3. 民营经济大讲堂：时间与讲师团商量调整，线下付费方式，一场 100 200 人，讲师费用预计在 5000 20000 一场，需要评估讲师的资历和案例，主题包括但不限于 AI 通识培训、AI 企业增长打法等。 4. 省商会公开课：时间待定，可与讲师沟通调整，线上直播（小鹅通/腾讯会议），用户群体是商会会员，大多数规模营收较大，偏传统的制造业、服务业企业居多，公开课主题为《AI 获客》，包括“AI 精准获客”、“AI 内容流量”、“AI 矩阵曝光”、“AI 私域转化”、“AI 自动直播”。 5. saas 平台企业公开课：时间待定，可与讲师沟通调整，线上直播（小鹅通/腾讯会议），用户是 saas 平台上的企业，中小企业居多，主题待定。 6. 杭州市城投线下培训：时间 2 月底，针对城投内部线下培训，付费，主题可与讲师商量，针对通识类和企业流量打法等方向。 讲师介绍： 韦恩，智能体创业者、WayToAGI 共建者、微软提示词工程师、爱问 AI 智能体交付专家、企业级 AI Agent 定制专家，荣获多家 AI 开发平台的比赛奖项，13 年程序开发背景，多家企业的 AI 落地顾问。 承接业务：1v1 辅导、智能体培训、智能体定制开发、企业 AI 项目落地。 课程计划： DAY1：入门，搭建证件照应用，需要有一定的智能体搭建基础。课程回放。 DAY2：进阶，邮票收藏馆搭建，需要有第一天的 AI 应用搭建基础。 课程回放。 您将收获： 1. 全面认识扣子的 AI 应用的底层逻辑。 2. 解决 AI 应用核心卡点：工具栏、表单使用、加载动图、界面布局等卡点。 3. 收获一个价值千元的 AI 应用证件照。

以下是为您制定的学习 SD AI 绘图的详细计划及相关学习资源： 学习计划： 1. 首先，深入学习 Stable Diffusion 的核心基础原理，包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程以及其他主流生成式模型介绍。 2. 接着，掌握 Stable Diffusion 的核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 3. 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同方式，如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 搭建推理流程，并查看生成示例。 4. 了解 Stable Diffusion 的经典应用场景，如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 5. 最后，尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，包括配置训练环境与训练文件，以及基于 Stable Diffusion 训练 LoRA 模型。 学习资源： 1. 教程：深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识 知乎。 目录涵盖了 Stable Diffusion 系列的各个方面，包括核心基础知识、网络结构解析、搭建推理流程、应用场景和模型训练等。 2. SD 模型权重百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 模型，即可获得资源链接，包含多种模型权重。 3. SD 保姆级训练资源百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SDTrain，即可获得资源链接，包含数据处理、模型微调训练以及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码全套资源。 4. Stable Diffusion 中 VAE，UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 网络结构，即可获得网络结构图资源链接。

以下为您介绍能做工作计划的智能体相关内容： 智能体是使用深度学习和神经网络创建的模型，能够制定计划和决策，以尝试实现设定的目标。它可以访问外部工具，如网络搜索、计算器、编写和运行代码的能力以及数据库中存储的长期记忆，并模仿逻辑思维模式，观察已知信息，规划下一步行动，批判自身工作，逐步思考，决定在任何时候使用何种工具来解决问题。 完全自主智能体由四个元素组成，达到完全主体能力： 1. 推理：在最基本层面上，能够对非结构化数据进行推理。 2. 外部记忆：需要外部内存来存储和调用特定于域的知识以及问题的有限上下文。 3. 执行：使用工具来执行增强其解决问题能力的任务。 4. 规划：遵循更人性化的思维过程，将工作分解成更小的子任务和计划，反思进度并根据需要进行调整。 智能体和工作流有所区别： 智能体是一个自动化的“助手”，用来执行特定任务，擅长做具体、重复性的任务，只能按照预先设定的规则和任务做事，遇到超出范围的情况可能无法应对。 工作流是一系列任务的流程，决定了每个步骤应该做什么，更灵活，能够适应变化，可调整步骤和规则来应对不同情况。在业务中，通常需要工作流而非单个智能体，因为整个业务流程设计至关重要。