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4060和4060TI哪个更适合SD

Answer

在 Stable Diffusion(SD)的应用中,30 系列显卡中 3060ti 12GB 显卡、3090 和 3090ti 比较适合生成图片,其他显存不够的显卡意义不大。2080ti 22GB 魔改版本显卡比较考验运气,建议求稳定。SD 的图像生成主要依赖显卡,只要显存足够,其他配置不太差就行。之前有文章分析,i9 和 i5 的 CPU 对于生成速度影响在 10%以下。能上 4090 建议上 4090,哪怕是万丽版本也好过高配 4080。在实际测试中,使用 4080ti 笔记本,12G 显存,不同模型和设置的出图时间有所不同。例如使用 diffusers 的 2.5Gfull 模型绘制 1024*1024 尺寸的图片,一张图花了 2 分 57 秒;使用 320Mb 的 small 模型,用时 34 秒。对于 4060 和 4060TI 哪个更适合 SD,上述内容未给出直接对比,但综合来看,显存大小和性能表现是关键因素,您可以参考以上信息进行判断。

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References

Stable Diffusion电脑配置选购指南

30系列显卡中,我认为3060ti12GB显卡和3090、3090ti三款显卡是比较适合SD生成图片的,其他的显存不够,快一点意义不大。至于2080ti22GB魔改版本显卡,比较考验运气哈哈,建议还是多花点求个稳定。A5000等专业卡不能玩游戏,生成速度不如同价位游戏卡,半精度训练模型运算速度可能会快一点,不建议普通玩家选购。

Stable Diffusion电脑配置选购指南

正好有朋友问到我SD电脑配置,就简单写一下我的观点和经验吧。SD的图像生成主要依赖的是显卡。只要显卡显存足够,就能够出图,其他的不太差就行。之前见过文章分析,i9和i5的CPU对于生成速度并无明显影响,在10%以下。能咬咬牙上4090的我全部推荐上4090哈,哪怕是万丽版本的4090也好过高配4080。

【SD】来了来了!属于SDXL的ControlNet模型它终于来了!(测评)

首先是canny,它有几个不同的型号,体积越大,速度越慢。我使用的是4080ti的笔记本进行的测试,12G显存。模型sdxl base+refiner提示词:masterpiece,best quality,1girl采样方法:euler a尺寸1024*1024使用diffusers的2.5Gfull模型绘制的图片,一张图花了2分57秒,从这个效率上来看,这个大尺寸基本可以弃了。使用diffusers的320Mb的small模型,用时34s,质量上差距不大,主要是时间优势很明显。我们可以再看看其他作者的,这张是kohya的,用时33秒,更接近真实质感。sai的canny分为128lora和256lora,分别用时39秒和1分08秒,这个模型比较偏绘画的感觉。最后还有一个t2i的canny模型,用时34s,也是偏插画一点。你们觉得哪个效果更好呢?时间上基本都在30秒以上,如果关掉refiner的话,能节省一半左右的时间,平均在17秒左右。#Depth深度接下来测试一些depth模型,图形尺寸664*1024。使用diffusers的full模型,用时2分48秒,sdxl给我随机到了一个拼贴画的风格。使用diffusers的small模型,用时23s。使用kohya模型,用时42秒。这……好像和我的图片没什么关系。

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本地安装大模型使用4060显卡和4060TI显卡有什么区别
在本地安装大模型时,4060 显卡和 4060TI 显卡主要有以下区别: 显存方面:显存是选择显卡的重要因素。4060 显卡的显存通常小于 4060TI 显卡。对于一些对显存要求较高的任务,如生成更大分辨率的超清图片、使用更高的参数进行 Dream booth 微调等,4060TI 显卡的大显存更具优势。 生成速度方面:4060TI 显卡的速度比 4060 显卡快。但在某些情况下,如果显存不足导致无法执行任务,速度稍慢就显得不那么重要了。 总体而言,在预算允许的情况下,16GB 的 4060TI 显卡由于其较大的显存,可以执行更多样的 AI 生成任务。但如果预算有限,4060 显卡也是一个可行的选择。
2024-11-06
蛟龙16pro配置(处理器R7-7745HX,显卡RTX4060 8G,硬盘512GPCIE4.0SSD)可以用于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作吗
蛟龙 16pro 的配置(处理器 R77745HX,显卡 RTX4060 8G,硬盘 512G PCIE4.0 SSD)对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说,可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力,但在处理大规模数据和复杂的模型运算时,其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持,但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析,可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小,在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述,该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务,但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作,可能需要更强大的硬件配置,例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡,以及更大的存储空间。
2024-09-14
4060显卡用Stable Diffusion怎么样
4060 显卡用于 Stable Diffusion 的情况如下: 在 30 系列显卡中,3060ti 12GB 显卡、3090 和 3090ti 比较适合 Stable Diffusion 生成图片,其他显存不够的显卡意义不大。2080ti 22GB 魔改版本显卡比较考验运气,不建议普通玩家选购。A5000 等专业卡不能玩游戏,生成速度不如同价位游戏卡,半精度训练模型运算速度可能会快一点,也不建议普通玩家选购。 如果使用 40 系显卡,16GB 的 4060ti 虽然速度比 12GB 的 4070ti 慢一点,但大显存可以执行更多样的 AI 生成任务,比如生成更大分辨率的超清图片,使用更高的参数进行 Dream booth 微调等。 需要注意的是,如果在 Stable Diffusion 模型加载时遇到 CUDA 显存不足的错误,简单来说就是显卡不行,没有足够的显存空间分配给该模型。解决方法有:换个好一些的显卡,至少英伟达 2060 以上;或者开启低显存模式。 开启低显存模式的方法如下:在 stablediffusionwebui 文件夹下找到 webuiuser.bat,用文本或代码编辑器打开该文件夹。如果显卡显存不足 3G,可以在 set COMMANDLINE_ARGS=的后面添加参数–lowvram –alwaysbatchconduncond 之后保存。如果显卡只有 4G 显存,可以在 set COMMANDLINE_ARGS=的后面添加参数–precision full –nohalf –lowvram –alwaysbatchconduncond 之后保存。
2024-08-13
sd教程
以下是关于 SD 的一些教程: 用 SD 做二维码: 好看的二维码欣赏:第一个就是 qrbtf。 最近新出了融合二维码教程。 方法原文地址:https://stablediffusionart.com/qrcode/ 相关帖子展示了使用 Stable Diffusion 创建的艺术二维码,是使用定制训练的 ControlNet 模型生成的,人们也想出了在无自定义模型情况下制作 QR 码的方法。 用 SD 做中文文字(持续更新中): 制作思路: 将中文字做成白底黑字,存成图片样式。 使用文生图的方式,使用大模型真实系,作者用的 realisticVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置。 输入关键词,如奶油的英文单词,Cream+Cake(加强质感),反关键词:Easynegative(负能量),反复刷机,得到满意的效果即可。 同理可输出 C4D 模型,可自由贴图材质效果,3d,blender,oc rendering。 如果希望有景深效果,也可以打开 depth(增加阴影和质感)。 打开高清修复,分辨率联系 1024 以上,步数:2960。 参考视频教程:【“牛逼”的教程来了!一次学会 AI 二维码+艺术字+光影光效+创意 Logo 生成,绝对是 B 站最详细的 Stable Diffusion 特效设计流程教学!AI 绘画进阶应用哔哩哔哩】https://b23.tv/c33gTIQ SD 的各种实践教程: 线稿上色 Midjourney+Stable Diffusion:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AsbYwmfS6ikhr3kNsCocdPMEnUd 猫咪狗狗 lora:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JiQewVbOHi7tzakS23ecprxsnfg 字体设计机甲战士:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GUQ3w52elisr9ukIgkBc42UmnWd 做盲盒平面变 3D:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SCK8wV4PTiHQVKkvGRUcx0fcnTe MJ 出图 SD 放大:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/E88nwOtk9ilRQskg3Qlc6ZHpnTf 七夕字体和图:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BjQ1wLRv0ivCLtk136VchSCqnpU 可爱毛粘字体:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NjhbwF1cTiQ5Xjkd3tNc1OWynZd
2025-04-08
绘画工具sd怎么使用?
以下是关于绘画工具 SD 的使用方法: 1. 生成超大图像: 若想用 SD 绘制超高分辨率图片(如 10000x768 的清明上河图),直接调分辨率不可行,会爆显存,正常尺寸设置最高到 2048。 先在 PS 中设置所需大尺寸画布,保存为 jpg 图片。 将图片放入 ControlNet 中,点击右下角箭头,将图片尺寸信息发送到生成设置。 填入正反向提示词,启用 Tiled Diffusion 插件,其中方案选择 Mixture of Diffusers,可防止接缝产生。 2. 提示词标签选择: 按顺序选择标签词,如女孩、白头发、蓝眼睛等。 选择画质和视角,如最好的质量、杰作、从人物角度往下看等。 选择艺术风格,如皮克斯动画、轮廓光。 填写负面提示词,点击选框结尾的“负面”。 模型选择“revAnimated”,调整尺寸后点击生图。 3. 真人转二次元及图生图: 使用【X/Y/Z plot】脚本做参数对比,设置 X 轴为提示词相关性(取值范围 130,每次增加 5),Y 轴为重绘幅度(取值范围 01,每次增加 0.2)。 提示词相关性在 6—11 中间为最佳,重绘幅度大小可控制生成图与原图相似度。 可使用绘图功能增加或修改元素,如增加红色眼镜、去掉衣服图案、更换头部或修改帽子部分等。
2025-04-01
comfyui 与 SD 功能上有啥区别
ComfyUI 与 SD 在功能上主要有以下区别: 1. 工作原理:ComfyUI 更接近 SD 的底层工作原理。 2. 自动化工作流:ComfyUI 具有更出色的自动化工作流,能够消灭重复性工作。 3. 后端工具:ComfyUI 作为强大的可视化后端工具,可实现 SD 之外的功能,如调用 API 等。 4. 定制开发:可根据定制需求开发节点或模块。 5. 应用场景:例如在抠图素材方面,ComfyUI 能根据需求自动生成定制的抠图素材。 6. 与其他软件的结合:如与 Blender 整合,从工作流程上天然适配。 7. 工作流搭建:ComfyUI 以连线方式搭建工作流,可通过改变节点实现不同功能,具有更高的自由和拓展性,能根据自身需求搭建和改造工作流。
2025-03-28
我是一名电商设计师,现在想学习SD AI绘图,有一点基础,但学习课程资源有限,请你帮我制定一份详细的学习计划,并提供一些学习资源。
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。
2025-03-28
SD如何部署
SD 的部署方式如下: 1. 本地部署(Win 系统): 系统要求:Win10 或 Win11。 查看配置: 查看电脑系统:在桌面上找到“我的电脑”,鼠标右键点击,点击“属性”,查看 Windows 规格。 查看电脑配置:需要满足 3 个要求(推荐),电脑运行内存 8GB 以上,是英伟达(NVIDA)的显卡,显卡内存 4GB 以上。打开任务管理器(同时按下 ctrl+shift+esc),可查看电脑运行内存,8GB 运行内存可以勉强运行 SD,推荐 16GB 以上运行内存;查看电脑显卡内存(显存),4GB 显存可运行 SD,推荐 8GB 以上显存。 配置达标跳转至对应安装教程页:。 一键式安装: 电脑配置能支持 SD 运行的朋友们,可使用 B 站秋叶分享的整合包。 具体安装方法: 打开链接 https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru ,下载《1.整合包安装》,存放到电脑本地。 打开保存到电脑里的文件夹。 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》,鼠标右击文件,点击“解压文件”。 选择解压到 D 盘或者 E 盘,小心 C 盘被占满,点击确定。 解压完成后,来到第二个文件夹,双击里面的文件,点击安装。 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录,找到启动器,鼠标右击启动器,点击“发送到”,桌面快捷方式。 双击启动器,等待更新,接着点击左边第二个“高级选项”,在显存优化里,根据自己电脑的显存选择(就是上面查看的专用 GPU 内存),自己电脑是多少就选多少。 回到第一个一键启动,点击右下角的一键启动。出现代码页面不用管,等一下就行了,SD 的主界面会自动在网页上弹出来。如果出现报错,可以回到最开始的界面,在左边点击“疑难解答”,再点击右边的“开始扫描”,最后点击“修复”按钮。 2. 云端部署: 部署流程: 安装和配置基础环境:浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到你刚才购买的实例,点击启动,就会新开一个远程访问的窗口,输入你购买时设置的密码,进入,这样你就有了一个远程的 Windows 系统环境,接下来安装显卡驱动、配置环境变量即可。 安装显卡驱动:用内置的 IE(也可下载 Chrome),打开英伟达的网站,找到驱动下载,选择购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号,下载对应的驱动,然后安装上。 配置环境变量:驱动安全完成后,开始配置环境变量。首先先找到你安装后驱动所在的目录,如果没有特殊设定的话,一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」这里,复制这个路径,找到环境变量配置入口(控制面板>系统和安全>系统),选择「高级系统设置」,弹窗设置环境变量,找到「系统变量」里的 Path 环境变量,点击「编辑...」,然后「新建」,帮刚才复制的 nvidia 驱动安装地址粘贴进去,保存即可。 备选:SD 好难,先试试简单的无界 AI:
2025-03-25
sd 换脸
以下是关于 SD 换脸插件 Roop 的详细步骤: 1. 勾选包含 Python 和 C++包等相关项目,更改安装位置后点击右下角安装。安装时间较长,需耐心等待。 2. 安装好后,打开 SD 文件目录下的相关文件夹,在地址栏输入“cmd”并回车,在打开的 dos 界面粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”代码,自动安装 insightface。若此阶段出错,建议下载最新的秋叶 4.2 整合包(6 月 23 号更新),在云盘后台回复【SD】可下载。 3. 安装完成后,重新打开启动器,后台会继续下载一些模型,全程要保证科学上网。 4. 选用真实系模型“realisticVisionV20”,关键词描述相关内容生成照片。 5. 启用 ROOP 插件,选择要替换的人物照片,面部修复选择“GFPGAN”,根据需求设置右边的参数数值和放大算法,点击生成。 6. 若生成的人脸像素偏低、模糊,可将图发送到“图生图”,开较小的重绘幅度,然后使用 controlnet 中的 tile 模型进行重绘。 此插件主要适用于真实人脸替换,对二次元人物作用不大。在使用时要谨慎,切勿触犯法律。若想要此插件,可添加公众号【白马与少年】,回复【SD】即可。推荐使用最新的秋叶整合包,出错概率最小,且科学上网很重要。
2025-03-19
AI meeting summary tools
以下是一些 AI 会议总结工具: :这是一款 GDPR 合规的 AI 会议助手,专为 Zoom、Google Meet、Microsoft Teams 会议设计,能够根据用户的指令制作定制笔记,将长时间录音压缩成 2 分钟会议摘要,以用户偏好结构和语言编写笔记,捕捉重要细节,用户可连接日历让其代做笔记,提高效率,其笔记功能出色,能识别行动项提高会议效率,远超其他提供商。
2025-04-15
I'm a beginer of AI learning. This is the first time I explore this website - Wayto AGI. I just wonder how I can start my journey of AI learning by using this website. Could you give me a plan or some suggestions?
以下是为您提供的新手学习 AI 的计划和建议: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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。 一定要掌握提示词的技巧,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。 通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 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。 另外,《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到,在学习 AI 时,要进行系统性的学习,打好基础。比如一开始就去系统地看几本书,听几门好课。May 还分享了自己加入 AI 社区:waytoAGI 的经历,认为这是一个宝藏社区,您可以看看这个社区的新手指引,怎么入门,比如 。
2025-04-09
Claude Artifacts是什么
Claude Artifacts 是由 Claude 推出的一项工具。它具有将前端代码直接渲染成网页的功能,在前端代码生成能力方面表现出色。例如,可以借助 Claude 的 Artifact 功能制作海报、思维导图等,用户无需编写代码或使用专业设计软件,仅通过与 Claude 对话并输入提示词,就能生成符合需求的内容。目前关于 Claude Artifacts 的探索文章相对较少,但其具有代码跑通率高、设计美感好等特点,还能实现动态生成的效果。
2025-04-01
function call
Function Calling 是一种将 AI 模型(如 ChatGPT、谷歌 Gemini 等)的能力与外部工具和 API 连接起来的方法。 在 ChatGPT 中: 为让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式,prompt 的定制重要且复杂。 OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新后,开发人员可向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数,让模型智能输出包含调用函数所需参数的 JSON 对象。 本地写函数执行查询操作,如 this.app.mysql.select,函数名 getSqlQuery,参数:sql,更灵活。 在谷歌 Gemini 中: 讲解了 Function Calling 是什么及具体用法。 以从事金融业务为例,如搜索欧元兑美元的当前汇率,使用前需做好配置,可使用 Gemini 1.5 Flash 模型。 函数调用带来了多个优势,包括简化用户体验、减少错误发生可能性、为更高级自动化开辟道路,能处理如酒店预订或制定旅行计划等复杂操作,重新定义了人与技术的互动方式。
2025-03-31
function calling是什么
Function Calling 是一种在自然语言处理和人工智能模型中的技术和概念。 在金融业务场景中,例如搜索欧元兑美元的当前汇率,使用前需要做好配置,如使用 Gemini 1.5 Flash 模型。 对于 ChatGPT 而言,为了让其返回符合要求的 JSON 格式,prompt 的定制尤为重要和复杂。OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新后,开发人员可以向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数,并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象,这是将 GPT 的能力与外部工具和 API 连接起来的新方法。例如,本地写函数执行 this.app.mysql.select,使操作更灵活。 对于 OpenAI 的 GPT 模型,Chat completions API 允许在请求中传递一系列函数描述,模型能据此生成函数参数并以 JSON 格式返回,可用于执行函数调用,函数调用的结果还能在后续请求中反馈给模型形成交互循环。想深入了解可查看 GPT 入门指南里的函数调用部分和 OpenAI Cookbook 里的用例。 需要注意的是,模型生成的代码不一定都正确和安全,运行代码前要确保环境安全,最好在沙盒里。
2025-03-26
如何实现function call
实现 Function Call 主要有以下几种方式和要点: 1. 方式: Json Output:通过 Prompt 让模型输出 JSON 格式内容,但 Prompt 麻烦,输出不稳定,串业务成本高。 Json Mode:官方 Json Output,与 Tools 适用场景不同,JSON mode 为输出 JSON 存在,Tools 为 Call API 存在。 Function Calling 和 Tools:从可控角度推荐使用。 2. 要点: 放弃 JSON mode:模型输出 JSON 仍可能出错,模型厂家对 Function Calling 有微调优化。 降低 System prompt 依赖,化繁为简:System prompt 内容多,不能保证模型遵循,能在 Tools 里写的尽量写在里面。 API Response 增强 Prompt:Tools 调用结果返回给模型时,可增加约束和提示,准确率高。 尽量让模型做选择,而不是填空:将确定答案做成选项,如用 Enum 方式,减少 token 输出,提高速度和准确率。 利用 Tools 来做 Route,构建 Multi Agent:一个不行就增加数量,术业有专攻。 此外,OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新,开发人员可向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数,让模型智能输出包含调用函数所需参数的 JSON 对象,这是连接 GPT 能力与外部工具和 API 的新方法。例如在本地写函数执行查询,根据 GPT 返回的函数名和参数来操作,也可将函数改为更灵活的 SQL 查询。在实际业务中,可根据需求选择函数查询或 SQL 查询。另外,LangChain 内置的 openapifunction call 也可用于相关开发,实际业务中可能需结合内置业务流程,如判断用户问题是否相关、引导式提问等。
2025-03-19
我想找一款适合做标书的ai工具
以下是一些适合做标书的 AI 工具: AutogenAI:伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具,声称可以帮助企业撰写更强的提案,提高中标率。该公司获得了来自 Blossom Capital 的 2230 万美元投资,用于招聘更多人才、扩展平台和增加客户群。其软件可以将撰写强大提案的过程加快 800%,同时降低 10%的采购成本。 如果您还想了解生成 Logo 的 AI 产品,有以下选择: Looka:在线 Logo 设计平台,使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好,生成多个设计方案供选择和定制。 Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过用户回答问题生成 Logo 选项。 Designhill:Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计。 LogoMakr:提供简单易用的 Logo 设计工具,可利用 AI 建议的设计元素和颜色方案。 Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素,有 AI 辅助设计建议。 LogoAI by Tailor Brands:Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具,根据用户输入快速生成方案。 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具:https://waytoagi.com/category/20
2025-04-11
适合搭建应用的AI
以下是一些适合搭建应用的 AI 相关信息: Menlo Ventures 指出生成式 AI 应用当前有三个核心用例与强大的产品市场契合度:搜索、合成和生成。其投资组合公司在这些类别中有早期突破性的代表,中心是 LLMs 的少样本推理能力。但生成式人工智能的承诺不止于此,领先的应用程序构建商正在建立解决方案处理大量人力工作流程。借助多步逻辑等新型构建块,下一波智能体正在拓展 AI 能力边界,实现端到端流程自动化。在深入探讨人工智能体领域时,将概述 Menlo 对新兴市场的论点,包括定义智能体及使其成为可能的因素,追溯现代人工智能技术栈的架构演化过程,探讨范式转变对应用和基础设施层面的影响。 第一期「AI 实训营」手把手学 AI,在阿里云百炼从零搭应用。阿里云百炼是基于通义系列大模型和开源大模型打造的一站式大模型服务平台,提供生成式大模型的应用编排搭建能力和企业大模型的全链路训练部署能力。其核心能力和优势包括大模型 API 服务、AI 应用搭建、模型在线训练部署等。目标客户群体包括有开发经验的企业或独立开发者,期望通过“企业知识+大模型”降本增效的企业,以及有算法和技术人力、有丰富企业数据、期望拥有专属大模型的企业。 目前企业正在自行构建而非购买应用程序,重点主要放在自主构建应用程序上,基础模型的出现使企业更易通过 API 构建自己的 AI 应用程序。企业正在构建常见应用,也在尝试更新颖的应用。关于“GPT wrappers(GPT 套壳)”的局限性已有诸多讨论,目前尚不清楚当更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会变化。那些能在“LLM+UI”公式之外创新,并显著重新思考企业基本工作流程或帮助企业更好利用专有数据的应用,将在市场上表现出色。
2025-04-10
CRM那些功能适合和ai结合
AIGC 在 CRM 中的应用主要包括以下几个方面: 1. 个性化营销内容创作:根据客户个人信息、购买历史、偏好等数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统:基于 AIGC 的对话模型开发智能客服系统,通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等,缓解人工客服压力。 3. 产品推荐引擎:借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容,结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品,提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成:AIGC 可以自动生成数据分析报告,包括文字、图表、视频演示等形式,加快报告生产流程。 5. 智能翻译和本地化:提供高质量的多语种翻译及本地化服务,帮助企业打造全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容,降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析:高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。 以下是一些与 AI 结合的 CRM 相关产品推荐: 1. Clay:一款 AI 驱动的联系人应用软件,自动整理联系人信息,帮助管理个人和职业人脉。 2. Promptden:提示词交流和交易社区,可探索、发现和分享从 ChatGPT 和 Bard 文本提示到 MidJourney、Stable Diffusion 等 AI 生成的图像。 3. Parthean AI:财务教练,将 AI 工具与个人财务信息集成,提供定制答案,帮助用户制定预算并规划财务目标。 4. TinyStudio:免费的 Mac 应用程序,利用 M1/M2 芯片为视频和音频文件生成字幕。 5. Pagegpt:提供个性化网页设计,生成文案和图片,帮助吸引和转化顾客。 此外,工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步,为现代人工智能栈增加新的层。一些流行的原语如网页浏览(Browserbase、Tiny Fish)、代码解释(E2B)和授权+认证(Anon)已经出现,它们使 LLMs 能够导航网络、与外部软件(如 CRM、ERP)交互并运行自定义代码。例如,Omni 的计算 AI 功能利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中,然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。
2025-04-09
我想学AI,那么coze是否适合拿来练手学习AI
Coze 适合拿来练手学习 AI,原因如下: 其在智能体开发方面,低代码或零代码的工作流等场景表现较好。 对于没有代码基础和图文审美的人来说,门槛较低。 能让学习者短时间接触大量的应用场景练习和 prompt 练习。 有相关的教学资源,例如从操作界面、业务逻辑和用户界面的学习教程,还有关于数据库等概念的细化讲解。 但同时需要注意,AI CODING 虽强,但目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。
2025-04-01
比较适合语音克隆的有哪些AI
以下是一些适合语音克隆的 AI: :能将书面内容转化为引人入胜的音频,并实现无缝分发。 :提供专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 (被 Spotify 收购):提供完全表达的 AI 生成语音,带来引人入胜的逼真表演。 :利用合成媒体生成和检测,带来无限可能。 :一键使您的内容多语言化,触及更多人群。 :生成听起来真实的 AI 声音。 :为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 :为内容创作者提供语音克隆服务。 :超逼真的文本转语音引擎。 :使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 :听起来像真人的新声音。 :从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 :生成听起来完全像你的音频内容。 此外,还有以下相关信息: DubbingX2.0.3 中的海螺 AI 配音可以进行语音克隆,操作时需上传语音、命名声音、选择语言,原音频若有背景音乐最好在剪影中去除以保证生成的音色模型效果好且纯净。去除原音频背景杂音可通过打开剪映,按以下步骤操作:打开剪映,点击开始创作,导入原始音频或视频。 StepAudio:130B 语音文本多模态模型开源,集成语音识别、语义理解、对话生成、语音克隆、音频编辑、语音合成等功能,成本低质量高的语音克隆,支持“蒸馏”技术简化为更轻量版。
2025-03-31
最适合搭建本地个人知识库的ai是什么
以下是一些适合搭建本地个人知识库的 AI 相关技术和工具: 1. RAG(Retrieval Augmented Generation)技术:利用大模型的能力搭建知识库,其应用包括文档加载(从多种来源加载文档)、文本分割(把文档切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块嵌入并存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)和输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 2. Open WebUI:一般有两种使用方式,包括聊天对话和 RAG 能力(让模型根据文档内容回答问题,是构建知识库的基础之一)。如果要求不高,通过其可实现本地大模型的对话功能。 3. AnythingLLM:包含 Open WebUI 的能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装完成后,配置主要分为三步,包括选择大模型、文本嵌入模型和向量数据库。在 AnythingLLM 中,有 Workspace 的概念,可创建工作空间,上传文档并进行文本嵌入,还提供了 Chat 模式(综合给出答案)和 Query 模式(仅依靠文档数据给出答案)两种对话模式。
2025-03-28