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Face Swapper技术路径

Answer

以下是一些关于 Face Swapper 的技术路径和相关工具：

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

创作：换脸应用

1.[Face Swapper](https://taaft.com/ai/face-swapper/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线换脸，使用上传的图片。2.[Deepfakesweb](https://taaft.com/ai/deepfakesweb/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线视频操纵软件。3.[Swapper](https://taaft.com/ai/swapper/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在照片上交换面孔，效果出众。4.[Maskr](https://taaft.com/ai/maskr/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在自拍上叠加名人的脸。5.[Swapface](https://taaft.com/ai/swapface/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-实时换脸的视频通话。6.[Deepswap](https://taaft.com/ai/deepswap/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线媒体中的换脸。7.[Faceswapperonline](https://taaft.com/ai/faceswapperonline/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线图片换脸。8.[DeepFaceLive](https://taaft.com/ai/deepfacelive/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-改进的实时换脸视频通话。9.[Reface](https://taaft.com/ai/reface/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-视频和图片的换脸解决方案。

辅助工具：换脸

一个精细化的面部交换（换脸）技术与传统的换脸技术不同，E4S更加精细和高级。它不仅能让你在照片或视频中换脸，还能确保换出来的脸在形状、纹理和光照方面都非常自然和逼真。它能够非常精确地处理脸部的每一个小细节，包括你脸上的每一颗痣、每一条皱纹，甚至是光照和阴影。项目地址：[https://e4s2023.github.io](https://t.co/ysbYLxu5ls)论文：[https://arxiv.org/abs/2310.15081](https://t.co/sr6Kc1obKL)GitHub：[https://github.com/e4s2023/E4S2023](https://t.co/0TATDkfL2b)[heading2]? Misgif：[content]一款可以将你的脸放入你喜欢的GIF表情包中的应用换脸程序，但具有娱乐性。?[http://misgif.app](http://misgif.app/)?[https://x.com/xiaohuggg/status/1719186332319416388?s=20](https://x.com/xiaohuggg/status/1719186332319416388?s=20)[heading2]? Face Swapper：[content]AI换脸工具:一次替换多张脸。支持JPG、PNG、WEBP格式，最大1024px分辨率。应用场景：时尚、美容、电影、媒体、人力资源。传送门：[https://icons8.com/swapper](https://t.co/KEHXqf41SK)? https://x.com/xiaohuggg/status/1714612613357932800?s=20

辅助工具：换脸

1.[Face Swapper](https://taaft.com/ai/face-swapper/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线换脸，使用上传的图片。2.[Deepfakesweb](https://taaft.com/ai/deepfakesweb/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线视频操纵软件。3.[Swapper](https://taaft.com/ai/swapper/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在照片上交换面孔，效果出众。4.[Maskr](https://taaft.com/ai/maskr/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在自拍上叠加名人的脸。5.[Swapface](https://taaft.com/ai/swapface/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-实时换脸的视频通话。6.[Deepswap](https://taaft.com/ai/deepswap/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线媒体中的换脸。7.[Faceswapperonline](https://taaft.com/ai/faceswapperonline/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线图片换脸。8.[DeepFaceLive](https://taaft.com/ai/deepfacelive/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-改进的实时换脸视频通话。9.[Reface](https://taaft.com/ai/reface/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-视频和图片的换脸解决方案。

Others are asking
我要找AI配音视频，类似dreamface
以下为一些可以获取 AI 配音视频的网站及相关信息： Runway：网址为 https://runwayml.com ，有网页和 app ，使用方便。工具教程： 即梦：网址为 https://dreamina.jianying.com/ ，是剪映旗下产品，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，有最新 S 模型和 P 模型。工具教程： Minimax 海螺 AI：网址为 https://hailuoai.video/ ，非常听话，语义理解能力非常强。视频模型： Kling：网址为 kling.kuaishou.com ，支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。视频模型： Vidu：网址为 https://www.vidu.studio/ haiper：网址为 https://app.haiper.ai/ Pika：网址为 https://pika.art/ ，可控性强，可以对嘴型，可配音。工具教程： 智谱清影：网址为 https://chatglm.cn/video ，开源了，可以自己部署 cogvideo 。工具教程： PixVerse：网址为 https://pixverse.ai/ ，人少不怎么排队，还有换脸功能。工具教程： 通义万相：网址为 https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ ，大幅度运动很强。 luma：网址为 https://lumalabs.ai/ 。视频模型： 此外，在制作 AI 视频短片《梦镜》时，经过讨论决定采用真人配音而非 AI 配音。在制作过程中，先通过图片配合配音确定每个镜头所需时长，完成初步成片后再让配音老师根据剧情和人物情绪重新配音，并加入气氛音。 另外，桂大羊的 AI 视频短片制作教程中，选择了多种工具，包括大语言模型 chatgpt、kimi 进行剧本分镜设定，文生图 midjourney 生成视觉画面，图生视频选择即梦 dreamina 制作动态画面，suno 音乐编曲，ondoku 主角台词配音，视频剪辑使用剪映。
2025-02-25
facefusion是什么软件
FaceFusion 是一款面部交换和面部增强的开源软件，可以在本地运行。它不仅能将源图像中的面部与目标图像或视频中的面部进行交换，还提供了多种面部和帧处理器以改进或定制面部特征。FaceFusion 1.1.0 版本更新后，增加了摄像头功能，可进行实时换脸和面部改造。该软件有多种选项和参数，允许用户根据需要进行定制，并且内置了一些检查机制以防止被用于不道德或非法用途。其开源地址为：https://github.com/facefusion/facefusion 。 使用该软件存在一定的条件和限制： 本机解决方案：需要 Python 环境以及安装视频解码器等多个依赖软件，有一定编程知识要求。而且其运行推理计算速度非常依赖 GPU，若本地计算机没有 GPU 或者 GPU 显存较小，执行速度将会非常缓慢。 云服务解决方案：可利用云厂商如阿里云的 PAI 和 AutoDL 已提供的大模型运行环境和计算能力，但会产生一定费用。 在云服务解决方案中，以 AutoDL 为例，注册完成后在算力市场中选择能接受价格的算力服务器，建议选取 GPU 配置更高的算力设备。通过模型镜像启动 GPU 服务器，在算法社区查找 facefusion 镜像，创建实例并启动，利用终端输入相关命令启动程序，注意添加“executionproviders cuda cpu”参数以使用 GPU 能力加快推理速度。最后通过自定义服务按钮打开新的浏览器窗口，访问 facefusion 提供的 UI 界面，上传准备好的图片、视频进行换脸处理。
2025-02-20
facefusion
FaceFusion 是一个开源的换脸工具，以下是关于它的一些信息： 环境配置： 需要配置的环境包括 Python（3.10 版本）、PIP、GIT、FFmpeg、Microsoft Visual C++ 2015 可再发行组件包、微软 Visual Studio 2022 构建工具。 安装 Python 时需注意版本不能高于 3.7 到 3.10，因为 onnxruntime==1.16.3 需要 Python 版本在 3.7 到 3.10 之间，否则会导致 Python 环境不兼容要求的 onnxruntime 版本。推荐使用安装包下载安装：python 下载地址 https://www.python.org/downloads/ ，下载对应的版本后，点击安装，注意把它添加到系统的环境变量中，也可以使用命令行的安装方式。 安装完 FFmpeg 后需重新启动系统以使 FFmpeg 正常运行。 在安装微软 Visual Studio 2022 构建工具过程中，请确保选择桌面开发与 C++包。 启动和使用： 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab，打开这个工具。通过终端来启动 facefusioin。 点击顶部的 + 号选项卡，新打开一个终端窗口。 在终端窗口中，输入 3 条命令做 3 件事情： 查看文件列表。输入 ls 并按回车，显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入 facefusion 目录，输入 cd facefusion 并按回车，进入程序目录。 启动 facefusion。输入：python./run.py executionproviders cuda cpu 启动程序。注意后面的参数 executionproviders cuda cpu 非常重要，如果不加 cuda，则默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢。 打开 facefusion 软件，需要返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开一个新的浏览器窗口。通过 web 浏览器来访问 facefusion 提供的 UI 界面。 在 facefusion 软件界面上，上传准备好的图片、视频后，在右侧可以看到预览效果。点击下方的开始按钮，执行换脸处理。执行完成后，在输出的位置，会出现处理后的视频，输出窗口的右上角有一个下载按钮，点击它可以导出变量后的视频到本地。 此外，FaceFusion 是一款面部交换和面部增强的开源软件，可以在本地运行。不仅可以将源图像中的面部与目标图像或视频中的面部进行交换，还提供了多种面部和帧处理器以改进或定制面部特征。FaceFusion 1.1.0 更新，增加了摄像头功能，可以进行实时换脸和面部改造。FaceFusion 有多种选项和参数，允许用户根据需要进行定制。还内置了一些检查机制，以防止软件被用于不道德或非法的用途。GitHub：https://github.com/facefusion/facefusion 。相关视频演示：https://x.com/xiaohuggg/status/1699700109775397186?s=20 。
2025-02-12
Dreamface数字人
以下是关于 Dreamface 数字人的相关信息： 生成数字人： 在剪映右侧窗口顶部打开“数字人”选项，选取免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”。选择后软件会播放其声音，可判断是否需要，点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中，软件会生成对应音视频并添加到轨道中，左下角会提示渲染完成时间，可点击预览查看效果。 增加背景图片： 可删除先前导入的文本内容，为视频增加背景图片。点击左上角“媒体”菜单并“导入”选择本地图片上传，将图片添加到视频轨道上（会覆盖数字人），将轨道右侧竖线向右拖拽使其与视频对齐，选中轨道后可调整图片尺寸和数字人位置。 虚拟数字人的分类和驱动方式： 虚拟数字人通过各种技术创造，具有人类特征，呈现为虚拟形象。从驱动层面分为中之人驱动和 AI 驱动。中之人驱动运用动作捕捉和面部捕捉技术实现交互，有上限且缺乏高并发和量产化能力；AI 驱动使用 AI 技术创建、驱动和生成内容，赋予感知和表达等交互能力。从应用层面可分为服务型、表演型和身份型。服务型如虚拟主播、助手、教师、客服和医生等，表演型如虚拟偶像，身份型是物理世界“真人”的数字分身。 构建高质量 AI 数字人的要点： 1. AI Agent：要让数字人像人一样思考需编写类似人的 Agent，记忆模块、工作流模块和工具调用模块的构建是挑战。 2. 驱动躯壳的实现：定义灵魂部分接口，躯壳通过 API 调用，方式视躯壳实现而定。包含情绪的语音表达及保证躯壳口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能预设表情动作和做逻辑判断播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 实时性：数字人算法组成庞大，几乎不能单机部署，算法一般部署到额外集群或调用 API，网络耗时和模型推理耗时会影响体验，低延时是需解决的问题。 4. 多元跨模态：仅语音交互不够，可根据需求添加其他感官，如通过摄像头数据获取视觉信息并做图像解析。 5. 拟人化场景：正常与人交流非线性，插话、转移话题等情况需通过工程丝滑处理。
2025-01-17
deepfacelive
以下是关于 DeepFaceLive 以及换脸相关的信息： 换脸应用： 1. 在线换脸，使用上传的图片。 2. 在线视频操纵软件。 3. 在照片上交换面孔，效果出众。 4. 在自拍上叠加名人的脸。 5. 实时换脸的视频通话。 6. 在线媒体中的换脸。 7. 在线图片换脸。 8. 改进的实时换脸视频通话。 9. 视频和图片的换脸解决方案。 辅助工具换脸方面，同样有上述这些应用。 此外，还有关于深度学习核心概念中的特征学习的介绍：特征学习算法可以找到对区分类很重要的共同模式，并自动提取它们以用于分类或回归过程。特征学习可以被认为是由算法自动完成的特征工程。在深度学习中，卷积层特别擅长于在图像中找到好的特征到下一层，从而形成一个非线性特征的层次结构，这些特征的复杂性不断增加（例如，斑点、边缘– >鼻子、眼睛、脸颊– >面部）。最后一层使用所有这些生成的特征进行分类或回归（卷积网络中的最后一层本质上是多项式逻辑回归）。图 1 显示了由深度学习算法生成的特性，该算法可以生成易于解释的特性。但通常特征很难解释，尤其是在像循环神经网络和 LSTM 这样的深层网络或非常深的卷积网络中。
2024-12-09
hungging face是什么
Hugging Face 是一个提供自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）模型的平台和社区。 其具有以下特点和优势： 1. 提供简单易用的 API，方便开发者轻松使用先进的 NLP 模型。 2. 支持开发者分享、训练和部署自己的模型。 3. 社区中有大量的开发者和研究人员，不断推动和改进 NLP 和 ML 技术，分享和评估模型，并提供丰富的教程和资源。 4. 近期发布了自己的聊天产品 HuggingChat。 访问地址： 此外，AutoGPT on Hugging Face 是在 Hugging Face 上运行的 AutoGPT。Hugging Face 的首席执行官 Clem Delangue 曾谈到其起源最初是一个 AI 电子宠物，后来转型成为目前最常用的 AI 开放平台，还谈到了未来的方向，包括支持更广泛的 AI 应用领域，并使更多人能够更容易地构建 AI，以及关于人工智能的伦理问题和如何防止人工智能被滥用或滥用。
2024-11-05
Swapper换脸网站网址是什么
以下是一些流行的换脸应用程序和网站： Face Swapper：这是一个在线换脸工具，可以使用上传的图片进行换脸操作。 Deepfakesweb：这是一个在线视频操纵软件，可以对视频进行换脸操作。 Swapper：这个应用程序可以在照片上交换面孔，效果非常出色。 Maskr：这个应用程序可以在自拍上叠加名人的脸。 Swapface：这个应用程序可以实现实时换脸的视频通话。 Deepswap：这个在线工具可以在在线媒体中进行换脸操作。 Faceswapperonline：这个在线工具可以在在线图片上进行换脸操作。 DeepFaceLive：这个应用程序可以实现改进的实时换脸视频通话。 Reface：这个应用程序可以为视频和图片提供换脸解决方案。 请注意，换脸技术可能涉及到隐私和道德问题，因此在使用这些应用程序和网站时，请确保你已经获得了相关方面的授权和许可。
2024-05-08
学习WaytoAGI的最佳路径是什么
学习 WaytoAGI 的最佳路径包括以下几个方面： 1. 了解最新的 AI 技术：WaytoAGI 像免费的“技术期刊”，能让您了解最新动态，还能教授实用技能，且开源免费。 2. 线上共学：通过线上共学方式，手把手教您应用 AI 技术，无论您是小白还是有一定基础，都能找到适合自己的学习路径。 3. 找到志同道合的队友：如果您想创业、做副业，或者只是想找对 AI 感兴趣的伙伴一起做事，WaytoAGI 是很好的平台。 使用 WaytoAGI 的方法： 1. 点开链接就能看：无需注册和花钱，直接点击链接：点击。 2. 想看啥就看啥：比如想学 AI 绘画，就去看“AI 绘画”部分；想找 AI 工具，就去“工具推荐”部分，内容分类清晰。 3. 有问题还能问：看了还有不懂的，或者想跟别人交流，可以加入社群讨论。 此外，WaytoAGI 还有整活区，这里不是系统性学习的地方，而是一起做有趣事情的游乐场。在这里，您不用证明想法“有什么用”，可以尽情发挥对 AI 最天马行空的想象，鼓励把 AI 玩出新花样。
2025-04-10
学习路径文档
以下是为您提供的新手学习 AI 的路径文档： 首先，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。同时，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。 然后，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，并有可能获得证书。 接着，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。特别建议您掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 之后，进行实践和尝试。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，欢迎您实践后也进行分享。 最后，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。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。 此外，雪梅 May 的 AI 学习经验也值得参考。May 发现自己的学习路径是：迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。特别是学习 coze 的路径：输入→模仿→自发创造，这是她真实实践下来之后发现的学习规律。May 还提到，虽然费曼学习法告诉我们，学习最好的方式是教会别人，但在一开始学习 AI 时，自学和输入为主也是可行的。回想起来，如果能量更足、更有勇气，可以更早地开始输出倒逼输入。不过不要为难自己，只要迈开脚步，就是进步。
2025-04-09
基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。这个应该怎样使用呢
很抱歉，目前没有关于 Randoop 工具使用方法的相关内容。您可以通过以下途径获取更详细的信息： 1. 官方文档：访问 Randoop 的官方网站，查找其提供的详细使用说明和教程。 2. 技术论坛：在相关的技术论坛上搜索关于 Randoop 使用的讨论和经验分享。 3. 开源社区：参与开源社区中关于 Randoop 的交流，向其他开发者请教。
2025-04-08
提供一个全面的AI学习路径
以下是为您提供的全面的 AI 学习路径： 首先，了解 AI 的基础概念是至关重要的。这包括对机器学习、深度学习、自然语言处理等核心领域的基本认识。 在掌握基础概念后，深入学习数学知识，如线性代数、概率论、微积分等，这些是理解 AI 算法的基石。 接着，学习编程语言，如 Python，它在 AI 开发中被广泛应用。 然后，学习常见的机器学习算法，如决策树、聚类算法等，并通过实践项目加深理解。 对于深度学习，要掌握神经网络的原理和常见模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。 同时，关注最新的 AI 行业资讯，了解前沿技术和应用案例。 参与相关的实践活动，如模型创作大赛等，将理论知识应用到实际中。 此外，利用丰富的学习资源，如文章、教程、工具推荐等，不断提升自己的能力。 “通往 AGI 之路”是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设。它提供了系统全面的学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，包括丰富的学习资源、定期组织的活动等。您可以通过以下渠道获取更多信息： 网站： 知识库介绍说明：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BE57wlWV2iDkOvkbYIockX11nTC 社区业务：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PhZwwGR7jinzLVkqohOc7oofnzf 公众号：通往 AGI 之路 Bilibili：https://space.bilibili.com/259768893 小红书：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/6457d2e4000000001f030dbe Twitter：https://twitter.com/WaytoAGI
2025-04-01
我是一名0基础的AI使用者，如果我需要熟练的搭建自己coze来完成一些业务工作，我的学习路径是什么样的？可以为我推荐一个学习计划，包括学习的资料获取途径和资料推荐吗？
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！
2025-03-31
学习路径
以下是关于学习 AI 的不同方面的学习路径： LLM 开发： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理中的词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理，以及 BERT 的预训练和微调方法。掌握相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，使用 LLM 预训练框架如 PyTorch、TensorFlow 等，以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态，关注顶会最新论文、技术博客等资源。 AI 技术研究方向： 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。 AI 应用方向： 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。 AI 基础入门： 1. 根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的开始方式，如本地部署（电脑是 M 芯片的 Mac 电脑或 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑）、在线平台（分为在线出图和云电脑）或配台电脑（不建议一开始就配主机）。 2. 必学、必看内容是基础课，主要解决环境问题和软件安装不上的问题；建炉是针对不同炼丹方式提供不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。 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。
2025-03-31
能画技术路线图的prompt
以下是关于能画技术路线图的 prompt 相关内容： Midjourney Bot 的 Prompt 类型： 基本 Prompts：可以只是一个单词、短语或表情符号。 高级 Prompts：包括一个或多个图片 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。其中，图片 URL 始终位于 prompt 的最前面，以影响完成结果的风格和内容。提示文字是对希望生成的图像的文本描述，精心编写的提示有助于生成惊艳的图像。参数可以改变生成图片的方式，需放在提示语的末尾。 ComfyUI Flux 与 runway 制作绘画视频： 生成图片：提示词告诉 flux 生成一张技术草图，如 CAD。 绘制的视频：在 runway 里面，使用提示词从空白页面开始逐行创建，并把生成的图片作为尾帧。 草图上色：使用 flux 的 controlNet，depth 固定，目前 Union 版本不建议权重调太高，结束时间也需注意。 Prompt engineering（提示工程）： 开发测试用例：定义任务和成功标准后，创建多样化的测试用例，包括典型示例和边界情况，以确保提示具有鲁棒性。 设计初步提示：制定初步提示，概述任务定义、良好响应的特征及必要上下文，添加规范输入和输出的示例供参考。 根据测试用例测试提示：使用初步提示将测试用例输入，评估模型响应与预期输出和成功标准的一致性，使用一致的评分标准进行系统性的性能评估。
2025-04-19
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
stable diffusion底层技术
Stable Diffusion 的底层技术主要来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach 之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型的文本到图像生成模型，其原理包括以下几个步骤： 1. 使用新颖的文本编码器（OpenCLIP），由 LAION 开发并得到 Stability AI 的支持，将文本输入转换为向量表示，以捕捉文本语义信息并与图像空间对齐。 2. 采用扩散模型，将随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型，能从训练数据中学习概率分布并采样新数据。 3. 在扩散过程中，利用文本向量和噪声图像作为条件输入，给出每一步变换的概率分布，根据文本指导噪声图像向目标图像收敛，并保持图像的清晰度和连贯性。 4. 使用超分辨率放大器（Upscaler Diffusion Model），将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率，从低分辨率图像中恢复细节信息并增强图像质量。 此外，ComfyUI 的底层依赖 Stable Diffusion，去噪过程由 UNet 网络完成。UNet 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。交叉注意力机制在 Stable Diffusion 中很重要，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。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 的节点网络中表现为中间过程数据的流转。切换器代表在去噪过程中的不同阶段对特征流的控制，在 ComfyUI 中可通过修改模型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。 Stable Diffusion 还具有以下优点： 1. 可以处理任意领域和主题的文本输入，并生成与之相符合的多样化和富有创意的图像。 2. 可以生成高达 2048x2048 或更高分辨率的图像，且保持良好的视觉效果和真实感。 它还可以进行深度引导和结构保留的图像转换和合成，例如根据输入图片推断出深度信息，并利用深度信息和文本条件生成新图片。
2025-04-15
学习AI怎么在工作中使用，提高工作效率，有必要从技术原理开始学习吗
学习 AI 在工作中使用以提高工作效率，不一定需要从技术原理开始学习。以下是一些相关的案例和建议： 案例一：GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。其应用场景在于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成，能使生成效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。它基于 AI 学习模型，通过视觉理解技术识别网页元素，能执行点击和输入字符操作等，但目前存在一些功能尚未支持，如处理视觉信息程度有限、不支持输入特殊键码等。 案例二：对于教师来说，有专门的 AI 减负指南。例如“AI 基础工作坊用 AI 刷新你的工作流”，从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始，了解其优势短板，学习写好提示词以获得高质量内容，并基于一线教师工作场景分享优秀提示词与 AI 工具，帮助解决日常工作中的常见问题，提高工作效率。 建议：您可以根据自身工作的具体需求和特点，有针对性地选择学习方向。如果您只是想快速应用 AI 提高工作效率，可以先从了解常见的 AI 工具和应用场景入手，掌握基本的操作和提示词编写技巧。但如果您希望更深入地理解和优化 AI 在工作中的应用，了解技术原理会有一定帮助。
2025-04-15
AI相关的最前沿技术网站
以下是一些 AI 相关的前沿技术网站： 1. OpenAI：提供了诸如 GPT 等先进的语言模型和相关技术。 2. Google AI：涵盖了多种 AI 领域的研究成果和应用。 3. Microsoft Research：在 AI 方面有众多创新研究和技术展示。 此外，WaytoAGI 也是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯。在没有任何推广的情况下，WaytoAGI 两年时间已有超过 300 万用户和超千万次的访问量，其目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝等。
2025-04-15
，当前AI数字人发展的新态势，以及新技术和成果
当前 AI 数字人的发展呈现出以下新态势，并取得了一系列新技术和成果： 数字人简介： 数字人是运用数字技术创造的，虽现阶段未达科幻作品中的高度智能，但已在生活多场景中出现且应用爆发。业界对其尚无准确定义，一般可按技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要用于影视和直播带货，其表现质量与建模精细度及动捕设备精密程度相关，不过视觉算法进步使在无昂贵动捕设备时也能通过摄像头捕捉关键点信息实现不错效果。 B 端变现与创业方向： B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分，如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等，底层是需求和数据收集及训练模型，算力和能源是关键。自媒体创业需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。游戏创业可做轻量化游戏，结合 AI 技术满足放松和社交需求，专注垂类赛道避免与大厂竞争。影视创业在 25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术。广告营销创业重点是 AI 虚拟人，数字插画可走治愈类型，要明确平台用户画像和产品定位，做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇： AI 虚拟人从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，发展到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色，再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人。虚拟人产业链包括基础层的硬件和软件研发，平台层如商汤、百度等提供工具和系统，应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。未来 3 10 年，AI 虚拟人是 Web 3.0 的风口，提前布局有潜力的赛道可迎接机遇，但创业对创业者综合能力要求极高。 未来展望： 数字人未来有很多应用场景，如家庭中的数字人管家、学校中的数字人老师、商场里的数字人导购等。未来还会有很多技术突破，如将五感数据和躯壳控制参数作为输入，次世代算法可自我迭代升级和自行演化躯壳控制方式。通过 Dify 搭建数字人的开源项目可展现低门槛高度定制数字人的基本思路，数字人的核心在于 Agent 即灵魂，如何在 Dify 上编排专属数字人灵魂值得体验。期望随着数字人的多模态能力接入、智能化水平升级、模型互动控制更精确，AI 既能提供高质量信息，也能关注用户情绪。
2025-04-14