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flux和sd3.5出图的区别

Answer

Flux 和 SD3.5 出图存在以下区别：

  1. 模型性质：Flux.1 有多种版本，如开源不可商用的 FLUX.1[dev]、开源可商用的 FLUX.1[schnell]等。而 SD3.5 未提及相关性质。
  2. 训练参数：Flux.1 的训练参数高达 120 亿，远超 SD3 Medium 的 20 亿。
  3. 图像质量和提示词遵循能力：Flux.1 在图像质量、提示词跟随、尺寸适应、排版和输出多样性等方面超越了一些流行模型，如 Midjourney v6.0、DALL·E 3(HD)和 SD3-Ultra 等。
  4. 应用场景：Flux.1 可以在 Replicate 或 fal.ai 等平台上试用，支持在 Replicate、fal.ai 和 Comfy UI 等平台上使用，并且支持用户根据自己的数据集进行微调以生成特定风格或主题的图像。而 SD3.5 未提及相关应用场景。
  5. 本地运行：文中尝试了在没有 N 卡，不使用复杂工作流搭建工具的 Mac Mini M1 上运行 FLUX.1[schnell]，以及在边缘设备 Raspberry PI5B 上运行的情况，未提及 SD3.5 的相关内容。
  6. 模型安装部署：对于 Flux.1，不同版本的模型下载后放置的位置不同，如 FLUX.1[dev]、FLUX.1[dev fp8]、FLUX.1[schnell]应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。而 SD3.5 未提及相关安装部署内容。
  7. 显存处理：对于 Flux.1，如果爆显存，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型，设置为 fp8 可降低显存使用量，但可能会稍微降低质量。而 SD3.5 未提及相关显存处理内容。
  8. 提示词使用：在训练 Flux 时，应尽量使用长提示词或自然语言，避免使用短提示词，因为 T5 自带 50%的删标。而 SD3.5 未提及相关提示词使用内容。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

大模型的快思慢想：适配自己的LLM使用场景II--在Mac/Edge设备及微信上运行Flux

FLUX.1[dev]是开源模型，不可商用，直接从FLUX.1[pro]蒸馏而来，具备相似的图像质量和提示词遵循能力，但更高效。它在HuggingFace上提供，可以在Replicate或fal.ai等平台上试用。FLUX.1[schnell]是开源模型，可商用，专门为本地开发和个人使用量身定制，生成速度最快，内存占用也最小。它在Apache 2.0许可下公开提供，适合快速原型制作和个人项目。FLUX.1的训练参数高达120亿，远超SD3 Medium的20亿。它在图像质量、提示词跟随、尺寸适应、排版和输出多样性等方面超越了Midjourney v6.0、DALL·E 3(HD)和SD3-Ultra等流行模型，定义了新的图像合成的最先进水平。FLUX.1 AI的工作原理基于混合架构，结合了变换器和扩散技术，能够根据文本提示生成准确的图像。它采用尖端技术，如流匹配和优化，以生成高质量图像。FLUX.1 AI的关键特性包括尖端性能、文本处理能力、复杂构图能力和改进的人手生成。它支持在Replicate、fal.ai和Comfy UI等平台上使用，并且有明确的定价详情和使用限制。此外，FLUX.1 AI支持用户根据自己的数据集进行微调，以生成特定风格或主题的图像。本文我们尝试分别在没有N卡，不使用类似Comfy UI这样复杂的工作流搭建工具上使用Mac Mini M1上运行FLUX.1[schnell]。然后我们尝试在边缘设备Raspberry PI5B上看看是否可行，最后我们使用dify+CoW项目在微信上搭建一个通过微信发送提示词来画图的应用实例。[heading3]

ComfyUI FLUX

FLUX.1[dev]FLUX.1[dev fp8]FLUX.1[schnell],选一个.建议选择dev版本的,显卡可以的用fp16,显卡不够用的选fp8.模型下载后,放入，这个文件应该放在你的：ComfyUI/models/unet/文件夹中。如果爆显存了,“UNET加载器”节点中的weight_dtype可以控制模型中权重使用的数据类型,设置为fp8，这将使显存使用量降低一半，但可能会稍微降低质量.默认下的weight_type,显存使用比较大.[heading4]clip[content]t5xxl_fp16.safetensors和clip_l.safetensors,放在ComfyUI/models/clip/文件夹里面.https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/tree/main可以使用t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors来降低内存使用率，但是如果你有超过32GB内存，建议使用fp16[heading4]Vae[content]下载后,放入ComfyUI/models/vae文件夹https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/tree/main[heading3][heading3]T5（/t5xxl_fp16.safetensors）的这个clip，[content]原本是有一个输入输出的。就是有一半是应该空着的。会导致提示词被吞的情况，就是可能会有一半的提示词被吞掉了。所以短提示的效果会比较差。我们在训练flux或者sd3时候，应该尽量的去用长提示词或者自然语言。不要用短提示词。因为T5自带了50%的删标。

Others are asking
开源flux模型如何快速使用
以下是关于开源 Flux 模型快速使用的方法： 1. 模型的下载： 如果因为环境问题，可以在网盘中下载。 siglipso400mpatch14384（视觉模型）：siglip 由 Google 开发的视觉特征提取模型，负责理解和编码图像内容。工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容并将这些视觉信息编码成一组特征向量。打开 ComfyUI\models\clip，在地址栏输入 CMD 回车，打开命令行，输入下面的命令拉取模型（也可以在网盘里下载）。 image_adapter.pt（适配器）：连接视觉模型和语言模型，优化数据转换。工作流程包括接收来自视觉模型的特征向量、转换和调整这些特征，使其适合语言模型处理。通过 https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 下载，放到 models 的 Joy_caption 文件夹里，如果该文件夹不存在，就新建一个。 MetaLlama3.18Bbnb4bit（语言模型）：大型语言模型，负责生成文本描述。工作流程包括接收经过适配器处理的特征、基于这些特征生成相应的文本描述、应用语言知识来确保描述的连贯性和准确性。打开 ComfyUI\models\LLM，地址栏输入 CMD 回车，在命令行里面输入下面命令。 2. 下载地址： ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 下载地址：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 准备了夸克和百度的网盘链接，方便部分同学下载： flux 相关模型（体积较大）的夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 。 flux 相关模型（体积较大）的百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码：ub9h 。 如果 GPU 性能不足、显存不够，底模可以使用 fp8 的量化版模型，速度会快很多，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 3. 工作流下载： 最后我们再下载 dev 的工作流： 。或者下面官方原版的图片链接，图片导入 comfyUI 就是工作流：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png 。我们打开 ComfyUI，把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。
2025-04-08
我现在是学了一段时间的comfyui+flux，接下来准备学Python开发comfyui节点、对接模型，这样学下去方向有没有问题呢
您学习 ComfyUI 和 Flux 一段时间后准备学习 Python 开发 ComfyUI 节点并对接模型，这个方向是可行的。以下是一些相关的知识和要点供您参考： 工作流方面： 工作流节点可直接拖动单个节点到任意位置，也可按住 Control 键并用鼠标左键滑框选中多个节点，再按 Shift 键一起拖动。 选中节点后右键新建组，可修改组名、颜色等，组被覆盖时可直接拖动组。 选中节点后右键选择对齐方式，如顶部对齐、左边对齐等。 第三方节点的安装方式包括在 customer NODE manager 中安装、在 GitHub 上复制链接安装、通过终端输入指令安装、在秋叶启动器的版本管理中安装。 可通过 group by Parser 节点控制组，也可通过按住节点按 control b 跳过或按 control m 终止执行。 模型方面： 噪声强度由种子调节，种子固定噪声分布方式，噪声与 CLIP 无关，增大噪声设置值会增强模型对图片重绘的程度。 模型版本的提示词差异：1.5 以 tag 为主，XL 论文称以自然语言为主，但实际使用中因模型微调情况可能仍需用 tag。 Flux 模型有时生成黑图，可能有修复方案，需自行查询。图像生成结果为空，可能是 VAE 编码器与大模型未连接，调整连接后问题解决。 安装方面： 自动打标 joy_caption 副本的节点安装地址为 D:\\ComfyUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes。 安装步骤包括：（Comfyui evn python.exe）python m pip install rrequirements.txt 或点击 install_req.bat，注意 transformers 版本不能太低。 下载模型或者运行 ComfyUI 自动下载模型到合适文件夹，如从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载并放到 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 文件夹内。 新版的 PuLID 解决了模型污染的问题，使用新版的节点需要禁用或者删除之前的 PuLID 节点，不然可能会有冲突问题。模型放在 ComfyUI\\models\\pulid 文件夹里面，注意用新版的。 如果使用 PuLID，还需要安装 EVA CLIP 等模型。
2025-03-21
flux lora训练
以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的详细步骤： 模型准备： 1. 下载所需模型，包括 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意：不使用时存放位置随意，只要知晓路径即可。训练时建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 下载脚本： 1. 网盘链接： 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码：pfsq 安装虚拟环境： 1. 下载完脚本并解压。 2. 在文件中找到 installcnqinglong.ps1 文件，右键选择“使用 PowerShell 运行”。 3. 新手在此点击“Y”，然后等待 1 2 小时的下载过程，完成后提示是否下载 hunyuan 模型，选择 n 不用下载。 数据集准备： 1. 进入厚德云 模型训练 数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 2. 创建数据集： 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集。 输入数据集名称。 可以上传包含图片 + 标签 txt 的 zip 文件，也可以上传只有图片的文件（之后可在 c 站使用自动打标功能），或者一张一张单独上传照片。 Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名“1.png”，对应的达标文件就叫“1.txt”。 上传 zip 以后等待一段时间，确认创建数据集，返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可点击详情检查，预览数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练： 1. 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集，点击右侧箭头，选择上传过的数据集。 3. 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。 4. 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入。 5. 训练参数可调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。若不知如何设置，可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 6. 按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力。 7. 等待训练，会显示预览时间和进度条。训练完成会显示每一轮的预览图。 8. 鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 数据集存放位置：.Flux_train_20.4\\train\\qinglong\\train 运行训练：约 1 2 小时即可训练完成。 验证和 lora 跑图：有 ComfyUI 基础的话，直接在原版工作流的模型后面，多加一个 LoraloaderModelOnly 的节点就可以，自行选择 Lora 和调节参数。
2025-03-15
flux ae.sft放在哪个文件夹
在 ComfyUI 中，flux ae.sft 应放在 ComfyUI/models/vae/ 文件夹下。 Flux 模型在 ComfyUI 中的使用，需要将相关模型放在对应的目录下。具体来说，t5xxl_fp16.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/ 目录下，clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/ 目录下，ae.safetensors 放在 ComfyUI/models/vae/ 目录下，flux1dev.safetensors 放在 ComfyUI/models/unet/ 目录下。flux1dev.safetensors 是底模，ae.safetensors 是 VAE，clip_l.safetensors 和 t5xxl_fp16.safetensors 是关于文字语言编码。
2025-03-07
ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUI-aki(1)\ComfyUI-aki-v1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1-dev-fp8.safetensors
很抱歉，根据您提供的错误信息“ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUIaki\ComfyUIakiv1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1devfp8.safetensors”，暂时无法明确具体的问题原因。可能是模型文件格式不被识别，或者文件路径存在错误等。建议您检查文件的完整性和正确性，确保其符合相关软件的要求。
2025-03-07
midjourney_whisper_flux_lora_v01
以下是关于您提到的“midjourney_whisper_flux_lora_v01”的相关信息： 1. XLabsAI 发布了 6 个不同的 Lora，包括 Midjourney 风格、写实风格、动漫风格、迪斯尼风格、风景风格等，并提供了相应示例。 2. 文生图模型排序（从高到低）：Imagen 3 真实感满分，指令遵从强；Recraft 真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）；Midjourney 风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差；快手可图 影视场景能用，风格化较差；Flux.1.1 真实感强，需要搭配 Lora 使用；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；Luma 影视感强，但风格单一，糊；美图奇想 5.0 AI 油腻感重；腾讯混元 AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准；SD 3.5 Large 崩。 3. 指定 AI 生图里的文字，有 9 种解决方案，其中 2 种快过时了。包括 Midjourney（v6 版本开始支持文字效果，主要支持英文，中文支持有限）、Ideogram（以图片嵌入文字能力闻名，2.0 模型能力得到进一步加强，支持复杂文本和多种艺术风格，文字与图像能够自然融合，支持英文，中文提示词可自动翻译为英文）、Recraft（V3 开始支持文本渲染能力，是目前唯一能在图像中生成长文本的模型，支持精确的文本位置控制，支持图像编辑功能，支持矢量图生成，支持英文，中文渲染能力较弱）、Flux（FLUX.1 是一款高质量的开源图像生成模型，支持复杂指令，支持文本渲染，支持图像编辑，生成图像的质量很高，主要支持英文）。
2025-03-07
sd3大模型的教程
以下是关于 SD3 大模型的一些教程资源： 【AI 艺境】ComfyUI 快手 Kolors 模型基础使用工作流全套模型网盘分享： 作者：极点 AI 类型：教学视频 链接： 备注：商用工作流请自行辨别 拳打 SD3 脚踢 MidjourneyV6？某手开源的可图 Kolors 到底是不是真的强，内附 Comfyu 部署教程： 作者：淼淼爸的 AI 笔记 类型：评测视频 链接： 国产超牛的开源大模型可图 kolors： 作者：大桶子 AI 类型：评测视频 链接：(https://www.bilibili.com/video/BV1MZ421T79S/? 另外，关于 SD3 的一些说明： SD3 已开放下载（并非开源，是收费的）。 基础模型包括：主模型“sd3_medium”，文本编码器“clip_g”“clip_l”“t5xxl_fp16/t5xxl_fp8_e4m3fn”。在 ComfyUI 中使用时需分别通过模型加载器和 CLIP 加载器加载，“t5xxl”是非必要项。 融合了文本编码器的模型有 2 个：无 T5 的“sd3_medium_incl_clips = sd3_medium + clip_g + clip_l”，有 T5 的“sd3_medium_incl_clips_t5xxlfp8 = sd3_medium + clip_g + clip_l + t5xxl_fp16/t5xxl_fp8_e4m3fn”。在 ComfyUI 中使用时直接用模型加载器加载主模型即可，无需 CLIP 加载器（如同之前的 SD1.5 或 SDXL 的基础工作流）。下载地址（huggingface 比较慢，多放几个百度云盘）。
2024-09-02
出图是动漫/真人有什么区别和需要注意的点？
动漫出图和真人出图有以下区别和需要注意的点： 版权和法律意识：对于知名动漫角色的使用，要特别注意版权和法律问题。 模型和文件：LORA 在提炼图片特征方面功能强大，其文件通常有几十上百兆，承载的信息量远大于 Embedding，在还原真人物品时，LORA 的细节精度更高。下载的 LORA 需放在特定文件夹，使用时要注意作者使用的大模型，通常配套使用效果最佳，同时还需加入特定触发词保证正常使用。 提示词：设置文生图提示词时，正向提示词和负向提示词的准确设定对出图效果有重要影响。 参数设置：包括迭代步数、采样方法、尺寸等参数的合理设置，会影响出图的质量和效果。
2025-03-16
总结文章内容，生成内容总结，最后输出图片、海报类的内容总结，用什么工具如何实现？
以下是对上述文章内容的总结： 文章主要介绍了三种与总结文章内容、生成相关图片和推送相关内容有关的工作流： 1. Yeadon 的 coze 扣子闪光卡片制作工作流：包括输入原文链接、提取链接内容、生成原文二维码、图片搜索、利用代码节点改变 HTML 展示信息变量、HTML 代码转图片内容、抠图提取卡片主体等步骤。具有页面自动对齐、修改方便、模板复用等优势，有待提升的方面包括自由选择显示内容和添加更多动画效果等。 2. 【拔刀刘】的自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流：包括使用大模型节点批量总结文章内容，选择模型和配置参数，使用代码节点汇总格式化最终输出内容，通过自建插件将格式化好的内容推送到用户微信。 3. 【买买买！?产品买点提炼神器强化版?】的一站式营销内容解决方案工作流：包括卖点提炼模块，通过提问引导用户发掘卖点，或由大模型帮助生成；卖点修改模块，对大模型总结的卖点进行精细化调整；内容展示模块，将生成的内容制作成可保存的图片并输出图片链接。 关于生成图片、海报类内容总结的工具和实现方式，在 Yeadon 的工作流中，通过代码节点将 HTML 代码转成图片内容，在【买买买！?产品买点提炼神器强化版?】的工作流中，利用图像流制作美观的图片模板，并传入相关信息展示在图片中。
2025-03-11
请给出图像智能修改的智能体
以下是一些关于图像智能修改的智能体相关信息： 在一键改图工作流方面：此过程未用大模型，未消耗 token。每次生成结果唯一，无种子概念，无法保存特定结果。调好后可配东北大花袄等背景，修改名字便于排查问题。用户界面可直接拿到返回变量值，返回文本需手动以 Markdown 格式拼接变量。点击立即生成按钮可添加多种事件，表单默认有点击时事件，表单提交时可调用工作流并传入对应参数。表单有 unsubmit、error 和数据改变时等事件，可设置提交时调用工作流，限制上传文件数量，表单提交时可设置禁用态。对左侧图片进行数据绑定，选择工作流和对应颜色，保存刷新查看生成结果。工作流数据绑定要先清空，避免手动输入变量，选工作流时要注意准确。调好第一张图片后复制成三张，根据背景颜色区分，通过连接节点选择对应图片输出。在用户界面不发布也可调试，有预览功能。识别图片特征有误时需在工作流里优化提示词，可考虑使用视频模型。应用界面数据无法直接带到智能体，可尝试左右布局，左边表单右边互动。 在 Coze 工作流创建室内设计师方面：打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 创建 Bot。图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。Coze 的图像流很像 ComfyUI，但是比 ComfyUI 更普世化，更简单易上手。空间风格化插件有参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，影响效果图；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等。按照构架配置工作流，调试工作流毛坯房测试用例：https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。开始节点对应配置三项内容，然后点击右上角发布，机器人就可以出图。 在产品买点提炼神器强化版方面：智能体功能实现包括卖点提炼模块，通过提问引导用户发掘产品/服务的卖点，若用户无法准确回答则交由大模型帮助回答并生成可能的卖点。卖点修改模块对大模型总结的卖点进行精细化调整，用户可根据满意度选择跳过、修改补充、让大模型补充或重新生成全部内容。内容展示模块将生成的内容利用图像流制作成可保存的图片，制作美观的图片模板，从工作流中传入产品名称、卖点、买点等信息并在图片中展示，将生成的图片链接通过结束节点输出，并在工作流的消息节点展示。
2025-03-06
人类接收外界信息的感官中，视觉占比高达83%，听觉占11%，其余触觉、嗅觉、味觉合计仅占6%。如何采用用AI画出图示呢
以下为您提供采用 AI 画出关于人类接收外界信息感官占比图示的相关指导： 首先，您可以选择合适的 AI 绘图工具，如 Creately、Whimsical 或 Miro 等。 Creately 是一个在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。它具有智能绘图功能，能自动连接和排列图形，还有丰富的模板库和预定义形状，支持实时协作。官网：https://creately.com/ Whimsical 是一个专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。其具有直观的用户界面，易于上手，支持拖放操作，快速绘制和修改图表，提供多种协作功能。官网：https://whimsical.com/ Miro 是一个在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。它支持无缝协作，支持远程团队实时编辑，有丰富的图表模板和工具，还支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。官网：https://miro.com/ 使用这些工具绘制图示的一般步骤如下： 1. 选择工具：根据您的具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择一个适合您需求的模板。 4. 添加内容：根据您的需求，添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2025-02-28
什么软件可以根据我的要求出图？
以下是一些可以根据您的要求出图的软件： 1. 悠船：从成本和小白理解力的角度来说值得先尝试。新注册有免费的社区福利。下载网址：www.youchuanai.com 。在悠船桌面端进行新用户注册，输入离谱村专用激活码（296976）即可完成注册。 2. Midjourney：出图质量稳定，使用门槛低。普通用户不需要企业也可下载使用。可以登录 Discord（https://discord.com/）网站，打开 Midjourney 服务器出图。通过/imagine 命令输入提示词生成图片。还可以使用 Autojourney 插件批量出图，该插件是电脑浏览器的一个插件，功能强大，可在浏览器拓展程序中下载安装。 3. SD：在细节调节方面理解力较好。 为了达到心中理想的效果，可能需要反复调节和细节调节，不同的图类型、想达到的不同效果和画风，可能需要不同的平台。具体的使用方法群文档里都可以搜。
2025-02-23
能直接输出图片的AI网站
以下是一些能直接输出图片的 AI 网站： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 5. 无界 AI：一款可以在线 AI 生成图片的网站（类似 SD Online 一键出图版），网址为 https://www.wujieai.cc/ （新用户扫码注册可领取积分）。 此外，还有用于鉴别图片是否为 AI 生成的网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但需注意，AI 鉴别仍存在一些局限性。
2025-02-07
AI 衡量一个AI任务的指标是不是有准确率 和召回率 分别啥区别
在 AI 任务中，常见的衡量指标包括准确率和召回率。准确率（Accuracy）衡量的是模型预测正确的比例。而召回率主要用于信息检索等任务，衡量的是模型能够正确检索出相关内容的比例。 在摘要任务中，一般用 ROUGE 指标，其中 ROUGE2 是把两个 sequence 按 2gram 的方式做切分做频次统计，然后计算 pred 和 gt 之间的召回率。 对于不同的 AI 任务，还有其他多种指标，如在 NLP 中： 信息检索任务常用 NDCG@K 指标，核心衡量最相关文档是否排序足够靠前。 文本生成任务可用 BitsperByte 指标。 针对二分类任务，一般用 ECE 指标（Expected Calibration Error）来度量模型输出概率 p 时，最终正确率真的为 p 的一致性。 此外，还有一些其他方面的评估指标，如不确定性（Calibration and Uncertainty）、鲁棒性（Robustness，包括 invariance 和 equivariance）、公平性（Fairness）、偏见程度（Bias and stereotypes）、有毒性（Toxicity）等。 传统的 RAG 解决方案在检索效率和准确性上存在问题，Anthropic 通过“上下文嵌入”解决了部分问题，但 RAG 的评估仍待解决，研究人员正在探索新的方法，如 Ragnarök。 在提示词设计方面，Claude 官方手册提出“链式提示”的方法理念，将复杂任务拆解为多个步骤，具有准确率高、清晰性好、可追溯性强等好处。ChatGPT 官方手册也有类似理念，同时还有相关论文如在 ICLR 2023 上发表的提出 LeasttoMost Prompting 提示词策略的论文，在文本理解和生成场景中表现优秀。
2025-04-09
工作流 和 智能体的区别？
工作流和智能体的区别主要体现在以下几个方面： 定义： 工作流是通过预定义代码路径来编排 LLM 和工具的系统。 智能体则是由 LLM 动态指导自身流程和工具使用的系统，能够自主控制任务完成方式。 功能： 智能体是一个自动化的“助手”，用来执行特定任务，擅长做一些具体的、重复性的任务，比如客服聊天、推荐商品、处理订单等，但只能按照预先设定的规则和任务来做事，如果遇到超出范围的情况，就不知道怎么办了。 工作流是一系列任务的流程，决定了每个步骤应该做什么，可以处理一个完整的过程，比如从客户下单、付款到发货和售后服务，涵盖了所有步骤和环节，更灵活，能够适应变化，可以调整步骤和规则来应对不同的情况，不需要一开始就固定下来。 范围： 智能体是特定任务的“助手”，用于局部执行任务。 工作流是一个“计划”或“路线图”，指导整个任务的流程。简单说，工作流是全局的，智能体是局部的。 在业务中，通常需要的是工作流而非单个智能体，因为整个业务流程设计至关重要。例如，在烹饪中，关键不在于使用多贵的锅，而是按步骤完成每道工序。因此，工作流才是解决问题的关键，它帮助优化思路、提升效率。设计好工作流才能大幅提升整体业务效率。
2025-04-08
在ai context中，token和word的区别是？
在 AI 领域中，Token 和 Word 有以下区别： 定义和范围：Token 通常是大语言模型处理文本数据时的一个单元，在不同语境下，可能代表一个字、一个词、一个句子、标点、词根、前缀等，更加灵活。而 Word 一般指能够表达一定意义的独立单位，如单词。 语言处理：在英文中，一个 Word 通常是一个词或标点符号。在一些汉语处理系统中，一个 Word 可能是一个字或一个词。而 Token 在不同的语言模型和处理系统中，对应的范围和形式有所不同。 作用和意义：Token 不仅是文本数据的单位，还可能携带丰富的语义、句法等信息，在模型中有着对应的向量表示。Word 主要用于传达相对明确和完整的意义。 计算和收费：大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，通常是以 Token 为单位计量的。 例如，在处理“ I’m happy ”这句话时，“I”、“’m”、“happy”可能被视为 Token，而“I’m happy”整体可看作一个 Word 。
2025-04-08
AI chatbot、agent、copilot区别
AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别： 1. 定义和角色： Copilot：翻译成副驾驶、助手，在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent：更像主驾驶、智能体，可根据任务目标自主思考和行动，具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 核心功能： Copilot：更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务，功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent：具有更高的自主性和决策能力，能够根据目标自主规划整个处理流程，并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策： Copilot：处理流程往往依赖于人类确定的静态流程，参与更多是在局部环节。 Agent：解决问题的流程由 AI 自主确定，是动态的，不仅可以自行规划任务步骤，还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围： Copilot：主要用于处理简单、特定的任务，更多是作为工具或助手存在，需要人类引导和监督。 Agent：能够处理复杂、大型的任务，并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点： Copilot：主要依赖于 LLM 的性能，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent：同样依赖于 LLM 的性能，但开发重点在于 Flow Engineering，即在假定 LLM 足够强大的基础上，把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署 Copilot 到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-07
人工智能搜索与百度搜索的区别
人工智能搜索与百度搜索存在以下区别： 1. 底层技术：人工智能搜索的底层技术常包括“RAG”，即“检索增强生成”，包括检索、增强和生成三个步骤。而百度搜索的技术构成相对复杂，不断融合新的技术和功能。 2. 发展路径：在中国市场，相较欧美，百度作为搜索巨头已将文心一言大模型融入搜索，提供对话式回答和创作功能。同时，市场上还涌现出如秘塔 AI 搜索等创新型产品，主打“无广告，直接答案”，提供结构化结果和引用来源等特色功能。 3. 产品更新与竞争态势：Google 仍在战斗前线密集释放技能，与其他公司竞争激烈。而百度在新模型发布方面相对较少。此外，Google 推出新功能曾引发大量用户不满，而百度的相关新功能在页面布局和使用体验上更靠近某些特定产品，并聚合了多种创作能力和智能体快捷调用窗口。百度文库也上线了“AI 全网搜”功能，打通了特定工作流，产品功能较为完整，但受限于模型能力，生成内容尚有提升空间。
2025-04-01
用ai建立知识库和直接使用ai有什么区别、
用 AI 建立知识库和直接使用 AI 主要有以下区别： 直接使用 AI 时，AI 生成的内容可能较为笼统模糊，就像遇到只会说“很急，今天就要”却不提供具体指导的领导。若想让 AI 成为得力助手，需对复杂任务进行拆解，提供方法论和定义输出格式。 建立知识库就如同为 AI 准备了“教科书”。知识库灵活，但偶尔会出现查不到内容而“猜题”的情况。例如，将《梦想与颠覆》卡牌等相关内容导入作为 AI 可调用的知识库，后续在创作中激活知识库，AI 会根据场景自动匹配库内素材，使输出更具针对性。 相比之下，微调类似于让 AI“自己真的学会了整本书”，答题更快更准，但训练成本高。微调适合高精度、长期任务，而知识库更适合临时查找、快速问答。
2025-03-30