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stablediffusion学习

Answer

以下是关于系统学习 Stable Diffusion（SD）的相关内容：

学习 SD 的提示词： 学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验相结合。具体步骤如下：

  1. 学习基本概念：了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构，理解提示词如何影响生成结果，掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）。
  2. 研究官方文档和教程：通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南，研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。
  3. 学习常见术语和范例：熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念，研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。
  4. 掌握关键技巧：学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果，掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧，了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。
  5. 实践和反馈：使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像，对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训，在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。
  6. 创建提示词库：根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库，将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。
  7. 持续跟进前沿：关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享，及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。

学习 SD 的 Web UI： 学习 Stable Diffusion Web UI 可以按照以下步骤进行：

  1. 安装必要的软件环境：安装 Git 用于克隆源代码，安装 Python 3.10.6 版本，确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项，安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。
  2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码：打开命令行工具，输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git，将源代码克隆到本地目录。
  3. 运行安装脚本：进入 stable-diffusion-webui 目录，运行 webui-user.bat 或 webui.sh 脚本，它会自动安装依赖项并配置环境，等待安装完成，命令行会显示 Web UI 的访问地址。
  4. 访问 Web UI 界面：复制命令行显示的本地 Web 地址，在浏览器中打开，即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。
  5. 学习 Web UI 的基本操作：了解 Web UI 的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等，尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响，学习使用提示词（prompt）来控制生成效果。
  6. 探索 Web UI 的扩展功能：了解 Web UI 支持的各种插件和扩展，如 Lora、Hypernetwork 等，学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件，掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率。

通过这些步骤，相信您可以快速上手 Stable Diffusion Web UI，开始探索 AI 绘画的乐趣。后续还可以深入学习 Stable Diffusion 的原理，以及在不同场景中的应用。

请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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

References

问：如何系统学习 SD 的提示词

学习Stable Diffusion的提示词是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验的相互结合。以下是一些建议的步骤：1.学习基本概念-了解Stable Diffusion的工作原理和模型架构-理解提示词如何影响生成结果-掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）2.研究官方文档和教程-通读Stable Diffusion官方文档，了解提示词相关指南-研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享3.学习常见术语和范例-熟悉UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念-研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例4.掌握关键技巧-学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果-掌握使用"（）"、""等符号来控制生成权重的技巧-了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述5.实践和反馈-使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像-对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训-在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议6.创建提示词库-根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库-将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用7.持续跟进前沿-关注Stable Diffusion的最新更新和社区分享-及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势

第二课 《ComfyUI基础知识》 By 郭佑萌 @ ?WaytoAGI 2024.8.15 .pdf

‎的去噪结果。然而，这种迭代性质在计算效率上带来了挑战，特别是在处理大尺寸图像和‎大量扩散步骤(T)时。在采样过程中，从高斯噪声中去噪图像可能需要很长时间。为了解‎决这一问题，一组研究人员提出了一种新的方法，称为稳定扩散（Stable Diffusion），‎最初称为潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）‎Stable Diffusion‎Stable Diffusion是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模[heading1]‎型”(Latent Diffusion Models)[content]‎CLIP‎将用户输入的Prompt文本转化成text embedding‎核心的组件‎VAE Encoder-Decoder‎UNET‎UNET进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测‎High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models‎ComfyUI存放路径：models/checkpoints/‎SD1.5‎SD基础预训练模型‎SDXL‎SD1.5‎模型实例‎SDXL‎训练方法‎DreamBooth，by Google‎EMA-only&pruned VS Full‎FP16&FP32‎格式‎.pt VS.safetensor‎Bake in VAE‎模型自带已适配的VAE‎SD微调模型‎概念学习‎Checkpoint‎作用‎source：stable-diffusion-art.com/models/#How_are_models_created‎1puppy‎训练要求‎sd1.5‎12G VARM‎SDXL‎16G VARM‎The merged model sits between the realistic F222 and the anime Anything V3‎styles.It is a very good model for generating illustration art with human figures.‎(source:stable-diffusion-art.com/models/#Example_of_a_merged_model)‎融合模型‎checkpoint+checkpoint‎Lora+Lora‎形式‎checkpoint+Lora‎Baking VAE

问：我想学 SD 的 Web UI

学习Stable Diffusion Web UI可以按照以下步骤进行：1.安装必要的软件环境安装Git用于克隆源代码安装Python 3.10.6版本，确保勾选"Add Python 3.10 to PATH"选项安装Miniconda或Anaconda创建Python虚拟环境2.克隆Stable Diffusion Web UI源代码打开命令行工具，输入命令git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git将源代码克隆到本地目录3.运行安装脚本进入stable-diffusion-webui目录运行webui-user.bat或webui.sh脚本，它会自动安装依赖项并配置环境等待安装完成，命令行会显示Web UI的访问地址4.访问Web UI界面复制命令行显示的本地Web地址，在浏览器中打开即可进入Stable Diffusion Web UI的图形化界面5.学习Web UI的基本操作了解Web UI的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响学习使用提示词（prompt）来控制生成效果6.探索Web UI的扩展功能了解Web UI支持的各种插件和扩展，如Lora、Hypernetwork等学习如何导入自定义模型、VAE、embedding等文件掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率通过这些步骤，相信你可以快速上手Stable Diffusion Web UI，开始探索AI绘画的乐趣。后续还可以深入学习Stable Diffusion的原理，以及在不同场景中的应用。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

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stablediffusion学习
以下是关于系统学习 Stable Diffusion 的相关内容： 学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验相结合。具体步骤如下： 1. 学习基本概念： 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分，如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方文档和教程： 通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例： 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧： 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈： 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训。 在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库： 根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿： 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外，Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件，通过输入文字就能生成对应的图片。学习 Stable Diffusion 非常简单，不需要深入了解其原理也能熟练使用。 Stable Diffusion 是一种扩散模型的变体，称为潜在扩散模型。其核心组件包括将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding 的 CLIP、VAE EncoderDecoder 以及进行迭代降噪和在文本引导下进行多轮预测的 UNET 等。在训练和模型方面，有多种模型实例、训练方法、格式等，如 SD1.5、SDXL 等，还包括融合模型等形式。
2025-03-25
RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion. Command: "git" clone --config core.filemode=false "https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git" "/Users/lichenhui/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai" Error code: 12
以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议： 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括： 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下： 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion，然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org
2025-02-12
StableDiffusion 云服务
以下是关于 StableDiffusion 云服务的相关信息： 如果您的电脑配置较低，也可以通过云平台畅玩 StableDiffusion 并生成好看的图片。这里推荐使用“青椒云”，您可以点击以下链接下载：http://account.qingjiaocloud.com/signup?inviteCode=R0JJ9CHY 。 云平台的使用方法如下： 1. 点击上述链接，注册账号。 2. 下载并安装后，登录注册好的账户。 3. 点击右上角的个人中心进行实名认证。 4. 实名认证后回到主界面，点击新增云桌面。想玩 StableDiffusion 可以选“AIGC 尝鲜”，新注册一般会有优惠券，可免费试用。大多数云平台每小时费用约 2 3 元。 5. 在新弹出的框框中点击“开机”按钮，稍等之后点击“进入桌面”。进入桌面后弹出的全部框框可直接关掉。 6. 点击新打开桌面的“此电脑”，在 C 盘里找到 SD 的根目录，点击“A 启动器.exe”。 7. 点击右下角的“一键启动”即可进入 SD。 8. 用完云平台记得关机，否则会持续计费。 另外，SD 是 Stable Diffusion 的简称，它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，主要用于根据文本描述产生详细图像。其代码模型权重已公开发布，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 如果您要在本地安装部署 ComfyUI 副本，电脑硬件要求如下： 1. 系统：Windows 7 以上。 2. 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 3. 硬盘留有足够空间，最低 100G 起步（包括模型）。 同时，您需要依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。具体下载地址如下： 1. Python：https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装时选中“将 Python 添加到系统变量”。 2. VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。 3. Git：https://gitscm.com/download/win 。 4. 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。
2024-11-23
stablediffusion在线webui如何开发
开发 Stable Diffusion 在线 Web UI 可以按照以下步骤进行： 1. 安装必要的软件环境： 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本，确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码： 打开命令行工具，输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git ，将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本： 进入 stablediffusionwebui 目录，运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本，它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成，命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面： 复制命令行显示的本地 Web 地址，在浏览器中打开，即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作： 了解 Web UI 的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等。尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响。学习使用提示词（prompt）来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能： 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展，如 Lora、Hypernetwork 等。学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率。 在完成了依赖库和 repositories 插件的安装后，还需要进行以下配置： 将 Stable Diffusion 模型放到/stablediffusionwebui/models/Stablediffusion/路径下。然后到/stablediffusionwebui/路径下，运行 launch.py 即可。运行完成后，将命令行中出现的输入到本地网页中，即可打开 Stable Diffusion WebUI 可视化界面。进入界面后，在红色框中选择 SD 模型，在黄色框中输入 Prompt 和负向提示词，在绿色框中设置生成的图像分辨率（推荐设置成 768x768），然后点击 Generate 按钮进行 AI 绘画。生成的图像会展示在界面右下角，并保存到/stablediffusionwebui/outputs/txt2imgimages/路径下。 如果选用 Stable Diffusion 作为 AIGC 后台，需要注意： DallE 缺乏室内设计能力，MidJourney 出图效果好但无法基于现实环境重绘，Stable Diffusion 出图成功率较低，但可调用 controlnet 的 MLSD 插件捕捉现实环境线条特征做二次设计。安装 Stable Diffusion WEB UI 后，修改 webuiuser.bat 文件加上 listen 和 API 参数，让 Stable Diffusion 处于网络服务状态。代码如下： @echo off set PYTHON= set GIT= set VENV_DIR= set COMMANDLINE_ARGS=xformers nohalfvae listen api git pull call webui.bat 让 Stable Diffusion 具有 AI 室内设计能力的步骤： 1. 下载室内设计模型（checkpoint 类型），放到 stable diffusion 目录/models/stablediffusion 下面。 2. 安装 controlnet 插件，使用 MLSD 插件，实现空间学习。 通过 API 方式让前端连接到 Stable Diffusion 后台的具体代码在前端开发详细展开，API 参考文档可选读。
2024-11-01
stablediffusion3.5最新资讯
以下是关于 Stable Diffusion 3.5 的最新资讯： Stability AI 刚刚发布了 Stable Diffusion 3.5，其中 8B 的 Large 和 Turbo 已经开放，2B 的 Medium 会在 10 月 29 日发布。 ComfyUI 官方提供了示例工作流，尤其对于 RAM 低于 32GB 的用户，comfyanonymous 制作了额外的 scaled fp8 clip。 如何使用：https://blog.comfy.org/sd35comfyui/ 工作流：https://huggingface.co/ComfyOrg/stablediffusion3.5fp8/tree/main scaled fp8 clip：https://huggingface.co/ComfyOrg/stablediffusion3.5fp8/blob/main/sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors 10 月 29 日将公开发布 Stable Diffusion 3.5 Medium。不久之后，ControlNets 也将推出，为各种专业用例提供先进的控制功能。 Stability AI 社区许可证关键组成部分： 免费用于非商业用途：个人和组织可以免费将该模型用于非商业用途，包括科学研究。 免费用于商业用途（年收入高达 100 万美元）：初创公司、中小型企业和创作者可以免费将该模型用于商业目的，只要其年总收入低于 100 万美元。 输出的所有权：保留所生成媒体的所有权，不受限制性许可影响。 对于年收入超过 100 万美元的组织，请在此处联系咨询企业许可证：https://stability.ai/enterprise 访问模型的更多方式： 稳定性 AI API：https://platform.stability.ai/docs/apireferencetag/Generate/paths/~1v2beta~1stableimage~1generate~1sd3/post Replicate 复制：https://replicate.com/stabilityai/stablediffusion3.5large ComfyUI 舒适用户界面：http://blog.comfy.org/sd35comfyui/ DeepInfra 深基础设施 Stability AI 相信安全、负责任的人工智能实践，并采取审慎措施确保诚信从开发的早期阶段开始。这意味着已经并将继续采取合理的措施来防止不良行为者滥用 Stable Diffusion 3.5。有关安全方法的更多信息，请访问稳定安全页面：https://stability.ai/safety
2024-10-23
请用StableDiffusion生成一幅画，钻井现场，旁边的风景很优美，以柳江盆地的地形和风景为主
很抱歉，目前我无法直接使用 StableDiffusion 为您生成这幅画。但您可以通过以下步骤来实现： 1. 准备好 StableDiffusion 软件，并确保您的计算机满足其运行要求。 2. 了解 StableDiffusion 的相关设置和参数调整方法。 3. 在输入描述中详细准确地描述您想要的画面，如“钻井现场，旁边的风景很优美，以柳江盆地的地形和风景为主”，同时可以补充更多细节，比如光线、色彩、物体的具体特征等，以获得更符合您期望的结果。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-09-03
学习ai
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，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的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。
2025-04-15
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白，我已经学习了怎么编写prompt，接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。
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小白学习课程
对于 AI 小白的学习课程，建议如下： 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，能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，还有机会获得证书。 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，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。 在知识库有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 另外，如果让我推荐一门 AI 课，比如【野菩萨】的课程： 1. 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会：如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。 冠军奖励：4980 课程一份 亚军奖励：3980 课程一份 季军奖励：1980 课程一份 入围奖励：598 野神殿门票一张 扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 对于纯小白，还可以参考以下： |分类|标题|文章链接|视频链接|适用人群|简要说明| ||||||| |通识篇|现有常见 AI 工具小白扫盲|（1 小时 32 分开始）|对 AI 都没太多概念的纯纯小白|给与 AI 之间有道墙、还在墙外的人简单介绍当前各种 AI 工具、0 成本最快速感受当下 AI 工具的力量| |通识篇|AI 常见名词、缩写解释|结合食用|
2025-04-15
ai小白学习课程
对于 AI 小白的学习课程，建议如下： 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，能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，还有机会获得证书。 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，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。 在知识库有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 另外，如果让我推荐一门 AI 课，比如【野菩萨】的课程： 1. 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会：如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。 冠军奖励：4980 课程一份 亚军奖励：3980 课程一份 季军奖励：1980 课程一份 入围奖励：598 野神殿门票一张 扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 对于纯小白，还可以参考以下： |分类|标题|文章链接|视频链接|适用人群|简要说明| ||||||| |通识篇|现有常见 AI 工具小白扫盲|（1 小时 32 分开始）|对 AI 都没太多概念的纯纯小白|给与 AI 之间有道墙、还在墙外的人简单介绍当前各种 AI 工具、0 成本最快速感受当下 AI 工具的力量| |通识篇|AI 常见名词、缩写解释|结合食用|
2025-04-15
学习ai思路，完整步骤流程
以下是新手学习 AI 的完整步骤流程： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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。 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，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。 此外，以“Windsurf 零基础开发”为例，AI 开发网站的操作步骤如下： 1. 开发目标：以“Windsurf 学习共创社区”为例，借助 AI 能力快速构建现代化 Web 应用。 2. 技术选型：Vue + TypeScript。 3. 目标用户：零基础开发学习者。 4. 参考项目：Cursor101。 5. 开发流程： 需求分析与代码生成。 环境配置自动化。 问题诊断与修复。 界面优化与细节打磨。 功能迭代与完善。 在开发过程中，输入需求让 windsurf 进行 code，它会将开发思路讲解并给出环境命令，可能会出现报错，将报错信息返回给 cascade，经过自动检查后修复 bug，不断优化细节，如优化导航栏和首页，插入细节图片等。
2025-04-14