liblib教程

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。

Liblib 的使用方式如下： 1. 在线生图： 2. 本地 ComfyUI Flux+Lora 工作流： 。 Liblibai 简易上手教程中的概念与功能说明： 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，且并非越多越好，效果的提升非线性，多了以后效果的增长曲线就放平并开始震荡。 2. 尺寸：图片生成的尺寸大小。太小了 AI 生成不了什么内容，太大了 AI 开始放飞自我。如需高清图，可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 生成批次：用本次设置重复生成几批图。 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。数字增大将导致图像更接近提示，但过高会让图像质量下降。 6. 随机数种子：生成的每张图都有随机数种子，在固定好种子以后，可对图片进行“控制变量”效果的操作，比如修改提示词、修改 clip 跳过层等。第一次生成图时没有种子，不用管，空着就行。第二次生图若用上次图的种子，且其他设置不变，会出一样的图片。 7. ADetailer：面部修复插件，治愈脸部崩坏的超强小工具，高阶技能，后面再学。 8. ControlNet：控制图片中一些特定的图像，可用于控制人物姿态，或生成特定文字、艺术化二维码等。也是高阶技能，后面再学。 9. 重绘幅度：图生图时用到，重绘幅度越大，输出的图和输入的图差别就越大。 此外，Liblib 相关辅助工具中，换脸方面有 FaceFusion 这款开源软件，可在本地运行，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，可进行实时换脸和面部改造。其有多种选项和参数，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： 。

以下是关于 Liblib 的生图技巧： Lora 模型地址： 原作者：C 站 DucK113 在线下载地址：https://civitai.com/models/802364/flux1orlabubulora 本地下载：file:flux_labubu.safetensors 使用方式： 方式一：Liblib 在线生图 方式二：本地 ComfyUI Flux + Lora 工作流，相关介绍可参考之前的作业：，工作流中涉及的主要模型网盘：https://pan.quark.cn/s/2797ea47f691 ，包括 FLUX.1schnell：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1schnell/blob/main/flux1schnell.safetensors ，file:ae.safetensors ，file:clip_l.safetensors ，t5xxl_fp8_e4m3fn：https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors Lora 效果提示词： Labubu，monkey Labubu,Chinese style 1cowboy,Labubu 简易上手教程： 简明操作流程： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 设置 VAE：选择 840000 那一串。 CLIP 跳过层：设成 2。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样方法：一般选 DPM++ 2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++ 2M Karras 时，在 30 40 之间。 尺寸：根据喜好和需求选择。 生成批次：默认 1 批。 概念与功能说明： 生图入口 1：网页顶部的右方有生图按钮，点击进入生图界面。 生图入口 2：点进模型广场上任意一个模型（checkpoint 或 lora），有立即生图按钮。 生图入口 3：点进任意一个模型下面的返图区，点开一张喜欢的图片，右侧有在线生成的按钮。点开之后可以选择自动复制所有设置，尝试复现图片。

以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，包含多种 API 使用方式，如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA，通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时，火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐，如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库（https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary）、代码解释、内容分类、角色扮演（自定义人设）、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中，有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容，还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外，还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解，以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。

以下是关于 MCP 教程的相关内容： 资源链接： 什么是 MCP 以及为什么要用它： Model Context Protocol（模型上下文协议），简称 MCP，是由 Anthropic 公司提出的一个开放标准，旨在解决 AI 模型与外部数据源和工具之间的连接问题。 MCP 就像是 AI 世界的“USBC 接口”，它提供了一种标准化的方式，让 AI 应用能够轻松连接到各种数据源和工具，不需要为每个新连接重新开发接口。 MCP 解决的主要问题包括： 碎片化集成：以前每个 AI 应用都需要单独开发与各种数据源的连接。 重复工作：不同团队重复构建相似的集成方案。 “N 乘 M 问题”：当有 N 个 AI 客户端需要连接 M 个数据源时，可能需要 N×M 个自定义集成。 希望这篇教程能帮助您了解 MCP 的基础知识，并开始构建自己的 MCP 服务器！随着实践的深入，您会发现 MCP 为 AI 应用与数据源及工具的集成提供了简单而强大的解决方案。 本篇内容由 Genspark 制作 https://www.genspark.ai/autopilotagent_viewer?id=c10e49b3228d4f65be347ab34777aaf8

以下是为您提供的 Coze 教程相关信息： 一泽 Eze 的教程：可能是全网最好的 Coze 教程之一，一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南：长文预警，请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 其他相关基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb） 基础教程：Coze“图像流”抢先体验 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ）

以下是关于如何使用 MCP 的详细教程： 前置准备工作： 任选一个客户端软件进行配置，大致分为四步： 1. 填入大模型 API 密钥。 2. 找到 MCP 配置界面。 3. 填入 MCP Server 对应的 json 脚本。 4. 使用 MCP。 不同客户端软件的配置方法： 1. Cherry Studio（推荐）： 版本：2025 年 4 月发布的 1.1.17。 配置大模型 API：填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP：例如，图中填写的就是 Playwright 的 MCP Server 和百度地图的 MCP Server。 使用 MCP。 2. Cursor（推荐）： 配置大模型 API：如果 Cursor Pro 在免费试用期，这一步可以不做；如果不在免费试用期，最好的办法是氪金，也可以试试填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP Server：填入 MCP Server 的 json，保存。 回到 Cursor 的 MCP 配置页面，等待几秒钟，多点几次蓝色框里的按钮，直到绿灯亮起，并显示出所有 MCP 工具。 使用 MCP：Ctrl+Shift+L 新建对话，将模式设置为 Agent。 3. Claude Desktop： 配置 MCP Server：用文本编辑器（VSCode、Sublime Text 等）打开 claude_desktop_config.json 文件，填入 MCP Server 对应的 json 文件，保存。 重启 Claude Desktop。 查看 MCP Server 连接状态。 使用 MCP。 MCP 的好处： 1. 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 2. 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 3. 实时互动：长连接保证数据实时更新。 4. 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 5. 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 传统 API 更适合的场景： 1. 需要细粒度控制、功能严格限制。 2. 更偏好紧耦合以提升性能。 3. 希望最大化交互的可预测性。 快速集成 MCP 的步骤： 1. 定义能力：明确您的 MCP 服务器提供哪些功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接您的数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 与 API 的比较： MCP 与传统 API 之间的主要区别在于： 1. 单一协议：MCP 充当标准化的“连接器”，因此集成一个 MCP 意味着可能访问多个工具和服务，而不仅仅是一个。 2. 动态发现：MCP 允许 AI 模型动态发现可用工具并与之交互，而无需对每个集成进行硬编码知识。 3. 双向通信：MCP 支持持久的实时双向通信 类似于 WebSockets。AI 模型既可以检索信息，也可以动态触发操作。 以 Cursor 驱动 blender 自动化建模的 MCP 项目为例： 首先，在 github 上找到项目说明（https://github.com/ahujasid/blendermcp）。以 Mac 安装为例，首先要安装一个 uv 包（如果不懂，就直接新建一个项目文件夹后，将相关需求丢给 AI）。显示 uv 安装完毕后（初次使用可能需要安装一系列的环境，只要一路让 AI 安装就可以了），还是找到点击界面右上角的小齿轮图标。找到 MCP 模块 Add new global MCP server，将相关内容粘贴进去。退回 MCP 界面时，就会发现已经连接上了这个 blender 服务器，并且增加了很多具体功能。

以下是为您提供的 AI 视频教程相关内容： AI 让古画动起来的教程： 1. 对于简单的图，找原图直接写提示词即可。若碰到多人多活动的复杂图，需把长图分多个模块，比如将一张图分成 4 个模块。 2. 智能抠图，用工具把要动的内容去除掉，用 AI 生成图片部分。若有水印，可以把图片向下拓展一部分，然后截掉。 3. 将要拿来动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或者画的背景颜色，导出图片。 4. 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来，如即梦、海螺、混元等工具，不停尝试抽卡。 5. 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片，通过色度抠图调整去掉视频的背景。多个视频放在背景图片，一起动即可。 AI 视频相关的软件教程： 包括视频模型如 luma Dream Machine、可灵、MiniMax 海螺 AI、Sora、Vidu 等，工具教程如 Hedra，视频工具如 VIGGLE，以及应用教程如视频转绘、视频拆解等。相关链接如下： WaytoAGI X 剪映的 AI 创意视频征集令·第 1 期： 1. 征集内容：使用 AI 功能创作的创意视频成片，也可投稿 AI 创意视频的教程（教大家如何做一个 AI 创意视频）。AI 功能包括但不限于：AI 对口型、AI 改动作、AI 配音、克隆音色、AI 音乐、AI 特效、AI 图文成片、AI 剪视频等。不包括纯图片生成或纯视频生成的内容（特指用 AI 工具生成的图片、图生视频，但视频里没有添加 AI 功能）。 2. 创作工具：主要使用「剪映」平台工具创作，可多使用剪映平台的 AI 功能/新功能；部分 AI 效果若剪映无法实现，可使用其他软件创作。 3. 内容价值：视频需有消费价值，要有一定内容主题，有故事感、或者有梗、或者有核心观点表达，让用户有持续观看和点赞、收藏的欲望。缺少内容主题、过于简单、过于模板化的内容将不予通过。在抖音、小红书等平台点赞量高的内容，审核通过率大大提升！ 4. 原创度：作品需要原创、极具创意和独特性，且符合当代年轻群体的审美和兴趣喜好，不可照搬、抄袭他人创意，一经发现将取消活动奖励，视情节严重情况回收灵感发布权限。 5. 作品延展度：作品有可模仿性，其他创作者看完后，可模仿学习或二创。比如：前期素材易获取，后期素材易剪辑或处理，让其他视频创作者有强烈的模仿欲望，且对自己模仿或二创视频有成就感和分享欲。 6. 作品时长：时长适中，最短不低于 15 秒，最长不建议超过 3 分钟。

以下是关于 AI 出设计图的教程： 使用 Midjourney 生成 UI 界面： 页面指令：指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加页面指令描述，如“landing page”（登录页）、“Profile Page”（个人资料页）。 社交平台：关键词“landing page”可生成社交平台的登录页设计。 信息类：关键词“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页，包含照片、自我介绍、基本信息等内容。 Midjourney 产出的设计图视觉效果不错，适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。但目前要直接用于开发仍有距离。 使用 Claude 生成设计稿的技巧： 引用 Tailwind CSS 写组件样式，确保色彩、响应式和基础组件的美观度。 按照特定的四个技巧可让 Claude 设计出美观的界面或组件。 生成设计稿的方法：将生成的代码部署到线上，使用 html.to.design 这个 Figma 插件将网页转换为设计稿，但每天免费次数有限。 进阶技巧和关键词： 图片内容一般分为二维插画和三维立体两种表现形式。 主题描述：可描述场景、故事、元素、物体或人物细节等。描述场景中的人物时应独立描述，避免长串文字，否则 AI 可能识别不到。 设计风格：可通过找风格类关键词参考或垫图/喂图，让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成相应风格的图片。对于材质的描述，关键词的运用较为复杂，需要针对特定风格进行“咒语测试”。