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有没有lora怎么使用的教程

Answer

以下是关于 Lora 使用的教程：

  1. 港风胶片 Lora 模型使用方法：
    • 方法 1：利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片 Lora。上一期活动链接：第二十期图片提示词反推提示词生成。胶片 Lora 链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page
    • 方法 2：利用抱脸的 joy-caption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。
      • joy-caption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joy-caption-pre-alpha
      • 文生图工作流：flux 文生图.json
      • 在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page
  2. Comfyui SDXL-Lightning 中 Lora 的使用：
    • SDXL-Lightning 是字节跳动推出的高速文本生成图像模型，包含完整的 UNet 和 LoRA 检查点。用户可以使用 Diffusers 和 ComfyUI 等框架进行配置。模型地址：https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning/tree/main 。
    • 实际使用时，拿 Lora 的使用来做介绍，使用方法和平常的 Lora 用法一样，但需要注意 CFG 值需要调小，一般设置为 1，另外步数设置根据使用的 Lora 步数为准。
  3. Stable Diffusion 中 Lora 的使用：
    • 当想要生成多张同一张脸的照片时，需要用到 Lora 模型。Lora 可以固定照片的特征，如人物特征、动作特征、照片风格。
    • 点击“生成”下面的第三个按钮，弹出新的选项框，找到 Lora，就会出现下载保存到电脑的 Lora 模型。
    • 点击要用的 Lora，会自动添加到关键词的文本框里面。Lora 可以叠加使用，但建议新手不要使用太多 Lora，每个 Lora 后面的数字用于调整权重，一般只会降低权重。
    • 选择 Lora 时，要根据最开始想要生成的照片类型来选择，比如想生成真人模特，对应的 Lora 也要选用真人模特。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

第二十一期 港风胶片

墨悠大佬的胶片lora模型搭配flux1 dev大模型文艺复兴，唯美胶片复古lora模型链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page[heading2]示例图片[content]|||||-|-|-|||||[heading1]二、教程[heading2]方法1、利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片lo[content]上一期活动链接：[第二十期图片提示词反推提示词生成](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JYMiwUJ03iYZDzkkW3tcAdFMn4f)胶片lora链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page[heading2]方法2：利用抱脸的joy-caption图片反推提示词，然后在哩布上跑flux文生图工作流[content]1、joy-caption链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joy-caption-pre-alpha2、文生图工作流：[flux文生图.json](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/XwEhbF9GBoGxJDxuDaIcqeFpnUb?allow_redirect=1)3、在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page

Comfyui SDXL-Lightning

SDXL-Lightning是字节跳动推出的高速文本生成图像模型，它可以在几步内生成高质量的1024像素图像。提供1步、2步、4步和8步文本生成图像的不同版本。该模型基于StabilityAI的stable-diffusion-xl-base，包含完整的UNet和LoRA检查点。用户可以使用Diffusers和ComfyUI等框架进行配置.模型地址https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning/tree/mainsdxl_lightning_Nstep.safetensors：一体化检查点，适用于ComfyUI。sdxl_lightning_Nstep_unet.safetensors：仅限UNet检查点，适用于Diffusers。sdxl_lightning_Nstep_lora.safetensors：用于Diffusers和ComfyUI的LoRA检查点。[heading3]2步，4步，8步LoRA[content]仅在使用非SDXL基础模型时使用LoRA。否则，请使用我们的UNet检查点以获得更好的质量。[heading3]一步UNet[content]一步模型只是实验性的，质量不太稳定。建议使用两步模型以获得更好的质量。1步模型使用“样本”预测而不是“epsilon”预测！调度程序需要正确配置。[heading3]实际使用[content]这里拿lora的使用来做介绍,使用的方法和平常的lora用法是一样的,但是需要注意的是cfg值需要调小,一般设置为1,另外步数设置根据你使用的lora步数为准.CFG值用于控制生成图像的保真度和创意程度。较高的CFG值会使生成的图像更符合输入的条件，较低的CFG值则允许更多的创意自由。

教程：超详细的Stable Diffusion教程

通过输入关键词，我们已经能够生成一张稍微好看一点的小姐姐的照片了，但是现在我想要生成5678张照片，而且我要出来的照片都是同一张脸，这怎么办呢？这时候我们就要用到Lora模型简单来说，Lora可以固定我们照片的特征：人物特征、动作特征、还有照片风格点击“生成”下面的的第三个按钮，就会弹出新的选项框找到Lora，就会出现我们下载保存到电脑的Lora模型点击我们要用的Lora，就会自动添加到关键词的文本框里面前面那四张照片用到的就是这三个Lora，由此可见，我们的Lora是可以叠加使用的但是建议新手不要使用太多lora，因为这样照片出问题了，你也不知道是哪个Lora有问题另外，Lora之间一样用英文逗号隔开每个Lora后面都有数字，这是用来调整这个Lora的权重的，正常情况下是1，我们一般只会去降低权重，因为增加权重照片可能就会变得奇奇怪怪每个Lora设置的权重不一样，出来的照片就会不一样想要生成一个好看的小姐姐，就要多去尝试不同的权重组合现在问题又来了，我们怎么选择Lora呢？这个问题就要回归到你最开始想要生成什么样的照片你想生成真人模特，你在最开始用了真人的大模型对应的我们的Lora也要选用真人模特这样出来的照片效果才更好！一些比较好看的Lora已经打包好了放在文章的末尾后续挖掘到更好看的Lora也会分享给大家！大家可以通过添加不同的Lora，调整权重，生成你独一无二的小姐姐！

Others are asking
Lora训练
以下是关于 Lora 训练的详细步骤： 创建数据集： 1. 进入厚德云模型训练数据集（https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset）。 2. 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集。 3. 输入数据集名称。 4. 可以上传包含图片+标签 txt 的 zip 文件，也可以只有图片没有打标文件（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，但建议提前把图片和标签打包成 zip 上传。 5. 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”。 6. 上传 zip 以后等待一段时间。 7. 确认创建数据集。 8. 返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可以点击详情检查，预览到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，会跳出所有上传过的数据集。 3. 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。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即可。 4. 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置，可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 5. 可以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。 6. 然后等待训练，会显示预览时间和进度条。 7. 训练完成的会显示出每一轮的预览图。 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。 此外，还有一些相关的补充内容： Flux 的 Lora 训练准备： 需要下载几个模型：t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意： 1. 不使用的话它们放到哪里都可以，甚至放一起一个文件夹，只要知道“路径”，后面要引用到“路径”。 2. 因为是训练，不是跑图，训练的话，模型就用 flux1dev.safetensors 这个版本，编码器也用 t5xxl_fp16.safetensors 这个版本最好。 下载脚本和安装虚拟环境： 1. 下载脚本： 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 2. 下载完解压，在文件中找到 installcnqinglong.ps1 这个文件，右键选择“使用 PowerShell 运行”，新手的话这里就点击“Y”，然后等待 1 2 小时的漫长下载过程，下好了之后最后会提示是否下载 hunyuan 模型，选择 n 不用下载。 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型： 1. 在 lora 训练器的根目录下，点击【A 强制更新国内加速】，跑完即可关闭窗口。 2. 双击【A 启动脚本】，请保持终端一直运行，不要关闭。出现下列代码即为启动成功。 3. 滚动至最下点击【LoRA 训练】或者直接点击左侧菜单【LoRA 训练】。
2025-03-30
lora微调
LoRA 微调相关内容如下： 微调脚本： LoRA 微调脚本见：，单机多卡的微调可通过修改脚本中的include localhost:0 来实现。 全量参数微调脚本见：。 加载微调模型： 基于 LoRA 微调的模型参数见：基于 Llama2 的中文微调模型，LoRA 参数需要和基础模型参数结合使用。通过加载预训练模型参数和微调模型参数，示例代码中，base_model_name_or_path 为预训练模型参数保存路径，finetune_model_path 为微调模型参数保存路径。 对于全量参数微调的模型，调用方式同模型调用代码示例，只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。 此外，在 Comfyui AnimateDiff 项目中，有一个关键的 lora 对图像模型进行了微调，lora 地址为 https://huggingface.co/guoyww/animatediff/blob/main/v3_sd15_adapter.ckpt，lora 的强度越高，画面越稳定，但需在合理范围。 在 100 基础训练大模型的 Lora 生图中，模型上的数字代表模型强度，可在 0.61.0 之间调节，默认为 0.8。您也可以自己添加 lora 文件。正向提示词输入您写的提示词，可选择基于提示词一次性生成几张图，选择生成图片的尺寸（横板、竖版、正方形）。采样器和调度器新手小白可默认，迭代步数可在 2030 之间调整，CFG 可在 3.57.5 之间调整，随机种子1 代表随机生成图。所有设置完成后，点击开始生成，生成的图会显示在右侧。若某次生成结果不错，想要微调或高分辨率修复，可点开图，下滑复制随机种子，粘贴到随机种子处，下次生成的图会与此次结果近似。若确认合适的种子和参数，想要高清放大，点开高清修复，选择放大倍数，新手小白可默认算法，迭代步数建议在 2030 之间，重回幅度在 0.30.7 之间调整。
2025-03-22
lora微调
LoRA 微调相关内容如下： 微调脚本： LoRA 微调脚本见：，单机多卡的微调可通过修改脚本中的include localhost:0 来实现。 全量参数微调脚本见：。 加载微调模型： 基于 LoRA 微调的模型参数见：基于 Llama2 的中文微调模型，LoRA 参数需要和基础模型参数结合使用。通过加载预训练模型参数和微调模型参数，示例代码中，base_model_name_or_path 为预训练模型参数保存路径，finetune_model_path 为微调模型参数保存路径。 对于全量参数微调的模型，调用方式同模型调用代码示例，只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。 此外，在 Comfyui AnimateDiff 项目中，有一个关键的 lora 对图像模型进行了微调，lora 地址为 https://huggingface.co/guoyww/animatediff/blob/main/v3_sd15_adapter.ckpt，lora 的强度越高，画面越稳定，但需在合理范围。 在 100 基础训练大模型的 Lora 生图中，模型上的数字代表模型强度，可在 0.61.0 之间调节，默认为 0.8。您也可以自己添加 lora 文件。正向提示词输入您写的提示词，可选择基于提示词一次性生成几张图，选择生成图片的尺寸（横板、竖版、正方形）。采样器和调度器新手小白可默认，迭代步数可在 2030 之间调整，CFG 可在 3.57.5 之间调整，随机种子1 代表随机生成图。所有设置完成后，点击开始生成，生成的图会显示在右侧。若某次生成结果不错，想要微调或高分辨率修复，可点开图，下滑复制随机种子，粘贴到随机种子处，下次生成的图会与此次结果近似。若确认合适的种子和参数，想要高清放大，点开高清修复，选择放大倍数，新手小白可默认算法，迭代步数建议在 2030 之间，重回幅度在 0.30.7 之间调整。
2025-03-22
lora微调
LoRA 微调相关内容如下： 微调脚本： LoRA 微调脚本见：，单机多卡的微调可通过修改脚本中的include localhost:0 来实现。 全量参数微调脚本见：。 加载微调模型： 基于 LoRA 微调的模型参数见：基于 Llama2 的中文微调模型，LoRA 参数需要和基础模型参数结合使用。通过加载预训练模型参数和微调模型参数，示例代码中，base_model_name_or_path 为预训练模型参数保存路径，finetune_model_path 为微调模型参数保存路径。 对于全量参数微调的模型，调用方式同模型调用代码示例，只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。 此外，在 Comfyui AnimateDiff 项目中，有一个关键的 lora 对图像模型进行了微调，lora 地址为 https://huggingface.co/guoyww/animatediff/blob/main/v3_sd15_adapter.ckpt，lora 的强度越高，画面越稳定，但需在合理范围。 在 100 基础训练大模型的 Lora 生图中，模型上的数字代表模型强度，可在 0.61.0 之间调节，默认为 0.8。您也可以自己添加 lora 文件。正向提示词输入您写的提示词，可选择基于提示词一次性生成几张图，选择生成图片的尺寸（横板、竖版、正方形）。采样器和调度器新手小白可默认，迭代步数可在 2030 之间调整，CFG 可在 3.57.5 之间调整，随机种子1 代表随机生成图。所有设置完成后，点击开始生成，生成的图会显示在右侧。若某次生成结果不错，想要微调或高分辨率修复，可点开图，下滑复制随机种子，粘贴到随机种子处，下次生成的图会与此次结果近似。若确认合适的种子和参数，想要高清放大，点开高清修复，选择放大倍数，新手小白可默认算法，迭代步数建议在 2030 之间，重回幅度在 0.30.7 之间调整。
2025-03-22
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
lora模型
LoRA 模型相关信息如下： Fooocus 程序默认用到了 3 个 SDXL 的模型，包括一个 base、一个 Refiner 和一个 LoRA。LoRA 模型默认放在 Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\loras 。如果单独安装，需要下载三个模型： SDXL 基础模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors refiner 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlrefiner1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors LoRA 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_offset_examplelora_1.0.safetensors 若部署了 SD 秋叶包，也可共用模型（大模型和 LoRA），可在 Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\modules\\path.py 中修改路径为秋叶包模型对应的路径，配置好后点击 run.bat 文件启动。 Lora 全称 LowRank Adaptation Models，中文翻译为低阶自适应模型，作用在于影响和微调画面，通过它可以再现人物或物品的特征。大模型训练复杂且对电脑配置要求高，LoRA 采用在原模型中插入新的数据处理层的方式，避免修改原有模型参数，训练轻量化，显存达到 6G 即可开启训练。 有利用新版 SDXL 生成的 lora 如针线娃娃，需要使用 SDXL1.0 的模型才可以运行，触发词是 BJ_Sewing_doll。想体验可添加公众号【白马与少年】，回复【SDXL】。
2025-03-09
deepseek官方教程
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。
2025-04-15
Mcp教程
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
2025-04-15
coze 教程
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）
2025-04-13
如何使用MCP？提供教程
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。
2025-04-13
AI视频教程
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。
2025-04-13
AI出设计图教程
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”。
2025-04-12
有没有能根据描述，生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
对于用cursor来开发，有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容： 在 prompt 方面，Devin 有一个特别有帮助的文档（https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting），它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效，比如明确定义成功的标准，如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中，会发现 Cursor 变得聪明很多，能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具，Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库，在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码，生成结果更精确。例如，使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果，调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词，针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题，可选择不同的.cursorrules 文件，还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外，还有一个提示语小技巧，给已有的提示语追加上特定规则，可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语，回复转换成中文，或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
有没有把pdf转成word的ai
以下是一些可以将 PDF 转换成 Word 的 AI 工具和方法： 1. DeepL（网站）：，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：，安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：，下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：，点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-14
有没有AI面试
有的，目前有一些 AI 面试官的相关产品。例如： 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI：这是一个在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 不过，使用这些产品时，企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。 此外，在 3 月 19 日的 XiaoHu.AI 日报中，提到了一些其他的 AI 相关内容： 1. 克隆一个自己，用 AI 面试：创新的克隆 AI 面试应用。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1770011969229390287?s=20 2. SystemAnimatorOnline，全身运动捕捉：基于 AI 的全身运动捕捉方案，仅需网络摄像头。新交互方式，适用于虚拟直播和视频制作。链接：https://github.com/ButzYung/SystemAnimatorOnline… 、https://x.com/imxiaohu/status/1769957973252796634?s=20 3. Apollo 机器人，自主制作果汁：展示与英伟达 Project GROOT 合作，实现任务自主完成。从人类示范中学习，无需回初始位置。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1770047098731577481?s=20 4. MindEye2，重建大脑所见图像：仅需 1 小时 fMRI 数据，重建观察者所见图像。能识别多个图像选项中的实际所见。实现不同受试者数据的有效泛化。链接：https://medarcai.github.io/mindeye2/ 、https://arxiv.org/abs/2403.11207 、https://github.com/MedARCAI/MindEyeV2 、https://x.com/imxiaohu/status/1770021233129885989?s=20 5. 英伟达 Blackwell GPU
2025-04-14
有没有优质的系统的coze入门网课？
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐： 另外，还有“一泽 Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力”，这可能是全网最好的 Coze 教程（之一），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。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照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等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户，以及希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意，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。
2025-04-14
有没有免费制作数字人的网站？
以下是一些免费制作数字人的网站及使用方法： HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 使用方法：点击网址注册后，进入数字人制作，选择Photo Avatar上传自己的照片。上传后效果如图所示，My Avatar处显示上传的照片。点开大图后，点击Create with AI Studio，进入数字人制作。写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。最后点击Submit，就可以得到一段数字人视频。 DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 使用方法：点击上面的网址，点击右上角的Create vedio。选择人物形象，可以点击ADD添加照片，或者使用DID给出的人物形象。配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。最后，点击Generate vedio就可以生成一段视频。打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很AI。 使用方法：点击上面的网址，注册后获得120免费k币，这里选择“照片数字人口播”的功能。点击开始创作，选择自定义照片。配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。最后，点击生成视频。 此外，在剪映中也可以生成数字人：在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费的、适合的数字人形象，比如“婉婉青春”。选择数字人形象时，软件会播放声音，可判断是否需要，点击右下角的“添加数字人”，将其添加到当前视频中。软件会根据提供的内容生成对应音视频，并添加到当前视频文件的轨道中。左下角会提示渲染完成，可点击预览按钮查看效果。还可以为视频增加背景图片，删除先前导入的文本内容，点击左上角的“媒体”菜单并点击“导入”按钮，选择本地图片上传，将图片添加到视频轨道上，通过拖拽轨道右侧竖线使其与视频对齐。
2025-04-11
如何使用cursor进行编程
以下是关于如何使用 Cursor 进行编程的相关信息： Cursor 旨在让您极其高效，是使用 AI 进行编码的最佳方式。您可以从代码库中获得最佳答案，参考特定文件或文档，一键使用模型中的代码。 它允许您使用指令编写代码，通过简单的提示就能更新整个类或函数。 Cursor 能通过预测您的下一个编辑，让您轻松完成更改。
2025-04-18
怎么使用cursor
以下是关于如何使用 Cursor 的详细介绍： 1. 访问 Cursor 官方网站：您可以通过 https://www.cursor.com/ 下载 Cursor。 2. 注册账号：使用您的邮箱（如 google、github、163、qq 邮箱）直接登录，也可接受二维码登录。 3. 安装中文包插件。 4. 配置相关设置： 在设置中进行 Rule for AI 配置。 按 ctrl/cmd+i 输入需求，例如“帮我做一个贪吃蛇游戏，在网页中玩”。 清晰表达需求，如详细说明游戏规则和逻辑，包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增和游戏结束等方面。 5. 使用第三方文档： Cursor 附带一组已爬取、索引的第三方文档，可通过@Docs 符号访问。 若要添加自定义文档，可通过@Docs>Add new doc 实现，粘贴所需文档的 URL 后，Cursor 将索引并学习该文档，您即可将其用作上下文。 在 Cursor Settings>Features>Docs 下可管理已添加的自定义文档，进行编辑、删除或添加新文档的操作。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-18
怎样使用AI做PPT
使用 AI 做 PPT 可以参考以下内容： 1. 信息的 AI 可视化： 优点：节省制作时间、具有优秀的视觉风格、能快速归纳整理信息、可用图形代替文字枯燥的表达。 注意事项： 不要指望复制一段提示词就能得到满意结果，这是与 AI 互动的过程，需要反复尝试。 AI 生成的是基于模型的 HTML 输出，并非真正的 PPT 格式，目前无法在 PPT 里进行二次深度编辑。 模型选择：目前推荐 Claude 3.7 Sonnet，可通过 POE 调用，不建议使用其他效果不佳的模型。 交互流程： 阶段 1 主观描述：通过文字聊天让 Claude 领悟您想要的视觉风格，描述要尽量具体，如颜色、画布、装饰等方面的要求。 2. 好用的 AI PPT 工具： Gamma：在线 PPT 制作网站，支持输入文本和想法提示快速生成幻灯片，可嵌入多媒体格式。https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，可通过输入文本描述生成专业设计。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的辅助工具，提供智能设计功能。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：科大讯飞推出的辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/ 3. 教学案例： 上午的尝试中，Claude + Gamma.app 帮助学生从组会准备工作中解放出来，实现了快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并学会使用等目的。 Claude 的用法示例：如通过一系列问题让其搜索权威期刊、论文，提取摘要等，并用于制作 PPT。
2025-04-18
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
装修设计可以使用哪些AI工具
以下是一些可用于装修设计的 AI 工具： 1. 酷家乐装修设计软件：利用图像生成和机器学习技术，为用户提供装修设计方案，用户可根据喜好选择和调整。 2. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供基于 AI 的生成设计工具，可根据输入自动产生多种设计方案。 7. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 8. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-04-15