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如何使用MJ
以下是关于如何使用 MJ(Midjourney)的详细说明: 1. 图像网格: 使用 /imagine 命令可根据提示生成低分辨率图像选项网格。 每个图像网格下方的按钮可用于创建图像的变体、升级图像或重新运行最后一个 Midjourney Bot 操作。 U1U2U3U4 按钮将图像与图像网格分开,方便下载或使用其他工具,如“缩小”“平移”。使用旧版 Midjourney 模型版本时,U 按钮会放大图像。 重做(重新滚动)按钮可重新运行作业,重新运行原始提示生成新的图像网格。 变化按钮(V1V2V3V4)可创建所选网格图像的增量变化,生成与所选图像整体风格和构图相似的新图像网格。 2. 放大图像: 制作变体:创建放大图像的变体并生成包含四个选项的新网格。 网页:在 Midjourney.com 上打开图库中的图像。 最喜欢:标记您最好的图像,以便在 Midjourney 网站上轻松找到它们。 3. 模型个性化: MJ 发布了模型个性化 Personalization 或 'p' 的早期测试版本。 每次写提示时,很多信息是“隐含的”,MJ 算法通常用社区综合偏好填补空白,而模型个性化会学习您的喜好来填补。 模型个性化的要求:目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习,需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效,可在排名页面查看评分数量或在 Discord 上输入 /info。 使用方法:只需在提示后输入 'p',或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能。启用时会在提示后添加一个“代码”,可分享让其他人使用应用于该图像的个性化效果,还可以使用 's 100' 控制个性化效果的强度(0 为关闭,1000 为最大,100 为默认)。 注意:个性化目前不是稳定功能,会随更多成对排名而变化,可能会推出算法更新,视为“不断变化的有趣功能”。 4. Midjourney V6 更新风格参考命令 2.0"sref": 2 月 1 日初次发布了首个“一致风格”测试算法,称为“风格参考”,工作方式类似于图像提示,可提供一个或多个描述想要的一致风格的图像的 URL。 使用方法:在提示后面输入 'sref' 以及一个指向图像的 URL,例如 'sref url A'。 高级设置:使用多个图像 URL 并设置风格的相对权重,例如 'sref urlA::2 urlB::3 urlC::5',通过 'sw 100' 设置风格化的总体强度(100 是默认值,0 表示关闭,1000 表示最大值),常规图像提示必须在 'sref' 之前。 注意:MJ 可能会在接下来的几周内更新此功能,若提示倾向于照片逼真而想要冲突的插图风格,可能仍需在提示中添加文本说明,风格参考对图像提示没有直接影响,仅对至少包含一个文本提示的作业产生影响,计划稍后添加“一致角色”的功能,与 'cref' 参数使用方式相同。
2025-03-13
人力资源AI应用
以下是关于人力资源 AI 应用的相关信息: 在管理方面,要做到沟通明确,善于提供上下文,让 AI 更有效地执行任务;明晰 AI 能力边界,善于合理授权并监督检查;擅长任务拆解和整合,提升 AI 协作效率。 在医疗领域,湖南省医保局正式表态,明确禁止使用人工智能生成医疗处方。 在企业方面,Coinbase 全面推动 AI 应用,所有工程师均使用 Cursor AI 工具进行编程,显著提高效率,AI 技术广泛应用于欺诈预防、客户支持、风险评分、设计等领域,下一步将实现从 Jira 或 Linear 工单到 PR 代码的 AI 自动生成,助力需求自动化落地。 在游戏行业,网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》将 AIGC 应用于美术开发,在 NPC 与玩家的交互上呈现独特的剧情体验,还内嵌了全自动“AI 作词机”。 在人力资源管理领域,AI 的应用覆盖了从招聘初期(如职位描述生成、简历分析、面试题设计)到员工绩效评估(分析员工工作表现,识别绩效趋势和提升点,为管理层提供数据支持的绩效反馈)再到员工培训与发展各个环节,显著提高了工作效率。 此外,智联招聘 APP 利用 AI 技术帮助企业快速筛选简历,提高招聘效率;贝壳找房 APP 通过 AI 技术准确评估房地产价值,为买卖双方提供参考。
2025-03-13
从头学的路径是什么
新手学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。以下是为您提供的从头学的路径: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,您能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。 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),您可以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,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。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。 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。记住,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自己的成就。
2025-03-13
写论文推荐什么AI工具
在论文写作方面,以下是一些常用的 AI 工具推荐: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 对于 AI 文章排版工具,有以下选择: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还具备排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适用于商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作排版。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见,可以考虑以下工具: 1. Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 2. Scholarcy:能从文档提取结构化数据,生成文章概要,包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供修改意见和帮助。 使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,请注意甄别内容的准确性。
2025-03-13
有没有关于AI自动生成原型图的工具
目前有以下一些关于 AI 自动生成原型图的工具: 1. UIzard:利用 AI 技术生成用户界面,可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma:基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,其社区也开发了一些 AI 插件用于增强设计流程。 3. Sketch:流行的矢量图形设计工具,其插件系统中一些插件利用 AI 技术辅助设计工作,例如自动生成设计元素等。 以下是一些推荐的 AI 网页原型图生成工具及相关信息: 1. 即时设计:https://js.design/ ,可在线使用的「专业 UI 设计工具」,为设计师提供更加本土化的功能和服务,注重云端文件管理、团队协作,并将设计工具与更多平台整合,一站搞定全流程工作。 2. V0.dev:https://v0.dev/ ,Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面,基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix:https://wix.com/ ,用户友好的 AI 工具,可在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站,提供广泛的模板和设计供选择,以及移动优化和集成电子商务功能等功能。 4. Dora:https://www.dora.run/ ,使用 Dora AI,可以通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画,生成强大网站。支持文字转网站,生成式 3D 互动,高级 AI 动画。 此外,还有 GPT4VAct 这一多模态 AI 助手,能够像人类一样模拟通过鼠标和键盘进行网页浏览,可应用于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成等场景。但它目前存在一些功能尚未支持,如视觉处理支持程度有限、不支持输入特殊键码等。
2025-03-13
comfyui教程
以下是一些关于 ComfyUI 的学习教程资源: 1. ComfyUI 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户,可在获取。 2. 优设网:有详细的 ComfyUI 入门教程,适合初学者,介绍了特点、安装方法及生成图像等内容,教程地址是。 3. 知乎:有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户,可在找到。 4. Bilibili:提供了一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程,可在查看。 此外,还有以下教程: 1. 一个全面的 ComfyUI 教程:https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 基础教程中 KSampler 部分: KSampler 即采样器,包含以下参数: 1. seed:随机种子,用于控制潜空间的初始噪声,若要重复生成相同图片,需种子和 Prompt 相同。 2. control_after_generate:设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则,有 randomize(随机)、increment(递增 1)、decrement(递减 1)、fixed(固定)。 3. step:采样的步数,一般步数越大效果越好,但与使用的模型和采样器有关。 4. cfg:值一般设置在 6 8 之间较好。 5. sampler_name:可设置采样器算法。 6. scheduler:控制每个步骤中去噪的过程,可选择不同的调度算法。 7. denoise:表示要增加的初始噪声,文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-13
我是小白,想做一个自媒体全媒体一键管理AI,帮助自媒体创业者一键管理全媒体平台的数据,内容,客户以及产品,怎么实现
要实现自媒体全媒体一键管理 AI 帮助自媒体创业者管理全媒体平台的数据、内容、客户以及产品,可以参考以下思路: 首先,对于将 PDF 一键变成能玩的可视化网页,整体思路来自于归藏。在藏师傅的基础上稍作修改的 prompt,目前在 Claude 3.7 Sonnet 效果最佳,其他大模型生成的审美可能稍差。可以将 prompt 用于 Claude 自己的官网、trea 海外版、cursor 等能使用 Claude 3.7 的产品。 使用时,prompt 整体基本可复制,但细节部分需修改: 1. 作者信息部分改成自己的内容。 2. 媒体资源部分,可加上自己特定要出现的图片/视频。不需要的直接删掉这一块。若使用网上现成的图片,直接右键复制图像链接;若是自己的图片,可使用图床服务(如 https://sm.ms/)托管图片生成公链,然后用 Markdown 格式贴到媒体资源处。注意文档上传时,图片不要跟着文档一起上传,可能会有显示错误,尽量用公链。 虽然上述是关于将 PDF 变成可视化网页的方法,但其中的思路和技术或许能为您实现自媒体全媒体一键管理 AI 提供一些启发和借鉴。
2025-03-13
如何坐大模型云端部署
以下是关于大模型云端部署的相关信息: SDXL 大模型云端部署: 1. 模型准备:SDXL 的大模型分为 base+refiner 和配套的 VAE 模型。您可以关注公众号【白马与少年】,回复【SDXL】获取下载链接。 2. 版本升级:在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 3. 放置模型:将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下;vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 4. 启动使用:启动 webUI,在模型中即可看到 SDXL 的模型,可在文生图中使用 base 模型,填写提示词和常规参数进行生成。 把大模型接入小米音箱: 参考 migptgui 官方教学:https://migptgui.com/docs/intro/docker 。 步骤包括: 1. 安装 Docker。 2. 下载镜像。 3. 在终端中运行。 4. 打开,如果是部署在服务器里的 Docker,请使用服务器的 IP 地址替换 localhost,例如 http://192.168.1.1:36592 。 部署和训练自己的 AI 开源模型: 1. 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护,大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 总的来说,部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素,包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法,并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2025-03-13
做AI工具对电脑配置有要求么,需要什么样的电脑配置
做 AI 工具对电脑配置有一定要求,具体如下: 系统:Windows 7 以上(包括 Win10 和 Win11),Mac 系统也可以,但存在一些难点。 显卡:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步,Mac 系统中,M1 芯片只有 CPU 没有 GPU,生图会较慢。 硬盘:留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 内存:电脑运行内存 8GB 以上,推荐 16GB 以上;显卡内存 4GB 以上,推荐 8GB 以上。 如果电脑配置不达标,可以选择云端部署,Mac 系统也推荐云端部署。
2025-03-13
生成论文流程图
以下是关于生成论文流程图的相关内容: 开发:ChatGPT+程序员 10 倍提效 生成各种流程图、时序图等,秒杀 VISIO 副标题:谁还用 VISIO?ChatGPT 生成流程图、时序图,效果震撼! 为什么要用 ChatGPT 生成流程图、时序图? 生成流程图有两种方式: 1. 可视化拖拽: 代表产品有:(web 工具)、visio(本地软件) 优点:直观 缺点:需要花时间在布局上 2. 语法渲染成图形: 代表语法: 优点: 只用关注逻辑,文本即图形,方便直接嵌入在 markdown 文件中。比如在用 tyora、markdown 写文档时。 多样性,不同渲染引擎可渲染成多种样式 缺点:有点抽象 我个人比较倾向于语法转图形的方式。所以只要解决语法抽象写起来麻烦的问题就行。
2025-03-12