Joy\_caption\_two\_load 模型的下载方式如下： 1. siglipso400mpatch14384（视觉模型）： siglip 由 Google 开发，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其编码成特征向量。 打开 ComfyUI\\models\\clip，在地址栏输入 CMD 回车，打开命令行，输入相关命令拉取模型（也可在网盘中下载）。下载好后，目录的文件会存在。 2. 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、转换和调整特征以及进行特定任务的优化或微调。 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。 3. 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、基于特征生成相应文本描述以及应用语言知识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，在命令行输入相关命令。从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载并放到 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 文件夹内。 此外，还需注意以下几点： 1. 网盘链接：提供了方便下载的网盘。 2. 环境问题：如果因为环境问题，可以在网盘中下载。 3. 模型存放位置：三个模型分别存放到指定的文件夹，如 3.5G 的模型放到“你的\\ComfyUI\\models\\clip\\siglipso400mpatch14384”，5.7G 的模型放到“你的\\ComfyUI\\models\\LLM\\MetaLlama3.18Bbnb4bit”，86MB 的模型放到“你的\\ComfyUI\\models\\Joy_caption”。

以下是为您提供的小白学习 AI 辅助修图从入门到精通的教程大纲： 一、基础知识与基本玩法 1. 了解 AI 辅助修图的概念和基本原理。 2. 熟悉常见的 AI 修图工具和软件。 二、常见问题与注意事项 1. 风格局限性：如全是二次元风格，缺少适合特定需求的风格。 2. 图像叙事性不足：画出来的多为美少女看镜头，缺乏叙事内容。 3. 素材局限性：已有素材单一，图生图可行性低，训练泛化性差。 三、常见误区与避坑指南 1. 避免盲目依赖初始的 Embedding、CKPT 等方法，不断尝试和改进。 2. 注意训练集中人物朝向固定等问题，采取相应处理措施，如镜像处理。 四、从入门到精通的进阶玩法 1. 掌握不同的训练方法，如 Lora 等，以获得更理想的效果。 2. 学会引导 AI 画出具有前景后景区分明显的图像，如制作引导图。 五、高级卡 bug 玩法 探索一些非常规但有效的技巧和方法，以突破常规限制，实现更出色的修图效果。但需注意，此部分玩法可能存在一定风险和不确定性。 六、常见红海赛道 分析当前 AI 辅助修图在不同领域的竞争激烈程度和应用热点。 在学习过程中，还需了解以下 AI 相关的技术原理和概念： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习有标签，无监督学习无标签，强化学习从反馈中学习。 深度学习参照人脑神经网络，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式。 LLM 为大语言模型，不同模型有不同擅长的任务。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》提出了 Transformer 模型。

很抱歉，目前没有相关的生成海报的具体内容。但您可以使用一些 AI 绘画工具来实现您的需求，比如 DALL·E2、StableDiffusion 等。在输入提示词时，您可以详细描述您的要求，例如“一张妇女节海报，主标题是春暖花开，致敬每一个‘她’力量，画面中有一些补气血的产品，整体色调温暖，背景是盛开的花朵”，这样有助于生成更符合您期望的海报画面。

我调用的是抖音集团的云雀大模型。大模型中的“大”通常指用于表达 token 之间关系的参数多，主要是模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。常见的将 Token 表示成稠密矩阵向量的算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。

生成数字人的方法如下： 1. 准备工具：如剪映等。 2. 生成数字人： 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”。选择数字人形象时，软件会播放其声音，可判断是否需要，然后点击右下角“添加数字人”，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时间，之后可点击预览按钮查看效果。 3. 增加背景图片： 可删除先前导入的文本内容，为视频增加背景图片。点击左上角“媒体”菜单并“导入”选择本地图片上传，添加图片到视频轨道上（会覆盖数字人），将图片轨道最右侧竖线向右拖拽至与视频对齐。 4. 增加字幕： 点击文本智能字幕识别字幕，点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 5. 导出视频： 数字人视频完成后，点击右上角“导出”按钮，导出视频以作备用。 此外，制作数字人的工具主要有： 1. HeyGen：AI 驱动的平台，可创建逼真的数字人脸和角色，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 2. Synthesia：AI 视频制作平台，允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：提供 AI 拟真人视频产品服务和开发，上传人像照片和输入内容，平台的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后合成逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会变化，使用时请遵守相关使用条款和隐私政策，并注意对生成内容的版权和伦理责任。

以下是关于会议记录 AI 的相关信息： 会议记录工具： 以下是一些可以用于会议总结的网站和工具： 免费的会议语音转文字工具： 有免费的会议语音转文字工具，不过大部分有使用的时间限制。超过一定的免费时间后就需要付费了。以下是几款推荐的工具： 飞书妙记：https://www.feishu.cn/product/minutes ，飞书的办公套件之一 通义听悟：https://tingwu.aliyun.com/home ，阿里推出的 AI 会议转录工具 讯飞听见：https://www.iflyrec.com/ ，讯飞旗下智慧办公服务平台 Otter AI：https://otter.ai/ ，转录采访和会议纪要 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 2024 年 11 月 13 日的会议记录相关内容： 1. 如果能和教育结合是最好的。 2. AI 的能力边界展示。 3. 办公提效。 4. 可以提前收集教育领域的需求，让小伙伴针对性的做一些产品和服务（云谷老师协助收集需求和案例，社群小伙伴帮助实现），包括： 办公提效的具体场景。 家校沟通等。 个性化教育。 心理疏导。 备课体系。 作业批改。 出题建议，对老师出题后的建议和评估，也包括辅助出题。 建立孩子的成长体系记录。 孩子的成长记录智能体，了解学习状态等。 孩子成长的游戏？寻宝游戏？ 朗读，模拟老师来泛读，学生背诵，AI 来评判等。 文生图，文生视频，备课时的针对性。 学科本身的一些教育辅助。 分析学生行为，给出一些学生行为的分析和策略。基于教育心理学等。 教师模拟培训？公开课备课辅助。 5. 需求可能需要描述更清晰的最终交付物形态和背后的思考等。 6. 企业可以是： 具身智能的。 3D 眼镜。 AI 绘本。 AI 图书等。 学习机。 飞书的多维表格。 蚂蚁的智能体。 Coze 的智能体等。 Zeabur 等云平台？ 0 编码平台。 大模型：通义，智谱，kimi，deepseek 等。 编程辅助。 文生图，可灵，即梦等。 推荐咖啡，奶茶等 AI 调配？需要相应资质。

Cursor 可以免费使用。您可以通过以下步骤使用 Cursor： 1. 下载：访问 https://www.cursor.com/ 进行下载。 2. 注册账号：使用自己的邮箱（如 google、github、163、qq 邮箱）直接登录，可接受二维码登录。 3. 安装中文包插件。 4. 您还可以参考 。 同时，Cursor 是一款 AI 增强的代码编辑器，包括 Copilot++功能，您可以免费试用，访问 https://www.cursor.com/pricing 了解更多。它集成了多个模型，支持多种语言，继承了 vscode 的强大功能和用户界面，体量小，启动快，编程效率高。目前提供了 3 种订阅模式。

Cursor 是一款结合了 AI 大语言能力的编程工具，具有以下特点： 1. 主打的三个功能：代码库参考、代码补全、对话编程。 2. 集成了 claude3.5sonnet、GPT4 等多个模型，国内可以直接使用，支持多种语言，如 python、java、C等，也支持在多平台安装，可用于聊天、辅助写代码、辅助写作等。 3. 继承了 vscode 的强大功能和用户界面，几乎一模一样，还深度集成了 gpt 等大模型，无缝融入了包括 IntelliJ IDEA、Visual Studio Code 和 GitHub 在内的主流开发环境和代码库中。 4. 体量小，启动快，编程效率高。 5. Anysphere 公司客户群已拓展到像 OpenAI、Midjourney、Perplexity 等知名大企业。 6. 价格方面，提供了 3 种订阅模式。 其优点包括：能完成许多基础而重复的任务，让开发者把注意力更多聚焦在业务、架构等高纬度，不必过多关注具体细节；能够在遇到知识盲点时提供有意义的提示与帮助；能完成许多重复、低级任务，是提升开发效率的生产力工具。 但需要注意的是，Cursor 始终只是辅助生产工具，人类智能才是本体，不要本末倒置。

目前已知的较为全面实用的模型有以下几种： 1. OpenAI GPT4.5：这是 OpenAI 推出的模型，是其最大且知识最丰富的模型。它在 GPT4 的基础上进一步扩展了预训练，采用了新的监督技术结合传统方法进行训练，如监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。早期测试显示其交互更自然，知识基础更广泛，与用户意图的对齐更强，情感智力有所提升，适用于写作、编程和解决实际问题等任务。 2. Kolors：这是一个开源的文生图模型，在技术上有全面的改进，包括更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力，以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题，实测效果不错。 3. DeepSeek 深夜发布的大一统模型 JanusPro：它将图像理解和生成统一在一个模型中，采用统一的 Transformer 架构，能使用同一个模型完成图片理解和生成，提供 1B 和 7B 两种规模以适配多元应用场景，全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷，在 Benchmark 表现优异，能力更全面。

RAG 即检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），是一种结合了检索和生成的技术。以下是关于 RAG 的详细介绍： 应用背景：大模型的训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，RAG 可发挥作用。 抽象过程：包括文档加载（从多种来源加载文档，如 LangChain 提供 100 多种文档加载器）、文本分割（把文档切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块嵌入并转换为向量形式存储到向量数据库）、检索（通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成更合理答案）。 与 LangChain 的关系：LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供实现 RAG 必需的工具和组件。两者关系包括框架与技术、模块化实现、简化开发、提高性能、应用构建等方面。 核心流程：根据用户提问从私有知识中检索“包含答案的内容”，将其与用户提问一起放入提示词中提交给大模型，使大模型回答充分考虑该内容。 常见应用场景：如用于构建知识问答系统，用户提问后，RAG 模型从大规模文档集合中检索相关文档并生成回答。