FAQ
企业 AI 落地常见问题
企业在规划、开发、接入和运营 AI 应用时常问的问题，一问一答。
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有哪些sd 学习教程可以参考？
以下是关于系统学习 Stable Diffusion 提示词的教程： 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）。 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…
查看全文有哪些Midjourney 学习教程可以参考？
以下是学习 Midjourney 的教程： 注册相关账号：注册 Discord 账号并加入 Midjourney 服务器，Midjourney 也有在线版本可直接使用。；掌握提示词结构：了解 Prompt 的基本组成部分，如“主体”“媒介”“环境”等，学习构建有效的 Prompt 来生成理想图像。；熟悉常用参数和命令：学习 Midjourney 的各种参数设…
查看全文有哪些mj 学习教程可以参考？
以下是一些关于 Midjourney（MJ）学习的教程资源： 理论学习方面：；生成式 AI 原理：李宏毅老师风格幽默风趣的课程，很好跟进。学习笔记《生成式 AI 导论 2024》李宏毅；AI 图原理：简单清晰的介绍 AI 生图。学习笔记 Introduction to Image Generation Google AI 课程；实操方面：；喂饭级实操攻略：【…
查看全文有哪些comfyui 学习教程可以参考？
以下是一些关于 ComfyUI 的学习资源和推荐学习路径： 学习资料网站：；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。网站：https://www.comfyuidoc.com/zh/；优设网：有详细的入门教程，介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法及生成图像等内容。教程地址：https://www.uisdc.com/c…
查看全文如果用AI来画流程图、结构图的话，应该用哪款产品？
以下是一些可以用于使用 AI 来画流程图、结构图的产品： Lucidchart： 简介：强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可自动化绘制多种示意图。；功能：拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。；官网：https://www.lucidchart.com/ Microsoft Visio： 简介：专业的图表绘制工具，…
查看全文常用的多模态大模型有哪些？
以下是一些常用的多模态大模型： InstructBLIP：基于预训练的BLIP-2模型进行训练，在MM IT期间仅更新Q-Former。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令，能够提取灵活多样的特征。；PandaGPT：是一种开创性的通用模型，能够理解6种不同模式的指令并根据指令采取行动，包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。；PaLI-X…
查看全文如何开始学习 AGI？
学习 AGI 是一个长期的过程，建议您参考以下步骤： 应用方面：深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用来解决实际问题或提升效率。 了解 Prompt：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5mXww4rriujFFkFQOzc8uIsnah?table=tbldSgFt2xNUDNAz…
查看全文我该从哪里开始学习AGI
学习 AGI 是一个长期的过程，建议您参考以下步骤： 记忆方面：先从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解，您可以查看入门课程，例如： AI 的历史；基本术语；重要人物；方法和原理 应用方面：深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用它们来解决实际问题或提升效率，例如： 了解 Prompt；AI 对话；绘画…
查看全文Stable Diffusion、comfyui 是什么？
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，您可以将其想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer。它具有以下特点： 优势：；对显存要求相对较低，启动和出图速度快。；生成自由度更高。；可以和 webui 共享环境和模型。；能搭建自己的工作流程，可导出流程…
查看全文和Upscayl软件一样好用的软件推荐一下
以下是一些和 Upscayl 软件一样好用的软件推荐： OpenResume：这是一个功能强大的开源简历生成器，拥有简洁美观的 UI 设计，并支持导入与解析 PDF 简历文件，能实时更新简历数据，帮助您快速撰写出清晰直观的个人简历。；QR Designer：可用于二维码设计，能给二维码添加各种图案、文字、图像、更改背景颜色等操作。；Dev Home：微软开源…
查看全文我想要学AI视频，我应该怎么做
以下是学习 AI 视频的一些建议和资源： 入门教程： 您可以查看AI 视频【学社说明】。；学习AI 视频-软件教程和AI 视频：工作流教程。 交流群： 如需学习 AI 视频、参与 AI 视频挑战赛或参与 AI 视频提示词共创，可直接扫二维码或联系三思或小歪【备注：AI 视频学社】，但必须有 AI 视频账号才能进群，请勿随便申请好友。 直播： AI 视频学社每…
查看全文哪个大模型找期刊文献最好用
目前在查找期刊文献方面，不同的大模型各有特点。大模型的特点包括： 架构多样：如 encoder-only 适用于自然语言理解任务，encoder-decoder 用于翻译和摘要，decoder-only 擅长自然语言生成任务。；预训练数据量大：往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等，通常用 TB 级别的数据进行预训练。；参数众多：如 Open 在 2020…
查看全文多模态有哪些应用场景？
多模态的应用场景广泛，主要包括以下方面： 娱乐领域：如与 AI 导师进行视频聊天、与 AI 合作迭代和编写电视剧剧本等，为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验。；内容生成：改变娱乐、学习与发展以及跨各种消费者和企业用例的内容生成。；工具使用：使大语言模型能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具，例如传统的企业资源计划（ERP）系统、桌面应用程序、医疗…
查看全文最近国内外 有什么新出的AI产品
以下是国内外新出的一些 AI 产品： 图像类产品：；国内：；可灵：由快手团队开发，用于生成高质量的图像和视频，图像质量高，最初采用内测邀请制，现向所有用户开放，价格相对较高，重度用户年费可达几千元，平均每月使用成本在 400 到 600 元，也有临时或轻度使用的免费点数和较便宜包月选项。；通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，生成…
查看全文如何训练以及部署微调模型？
以下是关于训练以及部署微调模型的相关信息： 创建微调模型： 假设您已准备好训练数据。使用 OpenAI CLI 开始微调工作，需指定从哪个 BASE\_MODEL（如 ada、babbage、curie 或 davinci）开始，可使用后缀参数自定义微调模型的名称。运行命令后会进行以下操作： 使用文件 API 上传文件（或使用已上传的文件）。；创建微调作业。…
查看全文如何理解LoRA训练以及参数？
LoRA 训练的参数主要包括以下方面： 学习步数：指 AI 对每张图片的学习次数。二次元图片的 repeat 一般在 10 - 15，写实人物图片的 repeat 一般在 30 - 50，真实世界的景观场景可能要达到 100。repeat 值越高，AI 越能读懂图片，但图片精细度越高，学习步数也要越高。；循环次数：AI 将所有图片按照学习步数学习一轮就是一次…
查看全文有哪些AI学习教程可以参考？
以下是为新手提供的 AI 学习教程： 了解 AI 基本概念： 建议阅读「从这里启程」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。 开始 AI 学习之旅： 在「入门：AI 学习路径」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的…
查看全文全量微调与少量参数微调是什么？
在参数规模的角度，大模型的微调分为全量微调（FFT，Full Fine Tuning）和少量参数微调（PEFT，Parameter-Efficient Fine Tuning）两条技术路线。 全量微调是对全量的模型参数进行全量的训练。少量参数微调则只对部分模型参数进行训练。从成本和效果的综合考虑，PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 微调是在较小的、特定领…
查看全文如何选择微调训练框架？
以下是关于微调训练框架选择的相关内容： 在 Stable Diffusion 中： 首先，config 文件夹中有两个配置文件 config\_file.toml 和 sample\_prompt.toml，分别存储着训练超参数与训练中的验证 prompt。；config\_file.toml 文件主要包含了 model\_arguments、optimiz…
查看全文如何准备数据集？
以下是关于数据集准备的相关内容： 对于 Flux 的 Lora 模型训练： 建议使用自然语言。；数据集放置路径为：Flux\_train\_20.4\train\qinglong\train ，即下图红色文件夹，里面一直往里找。绿色部分是训练好的模型产出的地方。；如果还未准备数据集，可先检查此路径中是否有原先放好的试验数据集，可直接使用，试验操作时这一步可先…
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