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怎么学习Midjourney和stable defussion

回答

以下是关于学习 Midjourney 和 Stable Diffusion 的一些建议：

Midjourney：

  • 优势：操作简单方便，创作内容丰富，但需要科学上网并且付费，月费约 200 多元。若只是前期了解，可先尝试。
  • 学习途径：只需键入“thing-you-want-to-see--v 5.2”（注意末尾的--v 5.2 很重要，它使用最新的模型），就能得到较好的结果。Midjourney 需要 Discord，可参考使用 Discord 的指南。

Stable Diffusion：

  • 优势：开源免费，可以本地化部署，创作自由度高，但需要较好的电脑配置，尤其是显卡。
  • 学习途径：
    • 关于具体的安装方法可以去看看 B 站的【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频。
    • 可以参考SD 软件原理傻瓜级理解，了解其工作原理和基本功能。
    • 如果走 Stable Diffusion 这条路，这里有一个很好的指南（请务必阅读第 1 部分和第 2 部分）[https://www.jonstokes.com/p/stable-diffusion-20-and-21-an-overview]

此外，在学习 AI 绘画这段时间，发现 AI 绘画并不会完全替代设计师，而是可以让出图质量更好，效率更高。比如可以用 Midjourney 生成线稿，PS 稍微做一些修正，再用 ControlNet 控制，Stable Diffusion 上色，多套 AI 组合拳，可以快速生成效果惊艳的图。

AIモデルによって生成されたコンテンツであり、慎重に確認してください（提供元: aily）

参照

【SD】软件原理傻瓜级理解

作者：白马少年介绍：SD实践派，出品精细教程发布时间：2023-04-27 23:00原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/C-F6ARIMHotl6siAfQ9wig目前市面上主流的AI绘图软件有两个：Stable Diffusion和Midjourney。Stable Diffusion的优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高，缺点是需要比较好的电脑配置，尤其是显卡；Midjourney的优势是操作简单方便，创作内容相当丰富，但是需要科学上网并且付费，目前的使用费大概在每月200多元左右。如果可以融入工作流，这个月费也不算高，毕竟它带来的效率是惊人的，当然前期想要了解玩一玩的，可以试试Stable Diffusion，关于具体的安装方法可以去看看B站的【秋葉aaaki】这个Up主的视频。很多还没有接触过AI绘画的朋友会觉得这个东西很神秘，哪怕装好了软件也会看着一堆英文和参数而一头雾水。今天我就用最傻瓜的方式来讲述一下Stable Diffusion的工作原理和基本功能。

如何使用 AI 来做事：一份带有观点的指南

最透明的选项：[Adobe Firefly](https://www.adobe.com/sensei/generative-ai/firefly.html)开源选项：[Stable Diffusion](https://stable-diffusion-ui.github.io/)最佳免费选项：Bing或[Bing Image Creator](https://www.bing.com/images/create)（使用DALL-E），[Playgound](https://playgroundai.com/)（允许您使用多个模型）最佳质量图像：[MidJourney](https://midjourney.com/)大多数人可以使用四个大型图像生成器：1.Stable Diffusion，它是开源的，你可以在任何高端计算机运行。开始需要付出努力，因为你必须学会正确制作提示，但一旦你做到了，它可以产生很好的结果。它特别适合将AI与来自其他源的图像结合在一起。[如果你走这条路，这里有一个很好的Stable Diffusion指南（请务必阅读第1部分和第2部分）。](https://www.jonstokes.com/p/stable-diffusion-20-and-21-an-overview)2.DALL-E，来自OpenAI，已纳入Bing（您必须使用创意模式）和Bing图像创建器。这个系统很可靠，但比Midjourney差。3.Midjourney，这是2023年中期最好的系统。它的学习曲线最低：只需键入“thing-you-want-to-see--v 5.2”（末尾的--v 5.2很重要，它使用最新的模型），你就会得到一个很好的结果。Midjourney需要Discord。这是[使用Discord的指南](https://www.pcworld.com/article/540080/how-to-use-discord-a-beginners-guide.html)。4.Adobe Firefly内置在各种Adobe产品中，但在质量方面落后于DALL-E和Midjourney。然而，虽然其他两个模型还不清楚他们用于训练人工智能的源图像，但Adobe宣布它只使用它有权使用的图像。

教程：线稿上色Midjourney+Stable Diffusion

在学习AI绘画这段时间，发现AI绘画并不会完全替代设计师，而是可以让出图质量更好，效率更高。比如上面是用midjourney生成线稿，PS稍微做一些修正，再用controlnet控制，stable diffusion上色，多套AI组合拳，可以快速生成效果惊艳的图作者：三思先欣赏下作品[heading3]1、线稿产出[content]mj关键词：Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white background--niji 5--style expressive[heading3]2、ps手动手动重绘错误的地方[content]有些图出来没有阴影容易飘，可以自己画一个出来

他の質問
"如何使用Midjourney"
以下是关于如何使用 Midjourney 的详细介绍： 1. “人物参考”功能： 在提示词后输入`cref URL`并附上一个人物图像的 URL。需注意一定要在提示词后面，否则会报错。 可以使用`cw`来修改参考“强度”，从 0 到 100。强度 100（`cw 100`）是默认值，会使用面部、头发和衣服；在强度 0（`cw 0`）时，只会关注面部，适合改变服装、发型等。 2. 喂图： 意义：从第一张起，可反复上传优化图片，来达到自己想要的图片。 过程：上传单张或者一组（4 到 5 张）到 Midjourney 输入框里，有两种方法： 点击输入框前方的加号上传。 鼠标选择图片或一组拖到软件里，回车，点击上传后的图片，在左下角“在浏览器打开链接“打开后复制浏览器上的链接，返回主界面，在输入框里“/imagine：粘贴刚才复制的链接+所描述的关键词。 常见问题：小白新手找不到输入框频道。解决方法是找到 Midjourney 白色图标，点击进去，找带数字结尾的频道，或者在自己社区里添加 Midjourney 机器人。 3. Midjourney V6 更新角色一致性命令“cref”： 官方说明：在提示后键入`cref URL`，其中 URL 是一个角色图像的网址。可以使用`cw`来修改参考的“强度”。 用途：这个功能在使用由 Midjourney 图像制作的角色时效果最佳，不适用于真实的人物/照片。 高级功能：可以使用多个 URL 来混合信息/来自多个图像的角色。 在网页 alpha（测试最初版）上的操作：拖动或粘贴图像到想象栏，有三个图标。选择这些图标设置它是一个图像提示，一个风格参考，还是一个角色参考。按住 Shift 键选择一个选项以将图像用于多个类别。 需注意，虽然 MJ V6 还处于 alpha 测试阶段，但这个和其他功能可能会突然更改，V6 官方 beta 版本即将推出。
2025-03-24
midjourney图怎么 放大
在 Midjourney 中，放大图像的方法如下： 放大（Upscale）将图像尺寸加倍： 精细放大（Subtle）：放大图像同时尽量保持原样。 创意放大（Creative）：在放大的同时会调整或改变图像中的某些细节。 操作时，您可以点击相应的按钮进行放大。例如，在生成的图像中，点击上面的 U 1 4 即可放大一张图。 另外，使用当前默认模型版本的中途图像的默认尺寸为 1024 x 1024 像素。您可以使用 upscale 工具将文件大小增加到 2048 x 2048 或 4096 x 4096 像素。在网络浏览器中打开 Midjourney 图像，或从 Midjourney.com 下载它们以获得最大文件大小。 需要注意的是，如果没看到放大相关的按钮，可能有以下原因： 1. 该图像已经在 Discord 中生成最满意的一张，不可再放大。 2. 在 More options 文字里没打上相应的对勾。
2025-03-21
Stable Diffusion、MidJourney、DALL·E 这些生成式AI工具有什么区别
Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL·E 这三个生成式 AI 工具主要有以下区别： 1. 开源性：Stable Diffusion 是开源的，用户可以在任何高端计算机上运行。 2. 学习曲线：Midjourney 的学习曲线较低，只需键入特定的提示就能得到较好的结果。 3. 图像质量：Midjourney 被认为是 2023 年中期图像质量最好的系统。 4. 应用场景：Stable Diffusion 特别适合将 AI 与来自其他源的图像结合；Adobe Firefly 内置在各种 Adobe 产品中，但在质量方面落后于 DALL·E 和 Midjourney。 5. 训练数据：这些工具都是使用大量的内容数据集进行训练的，例如 Stable Diffusion 是在从网络上抓取的超过 50 亿的图像/标题对上进行训练的。 6. 所属公司：DALL·E 来自 OpenAI。 在使用方面： 1. Stable Diffusion 开始使用需要付出努力，因为要学会正确制作提示，但一旦掌握，能产生很好的结果。 2. DALL·E 已纳入 Bing（需使用创意模式）和 Bing 图像创建器，系统可靠，但图像质量比 Midjourney 差。 3. Midjourney 需要 Discord，使用时需键入特定格式的提示。
2025-03-20
midjourney的平替
以下是关于 Midjourney 的相关信息： Midjourney V6 更新角色一致性命令“cref”：您可以仅描述环境、背景等，Midjourney 会努力将角色融入场景中，但可能会有不连贯的结果，此时可尝试更高值的样式化（如s 800）。场景唯一提示示例：在一个空荒地下，乌云密布的暴风雨天空下。cref https://my.image.host/joisstanding.jpg 。注意该命令适用于单一主题、单一角色的图像，若要添加多个角色，需使用平移按钮。将多个角色放置到单个画布上的最佳方法是使用平移功能将新画布与现有画布拼接，每个新画布部分都有自己的 cref。具体操作：1.使用/settings 将 Remix 打开，然后选择；2.选择包含第二个字符的图像，用 U 将其从网格中分离出来；3.寻找蓝色小箭头（⬆️⬇️⬅️➡️），每个都会在现有图像中添加新图像，选择新角色前进方向并输入提示及其cref，缝合新画布，比如描绘两个人的开场提示。 训练 Midjourney 的 prompt：style<4a,4b or 4c>可在 Midjourney 模型版本 4 之间切换。stylize<number>或s<number>参数影响 Midjourney 默认美学风格应用于 Jobs 的强度。还有uplight 和upbeta 等参数。默认值（模型版本 5）包括纵横比、混沌、质量、种子、停止、样式化等，各有相应的默认值和范围。纵横比大于 2:1 为实验性的，可能产生不可预测的结果。不同模型版本和参数具有兼容性。
2025-03-18
midjourney注册不了，有替代的软件吗
以下是一些可以替代 Midjourney 的软件： 1. 扣子+ByteArtist： 网址：https://www.coze.cn/home 优点：不需要?，无收费，可以直接生成。 注册：手机号、抖音号或飞书号。 操作步骤：需要在 coze 的 bot 里面添加绘图插件，时间约 5 分钟。这里需要一点小小的加插件操作，不难，截图一步一步即可做到，而且全程没有科学?️，不需要付费。 2. 悠船： 网址：www.youchuanai.com 新用户注册：在悠船桌面端，输入离谱村专用激活码（296976）即可完成注册。 特点：从成本和小白理解力的角度来说适合先尝试，最近有新注册的免费福利。
2025-03-18
如何登陆midjourney？
以下是登录 Midjourney 的方法： 1. 登录 Midjourney 官网： Midjourney 官网现已向生成 100 张以上图片的用户开放了使用权限。登录 MJ 官网，您将进入到特定页面。左侧为各种页面入口，顶部是生成入口（prompt 框）和搜索框。在社区作品、创作（Create）以及组织（Organize）页面中，您可以随时使用 prompt 框和搜索框，方便查找参考和进行创作，无需频繁切换页面。 您可以通过点击 prompt 框最右侧的图标来设置常用参数的默认值，包括画面比例和个性化模型开关。 在官网上使用图片参考变得简单直观。只需要点击 prompt 框最左侧的图片按钮，或直接拖入图片即可，并且官网会记录所有使用过的图片，方便调用或删除。当鼠标悬停在图片上时，会看到 3 个小图标，从左到右分别是角色参考、风格参考、整图参考，点击相应的图标即可，如需多种参考逻辑可按住 shift 键点选多个图标即可。 创作页面的最大亮点是 prompt 的复用。您可以直接点击画面描述或复制描述词到 prompt 框中，也可以直接点击下方横列菜单里的按钮，将包括参考图在内的完整 prompt 替换当前的 prompt。点击图片则会进入单图调整模式，在 discord 中常用的操作指令都被集中在了右下角的按键中，并且上线了全新的 Editor 编辑器功能。 2. 通过 Discord 登录： 通过 Web 浏览器、移动应用程序或桌面应用程序通过 Discord 访问 Midjourney Bot。在加入 Midjourney Discord 服务器之前，请确保您拥有经过验证的 Discord 帐户。请按照以下指南创建或验证您的 Discord 帐户： 要开始使用 Midjourney 生成图像，您需要订阅计划。 访问。 使用您经过验证的 Discord 帐户登录。 选择适合您需求的订阅计划。请转至了解有关定价和各层可用功能的信息。 要开始与中途机器人交互，请加入中途服务器： 打开 Discord 并找到左侧边栏上的服务器列表。 按+服务器列表底部的按钮。 在弹出窗口中，单击 Join a Server 按钮。 粘贴或输入以下 URL：。
2025-03-18
stable diffusion底层技术
Stable Diffusion 的底层技术主要来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach 之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型的文本到图像生成模型，其原理包括以下几个步骤： 1. 使用新颖的文本编码器（OpenCLIP），由 LAION 开发并得到 Stability AI 的支持，将文本输入转换为向量表示，以捕捉文本语义信息并与图像空间对齐。 2. 采用扩散模型，将随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型，能从训练数据中学习概率分布并采样新数据。 3. 在扩散过程中，利用文本向量和噪声图像作为条件输入，给出每一步变换的概率分布，根据文本指导噪声图像向目标图像收敛，并保持图像的清晰度和连贯性。 4. 使用超分辨率放大器（Upscaler Diffusion Model），将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率，从低分辨率图像中恢复细节信息并增强图像质量。 此外，ComfyUI 的底层依赖 Stable Diffusion，去噪过程由 UNet 网络完成。UNet 是一种编码器解码器结构，能处理多尺度特征表示。在 ComfyUI 中，去噪的每个步骤通过模型推理模块实现，调用训练好的 UNet 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。交叉注意力机制在 Stable Diffusion 中很重要，允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件，在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现。跳跃连接是 UNet 的核心部分，能在不同尺度之间共享特征，在 ComfyUI 的节点网络中表现为中间过程数据的流转。切换器代表在去噪过程中的不同阶段对特征流的控制，在 ComfyUI 中可通过修改模型参数节点或自定义网络结构节点对不同阶段的噪声去除策略进行微调。 Stable Diffusion 还具有以下优点： 1. 可以处理任意领域和主题的文本输入，并生成与之相符合的多样化和富有创意的图像。 2. 可以生成高达 2048x2048 或更高分辨率的图像，且保持良好的视觉效果和真实感。 它还可以进行深度引导和结构保留的图像转换和合成，例如根据输入图片推断出深度信息，并利用深度信息和文本条件生成新图片。
2025-04-15
stable video diffusion开发
以下是关于 Stable Video Diffusion 开发的相关信息： SVD 介绍： 简介：Stable Video Diffusion 是 Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的视频生成式大模型，用于高分辨率、先进的文本到视频和图像到视频生成的潜在视频扩散模型。它支持多种功能，用户可调整多种参数，但对硬件要求较高，支持的图片尺寸较小，应用场景受限。 模型版本：开源了两种图生视频的模型，一种能生成 14 帧的 SVD，另一种是可以生成 25 帧的 SVDXL，发布时通过外部评估超越了人类偏好研究中领先的封闭模型。 主要贡献：提出系统的数据管理工作流程，将大量未经管理的视频集合转变为高质量数据集；训练出性能优于现有模型的文本到视频和图像到视频模型；通过特定领域实验探索模型中运动和 3D 理解的强先验，预训练的视频扩散模型可转变为强大的多视图生成器，有助于克服 3D 领域数据稀缺问题。 部署实战避坑指南： 直接使用百度网盘里准备好的资源，可规避 90%的坑。 若一直报显存溢出问题，可调低帧数或增加 novram 启动参数。 云部署实战中，基础依赖模型权重有两个 models–laion–CLIPViTH14laion2Bs32Bb79K 和 ViTL14.pt，需放到指定路径下。 总结： Sora 发布后，此前的视频生成模型相形见绌，但 Stable Video Diffusion 作为开源项目可在自己机器上自由创作无需充值。SVD 生成的视频画质清晰，帧与帧过渡自然，能解决背景闪烁和人物一致性问题，虽目前最多生成 4 秒视频，与 Sora 的 60 秒差距大，但在不断迭代。我们会持续关注其技术及前沿视频生成技术，尝试不同部署微调方式，介绍更多技术模型，更多精彩内容后续放出。 同时，您还可以加入「AIGCmagic 社区」群聊交流讨论，涉及 AI 视频、AI 绘画、Sora 技术拆解、数字人、多模态、大模型、传统深度学习、自动驾驶等多个方向，可私信或添加微信号：【m_aigc2022】，备注不同方向邀请入群。
2025-04-15
stable diffusion是runway和goole联合开的吗
Stable Diffusion（简称 SD）不是由 Runway 和 Google 联合开发的，而是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。 Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于这两位开发者之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中根据文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高的分辨率。 围绕 Stable Diffusion 等基础模型的兴奋和关注正在产生惊人的估值，但新研究的不断涌现确保新模型将随着新技术的完善而更替。目前，这些模型在法律方面也面临挑战，例如其训练所使用的大量内容数据集通常是通过爬取互联网本身获得的，这可能会引发法律问题。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。在文生图任务中，将一段文本输入到模型中，经过一定迭代次数输出符合文本描述的图片；图生图任务则在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示对输入图片进行重绘。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码生成与文本信息对应的 Text Embeddings 特征矩阵，用于控制图像生成。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion ，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 Stability AI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。
2025-04-15
有stable diffusion的学习教程吗
以下为您提供一些 Stable Diffusion 的学习教程： 1. 超详细的 Stable Diffusion 教程： 介绍了为什么要学习 Stable Diffusion 及其强大之处。 指出 Stable Diffusion 是能根据输入文字生成图片的软件。 强调学习目的是快速入门，而非深入研究原理，通过案例和实际操作帮助上手。 2. 深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识 知乎： 包含 Stable Diffusion 系列资源。 零基础深入浅出理解 Stable Diffusion 核心基础原理，如模型工作流程、核心基础原理、训练全过程等。 解析 Stable Diffusion 核心网络结构，包括 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型等。 介绍从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的流程。 列举 Stable Diffusion 经典应用场景。 讲解从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型。 3. 视频教程： 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势： 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion： 「AI 绘画」革命性技术突破： 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论： 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置，消灭奇怪的报错： 「入门 2」stable diffusion 安装教程，有手就会不折腾： 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion？： 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装？：
2025-03-28
学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。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成就。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。
2025-04-15
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
ai小白学习课程
对于 AI 小白的学习课程，建议如下： 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。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，能找到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，还有机会获得证书。 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 另外，如果让我推荐一门 AI 课，比如【野菩萨】的课程： 1. 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会：如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。 冠军奖励：4980 课程一份 亚军奖励：3980 课程一份 季军奖励：1980 课程一份 入围奖励：598 野神殿门票一张 扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 对于纯小白，还可以参考以下： |分类|标题|文章链接|视频链接|适用人群|简要说明| ||||||| |通识篇|现有常见 AI 工具小白扫盲|（1 小时 32 分开始）|对 AI 都没太多概念的纯纯小白|给与 AI 之间有道墙、还在墙外的人简单介绍当前各种 AI 工具、0 成本最快速感受当下 AI 工具的力量| |通识篇|AI 常见名词、缩写解释|结合食用|
2025-04-15
ai小白学习课程
对于 AI 小白的学习课程，建议如下： 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。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，能找到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，还有机会获得证书。 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 另外，如果让我推荐一门 AI 课，比如【野菩萨】的课程： 1. 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会：如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。 冠军奖励：4980 课程一份 亚军奖励：3980 课程一份 季军奖励：1980 课程一份 入围奖励：598 野神殿门票一张 扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 对于纯小白，还可以参考以下： |分类|标题|文章链接|视频链接|适用人群|简要说明| ||||||| |通识篇|现有常见 AI 工具小白扫盲|（1 小时 32 分开始）|对 AI 都没太多概念的纯纯小白|给与 AI 之间有道墙、还在墙外的人简单介绍当前各种 AI 工具、0 成本最快速感受当下 AI 工具的力量| |通识篇|AI 常见名词、缩写解释|结合食用|
2025-04-15
学习ai思路，完整步骤流程
以下是新手学习 AI 的完整步骤流程： 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，找到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，如图像、音乐、视频等，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，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 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。 此外，以“Windsurf 零基础开发”为例，AI 开发网站的操作步骤如下： 1. 开发目标：以“Windsurf 学习共创社区”为例，借助 AI 能力快速构建现代化 Web 应用。 2. 技术选型：Vue + TypeScript。 3. 目标用户：零基础开发学习者。 4. 参考项目：Cursor101。 5. 开发流程： 需求分析与代码生成。 环境配置自动化。 问题诊断与修复。 界面优化与细节打磨。 功能迭代与完善。 在开发过程中，输入需求让 windsurf 进行 code，它会将开发思路讲解并给出环境命令，可能会出现报错，将报错信息返回给 cascade，经过自动检查后修复 bug，不断优化细节，如优化导航栏和首页，插入细节图片等。
2025-04-14