以下是关于系统学习 Stable Diffusion 的基础内容： 学习提示词： 学习基本概念，包括了解 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。 研究官方文档和教程，学习常见术语和范例。 掌握关键技巧，如组合多个词条精确描述效果、使用特定符号控制生成权重、处理抽象概念等。 通过实践和反馈，不断总结经验，创建自己的提示词库，并持续跟进前沿。 核心基础知识： 了解 Stable Diffusion 系列资源。 零基础深入浅出理解核心基础原理，包括通俗讲解模型工作流程、读懂核心基础原理、读懂训练全过程、介绍其他主流生成式模型。 解析核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型、官方训练细节。 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同流程。 了解经典应用场景，如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建。 学习从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，包括训练资源分享、模型训练初识、配置训练环境与训练文件。 Nenly 的零基础入门课学习资料汇总： 提供了配套的学习文档，包括随堂素材、生成信息、内容修订等。 有安装攻略和素材下载的相关内容。

以下是一些能够提高图片清晰度的 AI 工具： 1. Magnific：https://magnific.ai/ 2. ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 4. Krea：https://www.krea.ai/ 您还可以查看网站的图像放大工具库获取更多工具：https://www.waytoagi.com/category/17 此外，PMRF 也是一种全新的图像修复算法，它不仅能提高图片清晰度，还能确保图片看起来像真实世界中的图像，擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务。详细介绍：https://xiaohu.ai/p/14489 在线体验：https://huggingface.co/spaces/ohayonguy/PMRF 项目地址：https://pmrfml.github.io 这些工具都具有不同的特点和功能，您可以根据具体需求选择合适的工具进行使用。

以下是为小白制定的学习 AI 的计划： 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，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，进行实践以巩固知识，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 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，对于 0 绘画基础想要用 AI 为儿子做生日海报的情况，可以参考以下步骤： 1. 学习 AI 图像生成的原理： 参考 。 参考 。 2. 尝试工具和效果： 制定学习计划时，可以参考 。 可以根据自身情况逐步推进问题，明确每日需要投入的时间和每周用到的资源，并增加每周学习成果评估的要求。 根据实际情况调整学习计划，比如决定专心学习绘画。

成为 AIGC 提示词工程师通常需要具备以下条件： 1. 学历要求：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具熟悉度：熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验；熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验：负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解：了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 5. 数据分析能力：对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维：具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 行业关注：对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力：具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成；具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 在面试过程中，以下方面是加分项： 1. 需求拆解能力/产品需求嗅觉：考验需求拆解、控制 AI 稳定输出理想结果的能力。 2. 懂技术：Prompt 设计离不开有 AIGC 开发经验，懂开发和底层原理才能写出更好的 Prompt。 3. 有参与做过 AIGC 产品应用：例如用 Langchain 等框架去写，解决应用场景及其中的技术细节，包括商业化变现、解决 OpenAI 请求需要科学上网的问题、负载均衡/APIKey 管理等。 4. 想法在用户需求认知前面：面试官给出行业场景（例如美妆），在无提示情况下，能畅享 AI 在该行业上赋能的功能场景，能联想到 To B 或 B2B2C 的场景是加分项。因为用户往往无法感知到 AI 能带来的帮助，需要面试者去了解用户工作流，有种“创造需求”的感觉。 公司在筛选几百份简历后，最终选择的 AIGC 提示词工程师和 AI 训练师，通常是像爱折腾的 00 后，有技术开发背景，对 Prompt 有独特深刻见解的人员。

提示词工程师是在与人工智能模型交互时，负责设计和优化提示的专业人员。他们的目标是通过精心构造的提示，引导模型产生准确、有用和相关的回答。 提示词工程师的主要职责包括： 1. 设计提示：根据用户需求和模型能力设计有效的提示，考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示，以提高模型性能。 3. 评估提示：使用各种指标评估提示的有效性，如模型的准确率、流畅度和相关性等。 提示词工程师需要具备以下技能和知识： 1. 领域知识：对所工作的领域有深入了解，以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理（NLP）：了解 NLP 的基本原理和技术，能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能（AI）：了解 AI 的基本原理和技术，能够理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力：具备良好的沟通能力，与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例： 1. Claude 官方文档提示词工程最佳实践中提到提示词的组成部分顺序很重要，包括“\n\nHuman:”、任务上下文、语气上下文、背景数据和文档、详细任务描述和规则、示例、对话历史、即时任务描述或请求、逐步思考/深呼吸、输出格式等。 2. 提示词工程师应做到开发测试用例、构建初版提示词、进行用例测试、优化提示词、分享完善后的提示词，且不要忘记测试边缘情况。 关于考取注册提示词工程师证的具体方式，目前可能还没有统一的标准和认证体系。但您可以通过以下途径提升相关能力： 1. 学习相关课程，如小七姐的提示词编写提升课，课程完成学习后通过结课考试获取证书。课程能帮助您提升表达能力、逻辑思维能力，熟练编写提示词，学会以商业化和工具化标准交付提示词，熟知提示词工程和行业常识及发展路径，搞懂提示词如何封装成工具，并获得自学路径以便继续深度学习。 2. 实践积累经验，不断测试和迭代自己编写的提示词。 3. 关注行业动态，了解最新的提示词工程技术和发展趋势。

提示词工程师是在与人工智能模型交互时，负责设计和优化提示的专业人员，其目标是通过精心构造的提示，引导模型产生准确、有用和相关的回答。 提示词工程师的主要职责包括： 1. 设计提示：根据用户需求和模型能力设计有效的提示，考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示，提高模型性能。 3. 评估提示：使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识： 1. 领域知识：对所工作的领域有深入了解，以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理（NLP）：了解 NLP 的基本原理和技术，能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能（AI）：了解 AI 的基本原理和技术，能够理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力：具备良好的沟通能力，与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例： 1. 教育类：自动优化 Prompt，作者为 JackeyLiu，分类为代码，协助用户完成提示词优化。熟悉，将常规的 Prompt 转化为符合框架的优秀 Prompt，并让 chatGPT 输出符合预期的回复。 2. 商业类：自动优化 Prompt，作者为 JackeyLiu，分类为代码，协助用户完成提示词优化。熟悉，将常规的 Prompt 转化为符合框架的优秀 Prompt，并让 chatGPT 输出符合预期的回复。 提示词工程师是一个新兴的职业，随着人工智能技术的不断发展，对其需求将会越来越大。

Jupyter Notebooks 是一个开源的交互式计算环境，主要用于数据科学和科学计算，具有以下主要特点： 1. 交互式编程：允许用户以交互方式编写和执行代码，能立即看到结果。 2. 支持多种编程语言：虽常用于 Python，但也支持 R、Julia 等语言。 3. 文档和代码混合：可在同一文档中混合使用代码、文本说明、数学公式和可视化图表。 4. 易于分享：Notebook 文件（.ipynb）可轻松分享给他人，便于协作。 5. 数据可视化：支持内联显示图表和数据可视化结果。 6. 模块化：代码可分成多个单元格独立执行。 7. 扩展性：有丰富的扩展和插件生态系统。 8. Web 界面：通过 Web 浏览器访问和使用，无需复杂的本地配置。 Jupyter Notebooks 广泛应用于数据分析、机器学习、教育和科学研究等领域，为用户提供了强大而灵活的计算环境。在一些课程中，会使用在线的 Jupyter Notebooks 来避免本地电脑安装 Python 的环境问题。同时，在论文写作领域，也有相关应用，如 Google Colab 提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。

以下是关于“AI 与新闻”的相关内容： 首届北京城市形象 AI 创作征集活动即将正式启幕，相关媒体报道的链接包括北京日报、京报网、百家、头条、微博、企鹅等。 2023 年 4 月创立至今，“Way to AGI（通往通用人工智能之路）”构建了庞大的知识库体系，涵盖各种技术介绍、AI 行业新闻分析、AI 应用实操，获得了大量浏览和用户交流。 橘子的新文章对国内外已有的 18 家 AI 搜索做了测评，分组包括豆包、秘塔 AI 等。 介绍了六个国家公众对新闻中生成人工智能的看法，公众认为其可能更新时效性更好、成本更低，但对可靠性和透明度持怀疑态度，认为新闻媒体使用应适当披露或标注。 Ethan Mollick 提出作为商学院教授对 AI 崛起给学术研究带来危机和机遇的看法，包括四个“狭义奇点”。

以下为您推荐两款适合生成小红书头像的工具及相关介绍： Recraft： 是一款由 Recraft AI 推出的多功能人工智能图像生成与编辑工具。 自 2022 年成立以来，总部位于伦敦，赢得了全球超过 150 万设计师的青睐，包括 Netflix、Airbus 等大型企业团队。 具有卓越的文本渲染功能，能将描述性文字精确转化为图像中的清晰文本，适用于品牌设计、广告文案和书籍封面等创意场景。 提供多种风格控制功能，确保品牌在图像中的视觉一致性，并支持生成矢量图形，对设计行业友好。 集成多种 AI 工具，包括擦除、修改、放大和背景去除，能高效调整图像细节。 具有实时协作和无限画布功能，适合团队合作。 2024 年 10 月推出的全新 Recraft V3 模型，在 Hugging Face 的文本到图像生成基准测试中位居榜首，提升了图像生成的精度和速度，优化了生成内容的风格一致性与细节控制。 个性卡通头像生成方法： 复杂提示词：如果觉得简单提示词不够好，可以选择更复杂的提示词，如“Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5”。 不同照片生成：如果对照片风格不满意，可以更换新照片并使用上述提示词重新生成。 其他调整：若觉得 Disney 风格太过卡通，可将提示词中的 Disney 换成 Pixar；若为女孩，可将提示词中的 boy 换成 girl。每次会生成 4 张图片，对某一张满意可点击下方的 U1~U4 生成大图，对风格满意但需调整可点击下方的 V1~V4 进行修改。

AI 在医院医用耗材出入库数据处理方面可以发挥以下作用，以方便耗材管理人员进行数据分析： 1. 预测需求：通过分析历史出入库数据、医院科室使用情况、季节变化等因素，预测未来某段时间内的耗材需求量，优化库存管理策略，降低成本。 2. 库存优化：实时监控库存水平，及时发现库存过高或过低的情况，提醒管理人员进行调整。 3. 数据分类与整合：对大量的出入库数据进行分类和整合，使其更易于分析和理解。 4. 异常检测：识别出入库数据中的异常情况，如突然的大量领用或长时间未领用等，及时发现潜在问题。 5. 成本分析：计算不同种类、不同批次耗材的采购成本和使用成本，为成本控制提供依据。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。