以下是为您提供的关于 Nvidia 显卡算力天梯图的相关信息： 算力是指计算能力，可直接理解为显卡的性能。在电脑中，显卡就是 GPU，一张显卡的重要参数包括 GPU 和显存。 GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器，其生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 的强大主要决定了生图和训练的效率，越强大的算力在生图（推理）和训练上消耗的时间就越短。显存在生图过程决定了直接推理的图片大小，在训练时受制于训练工具的要求，显存容量是门槛。 在选择算力时，需要综合 GPU 性能和显存大小两个参考维度。由于需要使用到 CUDA 加速，显卡大概率只能选择 NVIDIA 的。 以下为您提供一些可能不太具备时效性的参考资料： 1. 各种显卡的稳定扩散性能测试报告（需要科学?️）：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Zlv4UFiciSgmJZncCujuXKHwc4BcxbjbSBg71SdeNk/editgid=0 2. GPU 测评结果方便大家选购：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=reciB9KZtj&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1

提示词相关知识如下： 1. 什么是提示词： 用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 可以点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容要准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 提示词要素： 提示词可以包含指令（想要模型执行的特定任务或指令）、上下文（包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应）、输入数据（用户输入的内容或问题）、输出指示（指定输出的类型或格式）。 4. 提示工程与提示词的区别： 提示工程是人工智能领域中，特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中一个相对较新的概念，涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代、上下文理解。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，是提示工程的一部分。提示工程是一个更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。

以下是与 DeepSeek 相关的热门资讯信息： 《DeepSeek 首次考虑外部融资！全文信息量很大》：DeepSeek 在短时间内崛起，其 V3 和 R1 模型有高效训练成本与强大推理能力，但因用户增长面临计算需求激增、芯片短缺和基础设施扩展挑战，首次考虑外部融资，包括阿里巴巴和中国主权财富基金在内的投资者有兴趣，若接受国家资本可能引发监管担忧，公司还在探索通过东南亚数据中心获取更多 Nvidia AI 芯片以绕开出口限制。 微博上热搜，主流媒体全报道了 DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一的情况，相关文章包括： 通往 AGI 之路：《关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】》 数字生命卡兹克：《DeepSeek 的提示词技巧，就是没有技巧。》 宝玉：《教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词》 橘子汽水铺：《中国开源，震撼世界：DeepSeek R1 的变革、启示与展望》《自学成才之路，DeepSeek R1 论文解读》 新智元：《史上首次，DeepSeek 登顶中美 AppStore！NYU 教授：全球「AI 霸权」之争已结束》 一支烟花 AI：《用流程图对比 DeepSeekR1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义》 腾讯科技：《一文读懂｜DeepSeek 新模型大揭秘，为何它能震动全球 AI 圈》 张小珺腾讯科技：《一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景》

目前很难确切地指出谁是世界上最好的 AI 大模型，不同的 AI 大模型在不同方面各有优势。 例如，OpenAI 的 GPT4 是一个大型多模态模型，在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。Midjourney v5 模型在生成逼真的 AI 图像方面表现出色，具有极高的一致性，并支持高级功能。DALL·E 3 能轻松将想法转化为极其精准的图像。Mistral 7B 是一个具有 73 亿参数的模型，在多个基准测试上表现优秀。 在中国，阿里云的 Qwen 2 开源了模型，性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型。同时，中国也有众多的大模型发布。 然而，对于“最好”的评判标准因应用场景和需求的不同而有所差异。在某些领域，某个模型可能表现出色，而在其他领域则可能是其他模型更具优势。

要让 AI 写项目申请书，可以参考以下步骤： 1. 明确自身身份：向 AI 说明您在项目中的角色和具备的专业技能，使 AI 按照相应的水准进行思考和创作。 2. 阐述项目目标：清晰地告知 AI 项目要达成的具体成果和要求，让其围绕目标来撰写申请书。 3. 制定项目规则：包括项目的规范、流程、标准等，例如格式要求、语言风格、引用规范等，AI 会严格遵循这些规则进行写作。 4. 确定文件存放位置：规划好申请书的保存和整理方式，方便后续查找和使用。 5. 指定使用工具：明确告知 AI 可以使用的资源、框架和库等，保证申请书的统一性和专业性。 6. 说明测试标准：提前告知 AI 如何对申请书进行评估和检验，使其考虑到可测试性，并可能主动提供测试用例。 7. 提供参考资料：为 AI 提供相关的优秀范例和学习资料，帮助其避免常见错误，提高申请书的质量。 此外，还需注意以下几点： 1. 创建文件：在项目的根目录下新建一个名为“.cursorrules”的文件。 2. 编写规则：根据项目需求，在文件中明确定义关键规则，如项目目标、编码标准、文件结构等，并随着项目需求的变化实时更新。 3. 借鉴他人：网上有很多开源的“.cursorrules”文件可供参考学习，如“cursor.directory”（官方地址：https://cursor.directory/ ）和“awesomecursorrules”（地址：https://github.com/PatrickJS/awesomecursorrules/tree/main/rules ）。 本质上，AI 规则和“.cursorrules”都是对 AI 辅助创作的系统提示词，只是作用范围有所不同。AI 规则影响所有项目，而“.cursorrules”仅影响当前项目。可以将通用要求放在 AI 规则里，项目独有的要求放在“.cursorrules”里，以提高开发效率。

企业部署本地 AI 模型管理可以参考以下内容： 1. 使用 Ollama 框架： 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于在本地环境（包括 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu）启动和运行。 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型，通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型，可修改温度参数等设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 先安装，访问 https://ollama.com/download/ 下载安装，安装完确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 2. 部署和训练自己的 AI 开源模型： 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，根据自身资源、安全和性能需求选择。 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够训练数据覆盖目标应用场景，准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 选择合适的预训练模型作为基础，如使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可自行训练基础模型。 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。 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，对部署的模型进行在线调试和性能优化。 注意安全性和隐私保护，重视大模型涉及的大量数据和隐私信息的安全性和合规性。 3. LangChain 携手 NVIDIA： NVIDIA NIM 是一系列加速企业内部生成式 AI 部署进程的用户友好微服务，支持广泛 AI 模型，开发者利用行业标准 API 数行代码即可构建企业级 AI 应用，基于 NVIDIA Triton Inference Server、NVIDIA TensorRT、NVIDIA TensorRTLLLLM 等强大推理引擎及 PyTorch 等技术构建，提供无缝 AI 推理体验，在本地服务器或云端环境中均是大规模、高性能生成式 AI 推理的最佳选择。 对 NVIDIA NIM 充满期待的原因：自托管特性，数据保留在服务器上不外传，适合处理敏感信息的 RAG 应用；提供一系列预构建容器，轻松选择使用最新生成式 AI 模型，无需复杂配置；具有可扩展性，解决服务部署的稳定性和可用性挑战。 开始使用 NIM 很简单，在 NVIDIA API 目录中可访问多种 AI 模型用于构建和部署生成式 AI 应用，NIM 是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，这是全面的基于云的软件平台，旨在简化生产级 AI 应用的开发和部署流程，可通过相关博客获取详细指南。

以下是关于本地部署 Stable Diffusion 的详细步骤： 1. 准备工作： 电脑配置需能支持 SD 运行。 2. 下载整合包： 可以选择 B 站秋叶分享的整合包，链接：https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru ，提取码：caru 。 3. 安装整合包： 打开链接，下载《1.整合包安装》，存放到电脑本地。 打开保存到电脑里的文件夹。 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》，鼠标右击文件，点击“解压文件”。 选择解压到 D 盘或者 E 盘，避免 C 盘被占满，点击确定。 解压完成后，来到第二个文件夹，双击里面的文件，点击安装。 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录，找到启动器，鼠标右击启动器，点击“发送到”，选择桌面快捷方式，方便下次进入。 4. 启动和配置： 双击启动器，等待更新，接着点击左边第二个“高级选项”。 在显存优化里，根据自己电脑的显存选择（即查看的专用 GPU 内存）。 回到第一个一键启动，点击右下角的一键启动。 若出现报错，可回到最开始的界面，在左边点击“疑难解答”，再点击右边的“开始扫描”，最后点击“修复”按钮。 5. 注意事项： 并不是指定了显存优化量就一定不会超显存，在出图时如果启动了过多的优化项（如高清修复、人脸修复、过大模型）时，依然有超出显存导致出图失败的几率。 xFormers 能极大地改善内存消耗和速度，建议开启。 Stable Diffusion webui 的更新比较频繁，可根据需求在“版本管理”目录下更新。 同样地，也请注意插件的更新。在 webui 的“扩展”选项卡下，可以安装插件。点击“加载自”后，目录会刷新，选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。安装完毕后，需要重新启动用户界面。

将图文转为视频可以参考以下方法： 1. 使用 PixVerse V2 模型： 单个视频生成（8s）：8s 的视频生成需要花费 30Credits，5s 的视频生成需要花费 15Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，生成时请注意模型选择。目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频：点击“Text to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”，“Realistic”等词语做到这点。 图生视频：点击“Image to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”。图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能，如需要使用上述功能，请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. 生成新年表情包场景并图转视频： 生成新年场景：可以直接生成 1:1 的新年场景，也可以先将角色抠出合成绿幕，再生成没有人物的场景图，方便后期更精细地控制。背景是表情包的一个重要元素，尤其是新年版的表情包，要表现出浓厚的节日气氛。可以创建一个符合新年主题的场景。输入关键词“新年、中国新年、喜庆热闹、恭喜发财”之类的词汇，得到合适的新年背景。在即梦图片生成界面中考选项为智能参考，导入参考图参，模型选择图片 2.0 Pro。输入提示词，生成图片以后选择合适的图，然后选择高清放大。 图转视频：使用可灵 AI 1.6 图生视频工具，抽卡性价比不错，简单效果一般抽两三次即可。 3. 文字生成视频的 AI 产品： Pika：非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，不过是收费的。 Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看： 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

PixVerse 相关信息如下： 新功能“Character”：能实现 AI 生成视频中的角色保持一致。用户单击“Character”功能，上传符合要求的真实人脸图像（单人、脸部大小超过 200×200px、面部无遮挡），点击创建自定义角色并训练，之后可使用自定义角色生成视频，能在生成视频中切换场景并保持同一角色身份。网址为 https://app.pixverse.ai/，目前可免费使用。操作说明：在主页面点击选择“Character”，点击“Create Character”，通过点击或拖动方式上传图片，命名创建的 Character，等待 20 秒左右看到“Success”提示后点击“Create”进入，若未等到提示便进入创作界面，需等待 10 30 秒待 Character 创建完成。 V2.5 提示词技巧（进阶篇）：在上一篇提示词基本公式基础上，为进一步提升视频质量和美感，可对提示词做进一步扩展，使描述更详细。如“一只小狗在草地上散步”可拓展为“一只金色毛发的狗悠然自得地在阳光洒满的草地上行走，草叶轻轻地在它的爪下弯曲。微风拂过，它的毛发随风轻动，时不时低下头嗅闻着大地。远处，夕阳的余晖拉长了影子，营造出一种宁静祥和的氛围”。 第 5 期 Video Battle AI 视频挑战“邂逅”：每周举行一次，参赛者根据固定主题和镜头用 AI 自由创作不长于 4 秒的视频。本期主题为“邂逅”，难度有所上升。视频工具特别推荐 PixVerse，其余还有 Dreamina、Runway、Pika、LiblibAI、SVD、Deforum、AnimateDiff 等。参与要求包括和构图偏差不超过 25%，提交时间为 5 月 5 日 18:00 前，每人不限视频数量，格式限制为参赛文件 16:9、不长于 8 秒、无音乐、30FPS、不含剪辑，考量点为优质创意和精美执行，不建议出现鲜血、武器、鬼怪骷髅、知名人物、18X 等不符合国家政策的内容。冠军奖励为 4980 课程一份 + PixVerse 年会员，亚军奖励为 3980 课程一份 + PixVerse 半年会员，季军奖励为 1980 课程一份 + PixVerse 季节会员，入围奖励为 598 野神殿门票一张 + PixVerse 月会员。参与该挑战视作同意将作品的使用权授予本号用于社群运营、展览、展示等用途，主办方拥有最终解释权。

以下是关于生成词云的相关信息： 【Zho】发现了一个好玩的 ComfyUI 新项目 WordCloud，可以结合图像生成来创造主题词云，非常有趣。项目地址：https://github.com/chflame163/ComfyUI_WordCloud 。工作流如下：另外，需要注意 wordcloud 节点的 mask 输入只接受 RGBA 的图像，所以要不采用抠图节点，要不使用 AlphaChanelAddByMask 将 RGB 变成 RGBA（Allor 套装或自己的 Text_ImageComposite 里都有），相关文件如 。 还可以使用 word2vec 生成词嵌入并使用这些嵌入来查找相似词和通过找到相关文件。同时，需要满足以下要求：nltk==3.6.1 、node2vec==0.4.3 、pandas==1.2.4 、matplotlib==3.3.4 、gensim==4.0.1 、scikitlearn=0.24.1 。注意：需要下载 NLTK 语料库才能继续本教程，可以通过以下命令轻松完成下载。