目前国内有以下一些可以用于生成好看表格的 AI 工具： 1. Highcharts：在表格类 AI 产品中排行第一，6 月访问量达 235 万次，相对 5 月变化为 0.389。 2. Fillout.com：排行第二，6 月访问量为 186 万次，相对 5 月变化为 0.147。 3. Coefficient：排行第三，6 月访问量为 46 万次，相对 5 月变化为 0.251。 此外，还有以下与 Excel 相关的 AI 工具和功能： 1. Excel Labs：是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成用户需求，如数据分析或格式创建。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能生成公式、相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以制作好看表格的 AI 工具： 1. Highcharts：在相关排行中表现出色，6 月访问量为 235 万次，相对 5 月变化为 0.389。 2. Fillout.com：也是一款不错的表格工具。 3. Coefficient：具有一定的优势。 4. Numerous.ai：支持多种表格相关任务。 5. SheetGod：在某些方面受到关注。 6. GPTExcel：能提升 Excel 的处理能力。 此外，关于 Excel 的 AI 功能，目前有以下几种工具和插件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：整合了多种办公软件，能通过聊天形式完成用户需求，如数据分析和格式创建。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，提高工作效率和智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是中国国内一些好用的 AI 网站和工具： 1. 墨刀 AI：设计工具。 2. 无限画：图像生成。 3. autoDL 云服务租用：Agent。 4. 百度 Chat：AI ChatBots。 5. 360AI 搜索。 6. AIbot ai 工具集：导航网站。 7. 创客贴 AI：设计工具。 8. MasterGo：设计工具。 9. 美图设计室：图像编辑。 10. 魔搭社区 阿里达摩院：AI 训练模型。 11. 即时 AI 设计：设计工具。 12. Boardmix 博思 AI 白板：PPT。 13. 百度飞桨 AI Studio：AI 学习。 14. 字节扣子。 15. 提示工程指南：Prompts。 16. toolsdar：导航网站。 17. 同花顺问财：金融。 18. 即梦 AI（剪映）：其他视频生成。 19. 可灵 AI：其他视频生成。 20. 360 快剪辑：视频编辑。 21. Dify.ai：Agent。 22. Vast（算力）。 23. 图虫网：AI 摄影作品销售平台。 24. 网易云音乐音乐人平台：AI 音乐作品发布平台。 25. 好好住 APP：AI 家居用品推荐平台。 26. 东方财富网投资分析工具：AI 金融投资分析平台。

以下是关于停车场相关智能 AI 机器人的一些参考和建议： 摊位信息方面： 可以参考类似的摊位设置，如 MBTI 开运写真/头像、多模型多平台 AI 对话软件、主产品为 AI 脑筋急转弯和谜语问答并提供相关困惑解答、技术与工具教学agent 技巧、一键定制专属徽章等。 赛道说明方面： 借鉴汽车品牌相关的 AI 座舱赛道，例如对于车辆操作、状态查询或故障诊断等问题提供专业解答，利用车身硬件条件和软件生态自定义各种高频用车场景的智能体，提升车内人员的驾驶舒适性、娱乐性、趣味性、安全性体验等。 活动参考方面： 参考“AI 切磋摆摊大会”，利用类似支付宝百宝箱这样的无需代码基础的 AI 应用开发平台为摊位提供技术支持，配备专业的咨询智能体，展示各种有趣的 AI 应用，如 AI 绘画、AI 音乐、AI 视频剪辑等。 综合以上内容，您在开发停车场相关的智能 AI 机器人时，可以考虑以下几点： 1. 明确机器人的功能和服务，如提供停车场车位查询、引导停车、车辆状态监测等。 2. 利用自然语言处理技术，实现用户与机器人的便捷交流。 3. 结合图像识别等技术，实现对车辆和车位的准确识别。 4. 提供个性化的服务，根据用户的需求和习惯提供定制化的建议和引导。

以下是 Java 程序员从 0 到 1 开发微调模型的步骤和相关信息： 准备工作： 假设您已经按照相关说明准备了训练数据。 使用 OpenAI CLI 进行微调： 1. 明确从哪里 BASE_MODEL 开始的基本模型的名称（如 ada、babbage、curie 或 davinci），您可以使用后缀参数自定义微调模型的名称。 2. 运行相关命令，该命令会执行以下操作： 使用文件 API 上传文件（或使用已经上传的文件）。 创建微调作业。 流式传输事件直到作业完成（这通常需要几分钟，但如果队列中有很多作业或您的数据集很大，则可能需要数小时）。 关于基本模型： 每个微调工作都从一个默认为 curie 的基本模型开始。模型的选择会影响模型的性能和运行微调模型的成本。您的模型可以是 ada、babbage、curie 或 davinci。请访问定价页面了解有关微调费率的详细信息。 微调作业的时间： 开始微调作业后，可能需要一些时间才能完成。在系统中，您的工作可能排在其他工作之后，训练模型可能需要几分钟或几小时，具体取决于模型和数据集的大小。如果事件流因任何原因中断，您可以通过运行特定命令恢复它。工作完成后，它应该显示微调模型的名称。 微调的优势： 1. 比即时设计更高质量的结果。 2. 能够训练比提示中更多的例子。 3. 由于更短的提示而节省了 Token。 4. 更低的延迟请求。 微调的步骤： 1. 准备和上传训练数据。 2. 训练新的微调模型。 3. 使用您的微调模型。 可微调的模型： 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。这些是原始模型，在训练后没有任何说明（例如 textdavinci003）。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据，而无需从头开始。 安装建议： 建议使用 OpenAI 命令行界面。要安装这个，运行相关指令（以下说明适用于 0.9.4 及更高版本。此外，OpenAI CLI 需要 python 3）。通过将相关行添加到您的 shell 初始化脚本（例如.bashrc、zshrc 等）或在微调命令之前的命令行中运行它来设置您的环境变量。 此外，还有“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”，其核心代码全部参考如下开源项目： 。该教程有诸多亮点，如教您如何购买算力，手把手教您下载并部署 Llama3 模型，使用甄嬛数据集微调 Llama3 模型等，但不会讲解微调的技术性原理以及文中会用到的 Python 代码，且需要您充值 50 块钱购买算力的预充值。

以下是关于用 AI 制作 MV 的相关信息： AI 音乐生成可用于制作 MV。在制作 MV 时，若曲库里的歌曲无法满足对歌词内容、歌曲风格和长度的要求，AI 音乐生成工具能发挥价值。比如，在春节期间围绕“过年”主题制作 AI 音乐视频时，先确定期望的歌曲特点，如歌词描绘“过年”故事、措辞风格为悠扬温馨的中国风、时长 50 秒左右等。若在音乐素材网站未找到合适歌曲，可借助 AI 生成音乐，如使用 Suno 并通过订阅会员获得商业使用权。 在歌词创作方面，若 Suno 内置的歌词生成功能不支持多轮对话修改，可借助 ChatGPT 生成歌词。 在视频制作方面，歌曲选定后，可通过 AI 绘图工具如 SD、Midjourney 制作静态分镜，参考影视行业分镜表写提示词。再通过 AI 视频生成工具如 Runway 把图片制作成动态分镜，最后在剪映里进行视频和音乐剪辑、添加音效和画面特效等。 以下为两个案例： 1. 春节期间围绕“过年”主题的 AI 音乐视频案例，通过上述流程制作完成。 2. 小田用 AI 制作 MV 的案例，其中包括镜头管理，如中景展现一群孩子在海边奔跑，全景展现一家人在油菜花田享受午后阳光等。

以下是一些常用的 AI 工具： 1. 绘图工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，有拖放界面。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可自动生成相关视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建架构图。 Archi：免费开源工具，用于创建相关模型和视图。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。 2. 文章润色工具： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，提供全面英文论文润色服务。 ChatGPT：由 OpenAI 开发，可用于多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能。 3. 建筑设计审核工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载建筑大模型。 Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，提供全新设计模式。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现数据汇总与管理。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。同时，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 flux lora 调参数以获得一致性、还原性和泛化性较好的人物模型的指导： 打标环节： 选择基础大模型，如“麦橘写实”，并为 lora 命名。 将照片导入，选择合适分辨率，可勾选“脸部加强训练”，然后进行预处理。手动裁剪图片比自动裁剪更可靠。 预处理后会出现脸部和整体文件夹，且每张照片自动打好 tag 标签。 可为整体添加统一标签，也可单独修改每张图片的标签。标签有助于 AI 理解图片，描述越详细，人物变化可能越多，泛化性可能越好。仔细检查每张图片的标签，其质量会影响人物 lora 的泛化性。 参数调整环节： 大部分参数是固定的，主要的几个按照人物参数配置一遍。后期根据生成结果再调整。 炼丹环节： 例如 18 张脸部图片，20 张整体图片，各训练 50 步，循环训练 10 次，并行步数为 1。训练总步数和时长会有所不同，loss 值可作为参考，但最终效果仍需通过测试判断。 此外，在 Lora 串联方面，多个 Lora 串联时左右顺序不影响结果，可复制并点对点连接。CLIP 层 1 和 2 的效果不同，加 Lora 时某些 Lora 可能更适合 2。Lora 可用于生成底模无法画出的内容。在运行中点击取消可打断正在渲染跑的图。图像放大可通过 up scale image using model 节点，选择放大模型，用 resize 节点调整尺寸，再用编码器和采样器处理。放大模型直接放大的图像效果不佳，需再次采样增加细节。添加飞桨缺失节点可通过拖入工作流查看标红节点，从管理器安装或从 GitHub 获取节点包放入文件管理系统。采样器和调度器参数设置建议参考模型作者推荐，并结合自己调试。Web UI 中 Lora 库有刷新按钮，将 Lora 丢到文件夹后多点几次刷新即可。

以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的指南： 准备工作： 需要下载以下模型： t5xxl_fp16.safetensors clip_l.safetensors ae.safetensors flux1dev.safetensors 注意事项： 1. 不使用的话，模型放置位置不限，但要清楚其“路径”，后续会引用到。 2. 训练建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 下载脚本： 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码：pfsq 修改脚本路径和参数： 如果显卡是 16G，右键 16G 的 train_flux_16GLora 文件；如果显卡是 24G 或更高，右键 24G 的 train_flux_24GLora 文件。（DB 全参微调对硬件要求高，内存 32G 可能不行。即使是 train_flux_24GLora 方式，也建议内存高于 32G 以避免意外。） 右键用代码编辑器打开文件，理论上只需修改红色部分：底模路径、VAE 路径、数据集路径，还有下面的 clip 路径和 T5xxl 路径。如果 4 件套在一个文件夹，路径填写更简单；若不在，需准确复制各模型的路径，注意检查格式，避免多双引号、漏双引号或路径错误。 数据集准备： 1. 进入厚德云 模型训练 数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 2. 创建数据集：在数据集一栏中，点击右上角创建数据集，输入数据集名称。zip 文件可以包含图片+标签 txt，也可以只有图片（之后可在 c 站使用自动打标功能），也可一张一张单独上传照片，但建议提前将图片和标签打包成 zip 上传。Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名"1.png"，对应的达标文件就叫"1.txt"。上传 zip 后等待一段时间，确认创建数据集，返回到上一个页面，等待上传成功后可点击详情检查，能预览到数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练： 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。选择数据集，点击右侧箭头选择上传过的数据集。触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。模型效果预览提示词可随机抽取数据集中的一个标签填入。训练参数可调节重复次数与训练轮数，若不知如何设置，可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。可按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需消耗的算力，然后等待训练，会显示预览时间和进度条。训练完成会显示每一轮的预览图，鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面，点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。

如果您想画图，以下为您提供几种方式和相关指导： 1. 您可以选择 DALL·E 或者 MJ 进行画图。在确认选题后，打开 GPT4，把对标的图丢进去，输入提示词如“如果我想用 dall 画出这样的图片，应该怎么画”，然后不断重复操作，可画出 12 生肖的图。您也可以把描述词问出来，或者直接让它把老鼠换成牛。 2. DALL·E 3 有一些玩法，比如可以让 prompt 帮您增加一些脑洞。具体操作是：选择 dalle 模式，复制上面的 prompt，等待 gpt 回复，回复“画图”，继续输入想要的主题。当输入主题但未确定风格时，会给出多种画风，若想固定风格，可做一些限定，如写实照片风格、插画风格等。若想几张图风格统一，要说请统一 xx 风格。 3. 悠船注册方案中也有画图相关的内容。通过网页最下方的输入框创作图片，一旦图片开始生成，可在开始想象页面中找到它们，点击查看大图。在开始想象页面中，还可以针对喜欢的图片进行图像变体，编辑面板有高清、重塑、延展、扩图、局部重绘等工具帮助优化图片和进行实验性创作。设置面板可以调整所有提示的默认参数，如图像的长宽比、风格化、怪异化和多样化的参数，以及模型版本和生成速度。悠船可以使用现有图片作为全新创作的灵感，包括网站上已有的图片和站外图片，有三种垫图方式。如果准备下载图片，或想筛选整理，可以访问想象历史页面进行批量操作。