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comfyui有官方api吗

Answer

ComfyUI 是一款 AI 绘画工具，它有自己的官方 API。ComfyUI-ELLA 是腾讯 ELLA 团队开发的插件，用于增强提示词理解能力，目前仅提供 ELLA-SD1.5 模型，支持 ControlNet，并提供了示例工作流。此外，OlivioSarikas 还制作了如何在 ComfyUI 中使用 Stable Diffusion 3（API）的教程视频，从安装到使用，非常详细，还与 Midjourney 和 SDXL 做了详细对比。ComfyUI Stable Diffusion 3 API 已更新为 V1.5 版，目前支持多种比例的 SD3 文生图（turbo 和图生图还调试中），使用方法为先申请 API，然后填入 config.json 文件即可（每账户 25 免费积分），SD3 每张图 6.5 积分（比较贵）。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

爆肝博主 ZHO

日报：https://www.bilibili.com/read/cv33917452/【Zho】腾讯ELLA团队今天放出了官方版的ComfyUI插件：ELLA：用于增强提示词理解能力的LLM Adapter目前仅提供ELLA-SD1.5模型，支持ControlNet，并提供了示例工作流项目地址（图片来自项目页）：https://github.com/TencentQQGYLab/ComfyUI-ELLA【Zho】?上电视了朋友们，SD3（API）in ComfyUI详细使用教程！OlivioSarikas制作了如何在ComfyUI中使用Stable Diffusion 3（API）的教程视频（用的是我昨天做的插件），从安装到使用，非常详细，还与Midjourney和SDXL做了详细对比！视频地址：https://youtu.be/SBkLY703Xs4?si=xZCv2R5wUcBIKxMg插件地址：https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-StableDiffusion3-API

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日报：https://www.bilibili.com/read/cv33917452/【Zho】腾讯ELLA团队今天放出了官方版的ComfyUI插件：ELLA：用于增强提示词理解能力的LLM Adapter目前仅提供ELLA-SD1.5模型，支持ControlNet，并提供了示例工作流项目地址（图片来自项目页）：https://github.com/TencentQQGYLab/ComfyUI-ELLA【Zho】?上电视了朋友们，SD3（API）in ComfyUI详细使用教程！OlivioSarikas制作了如何在ComfyUI中使用Stable Diffusion 3（API）的教程视频（用的是我昨天做的插件），从安装到使用，非常详细，还与Midjourney和SDXL做了详细对比！视频地址：https://youtu.be/SBkLY703Xs4?si=xZCv2R5wUcBIKxMg插件地址：https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-StableDiffusion3-API

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【Zho】ComfyUI Stable Diffusion 3 API已更新为V1.5版：图生图和SD3 Turbo都可以正常使用了！注意：1）SD3图生图模式不支持选择比例2）SD3 Turbo模型不支持负面提示词【Zho】?来了朋友们！Stable Diffusion 3（API）已经可以在ComfyUI中使用了！✅目前支持多种比例的SD3文生图（turbo和图生图还调试中）?使用方法：先申请API，然后填入config.json文件即可（每账户25免费积分），SD3每张图6.5积分（比较贵）项目地址：https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-StableDiffusion3-APISD3 API ComfyUI节点测试成功

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ComfyUI GeminiAPI 相关内容如下：用途：用于在 ComfyUI 中调用 Google Gemini API。安装说明：手动安装： 1. 将此存储库克隆到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录。 2. 安装所需依赖：如果使用 ComfyUI 便携版。如果使用自己的 Python 环境。通过 ComfyUI Manager 安装： 1. 在 ComfyUI 中安装并打开 ComfyUI Manager。 2. 在 Manager 中搜索“Gemini API”。 3. 点击安装按钮，安装完成后重启 ComfyUI。节点说明： Gemini 2.0 image：通过 Gemini API 生成图像的节点。输入参数： prompt（必填）：描述想要生成的图像的文本提示词。 api_key（必填）：Google Gemini API 密钥（首次设置后会自动保存）。 model：模型选择。 width：生成图像的宽度（512 2048 像素）。 height：生成图像的高度（512 2048 像素）。 temperature：控制生成多样性的参数（0.0 2.0）。 seed（可选）：随机种子，指定值可重现结果。 image（可选）：参考图像输入，用于风格引导。输出： image：生成的图像，可以连接到 ComfyUI 的其他节点。 API Respond：包含处理日志和 API 返回的文本信息。使用场景：创建独特的概念艺术。基于文本描述生成图像。使用参考图像创建风格一致的新图像。基于图像的编辑操作。 API key 获取：在 Google 的 AI Studio 申请一个 API key（需要网络环境），有免费的额度，访问 https://aistudio.google.com/apikey?hl=zhcn 。温度参数说明：温度值范围为 0.0 到 2.0，较低的温度（接近 0）生成更确定性、可预测的结果，较高的温度（接近 2）生成更多样化、创造性的结果，默认值 1.0 平衡确定性和创造性。注意事项： API 可能有使用限制或费用，请查阅 Google 的官方文档。图像生成质量和速度取决于 Google 的服务器状态和您的网络连接。参考图像功能会将您的图像提供给 Google 服务，请注意隐私影响。首次使用时需要输入 API 密钥，之后会自动存储在节点目录中的 gemini_api_key.txt 文件中。

Jina DeepSearch 是一项基于推理大模型的深度搜索服务，其 API 已上线且开源。它可以在搜索时进行不断推理、迭代、探索、读取和归纳总结，直到找到最优答案为止。与 OpenAI 和 Gemini 不同，Jina DeepSearch 专注于通过迭代提供准确的答案，而不是生成长篇文章。它针对深度网络搜索的快速、精确答案进行了优化，而不是创建全面的报告。使用入口：官方深度搜索 API 与 OpenAI API 架构完全兼容，您可以前往官网（jina.ai/deepsearch）了解详情；或者前往应用页面（search.jina.ai）体验。此外，北京时间 00:30 至 08:30 期间，DeepSeek API 价格大幅下调。DeepSeekV3 降至原价的 50%，DeepSeekR1 低至 25%，鼓励用户在夜间空闲时段调用 API，以更低成本享受服务。

以下是关于 API 的相关信息： ComfyUI GeminiAPI：用于在 ComfyUI 中调用 Google Gemini API。安装说明：手动安装：将存储库克隆到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录，安装所需依赖（根据使用的 ComfyUI 版本有所不同）。通过 ComfyUI Manager 安装：在 ComfyUI 中安装并打开 ComfyUI Manager，搜索“Gemini API”并点击安装按钮，安装完成后重启 ComfyUI。节点说明： Gemini 2.0 image：通过 Gemini API 生成图像的节点。输入参数包括必填的 prompt、api_key，可选的 model、width、height、temperature、seed、image 等。输出包括生成的图像和 API Respond。使用场景包括创建独特的概念艺术、基于文本描述生成图像、使用参考图像创建风格一致的新图像、基于图像的编辑操作。 API 与速率限制：速率限制是 API 对用户或客户端在指定时间内访问服务器的次数施加的限制。速率限制的原因包括防止滥用或误用 API、确保公平访问、管理基础设施负载等。 OpenAI 的 API 提供商在 API 使用方面有限制和规定，不同用户类型可获得不同的速率限制，若请求超过限制将返回错误响应。关于 API 的一般性描述： API 就像是一个信差，接受一端的请求，告诉系统用户想要做的事情，然后把返回的信息发回。学习使用 GPT 的 Action 工作流包括：确定想要的 GPT 及是否需要外部数据，寻找 API 文档或开发 API 以及编写 Action 里的 Schema 和 Prompt。对 Action 感兴趣可以从系统了解和学习 API 相关知识、在网上寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力等方向继续前进。

扣子api的调用流程

扣子 API 的调用流程如下： 1. 传递请求的相关部分： Body：用于传递请求的主体部分，可以是 JSON、XML 或其他类型的数据。在 GET 方法中通常不用于传递参数，因为 GET 方法的 URL 已包含必要参数。 Path：用于定义请求的路径部分，通常以“/”开头，后面跟着一系列段落。在 GET 方法中可传递参数，但常编码为 URL 一部分。 Query：用于定义请求的查询部分，通常以“?”开头，后跟一系列键值对。在 GET 方法中是常用的参数传递方式。 Header：用于定义 HTTP 请求的头信息部分，包括各种头部字段。在 GET 方法中通常不用于传递参数，而是定义请求头部信息。 2. 配置输出参数：如果填写无误，可直接点击自动解析，会自动调用一次 API 给出对应的输出参数。例如填入汉字“张”，点击自动解析。解析成功会显示成功，输出参数填好后点击保存并继续。参数描述可根据需求填写。 3. 调试与校验：测试工具是否能正常运行。运行后查看输出结果，Request 为输入的传参，Response 为返回值，点击 Response 可看到解析后的参数。此外，创建扣子的令牌步骤如下：在扣子官网左下角选择扣子 API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌起名，选择过期时间（如永久有效），选择指定团队空间（个人空间或团队空间），勾选所有权限，保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群的配置： 1. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，如画小二智能小助手，点击进入编辑界面，浏览器地址栏 bot/之后的数据即为机器人的 Bot ID。 2. API 授权：点击右上角发布，会出现 Bot as API，勾选并确定应用已成功授权 Bot as API。

可以同时接多个大模型api的聊天应用

以下是一些可以同时接多个大模型 API 的聊天应用： 1. 熊猫大侠：基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤能实现打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用等功能。支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。可选择多模型，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。支持多消息类型，包括文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。有多种部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。风险与注意事项：微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入；操作需依法合规，对大模型生成的内容注意甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。相关教程：张梦飞同学写的更适合小白的使用教程 2. DIN：全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手搭建步骤：搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并可白嫖大模型接口。搭建，这是个知识库问答系统，可将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑来回答问题。若不想接入微信，其自身有问答界面。搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。拓展功能：搭建完后想拓展 Cow 的功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。 3. LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的外部挂件应用 wenda：地址：简介：一个 LLM 调用平台。为小模型外挂知识库查找和设计自动执行动作，实现不亚于大模型的生成能力。 JittorLLMs：地址：简介：计图大模型推理库：笔记本没有显卡也能跑大模型，具有成本低，支持广，可移植，速度快等优势。 WebCPM 地址：简介：一个支持可交互网页搜索的中文大模型。 GPT Academic：地址：简介：为 GPT/GLM 提供图形交互界面，特别优化论文阅读润色体验，支持并行问询多种 LLM 模型，兼容复旦 MOSS, llama, rwkv, 盘古等。 ChatALL：地址：简介：ChatALL（中文名：齐叨）可以把一条指令同时发给多个 AI，可以帮助用户发现最好的回答。

api接口的claude怎么写提示词？

以下是关于 Claude API 接口写提示词的一些要点： 1. 采用“Human:”/“Assistant:”的标准格式。Claude 被训练为交替对话形式的机器人，对话形式固定为：“Human:”/“Assistant:”。如果提示词在 API 里出现，固定开头为“\n\nHuman:”，固定结尾是：“\n\nAssistant:”。例如：prompt=“\n\nHuman:Why are sunsets orange?\n\nAssistant:”。 2. 提示词要清晰明确，Claude 对清晰明确的提示词反馈最好。 3. 可以指定想要的精确输出格式，也可以为 Claude 写好回复的开头（在“Assistant:”之后）。 4. 如果 Claude 在执行任务前有时间一步一步地思考，它会表现得更好。 5. 对于输入内容，可进行无害性筛选。如果内容提到有害、色情或非法的活动，回复。 6. 若 Claude 不理解任务，可后退几步，再进行提示词迭代，并询问 Claude 是否理解。

comfyui工作流

ComfyUI 工作流主要包括以下内容： FLUX 低显存运行工作流：目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。分阶段处理思路为：先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成，然后采用两阶段处理，即先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存的使用，最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流的流程包括初始图像生成（Flux）的一系列操作，如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等，以及初始图像预览；图像放大和细化（SDXL）的一系列操作，如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等，还有最终图像预览。工作流网站： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有 50 个积分，加入 Discord 可以再加 100 积分，开通最低的每个月 6 美元的套餐后，每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流，从 workflow 的实际下载量和访问量来看，略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 。绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景是纯色（方便识别），选择绿幕是为了方便抠图。工作流文件可通过链接 https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取（提取码：KxgB），下载拖入 ComfyUI 中自动加载工作流进行学习。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，将 stable diffusion 流程拆分成节点，实现更精准工作流定制和完善的可复现性。其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰逻辑。 2. 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。官方链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。安装部署方面： 1. 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动，启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录：大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型，找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。默认情况下，训练结果直接保存在 ComfyUI lora 文件夹中，训练后只需刷新并选择 LoRA 就可以测试。

comfyui漫画工作流

ComfyUI 漫画工作流包含以下内容： 1. 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景为纯色（方便识别），选择绿幕是为了便于抠图。工作流文件链接：https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码：KxgB 2. 动画工作流：啊朔提供的动画工作流文件，如：

comfyui动画片工作流怎么构建

构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下： 1. 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流，也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。此外，还有以下相关工作流搭建的信息供您参考： 1. 搭建艺术二维码工作流：打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点（可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等，并提供了相应链接）、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点（选用 qrcode_monster V2 版本，下载链接：https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 ）、采样器节点（Step 选择高步数，35 50 即可，采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde ）。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流：从零开始搭建时，首先准备加载大模型的节点，在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint，并选择对应的模型。然后加载 Conditioning（条件），在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode，输入正反向提示词。添加采样器时，部分参数设置与 WEB_UI 有所不同，如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项，采样器和调度器是分开的。

comfyui如何本地安装

以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤：安装方式有两种，分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。本地安装方法： 1. 命令行安装：这是普适性最强的方法，安装后二次遇到问题的概率相对较低，但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说，可能会有一定的门槛。 ComfyUI 的源码地址在：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中。您也可以按照 Readme 文档进行操作。如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码：如果不会用 Git，推荐使用 Github 的客户端（https://desktop.github.com/）拉代码。下载并安装好 Github Desktop 后，打开该应用。然后打开 ComfyUI 的 Github 页面（https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI），点击右上角的绿色按钮，并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」，此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop，点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置，按需调整，然后点击确定。看到下方特定界面，意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装：这种方法安装比较简单，下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包：目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。下载地址是：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，只需下载最新的版本，解压就能使用。安装完成后： 1. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 2. 模型存放目录：大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 3. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。希望以上内容对您有所帮助。

如何学习comfyui

以下是关于学习 ComfyUI 的相关内容：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，网站为 https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。优设网：有详细的入门教程，适合初学者，介绍了特点、安装方法及生成图像等内容，地址为 https://www.uisdc.com/comfyui3 。知乎：有用户分享部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，地址为 https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 Bilibili：有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程，地址为 https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。飞书学习群的共学内容：包括王蓉的基础搭建和转绘、唯有葵花向日晴的基础教程、工作流开发和实际应用场景等众多成员分享的基础教程、工作流搭建思路、各版本模型使用的优缺点、报错解决方式、模型训练等方面的内容。学习 ComfyUI 的原因：更接近 SD 的底层工作原理。实现自动化工作流，消灭重复性工作。作为强大的可视化后端工具，可实现 SD 之外的功能，如调用 api 等。可根据定制需求开发节点或模块。例如，有人为解决工作室抠图素材需求，基于相关项目创建了工作流，不仅能用于绿幕素材抠图，还能自动生成定制需求的抠图素材。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

deepseek官方教程

以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息：火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，包含多种 API 使用方式，如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA，通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时，火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐，如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库（https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary）、代码解释、内容分类、角色扮演（自定义人设）、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中，有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容，还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外，还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解，以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。

openai官方文档

以下是关于 OpenAI 官方文档的相关信息：对于刚入门学习提示词的朋友，建议先有一个大模型帐号并熟悉与之对话的方式。推荐的国产平替有。学习 prompt 必须看 OpenAI 的官方文档，相关链接有：。在 OpenAI 官方的说明文档（Documentation）中，为用户提供了若干项策略以帮助更好地使用 ChatGPT。例如策略一：编写清晰的说明，即在询问中包含详细信息以获得更多相关答复。因为大模型无法在有限信息中“猜测”用户意图，所以提问时不要惜字如金，多说一些内容、多提供一些信息能有效提高回复的质量和丰富性。文中还列举了多个例子进行说明。

midjourney中文站和官方网站上的内容是一样的吗

Midjourney 中文站和官方网站的内容不完全一样。 Midjourney 官网具有以下特点和操作细节：已向生成 100 张以上图片的用户开放使用权限，登录官网后，左侧为各种页面入口，顶部有生成入口（prompt 框）和搜索框。在社区作品、创作（Create）以及组织（Organize）页面中，随时可用 prompt 框和搜索框，无需频繁切换页面。可通过点击 prompt 框最右侧的图标设置常用参数默认值，包括画面比例和个性化模型开关。图片参考在官网上变得简单直观，点击 prompt 框最左侧的图片按钮或直接拖入图片即可，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，如需多种参考逻辑可按住 shift 键点选多个图标。创作页面的最大亮点是 prompt 的复用，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。点击图片会进入单图调整模式，常用的操作指令集中在右下角的按键中，并且上线了全新的 Editor 编辑器功能。此外，关于 Midjourney 还有以下相关内容：有关于 Midjourney v5.1 的 AIGC Weekly23 相关介绍。有 Midjourney 的隐私政策，包括适用范围、变更情况、定义等。

stable diffusion官方网址

Stable Diffusion 的官方网址如下： SD 1.4 官方项目：https://github.com/CompVis/stablediffusion SD 1.5 官方项目：https://github.com/runwayml/stablediffusion SD 2.x 官方项目：https://github.com/StabilityAI/stablediffusion diffusers 库中的 SD 代码 pipelines：https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion

大模型的定义是什么？有官方权威定义吗

大模型的定义可以从以下几个方面来理解： 1. 从技术角度：以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”主要指用于表达 token 之间关系的参数多，例如模型中的权重（weight）与偏置（bias），像 GPT3 拥有 1750 亿参数。 2. 通俗来讲：大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，进行『文本生成』、『推理问答』、『对话』、『文档摘要』等工作。 3. 类比角度：可以用『上学参加工作』这件事来类比大模型的训练、使用过程，包括找学校（需要大量计算资源）、确定教材（需要大量数据）、找老师（选择算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）等。 4. 分类角度：大型模型主要分为两类，一是大型语言模型，专注于处理和生成文本信息；二是大型多模态模型，能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。参考：

请给我chatgpt的官方使用教程，教会我作为一个新人小白，怎样可以快速的学会使用chatgpt

以下是关于 ChatGPT 的使用教程：一、认识 ChatGPT 1. ChatGPT 名称含义：GPT 即 Generative PreTraining Transformer，其中 Generative 表示生成式，PreTraining 表示预训练，Transformer 表示转换器。 2. 实质功能：本质是“单字接龙”，长文由单字接龙的回归所生成。GPT 作为大脑即模型需要训练，训练方式是通过材料学习，不断形成模型。训练目的是学习“提问和回答的通用规律”，实现举一反三。但它不是搜索引擎的升级版，可能出现“幻觉”，对现实不存在的东西进行合乎规律的捏造。二、注册、安装、订阅 1. 简介：ChatGPT 是一种基于 GPT 架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发，是自然语言处理工具，能理解和生成接近人类水平的文本。 2. 版本：目前官网有 GPT3.5 和 GPT4 两个版本。GPT3.5 免费，拥有账号即可使用；GPT4 智能程度更高，有更多功能，如 DALL.E3（AI 画图功能）和 GPTs 商店和高级数据分析等插件，PLUS 套餐收费 20 美金/月，还有团队版和企业版，费用更贵，一般推荐 PLUS 套餐。 3. 注册准备：在注册 ChatGPT 账号前，先注册谷歌账号，因其支持一键登录，可省去很多后续注册流程。谷歌账号注册支持国内手机号码和国内邮箱验证，过程简单。三、学习英语的应用推特博主的英语老师制作了一个 GPT 工作流，基于个人日常需求生成定制素材。具体使用方法： 1. 先把特定 prompt 喂给 ChatGPT（建议开新对话专门用于学习英文）。 2. 然后 ChatGPT 会扮演美国好朋友，对输入的英文和中文表达返回更地道的表达，对俚语部分加粗，还会举一反三结合欧美流行内容给出更多例子。 3. 输入特定语句，ChatGPT 会输出对话回顾并建议 3 个推荐任务强化记忆。建议使用方式：开窗口复制 prompt，手机端打开历史记录，点右上角耳机图标打电话，既能练口语又能练听力，结束后看回顾帮助阅读。群友也写了类似版本在讯飞上尝试，效果不错。