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ai视频有没有免费的模型用,就像chatgpt的免费版,stable diffusion也不收钱

Answer

在 AI 视频领域,Stability.AI 仍将免费提供其主要检查点作为核心业务宗旨(愿景是开源)。例如,Stability AI 推出了 Stable Diffusion 1.6 的图像模型。

此外,在自然语言模型中,OpenAI 以 GPT-3/3.5 和 ChatGPT 占据主导地位,但目前基于 OpenAI 构建的杀手级应用相对较少,且其 API 定价已下调过一次。不过 OpenAI 曾因服务压力太大暂停过 Chat GPT plus 的购买。

同时,还有其他相关动态,如微软发布了 Bing 品牌升级,Bing Chat 和 Bing Chat Enterprise 将成为 Copilot;Fable 发布了利用 LCM 实时生成图片的功能;英伟达发布了 Nemotron-3 8B 的 LLM 以及 NVIDIA NeMo 端到端框架;Midjourney 动漫微调模型 Nijijourney 跟进了模型微调;Google 在多个国家推出了面向青少年的 Google Bard;Airbnb 收购了一家名为 Gameplanner AI 的人工智能初创公司。

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References

生成式AI平台,谁主沉浮?

[title]生成式AI平台,谁主沉浮?[heading1]模型提供商发明了生成式AI但尚未实现大规模商业化如果没有谷歌、OpenAI和Stability.AI等公司奠定了杰出的研究和工程基础,我们现在所说的生成式AI将无从存在。创新的模型架构和不断扩展的训练管道使我们均受益于大语言模型(LLMs)和图像生成模型的“超能力”。然而,这些公司的收入规模在其用量和热度面前似乎不值一提。在图像生成方面,得益于其用户界面、托管产品和微调方法组成的操作生态,Stable Diffusion已经见证了爆炸性的社区增长。但Stability仍将免费提供其主要检查点作为核心业务宗旨(愿景是开源)。在自然语言模型中,OpenAI以GPT-3/3.5和ChatGPT占据主导地位,但到目前为止,基于OpenAI构建的杀手级应用仍相对较少,而且其API定价已经下调过一次。这可能只是一个暂时的现象。Stability.AI仍是一家尚未专注于商业化的新兴公司,随着越来越多杀手级应用的构建——尤其当它们被顺利整合进微软的产品矩阵,OpenAI也有成长为庞然大物的潜力,届时将吃走NLP领域一块很大的蛋糕。当模型被大量使用,大规模的商业化自然水到渠成。但阻力依然存在。开源模型可以由任何人托管,包括不承担大模型训练成本(高达数千万或数亿美元)的外部公司。是否有闭源模型可以长久地保持其优势目前还是未知数。我们看见由Anthropic、Cohere和Character.ai等公司自行构建的大语言模型开始崭露头角,这些模型和OpenAI基于类似的数据集和模型架构进行训练,在性能上已经逼近OpenAI。但Stable Diffusion的例子表明,如果开源模型拥有足够高的性能水平和充分的社区支持,那么闭源的替代方案将难以与其竞争。

AIGC 周刊 by 歸藏

|标题|概要|图片|链接|日期|<br>|-|-|-|-|-|<br>| 2024年2月第三周|OpenAI发布了视频生成模型Sora,可以生成1分钟长的高质量视频。Sora支持从图像和文本生成视频,并且可以扩展和编辑视频内容。<br>谷歌发布了语言模型Gemini 1.5 Pro和Ultra 1.0,支持长达100万字的上下文理解能力。同时推出了付费会员计划Gemini Advanced。<br>Stability AI发布基于扩散模型的图片生成模型Stable Cascade,支持图像变化和生成。<br>汇总了Midjourney图片生成模型的一些新功能,如默认版本升级和区域编辑能力增强。<br>介绍了一些新的AI产品,如视频生成软件Deforum Studio,自动生成UI设计稿的工具Galileo AI,以及英伟达的本地语言模型软件Chat with RTX等。<br>收录了一些AI领域的文章,如人工智能如何改变广告业,使用AI进行3D渲染以及Stable Diffusion潜在空间的解释等。||[AIGC Weekly #59](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/W5ejwFfqgiqzyRk9F0lcOPUdnEb)|2024/02/16|<br>|2024年2月第二周|MLblocks:可视化构建构想处理流程Reducto Al:解析文档块优化向量数据库性能ElevenLabs GPT:返回GPT输出内容的声...Parent help:获取任何育儿技巧<br>ChatGPT Prompting:简单的提示词构建工具FORA ERM:为公司高层管理者设计的人工..<br>Supadash:直接从数据库生成图表和看板<br>Daydream:为管理者和高级财务做的BI工具<br>完全开源的LLM OLMo||[AIGC Weekly #58](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/N3B0wyHGfisDJ3kh9dRcDB5TnAg)|2024/02/08|

AIGC Weekly #47

微软发布了[Bing品牌升级](https://copilot.microsoft.com/),Bing Chat和Bing Chat Enterprise将成为Copilot。Fable也发布了利用[LCM实时生成图片](https://x.com/fable_motion/status/1724808303400861981?s=20)的功能。英伟达发布了一个叫[Nemotron-3 8B的LLM](https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ai-foundation-models-build-custom-enterprise-chatbots-and-co-pilots-with-production-ready-llms),同时还有一个NVIDIA NeMo端到端框架专门用于构建、定制和部署专为企业使用而定制的LLM。Midjourney动漫微调模型Nijijourney跟进了[模型微调](https://x.com/op7418/status/1724721195113971924?s=20)的能力。由于服务压力太大Open AI在15日[暂停了Chat GPT plus的购买](https://x.com/sama/status/1724626002595471740?s=20)。Stability AI推出了一个[Stable Diffusion 1.6](https://platform.stability.ai/sandbox/text-to-image)的图像模型,从他们的演示来看这个模型在高于512px分辨率上的表现比1.5好很多。Google在多个国家推出了[面向青少年的Google Bard](https://blog.google/products/bard/google-bard-expansion-teens/)。Airbnb以不到2亿美元的价格[收购了一家名为Gameplanner AI](https://news.airbnb.com/airbnb-has-acquired-gameplanner-ai/)的人工智能初创公司,这是其作为上市公司的首次收购。

Others are asking
chatGPT
ChatGPT 是一种由 OpenAI 开发的基于 GPT(生成式预训练变换器)架构的人工智能模型。 它的工作原理是:从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本,然后训练神经网络生成“类似”的文本。特别是能够从“提示”开始,继续生成“类似于训练内容”的文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由大量简单元素组成,基本操作是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”。 其具体工程相当引人入胜,最终(至少在它可以使用外部工具之前),ChatGPT 仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。 ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API,你可以用它构建自己的应用来做很多事情,比如起草邮件、写 Python 代码、回答关于一组文档的问题、创建会话代理、给软件提供自然语言接口、辅导各种学科、语言翻译、假扮游戏或其他内容的角色等。 目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4 高,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)和 GPTs 商店和高级数据分析等插件。想要使用更多功能更智能的 GPT4 需要升级到 PLUS 套餐,收费标准是 20 美金一个月,当然 GPT4 还有团队版和企业版,功能更多、限制更少,但费用也更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 在注册 ChatGPT 账号之前,建议先注册一个谷歌账号,因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录,注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证,过程简单。
2025-04-12
随着 ChatGPT、Deepseek 等 AI 技术的爆发式发展,人工智能正在加速渗透各行业应用场景,包括茶饮行业。请你对 AI 技术在茶饮行业的影响进行研究分析,并提出 AI 技术可以在连锁奶茶店如何应用的设想。
以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想: 影响分析: 1. 提升运营效率:通过自动化流程和智能预测,优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验:利用智能客服快速响应顾客咨询,提供个性化推荐。 3. 精准营销:基于大数据分析顾客偏好,制定更有针对性的营销策略。 应用设想: 1. 智能点单系统:根据顾客的历史订单和偏好,为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化:借助 AI 预测销售趋势,精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助:利用虚拟培训工具,提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持:通过数据分析,确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中,相关的具体研究报告主要有: 1. 浙江大学:《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》(2025/03/19),介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化,以及大模型的发展,如 GPT 系列。 2. 浙江大学:《DeepSeek:回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》(2025/03/05),围绕人工智能展开,介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学:《气象人工智能技术与应用报告》(2024/12/25),围绕气象人工智能展开,介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告,可。
2025-04-09
chatgpt作图后,显示已经完成,但是无法显示
以下是为您整合的相关内容: GPT4 在通用人工智能的工具使用方面表现出色,能够完成几乎所有任务,包括结合多个工具管理用户的日历和电子邮件。但它也存在一些弱点,如缺乏当前世界知识、难以进行符号操作等,不过能通过使用搜索引擎或 API 等外部工具来克服部分限制。相比之下,ChatGPT 在完成同样任务时存在较多不足。 Andrej Karpathy 亲授的大语言模型入门中提到,ChatGPT 在数学方面不擅长,会使用计算器和工具来完成相关任务,如计算估值、绘制图表、添加趋势线和进行分析等。
2025-03-31
如何才能使用上chatgpt 4o
以下是在安卓系统上使用 ChatGPT 4o 的详细步骤: 1. 安装 Google Play: 到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装。 安装好后,打开 Google Play,按照提示一步步操作,登录 Google Play。 2. 下载安装 ChatGPT: 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI,别下错了。 可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。经过测试,可在 google play 点按右上角的个人资料图标,依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。如果账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt,可以卸载重装 google play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 3. 体验 ChatGPT: 如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本: 先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡。 然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。 使用 ChatGPT 4o: 1. 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。 2. 体验最新语音对话功能:版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机?”图标,选择一个声音,就可以体验流畅的语音对话。 以上就是注册、安装和订阅 ChatGPT 4o 的详细步骤。希望能帮助您快速上手,充分利用这款强大的人工智能工具,提升工作和生活效率。关注微信公众号:JessieZTalk,在 AIGC 的路上共同进步!
2025-03-31
chatgpt4.5的使用方法
以下是关于 ChatGPT 4.5 的使用方法: 1. 目前 ChatGPT 官网有 GPT3.5、GPT4 和 ChatGPT 4.5 三个版本。ChatGPT 4.5 发布后引起关注,其可以免费体验,但免费体验次数有限。 2. GPT3.5 为免费版本,拥有账号即可使用,但智能程度不如 ChatGPT 4.5,且无法使用 DALL.E3 等功能和插件。 3. ChatGPT 4.5 的知识更新到 2023 年 10 月,而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 4. 若想使用更多功能更智能的 ChatGPT 4.5,需要升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月。GPT4 还有团队版企业版,但费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 5. 关于注册、安装和订阅的详细步骤,您可以参考相关文章,如作者为 JessieZTalk 的亲测文章(原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/tzCVGrwgeG6Bss83Xmep0g )。
2025-03-28
deepseek与chatgpt的区别
DeepSeek 与 ChatGPT 存在以下区别: 1. 在 App Store 排名方面,DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名,超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面,DeepSeek 没有市场部,也没有做任何市场投放,完全依靠技术实力和口碑赢得用户认可。 3. 技术特点上,DeepSeek R1 效果比肩顶尖闭源模型 o1,但价格仅为 o1 的 27 分之一,且开源让行业认知整体拉齐,得到全世界尊重和喜爱。 4. 创新模型 R1 Zero 方面,跳过了监督微调进行训练,且发现模型的思考能力可以自我涌现,具有革命性。 5. 影响方面,DeepSeek R1 的发布引发美国科技界恐慌,Meta 内部对其出色表现感到震惊,其低成本和高性能使得英伟达市场地位受到挑战,导致股价下跌、市值蒸发。 6. 对于未来展望,开源模型的进步将超越闭源模型,顶级模型推理价格急速下降,技术更加普惠平权,AI 编程效率提升、门槛降低,创作能力不断提升,催生更多可消费内容形式。 此外,ChatGPT 采用人们熟悉的聊天框,形成单线程任务,而 flowith 跳出单一聊天框,用画布和节点构建多线程思维流,更适用于深度内容生成,其由资料库、创作画布、内容编辑三部分组成,优势在于可自由调用不同 AI 模型处理不同任务,涵盖文字和图片生成,任务能有机组合形成同频任务流。
2025-03-27
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
如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、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;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20