以下是为您提供的关于历史领域的提示词指令编写建议： 1. 明确任务：清晰定义您想要呈现的历史内容，比如特定历史时期的事件、人物或社会现象等。 2. 提供上下文：若涉及特定历史背景知识，要在提示词中充分说明，例如相关的政治、经济、文化状况等。 3. 使用清晰语言：运用简单、准确的表述，避免模糊或有歧义的词汇，防止误解。 4. 给出具体要求：明确文章的格式、风格，比如是否需要引用权威资料、采用何种论述方式等。 5. 使用示例：如有期望的结果样式，可在提示词中举例说明。 6. 保持简洁：避免过多繁杂信息，确保重点突出、易于理解。 7. 使用关键词和标签：融入能体现历史主题和类型的关键元素，帮助模型准确把握。 例如，如果您想生成关于唐朝贞观之治的文章提示词，可以这样写：“请为我生成一篇关于唐朝贞观之治的文章，包括唐太宗的治国策略、当时的经济发展状况、文化繁荣的表现。文章需采用论述的风格，引用《贞观政要》等权威资料，语言简洁明了，重点突出贞观之治对唐朝及后世的深远影响。”

在 MySQL 中，删除重复数据可以通过多种方法实现。一种常见的方法是使用 `ROW_NUMBER` 函数结合子查询来完成。以下是一个示例的 SQL 语句： ```sql DELETE t1 FROM your_table t1 JOIN ( SELECT column1, column2,..., ROW_NUMBER AS row_num FROM your_table ) t2 ON t1.column1 = t2.column1 AND t1.column2 = t2.column2 AND... WHERE t1.row_num > 1; ``` 在上述示例中，您需要将 `your_table` 替换为实际的表名，`column1`、`column2` 等替换为用于判断重复的列名。 请注意，在执行删除操作之前，请务必先备份数据，以防误操作导致数据丢失。

以下是一些学习 AI 的变现方式： 1. 做产品：开发基于 AI 的产品并推向市场。 2. 卖课程：通过教授 AI 相关知识获取收益。 3. 在抖音、快手、视频号、小红书等平台上，批量发布四维彩超生成 AI 宝宝照片的视频或图文，将客户引到私域上接单变现。但要注意平台引流需隐蔽，避免被检测导致限流或封号。后续针对宝妈群体，还可以通过四维彩超 AI 预测、头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等方式变现。若懂私域的精细化运营，做好朋友圈运营，宝妈群体具有超高经济价值。 总之，婴儿四维彩超 AI 项目潜力不错，不局限于单一变现方式，合理推广与精细化运营，既能获取项目收益，也能积累高质量粉丝，为后续其他产品变现提供基础。

以下是关于本地部署的相关内容： SDXL 的本地部署： SDXL 的大模型分为两个部分： 1. 第一部分，base+refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对文生图生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。 2. 第二部分，还有一个配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 这三个模型的下载链接可关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取。 在 webUI 中使用 SDXL 大模型，需先在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。然后将模型放入对应的文件夹，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成后启动 webUI 即可在模型中看到 SDXL 模型。 正常使用方法：先在文生图中使用 base 模型，填写提示词和常规参数（如尺寸设置为 10241024）生成。生成后可将图片发送到图生图中，大模型切换为“refiner”，重绘幅度开小一点再次点击生成。 对于配置较高的电脑（如显卡为 4080ti），生成时间约在十秒左右。还可安装 refine 插件，在文生图界面直接使用 refine 模型进行绘画。 Google Gemma 的本地部署： Google 发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。部署环境比以前友好，可使用 Ollama 进行部署。 环境准备步骤： 1. 进入 ollama.com 下载程序并安装（支持 windows、linux 和 macos）。 2. 查找 cmd 进入命令提示符，输入“ollama v”检查版本，安装完成后版本应显示 0.1.26。 3. 输入“cls”清空屏幕，然后输入“ollama run gemma”运行模型（默认是 2b），首次需下载等待一段时间。若想用 7b，运行“ollama run gemma:7b”。完成后即可直接对话，安装两个模型后可重复指令切换。

以下是关于自学 AI 的一些建议： 1. 掌握提示词技巧：提示词上手容易且很有用。 2. 了解基本概念： 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、当前应用和未来发展趋势。 3. 开始学习之旅： 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。 4. 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 5. 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 6. 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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 7. 持续学习和跟进：AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 需要注意的是，因为我们知道人工智能可能会产生幻觉，所以明智的做法是（小心！）根据其他来源仔细检查任何关键数据。学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。

以下是关于本地部署的相关内容： SDXL 的本地部署： SDXL 的大模型分为两个部分： 1. 第一部分，base+refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对文生图生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。 2. 第二部分，还有一个配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 这三个模型的下载链接可关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取。 在 webUI 中使用 SDXL 大模型，需先在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。然后将模型放入对应的文件夹中，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成后启动 webUI 即可在模型中看到 SDXL 模型。 正常使用方法：先在文生图中使用 base 模型，填写提示词和常规参数（如尺寸设置为 10241024）进行生成。生成图片后可发送到图生图中，将大模型切换为“refiner”，重绘幅度开小一点再次点击生成。 对于配置较高的电脑（如显卡为 4080ti），生成时间约在十秒左右。配置较低的需自行测试。 还可安装 refine 插件，在扩展列表中搜索 refine 并安装重启，启用后可在文生图界面直接使用 refine 模型绘画。 Google Gemma 的本地部署： Google 发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。 部署环境比以往友好，可使用 Ollama 进行部署。首先进入 ollama.com 下载程序并安装（支持 windows、linux 和 macos）。然后在命令提示符中输入“ollama v”检查版本，安装完成后版本应显示 0.1.26。清空屏幕后输入“ollama run gemma”运行模型（默认是 2b），首次需下载等待一段时间。若想用 7b，运行“ollama run gemma:7b”。完成后即可直接对话，安装两个模型后可重复指令切换。

即梦 AI 的“对口型”功能是其“视频生成”中的二次编辑功能，现支持中文、英文配音，主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成，为用户创作提供更多视听信息传达能力。 使用方法如下： 1. 可上传包含完整人物面容的图片进行视频生成，待视频生成完成后，点击预览视频下的“对口型”（嘴唇）按钮，输入台词并选择音色，或上传配音文件进行对口型效果生成。目前支持语言包括中文（全部音色）和英文（推荐“超拟真”内的音色）。 2. 上传写实/近写实的人物单人图片（目前不支持多人物图片对口型），输入 prompt，选择参数，点击生成视频，尽量确保人物无形变等扭曲效果，确保人物生成的情绪与希望匹配的口型内容匹配。在生成的视频下方，点击【对口型】，输入或上传需要配音的内容，注意视频生成时长和配音试听时长尽量对齐，点击生成先对口型，再超分补帧。 此外，关于 liveportrait 工作流，它是基于 ，注意事项一致。特殊之处包括： 1. 将 input 输入（中间和右边的图最好用提供的，最左边是自己要上传的人像图/生活照），然后得到左边工作流生成的图。 2. 当跑到 liveportrait 的部分时，首先最好安装 comfyuieasyuse 的管理节点插件（放在了文档），打开 liveportrait 的部分和 output 部分，并需要更改动作视频路径。然后，就可以开 run 了（添加提示词队列）。 3. liveportrait 可能会出现一些报错，如缺少文件或报其他错误，推荐使用将一个大工作流换为两个工作流的方法（分别命名为“大工作流.json”和“liveportrait 小工作流.json”），修改输入的图片（大工作流产生的）和视频（四个）就行了。文档链接：https://ixqye9ulc13.feishu.cn/drive/folder/Vb3BfOwBMlRu3edY87Dc5eIZnjD?from=space_personal_filelist

以下是制作专业全面详细提示词指令的方法及为您生成的历史领域提示词指令： 制作方法： 1. 定义身份（边界），明确整体流程和所需资源描述。 2. 对所需资源及如何使用进行清晰描述。 3. 对最终输出的结果进行具体描述。 历史领域提示词指令： 1. 首先，请您提供相关的历史案例洞察报告作为基础材料，并告知我文章面向的目标群体。 2. 输出一个纲要和每一部分您计划具体怎样展开的写作方案。 3. 请用户检查写作方案是否符合要求，重点关注给出的操作建议是否具体、清晰、对实际解决问题有帮助，而非仅仅是一个解决方向。若不满意，会再根据要求重新生成写作方案。 4. 如果用户满意，根据写作方案进一步深化写作。每次对话输出文章的一个部分，用户满意后再继续输出下一部分。 在写作过程中，所有结论均应当有相对应的案例基础，不能违反法律规定，不能自己编造。同时，深化写作时，注意每一部分的字数要求，例如第一部分一百字左右，第二部分三百字左右，第三部分四百字左右，第四部分三百字左右，第五部分一百字左右。最终组合成一篇能够直接发布的、吸引目标群体的、高质量且实用的文章。

以下是关于 AI 扩图的相关信息： 本地工具放大：https://www.upscayl.org/download SD 放大：扩散模型可以增加更多细节 开源工作流： stability.ai 的：https://clipdrop.co/tools 画质增强： https://magnific.ai/ https://www.krea.ai/apps/image/enhancer https://imageupscaler.com/ https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 腾讯 ARC：https://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn 腾讯开源的模型，能恢复老照片： https://github.com/TencentARC/GFPGAN 在线测试地址：https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 美图老照片修复：https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 https://imglarger.com/ https://letsenhance.io/ http://waifu2x.udp.jp/ 关于 AI 图像中的“diffusion”（扩散）： 在 AI 图像生成中，“diffusion”通常指的是一类生成模型，称为扩散模型（Diffusion Models）。这类模型通过逐步引入噪声到数据中，并训练网络学习逆向过程来生成数据。扩散模型在图像生成领域中应用广泛，特别是在文本到图像的生成任务中表现出色。 扩散模型的工作原理可以概括为以下几个步骤： 1. 正向扩散过程：向图像逐渐添加高斯噪声，直到图像完全无法识别，这个过程可以被形式化为顺序扩散马尔可夫链。 2. 潜空间表示：将图像压缩到低维的潜在空间（Latent Space）中，以减少计算量和提高生成速度。 3. 学习逆向过程：训练一个神经网络来预测每一步中噪声的分布，并逐步去除噪声，从而恢复出清晰的图像。 4. 文本到图像的生成：结合文本编码器和图像解码器，根据文本描述生成相应的图像。 扩散模型的关键优势在于其生成高质量的图像的能力，以及相比其他生成模型（如 GANs）在计算效率和稳定性上的优势。Stable Diffusion 等模型就是基于扩散模型的文本到图像生成工具，它们能够根据文本提示生成逼真的图像。

人工智能的发展前景十分广阔。在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及度和发展速度惊人，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从进化角度看，当计算机在各项任务上超越人类后，可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能，甚至可能出现具有自我意识的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等诸多有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层、框架层、模型层和应用层，近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模，且伴随新技术迭代呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，不过也亟需完善产业标准体系。