以下是一些 AI 对于自媒体有帮助的网站和相关信息： 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手： 方案概览：在网站中引入一个 AI 助手，只需 4 步。 创建大模型问答应用：先通过百炼创建一个大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 搭建示例网站：通过函数计算，快速搭建一个网站，模拟企业官网或者其他站点。 引入 AI 助手：通过修改几行代码，实现在网站中引入一个 AI 助手。 增加私有知识：准备一些私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，帮助更好地应对客户咨询。 AI 绘画在自媒体中的应用： 个体方面：成为自媒体博主、个体商户应用、实体印刷（T恤，杯子实物等）、AI 摄影、设计接单、AI 定制萌娃头像、电商商品、自媒体素材、AI 服装预售、AI 视频接单、培训老师。 公司方面：设计质量和效率提升、AI 绘画相关应用开发、CV 方面算法应用。 2024 年 10 月 8 日的相关信息： 《》鼓励每个人建立自媒体。AI 播客方面，推出中文版 Demo 并吸引大量参与者。同时，开设了 AI 酒吧 Bar2AGI，成为行业交流的新场所。参与了活动，包括 Demo Inn 和云栖大会，感受到行业的快速发展和乐观氛围。 《》国庆节期间的重要 AI 新闻，如 OpenAI 推出 Canvas 功能和实时 API，微软发布新版 Copilot，具备深度系统集成和实时语音功能；Meta 发布 Meta Movie Gen 视频生成模型，自动配音质量高；LiquidAI 发布非 Transformer 模型 LFMs，推理效率显著提高。此外，Sora 项目负责人离职、多个新模型和工具发布，以及 OpenAI 完成新一轮融资，估值达到 1570 亿美元。

在 ComfyUI 中可以接入以下类型的节点： 1. 输入节点： 文本提示节点：用于输入生成图像的文本描述。 图像输入节点：用于输入基础图像进行二次生成。 噪声节点：用于输入初始噪声图像。 2. 处理节点： 采样器节点：选择图像生成所使用的采样器。 调度器节点：选择图像生成所使用的调度器。 CFG Scale 节点：调整引导式采样的强度。 步数节点：设置图像生成的迭代步数。 3. 输出节点： 图像输出节点：显示生成的最终图像。 4. 辅助节点： 批处理节点：支持批量生成多个图像。 图像变换节点：提供图像旋转、翻转等功能。 图像融合节点：可以将多个图像合并成一个。 此外，还有一些特定的节点插件，如： 1. PuLID 节点插件： model：使用预训练的基础文本到图像扩散模型，如 Stable Diffusion。 pulid：加载的 PuLID 模型权重，定义 ID 信息如何插入基础模型。 eva_clip：用于从 ID 参考图像中编码面部特征的 EvaCLIP 模型。 face_analysis：使用 InsightFace 模型识别和裁剪 ID 参考图像中的面部。 image：提供的参考图像用于插入特定 ID。 method：选择 ID 插入方法，如“fidelity”（优先保真度）、“style”（保留生成风格）和“neutral”（平衡两者）。 weight：控制 ID 插入强度，范围为 0 到 5。 start_at 和 end_at：控制在去噪步骤的哪个阶段开始和停止应用 PuLID ID 插入。 attn_mask：此选项用于提供灰度掩码图像，以控制 ID 自定义的应用位置，但并不是必需输入，而是可选输入。 Advanced Node：提供了高级节点，可以通过调整 fidelity 滑块和 projection 选项进行更精细的生成调优。 2. 中文提示词输入相关节点： 安装完成后，在【新建节点】【Alek 节点】下，有【预览文本】、【绘画】、【姿态】、【clip 文本编码器】和【翻译文本】这五个节点。 【clip 文本编码器（翻译）】可代替自带的【clip 文本编码器】，直接输入中文。但引用负向 embedding 时，文件夹路径不能有中文。 【翻译文本】节点可代替【元节点】，在 sdxl 流程中，当需要将文本信息单独列出来时使用。 【预览文本】节点可连接到【翻译文本】检查翻译是否正确。 如果翻译失效，可双击“embedded_instail”进行安装，然后用记事本打开 BaiduTranslate.py，填入在百度翻译开发平台申请的 ID 和密码，即可正常翻译。

以下为零基础学习 AI 的相关内容： 二师兄的 AI 启蒙之路： 2024 年 2 月，在七彩虹售后群老哥的分享下，获得 SD 秋叶安装包和教学视频，迈出 AI 学习第一步。 2024 年 3 月，啃完 SD 教程并开始炼丹，但因图片数据集质量一般，lora 仅供自嗨。 2024 年 4 月，与小伙伴探讨 AI 变现途径，尝试相关项目，过程中练了一些绘本风格的丹。 2024 年 5 月，因工作变动，开启无硬件支持的 AI 学习之路，加入 Prompt battle 社群，学习 Midjourney 并打磨文生图提示词。 雪梅 May 的 AI 学习日记： 2024 年 11 月 24 日，好奇程序员写前端代码，在 B 站乱搜零基础学代码教程，体验前端网页制作。 2024 年 11 月 30 日，学习吴恩达用 AI 学 Python 课程 1。 2024 年 12 月 1 日，学习吴恩达用 AI 学 Python 课程 2。 2024 年 12 月 7 日，学习吴恩达用 AI 学 Python 课程 3。 刘海对“AI 提示词工程师”的见解和经验分享： 岗位技能要求包括市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象集成互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 零基础小白学习建议：找网上教程，看科普类教程，阅读 OpenAI 文档，理解参数作用，推荐使用一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。

以下是一些 AI 工具站相关的信息： AI 工具大全网站： 产品经理 AI 工具集： 用户研究、反馈分析：Kraftful kraftful.com 脑图：Whimsical whimsical.com/aimindmaps 、Xmind https://xmind.ai 画原型：Uizard 项目管理：Taskade taskade.com 写邮件：Hypertype 会议信息：AskFred 团队知识库：Sense 需求文档：WriteMyPRD writemyprd.com 敏捷开发助理：Standuply standuply.com 数据决策：Ellie AI 企业自动化：Moveworks moveworks.com 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手： 搭建示例网站： 创建应用：请点击打开函数计算应用模板，参考下图选择直接部署、并填写前面获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY。然后其他表单项保持默认，点击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成即可（预计耗时 1 分钟）。 访问网站：应用部署完成后，您可以在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击即可查看，确认示例网站已经部署成功。 为网站增加 AI 助手： 增加 AI 助手相关代码：回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件，然后取消③所在位置的代码注释即可。最后点击部署代码，等待部署完成即可。 验证网站上的 AI 助手：重新访问示例网站页面以查看最新效果。此时您会发现网站的右下角出现了 AI 助手图标，点击即可唤起 AI 助手。

以下是在 iPhone 上安装 ChatGPT 的步骤： 1. 在 Apple Store 下载 ChatGPT：中国区正常无法下载，需切换到美区。美区 Apple ID 注册教程可参考知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/696727277 。最终在 Apple Store 搜索到 ChatGPT 结果后下载安装，注意别下错。 2. 支付宝购买苹果礼品卡并充值，用于订阅付费 App： 打开支付宝，地区切换到美区任意区，往下滑，找到【品牌精选 折扣礼品卡】，点击进去，看到【大牌礼品卡】，往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡，按需要的金额购买，建议先买 20 刀。 支付宝购买礼品卡。 在 apple store 中兑换礼品卡。 在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，如果中途不想继续订阅，可到订阅列表中取消订阅。 完成上述步骤后，即可开始使用 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。 另外，注册苹果美区 ID 的步骤如下： 1. 电脑上打开 Apple ID 的注册页面：https://appleid.apple.com/ac 。 2. 填写验证码后点继续。 3. 到谷歌邮箱接收邮箱验证码。 4. 接着验证手机号码。 5. 验证完后会出现页面，此时美区 ID 已注册但未激活，切换到手机操作。 6. 打开 App Store，点击右上角人形头像。 7. 拉到最底下，点击退出登录，先退出国内的 ID。 8. 之后再点击右上角人形头像。 9. 正常设置里会登录国内 ID，这里选择否，手动输入美区 ID。 10. 接着会收到短信进行双重验证。 11. 之后完成美区的 ID 登录。 12. 随便找个软件下载。 13. 此时会弹出提示，因为是新注册的 ID，需要点击“检查”进行激活。 14. 点击同意，进入下一页填写美国地址。 15. 最关键的一步：付款方式中没有选项“无”或者“none”时，只需要输入街道地址和电话。 16. 至此，通过中国 IP、中国手机号、免信用卡成功注册一个美区 ID，就可以用这个美区 ID 下载例如小火箭（科学上网必备）、ChatGPT、Discord、X、TikTok 等等软件。

以下是一些免费的 AI 效率工具： 辅助编程的 AI 工具： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码。 Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 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 工具配合使用，支持逻辑视图创建。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 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，支持多种视图创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过描述文本自动生成视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持视图创建。 Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 思维导图相关的 AI 工具： GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路生成文章大纲。 TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求由 AI 自动生成思维导图。 EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括头脑风暴功能。 需要注意的是，这些工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。同时，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

要将 tripo 的节点接入 ComfyUI，您可以参考以下步骤： 1. 确保后面有一个空格。然后将 requirements_win.txt 文件拖到命令提示符中（如果您在 Windows 上；否则，选择另一个文件 requirements.txt）。拖动文件将在命令提示符中复制其路径。 2. 按 Enter 键，这将安装所有所需的依赖项，使其与 ComfyUI 兼容。请注意，如果为 Comfy 使用了虚拟环境，必须首先激活它。 3. 在使用自定义节点之前，有一些要注意的事项： 您的图像必须放在一个以命名的文件夹中。那个数字很重要：LoRA 脚本使用它来创建一些步骤（称为优化步骤…但别问我是什么^^’）。它应该很小，比如 5。然后，下划线是必须的。 对于 data_path，您必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。例如：C:\\database\\5_myimages ，您必须写 C:\\database 。 Python 在这里需要斜杠，但节点会自动将所有反斜杠转换为斜杠。文件夹名称中的空格也不是问题。 4. 参数方面： 在第一行，您可以从 checkpoint 文件夹中选择任何模型。然而，据说您必须选择一个基本模型进行 LoRA 训练。 您选择一个名字为您的 LoRA，如果默认值对您不好，就更改这些值（epochs 数应该接近 40），然后启动工作流程！ 5. 一旦您点击 Queue Prompt，所有事情都会在命令提示符中发生。 6. 建议与字幕自定义节点和 WD14 标签一起使用。但请注意，在制作字幕时禁用 LoRA 训练节点。因为 Comfy 可能会在制作字幕之前启动训练。 7. 关于 Tensorboard：训练会在 log 文件夹中创建一个日志文件，该文件夹会在 Comfy 的根文件夹中创建。该日志可能是一个可以在 Tensorboard UI 中加载的文件。 ComfyUI 的核心是其节点式界面，节点类型包括输入节点（如文本提示节点、图像输入节点、噪声节点）、处理节点（如采样器节点、调度器节点、CFG Scale 节点、步数节点）、输出节点（如图像输出节点）、辅助节点（如批处理节点、图像变换节点、图像融合节点）。用户可以通过拖放和连接各种节点来创建自定义的图像生成工作流，还可以创建自定义节点来扩展功能，自定义节点安装目录为 D:\\ComfyUI\\custom_nodes 。ComfyUI 还提供了丰富的节点管理功能，包括保存/加载节点图、复制/粘贴节点、批量编辑等。

AI 智能体简单来说就是 AI 机器人小助手。参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。它拥有各项能力，可以帮助人们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。体验过 GPT 或文心一言大模型的小伙伴应该知道，现在基本能用自然语言来编程，降低了编程门槛。但之前使用 GPT 或文心一言大模型时会出现胡编乱造、时效性差、无法满足个性化需求等问题，而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式。AI 智能体包含了自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，就可以完成比较复杂的工作。所以 AI 智能体的出现就是结合自身的业务场景，针对自身需求，捏出自己的 AI 智能体来解决问题。 例如在社交方向，用户注册之后先捏一个自己的 Agent，然后让自己的 Agent 和其他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后再真人介入，这是一个有趣的场景。在 B 端，如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，那还有一个机会就是帮助 B 端商家搭建 Agent，类似 APP 时代专业做 APP 的。

以下是关于 AI 换背景的相关内容： 使用 Segment Anything 进行人物背景更换： 有时需要更精确的蒙版，如人物眼睛或配饰等，可使用 Segment Anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 时，AI 会自动下载模型，若无法使用魔法，可去云盘下载并放到指定文件目录。在检测提示词中输入“eye”，可自动检测出眼睛部分并设置蒙版，还能通过预览箱体得到眼睛编号进行单一调整。上传生成的背景蒙版，选择大模型和正向提示词，如“简单背景、花、国画、工笔”，蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好，可放入图生图中用 tile 模型细化，或在 PS 中用创成式填充修复。 使用 Photoshop 2023 Beta 进行背景更换： 大致使用下来，PS 凭空生成的图形质量可能不如 MJ 和 SD 的效果，但其擅长对原有图像扩充。利用“创成式填充”可去掉主体以外人物，在水面画选区添加渔船，选择头部区域添加棒球帽，选择草地部分创成式填充为沙滩，选择树添加椰树，调整颜色和构图并用创成式填充补全。但在换背景时可能生成质量不高的图，添加物品可能不匹配，“创成式填充”能快速提供素材，还需更多尝试和后期处理。 AE 套模版相关： 可在 ae 插件模版网站 1talk ae（https://www.talkae.com/）搜索安装插件。免费模版网站有 envato（带可商用版权有证书，可淘宝代下或包月），代下网站：https://sucai.ixling.com/login。付费可商用网站有 vj 师（https://www.vjshi.com/），视频背景可替换成 AI 生成的素材。

AI 提示词是用于对模型进行“编程”的指令或示例，通过提供提示词可以让模型完成各种任务，如内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 提示词的作用在于描绘您想要的画面、内容等。在不同的应用场景中，提示词的输入方式和要求有所不同。例如，在某些模型中，使用自然语言输入（如“一个长头发的金发女孩”），而在另一些模型中可能使用单个词组（如“女孩、金发、长头发”），并且支持中英文输入。 写好提示词需要注意以下几点： 1. 内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等要素，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”。 2. 调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容，如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 3. 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，权重数值越大越优先。 4. 还可以使用一些辅助功能，如翻译功能将提示词一键翻译成英文，或删除所有提示词等。 同时，对于英文文本，模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词，输入和输出的文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，约为 2048 个 Token 或 1500 个单词）。