以下是为您整理的 ComfyUI 教程相关内容： 全面的 ComfyUI 教程：https://www.comflowy.com/zhCN 超有意思的 ComfyUI 教程：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ 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：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网：详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，介绍特点、安装方法及生成图像等内容，地址：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：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili：一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程，地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ ComfyUI 基础教程部分： 掌握基础界面：熟悉基本界面和操作，包括 Comfyui 工作区介绍、基础节点介绍、KSampler 等。 KSampler： seed：随机种子，用于控制潜空间初始噪声，相同种子和 Prompt 可生成相同图片。 control_after_generate：设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则，有 randomize（随机）、increment（递增 1）、decrement（递减 1）、fixed（固定）。 step：采样步数，一般步数越大效果越好，但与模型和采样器有关。 cfg：一般设置为 6 8 之间较好。 sampler_name：可设置采样器算法。 scheduler：控制每个步骤去噪过程，可选择不同调度算法。 denoise：表示增加的初始噪声，文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于智能驾驶开发的相关信息： 首先，在“ In order to help drive forward advances in”中提到，人工智能（Artificial Intelligence）被定义为一种基于机器的系统，对于给定的一组人类定义的目标，能够在影响真实或虚拟环境方面进行预测、推荐或决策，并且使用机器和基于人的输入来制定信息或行动的选项。 其次，在同一部分还提到了机器学习（Machine Learning）方面的内容，包括支持跨学科研究、教育和培训项目，以促进学生和研究人员在人工智能所使用的方法和系统中的学习，并培养相关领域（包括计算机科学、数学、统计学、工程、社会科学、心理学、行为科学、伦理学、安全、法律学术和其他学科）的学科专家之间的跨学科视角和合作，这对于负责任地推进人工智能的研究和开发是必要的。 另外，拜登签署的 AI 行政命令中指出，要确保美国在抓住人工智能的前景和管理其风险方面发挥引领作用。该行政命令建立了新的 AI 安全和保障标准，保护美国人的隐私，推进公平和公民权利，维护消费者和工人的权益，促进创新和竞争，提升美国在全球的领导地位等。 综上所述，这些内容从不同方面涉及了与智能驾驶开发可能相关的人工智能和机器学习的概念、研究支持以及政策导向等方面的信息。

以下为您推荐一些门槛低、可在网页直接使用的仿制动漫风格图片的 AI 工具和网站： 吐司网站：首页最上方有对话生图的快速入口，输入想画的文字或点击随机提示词，点击“对话生图”即可出图。站内所有帖子均可“一键做同款”，还有“今日灵感”提供绘画想法。有多种模型、lora 可供选择，如写实、2.5D、二次元等，涵盖风格、元素、形象等。还有控制线条、深度、姿态、语义、风格迁移等的 Controlnet 功能。同时有扩图、高清修复、去背景等多个设计小工具，以及趣味玩法和风格滤镜，一键真人转动漫，包括韩漫、日漫风格。使用小工具前请阅读标题和详情页描述。 扣子网站：输入一个关键词，会直接生成 4 张包含金句的图片。整个工作流程包括用户输入关键词，大模型制作金句，根据金句生成画面描述，结合描述和关键词使用插件生成图片，再用图像流结合金句和图片。但扣子官方的画图工具绘制小林漫画风格效果不佳，可尝试使用 MJ 等工具绘制小林漫画风格。

以下是为您提供的关于无人驾驶开发工程师的相关信息： 在生成式人工智能的行动方面，目前出现的趋势是首先将 AI 作为辅助驾驶（humanintheloop）部署，并通过使用机会积累经验，最终实现全自动化部署。例如 Sierra 就是一个例子，它在无法解决问题时能优雅地转交给人工处理。同时，新一代自主型应用随着生成式 AI 推理能力的提升而涌现，如 L4 智能驾驶可能是第一个具身智能最大的应用场景，目前其安全性比人类高 10 倍。 在 2024 北京智源大会的主题讨论中，张亚勤认为目前真正赚钱的是 2B 领域，如芯片、服务器等，应用是先 2C 再 2B。他把智能分成信息智能、具身智能、生物智能 3 个阶段，预测 05 年是信息智能，510 年是物理智能（具身智能），1520 年是生物智能。李开复认为无人驾驶面临巨大机会，FSD 会为无人驾驶带来新机遇，大模型适合虚拟世界，而接入物理世界会面临很多现实问题，创业者更适合从虚拟世界的 AI 创业开始。

机器决策理论： 情感计算与机器决策密切相关。情感对人类具有重要意义，包括生存功能（如遇危险时的生理反应有助于保障进化）、沟通功能（不同情感表达使内涵不同）、决策功能（大脑通过“系统一”主要依赖情感和经验迅速做出判断）、动机功能（激发和维持个体行为）、维系功能（是社会化过程中的纽带）。 情感计算的最终目标是赋予计算机类似于人的情感能力，主要有“识别”“表达”和“决策”三个方向。“识别”可基于文本、语音、视觉、生理等数据进行情感分析，或融合不同模态信息；“表达”让计算机以合适载体表示情感；“决策”利用情感机制进行更好决策。 在人工智能实现方法中，解决让计算机表现得像人类一样的问题有自上而下（模拟人类推理）和自下而上（模拟人脑结构）两种可能的方法，还有新兴的多智能体系统、进化方法或遗传算法等其他可能实现智能的方法。

射频识别（RFID）技术是一种物品标识和自动识别的无线通信技术，无需与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成。 其基本原理是：读卡器发射特定频率的无线电波，当电子标签进入有效工作区域时，产生感应电流，从而获得能量被激活，并向读卡器发送自身编码等信息，读卡器接收并解码后，将信息传送给后台系统进行处理。 常见应用包括：乘坐火车时的身份证检票，物流领域的货物追踪管理，图书馆的图书借还管理，超市的商品结算等。 在利用射频识别技术开展实践时，能够了解物与物之间近距离通信的过程。例如在物流中，货物上的电子标签与读卡器之间通过无线电波进行信息交互，实现对货物的实时监控和管理。 RFID 系统的工作流程大致为：读卡器发射无线电波，激活电子标签，电子标签向读卡器发送信息，读卡器接收并解码信息后传送给后台系统。

以下是为您生成类似动漫风格图片的方法和相关信息： 方法一： 使用大模型和 lora 的组合。 大模型：“Flat2D Animerge”，适合生成卡通动漫图片，官方建议 CFG 值在 5 或 6（使用动态阈值修复时可拉到 11）。 lora：“Chinese painting style”可增加中国画水彩风格效果，权重设置为 0.4；“Crayon drawing”可添加简单线条和小孩子的笔触，权重设置为 0.8。 操作步骤：将图片丢到标签器中反推关键词，发送到“文生图”。在正向提示词末尾添加上述 lora，设置好尺寸，重绘幅度开 0.5（若想更接近原图可降低数值）。将图放入 controlnet 中，选择 tile 模型，权重为 0.5，控制模式选择“更注重提示词”。 方法二： 利用 DALLE 中的 Seed 值。 DALLE 每次通过 Prompt 生成图像时会随机选取一个 Seed 值。使用同样的 Prompt 和 Seed 值能生成相同或相似的图片。您可以按照以下步骤进行测试： 1. 新开一个对话，随便使用一个 Prompt 让 DALLE 画图，要求提供 Seed。 2. 查看图片的 Prompt 并复制。 3. 在当前对话输入上一条 Prompt，另起一行输入“Use seed number '您在第一步拿到的 Seed'”。 好用的图生图产品： 目前比较成熟的产品主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果很好。 但这些 AI 模型仍存在一些局限，如偶尔性能不稳定、生成内容不当等问题，使用时请仔细甄别。

以下是关于用 AI 生成说唱音乐的相关知识： 生成音乐的约束条件：可以通过自由搭配 tag 来形成整首歌的约束条件，如 hiphop、trap、4/4 beats、Phonk Beats 等，Suno 会在这些约束下生成音乐。 歌词对生成结果的影响：好的歌词质量往往能提高 AI 生成好 rap flow 的概率，随意输入无节奏的词可能导致生成结果不理想。 AI 对音乐创作的改变：过去一首歌的制作流程复杂且需多人协作，现在 AI 能合并很多环节，提高效率。但好的音乐作品仍需创作者的阅历、思想等，AI 也存在生成结果不可控、保真度低等不足。 工作流详解：在扩展副歌和最终副歌部分，希望让 Rapper 参与时，从主要音轨 Rap 结束位置开始扩展，设置相关 Prompt 和参数调整，生成新音轨后根据实际效果进行取舍和调整。

以下是关于 LLM 解决方案的相关内容： 对抗性提示的防御策略：可利用 LLM 检测对抗提示并过滤，如 Armstrong 和 Gorman（2022）提出的方案，需先定义提示评估器，已准备相关笔记本供尝试。 Apple Intelligence 中智能应用的提示词：包括帮助回复邮件的提示词和总结邮件的提示词，其中 Apple 解决 LLM 幻觉问题的方式是在提示词中加“Do not hallucinate”，其效果存疑。 LLM 应用程序的新兴架构：原文地址为 https://a16z.com/2023/06/20/emergingarchitecturesforllmapplications/，发表于 2023 年 6 月 20 日。文中分享了新兴 LLM 应用程序堆栈的参考架构，此工作基于与相关人员的对话。

从事 AI 行业，未来相对来说好找工作。 短期内，AI 提示词工程师有较大需求，目前（2023 年 8 月）处于供不应求的状态，且需求会越来越多，主要因为 AI 与各种跨领域结合的可能性较大，而普通人难以利用其结合自身业务。但提示词不应作为一个长久稳定的独立岗位，而应成为每个人的一项技能。 在 AI 时代，技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。技术就业市场将为能够融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者，需要重新规划职业生涯，学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 学了 AI 有可能赚钱，人工智能领域有很多高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，掌握 AI 技术可增加在金融、医疗、制造业等行业的就业机会和职业发展可能性。但能否赚钱取决于个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素，仅学会基础知识可能难以在竞争中脱颖而出，需要持续学习和实践。