以下是为您找到的一些可能与名言警句或古诗词相关的 AI 工具： 1. Verb.ai：这是一个面向小说作家的 AI 增强型、以故事为中心、面向作家的工具。除了文本生成外，还支持创作过程的各个方面，包括计划、写作、审查、获取反馈和修订。官网链接：Verb.ai 2. Orchard：帮助学生克服写作难题，并提升写作水平。 3. Lex：协助学生处理写作相关问题。 此外，文中还提到在教育领域，学生们在作业中利用 AI 助手，如 Grammarly 等。但这些工具并非专门针对名言警句或古诗词。

在用户与 bot 对话时给用户赋予一个 ID 的方法如下： 在 Coze 平台上创建 Bot 时，选择多用户模式后，会自动新增一个 uuid 字段，用来标识用户，由系统自动生成。在 Prompt 中，使用 NL2SQL 操作数据表时不需要包含 uuid 字段，但在工作流中使用多用户模式时，需要包含 uuid 字段。 Bot ID 是在 Coze 平台上创建的 AI 机器人的唯一标识，用于将用户的微信号与特定的 AI 机器人关联起来，确保机器人可以正确响应微信上的请求。

在 Coze 平台中，Bot ID 是您创建的 AI 机器人的唯一标识，类似于每个人的身份证号码。它用于将您的微信号与特定的 AI 机器人关联起来，以确保机器人能够正确响应微信上的请求。 获取 Bot ID 的方式如下： 把“bot_id”填入："coze_bot_id":"86787989080" 您还可以参考以下资料： 此外，欢迎邀请您加入 Coze 扣子团队 AI Bot：通往 AGI 之路。可以看到大家历史捏的 bot，相关链接为：coze.cn:?? https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。大家也可以一起分享提示词，人设 prompt 分享：

以下是一些建筑师可能会用到的 AI 软件： 1. 对于审核规划平面图： HDAidMaster：云端工具，建筑师可使用主流 AIGC 功能进行集卡式方案创作，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai：主要面向住宅行业，能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 2. 对于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建。 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，支持多种架构视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（现 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 每个工具都有其特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

Stable Diffusion 值得学习。以下是一些原因和相关介绍： Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件，通过输入文字就能生成对应的图片，无需像传统方式那样画图或拍照。 对于大多数人来说，能够熟练使用即可，无需深入研究其原理。学习它非常简单，通过实际案例上手操作能快速入门。 相关教程丰富，例如： 有超详细的教程，会带大家通过案例实际操作生成各种照片。 还有深入浅出完整解析其核心基础知识的教程，包括系列资源、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）、核心网络结构解析、搭建使用模型进行 AI 绘画的流程（如使用多种工具搭建推理流程）、经典应用场景（如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting 等）以及训练自己的 AI 绘画模型等内容。 整个训练过程在最高维度上可以看成是加噪声和去噪声的过程，并在针对噪声的“对抗与攻防”中学习到生成图片的能力，训练逻辑清晰，包括从数据集中随机选择样本、抽样噪声量级、添加噪声、预测噪声、计算损失、更新模型参数等步骤。

建筑师是否要学习 Stable Diffusion 取决于个人需求和兴趣。 Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件。学习它有以下一些方面需要了解： 1. 学习目的：大多数人只是要能够熟练使用它，而不是深入研究其原理。目的是花更少的时间快速入门。 2. 软件原理：虽然原理复杂，但不影响使用。 3. 提示词学习：这是一个系统性的过程，包括学习基本概念，如了解工作原理和模型架构、掌握提示词组成部分；研究官方文档和教程；学习常见术语和范例；掌握关键技巧，如组合词条、控制生成权重、处理抽象概念描述；通过实践和反馈总结经验，创建提示词库，并持续跟进前沿。 总之，学习 Stable Diffusion 对于建筑师来说并非必需，但如果对通过 AI 辅助设计、获取灵感等方面有需求，学习它可能会带来一定的帮助。

ControlNet 一直加载可能由以下原因导致及对应的解决方法： 1. 模型版本问题：确保 checkpoint、ContalNet 等所有需要加载模型的版本均基于 SD1.5，否则可能会报“超出索引”的错误。 2. 节点未安装完全：载入工作流后若出现爆红部分，可能是节点没下好、没下全。此时可以先全部更新，让所缺节点“显露出来”，然后安装好缺失的节点。 3. 参数设置问题：假如右下角的区域报红，那么就得根据报错信息相应调整一下左上角蓝色区域的 h、w 参数。 此外，ControlNet 还有一些新的功能和应用，例如： 1. 1.1 版本新出的 lineart 线稿提取功能，可先通过 invert 预处理将白底黑线处理成黑底白线，然后切换到 lineart 预处理器和模型进行生成。 2. mlsd 直线线条检测功能，一般用在建筑或者室内设计上，预处理器可提炼出室内的结构线。 ComfyUI 中的 ControlNet 高级控件： 在时间步和批处理潜变量之间调度 ControlNet 强度的节点，以及应用自定义权重和注意力掩码。这里的 ControlNet 节点完全支持滑动上下文采样。输入包括 positive（提示词（正面））、negative（提示词（负面））、control_net（加载了控制网络）、image（用于指导控制网络的图像）、mask_optional（应用于控制网络的注意力掩码）、timestep_kf（时间步关键帧）、latent_kf_override（潜在关键帧的覆盖）。

以下是关于老照片修复的相关内容： 使用 AI 给老照片上色及修复的步骤： 1. 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。stableSR 放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。可参考文章——。 2. 切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写以免对原图产生干扰。 3. 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，能在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。 辅助工具： 1. 本地工具放大：https://www.upscayl.org/download 2. SD 放大：扩散模型可以增加更多细节 3. 开源工作流： 4. stability.ai 的 https://clipdrop.co/tools 5. 画质增强 magnific 遥遥领先：https://magnific.ai/ 6. Krea https://www.krea.ai/apps/image/enhancer 7. Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 8. 佐糖：https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 9. 腾讯 ARC https://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn 10. 腾讯开源的模型，能恢复老照片：https://github.com/TencentARC/GFPGAN 11. 在线测试地址：https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 12. 美图老照片修复：https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 13. Imglarger：https://imglarger.com/ 14. Let's Enhance：https://letsenhance.io/ 15. Waifu2x：http://waifu2x.udp.jp/ ，能够提供图片的放大和降噪功能，通过使用深度学习技术可以提高图像的质量，同时保留细节和纹理。 在最近新上线的 controlnet 模型中，新增的 Recolor 模型可将黑白图片重新上色，可用于修复老照片。

以下是关于 ChatGPT 使用的相关内容： 功能：可以用来模拟对话练习，帮助提高语言交流能力。 使用方法： 在聊天界面选择目标语言，与 AI 进行对话练习。 可以询问语法、词汇等问题，甚至模拟实际交流场景。 打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话。 ChatGPT 从网络、书籍等来源中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。特别是让它能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。 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。 需要注意的是，ChatGPT 中的实际神经网络由非常简单的元素组成，尽管有数十亿个。神经网络的基本操作也非常简单，基本上是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”（没有任何循环等）。但是，这个过程能够产生成功地“类似于”网络、书籍等内容的文本，它不仅是连贯的人类语言，而且“说的话”是“遵循其提示”的，利用其“读到”的内容。它并不总是说出“全局意义上的话”（或对应于正确的计算），因为（例如，没有访问 Wolfram|Alpha 的“计算超能力”）它只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。

LLM（语言逻辑模型）是一个抽象的概念，在以下几个方面具有重要特点和作用： 1. 在 LangChain 平台中，LLM 是与各种大模型进行交互的核心模型。其输入是用户的请求或问题的字符串，输出是模型的回答或结果的字符串。它能够根据不同输入调用不同大模型，完成如文本生成、理解、翻译等语言任务。 2. 对于开发者而言，LLM 的优势在于无需关心大模型的细节和复杂性，只需关注语言的逻辑和意义，就可利用大模型能力构建应用。同时，开发者能灵活选择和切换大模型，无需修改代码或适配接口，还能自己封装实现自己的语言逻辑和功能。 3. 大语言模型（如豆包）在回复时通常是一个字一个字的流式输出方式。这是因为大模型确实在一个字一个字地推理生成内容，类似于输入法的输入联想逻辑，通过加入上下文帮助模型理解下一个字。但大模型学习数据规模海量，每次计算若带入全量数据，算力上难以承受。