以下是为您整合的相关内容： 在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型：确保后面有一个空格，将 requirements_win.txt 文件（Windows 系统）或 requirements.txt 文件（非 Windows 系统）拖到命令提示符中，按 Enter 键安装依赖项。若使用虚拟环境，需先激活。图像应放在特定命名格式的文件夹中，data_path 需写入包含数据库文件夹的路径，Python 需要斜杠，节点会自动转换反斜杠，文件夹名称中的空格不是问题。第一行可从 checkpoint 文件夹中选择模型，据说训练需选择基本模型。 训练 Midjourney 的 prompt：V5 是在其 AI 超级集群上训练了 5 个月的第二个模型。基本参数包括：Aspect Ratios 可改变生成的纵横比；Chaos 可改变结果的多样性；No 用于负向提示；Quality 决定渲染质量时间；Seed 用于指定生成图像的起始点，相同种子和提示会产生相似结果；Stop 可在过程中途停止作业。 如何使用 AI 来做事：制作图像时，不同模型创建的图像有比较。这些系统存在内置偏见，可能存在法律和道德问题，目前不能创建真正的文本。

以下是关于文案转视频工具的相关信息： 通过 ChatGPT 生成文案后，可将文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内实现短视频自动生成。一些手机剪辑软件也具备文字转视频功能，如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类工具操作相对简单，让大众更易上手制作视频。 一些文字生成视频的 AI 产品包括： 1. Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：可在 Stable Diffusion 基础上安装插件，基于图片生成视频。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关工具可查看： 在视频转绘制作视频过程中，Ebsynth Utility 是常用工具之一。选取素材时需注意： 1. 主题占画面 50%以上，如人物和机车在一起的画面。 2. 背景不要太杂乱。 3. 尽量不选带有特效的视频，避免画面抖动和畸变，若出现可通过后期剪辑处理。 4. 抖音和快手平台的视频可通过分享中的下载按钮或微信小程序“一键去水印”下载无水印视频。

以下是一些免费好用的文生图平台： 智谱清言 文心一言 ComfyUI 此外，还有一些相关的文生图工具和平台，如： Pika：擅长动画制作，并支持视频编辑。网址：https://pika.art/ https://discord.gg/pika 已收费。 PixVerse：网址：https://pixverse.ai/ 人少不怎么排队，还有换脸功能 GigaStudio：网址：https://studio.gigaai.cc/ 10 个免费极光，创作者可申请免费会员，文生视频效果好 Neverends：网址：https://neverends.life/create 2 次免费体验，操作傻瓜 Dreamina：网址：https://dreamina.jianying.com/ 剪映旗下，动作幅度有很大升级 更多相关信息可参考：

在批改作文时，可以利用以下 AI 技术和方案： 1. 抓取错词错句： 依赖模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力，精确定位每一个错误，并在理解上下文的基础上提出修改建议。 具备深层次语义理解，能在复杂语境中辨识不恰当词汇和错误句子构造。 基于大规模数据识别，辨别出罕见的词汇或句子搭配。 能够基于上下文相关性评估，有效识别语法正确但语境不适宜的用词。 吸收众多语法规则知识，检测句子是否遵守语法标准。 2. 好词好句识别评测： 模型能模拟一定水平的文学素养，辨别出具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 有能力辨识不同的写作风格和修辞技巧，挑选出提升文章感染力的佳词妙句。 能够对句子的情感倾向和语气进行解析，识别出有效表达作者意图和情感的优质语句。 3. 作文综合评价评分： 可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度，给出全面细致的评价。 按照预定的评分标准，如内容完整性、逻辑性、语言准确性等，进行客观评分。 能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议。 保证评价标准的一致性，减少主观差异带来的评分不公。

以下是关于作文批改 AI 的相关内容： 在评价作文时，需要考虑多个因素，包括错别字、词、标点识别，好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。我们可以利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点，对学生作文进行综合打分。 场景一：抓取错词错句 在作文批改过程中，识别错词错句及优化病句的建议，依赖于模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力。该模型能够精确地定位每一个错误，并在理解上下文的基础上，提出符合学生年级和作文主题的修改建议。其具备以下能力： 1. 深层次语义理解：大型语言模型具备深入理解句子内涵的能力，即便处于复杂语境，也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 大规模数据识别：这些模型在训练过程中接触了巨量的文本资源，这让它们能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见，进而准确标出错词错句。 3. 上下文相关性评估：模型有能力基于上下文来判定词语和句子的恰当性，即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 语法规则习得：在训练过程中，模型吸收了众多的语法规则知识，这使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 场景二：好词好句识别评测 在运用修辞技巧方面，学生作文中的隐喻、双关等深层次含义，对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM4Plus 模型具备洞悉这些弦外之音的能力，能够挖掘作文背后的深层思想。具体表现为： 1. 文学素养模拟：经过训练，大型模型能够模仿一定水平的文学品质，辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 2. 风格与修辞的辨识：该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧，进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。 3. 情感与语气的解析：模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析，识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。 场景三：作文综合评价评分 作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识，这对于评价者来说是一个挑战。GLM4Plus 模型凭借其丰富的知识库，能够精准把握这些文化细节，确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。具体特点如下： 1. 综合评价能力：大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度，给出全面而细致的评价。 2. 标准化的评分系统：模型可以根据预定的评分标准，如内容完整性、逻辑性、语言准确性等，对作文进行客观评分。 3. 个性化反馈：模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议，帮助学生有针对性地提高。 4. 一致性保证：与人工评分相比，模型评分可以保证评价标准的一致性，减少主观差异带来的评分不公。 此外，如果担心 AI 削弱孩子思考力，正确的用法能助力拓展思维边界。比如将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录，作文需要由 AI 来写，孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改（孩子可能还得给 AI 做示范），才是评价的关注点。

以下是关于作文批改 AI 的相关内容： 在评价作文时，需要考虑多个因素，包括错别字、词、标点识别，好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。我们可以利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点，对学生作文进行综合打分。 场景一：抓取错词错句 在作文批改过程中，识别错词错句及优化病句的建议，依赖于模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力。该模型能够精确地定位每一个错误，并在理解上下文的基础上，提出符合学生年级和作文主题的修改建议。其具备以下能力： 1. 深层次语义理解：大型语言模型具备深入理解句子内涵的能力，即便处于复杂语境，也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 大规模数据识别：这些模型在训练过程中接触了巨量的文本资源，这让它们能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见，进而准确标出错词错句。 3. 上下文相关性评估：模型有能力基于上下文来判定词语和句子的恰当性，即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 语法规则习得：在训练过程中，模型吸收了众多的语法规则知识，这使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 场景二：好词好句识别评测 在运用修辞技巧方面，学生作文中的隐喻、双关等深层次含义，对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM4Plus 模型具备洞悉这些弦外之音的能力，能够挖掘作文背后的深层思想。具体表现为： 1. 文学素养模拟：经过训练，大型模型能够模仿一定水平的文学品质，辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 2. 风格与修辞的辨识：该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧，进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。 3. 情感与语气的解析：模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析，识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。 场景三：作文综合评价评分 作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识，这对于评价者来说是一个挑战。GLM4Plus 模型凭借其丰富的知识库，能够精准把握这些文化细节，确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。GLM4Plus 模型能够识别并评估论点的合理性，确保作文的逻辑性和论证的有效性得到恰当的评价。具有以下特点： 1. 综合评价能力：大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度，给出全面而细致的评价。 2. 标准化的评分系统：模型可以根据预定的评分标准，如内容完整性、逻辑性、语言准确性等，对作文进行客观评分。 3. 个性化反馈：模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议，帮助学生有针对性地提高。 4. 一致性保证：与人工评分相比，模型评分可以保证评价标准的一致性，减少主观差异带来的评分不公。 此外，如果担心 AI 削弱孩子思考力，正确的用法能助力拓展思维边界。比如将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录，作文需要由 AI 来写，孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改（孩子可能还得给 AI 做示范），才是评价的关注点。

以下是关于如何开始学习 AI 使用课程的建议： 1. 了解 AI 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、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列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。 3. 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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 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。 6. 微软相关课程： 如需了解云计算中的人工智能主题，可以考虑参加《》课程。 人工智能的商业应用案例方面，可以学习《》（和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发）。 经典机器学习可参考《》。 使用 Azure 认知服务（Azure Cognitive Services）来创建实用的人工智能应用，可从《》等微软课程开始学习。

以下是关于如何学习使用 AI 课程的建议： 1. 了解 AI 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、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 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。 3. 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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 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，了解其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。 此外，微软也提供了一些 AI 初学者入门课程： 1. 如需了解云计算中的人工智能主题，可以考虑参加《》课程。 2. 人工智能的商业应用案例： 可以考虑学习《》（和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发）。 3. 经典机器学习：在《》中有详细介绍。 4. 使用 Azure 认知服务（Azure Cognitive Services）来创建实用的人工智能应用： 建议从以下微软课程开始学习：《》等。

以下是为您提供的关于搭建可以视频和图片识别宠物猫品种和品相的智能体的相关信息： 目前有一种技术叫 PixelLLM，它是由 Google 开发的新型视觉语言模型。其完善后在弱视（眼疾）用户方面会有较好的应用场景。这个模型不仅能够对图片进行详细描述，还能精确指出图片中每个词汇对应的具体位置。例如，若图片中有一只猫和一只狗，PixelLLM 不仅能识别出“猫”和“狗”，还能指出它们在图片中的具体位置。这种能力使得模型在处理需要图像和文字紧密结合的任务时表现出色，比如在一张图片中找到特定的物体或区域，并对其进行描述。 主要特点包括： 1. 像素级词汇对齐：不仅能告知图片里有什么，还能准确指出这些东西在图片的具体位置。 2. 多种功能：具备多种处理图像和文字结合任务的能力。 您可以考虑基于类似的技术来搭建您所需的智能体。

以下是关于 AI 与教育的相关内容： 使用 AI 帮助教育具有多种可能性，例如辅助自学、帮助教师减轻负担并提高课程效果。可以要求人工智能解释概念，获取良好结果。相关提示可作为自动导师，如找到。但使用时需注意人工智能可能产生幻觉，关键数据要依据其他来源仔细核查。 教育领域迎来了 AI 技术的春风，如个性化学习平台能提供定制化教学资源，自动评估系统能快速批改作业和考试。但教育体系与 AI 发展速度不匹配，传统教学方式和内容未及时更新，难以满足新兴行业对人才的需求，这对社会经济结构和生产力构成挑战，构建能跟上技术步伐的教育系统是必须面对的课题。 相关案例包括：书籍推荐“三本神经科学书籍”，认为学习和运用 AI 能力时，一些基础学科能打开新天地；“AI 赋能教师全场景”，来自 MQ 老师的投稿贡献；“未来教育的裂缝：如果教育跟不上 AI”，揭示了 AI 对教学和学习方式的实际影响；“化学：使用大型语言模型进行自主化学研究”。