以下为您介绍可免费使用的将黑白老照片修复成彩色并给人物换衣服的方法： 使用 Stable Diffusion 可以实现此需求。在新上线的 controlnet 模型中，新增的 Recolor 模型能将黑白图片重新上色。操作时选择 realisian 的写实大模型，提示词直接描述颜色和对应的内容，如黑色的头发、黄色的皮肤、深蓝色的衣服、浅蓝色的背景等。ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰，可参考文章——。 之后将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此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——。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免对原图产生干扰。 原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/hlnSTpGMozJ_hfQuABgLw

以下是关于如何使用 DeepSeek 的详细介绍： 1. 访问网站：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 2. 发送提示词代码：将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 3. 开始对话：认真阅读开场白之后，正式开始对话。 DeepSeek 的特点与优势包括： 1. 核心是推理型大模型，不需要用户提供详细步骤指令，通过理解用户真实需求和场景提供答案。 2. 能够理解用户用“人话”表达的需求，无需学习和使用特定提示词模板。 3. 在回答问题时能够进行深度思考，而非简单罗列信息。 4. 可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 更多提示词技巧请查看 。 此外，DeepSeek 还有相关案例，比如为“卫夕指北”生成的内容，同时它在思考 8 秒之后输出了符合特定要求的结果。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能等。

DeepSeek 不是“中国式创新”的产物，其在硅谷受到关注和追逐并非近期之事。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发小范围轰动，相关论文也在 AI 研究界被广泛分享和讨论。当时在国内舆论场，DeepSeek 被描绘成“大模型价格战的发起者”，形成平行时空般的差异。这表明 DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的。 如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，接下来的发展充满未知，但 DeepSeek 已成为中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行甚至对手尊重的秘方也是硅谷味儿的。 DeepSeek 在输出结果方面有诸多神来之笔，如在独白文本中自行加入括号中的场景描述，增强画面感，还能预判用户需求。例如对于“玄武门之变结束的当天，李世民在深夜写下一段独白，你觉得他会写什么？”这一简洁输入，能想到给输出加上文学性。但值得商榷的是，根据史实，魏征是在玄武门之变之后才见到李世民。

以下是一些开源的数字人工具： 1. 名称：aigcpanel 特点：开源且适合小白用户，具有一键安装包，无需配置环境，简单易用。 功能：能够生成数字人视频，支持语音合成和声音克隆，操作界面中英文可选。 系统兼容：支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持：MuseTalk（文本到语音）、CosyVoice（语音克隆）。 使用步骤：下载 8G+3G 语音模型包，启动模型即可。 GitHub 链接： 官网链接： 2. 名称：HeyGen 特点：AI 驱动的平台，可创建逼真的数字人脸和角色。 适用场景：适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 3. 名称：Synthesia 特点：AI 视频制作平台，允许用户创建虚拟角色并进行语音和口型同步。 适用场景：支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 4. 名称：DID 特点：提供 AI 拟真人视频产品服务和开发，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后就能合成一段非常逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随着时间和技术的发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。

人工智能的历史可以追溯到二十世纪中叶。 在早期阶段，符号推理较为流行，专家系统等取得了重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确性的任务复杂且成本高，应用场景难以大规模拓展，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源更便宜，数据更多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 AI 技术的发展历程包括： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有： 1. 大模型：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：视觉 语言模型如 CLIP、Stable Diffusion 及多模态融合。 3. 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，现代计算机虽更先进但仍遵循相同的受控计算理念。但对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务，因无法明确解法，正是人工智能感兴趣的。

以下是关于学习 AI 的全面指导： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么，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。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 三、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，您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习。掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 四、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您的作品，知识库中有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动是学习 AI 的有效方式。尝试使用如 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。 对于中学生学习 AI，有以下建议： 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变，应投资创建一个模型生态系统，让“专家”AI 像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始，通过正规学校教育和学徒实践，从该领域出色的实践者那里学习。对于 AI 来说，应通过使用彼此堆叠的模型来训练，而不是仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学模型，再是化学模型，然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的课程从基础开始，设计新疗法的科学家也需要经历多年学习和实践指导，这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。

以下是一些关于如何用 AI 赚钱的相关信息： 1. 艺术创作方面：生成式 AI 使内容创作成为其第一个主流用例，例如在 Lensa 应用中所见。肖像画只是开始，生成式 AI 产品将服务于各种用例，包括消费者“仅为了娱乐”地创造内容，以及创作者或个体创业者通过内容实现盈利。 2. 就业岗位方面：学会了 AI 技术，有可能在数据科学家、机器学习工程师等高薪岗位上找到工作，获得不错的收入。AI 技术在金融、医疗、制造业等各行各业都有应用，掌握 AI 技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。但能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素，持续学习和实践很重要。 3. 产品应用方面：对于 GPTs/GLMs 能否赚钱，答案是能，但大多数人不能。以一个 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感，从“钱”的角度来聊 AI 赚钱（应用落地）这件事，需要综合考虑多方面因素。

以下是关于图生图美食模型的相关知识： 概念与功能说明： 首页模型、帖子、排行榜：展示其他用户生成的模型、图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签，部分还有 SDXL 标签。点击可查看模型详情，下方有返图区。 基础模型（checkpoint）：生图必需，任何生图操作都要先选定。 lora：低阶自适应模型，类似 checkpoint 的小插件，可控制细节，权重可调整。 ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字等，高阶技能。 VAE：编码器，类似滤镜，调整生图饱和度，可无脑选 840000。 Prompt 提示词：描述想要 AI 生成的内容。 负向提示词（Negative Prompt）：描述想要 AI 避免产生的内容。 图生图：上传图片后，SD 会根据图片、所选模型、输入的 prompt 等信息重绘，重绘幅度越大，输出图与输入图差别越大。 简明操作流程（文生图）： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达信息。 选择基础模型（checkpoint）：按主题找贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 控制图片效果和质量。 ControlNet：高阶技能，可控制特定图像。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：选 840000。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词、短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词（Negative Prompt）：用英文写避免的内容，单词、短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：如选 DPM++2M Karras，留意 checkpoint 详情页作者推荐的采样器。 采样次数：根据采样器特征，选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。

Nvidia PTX 是 NVIDIA 推出的一种中间表示语言（Intermediate Representation Language）。它用于在 CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程模型中，为不同的 NVIDIA GPU 架构提供一种通用的代码表示形式。PTX 允许开发者编写一次代码，然后由 NVIDIA 的编译器根据具体的 GPU 架构将其编译为可执行的机器码，从而提高了代码的可移植性和开发效率。

以下是使用 AI 工具创建个人工作知识库的方法： 1. 使用 AnythingLLM 软件： 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 首先创建一个工作空间，上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，选择对话模式。 AnythingLLM 提供了两种对话模式：Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 完成配置后即可与大模型进行对话。 2. 基于 Coze 免费打造： 确定功能范围，编写 prompt 提示词，设定 Bot 的身份和目标。 创建知识库，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，并将信息存储起来。创建知识库路径：个人空间 知识库 创建知识库。知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次使用【本地文档】。按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。小技巧：在内容中加上一些特殊分割符，比如“”，以便于自动切分数据。分段标识符号要选择“自定义”，内容填“”。 创建工作流，告诉 AI 机器人应该按什么流程处理信息。创建工作流路径：个人空间 工作流 创建工作流。工作流设计好后，先点击右上角“试运行”，测试工作流无误后，就可以点击发布。如果任务和逻辑复杂，可以结合左边“节点”工具来实现。 私人知识库中的内容一般有两种：日常从互联网收集的优质信息和个人日常的思考以及分享。如果想基于这套知识库打造个人专属的 ChatGPT，常见的有两种技术方案：训练专有大模型和利用 RAG（检索增强生成）技术。训练专有大模型效果虽好，但存在高成本、更新难度大等缺陷，并非当下主流方案。