关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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成功跑通 Rui 佬的 sticker you 工作流了！
工作流地址：openart.ai/workflows/e8TPNxcEGKdNJ40bQXlU
在 Rui 佬群友的帮助下，终于装成功 pulid (='.'=)✌️实现了 pulid 使用自由
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在 Rui 佬群友的帮助下，终于装成功 pulid (='.'=)✌️实现了 pulid 使用自由
生成式 AI 和历史上其他技术革命都不一样的是，AI产品的随机性和缺解释性使得从可用demo 到最终产品的过程变得很远，超出大部分人的经验范围。
不管是蒸汽机内燃机、电力电气还是互联网，基于的底层原理都是确定性的，只要能做出可用的demo，接下来发展路径是可预测的，到大规模落地就不远了。
因为之前的科技进展绝大部分都是确定性的，我们对于产品应用的内含确定性要求其实是很高的，不只是在自动驾驶这种生死攸关的事情上，一个每天会摔一次盘子的机器人服务员也是很难被接受的。
并且人的不确定性只要能找到对应的负责人（俗称有人背锅），比如说工厂少拧了一个螺丝，司机疲劳驾驶出问题，我们往往就会觉得这是可被管理的，也是可以接受的。但无法消除，无法解释又无法找人背锅的 AI 不确定性就不一样。
AI过去反复出现的一个趋势是大家看到 demo很激动，然而到落地时间和难度远超预期。尤其是 AI demo展现出来的能力往往很牛逼，想象空间无限，和其他大部分技术相比容易让人产生过度期待，因此过度期待后的失望往往也特别大。
不管是蒸汽机内燃机、电力电气还是互联网，基于的底层原理都是确定性的，只要能做出可用的demo，接下来发展路径是可预测的，到大规模落地就不远了。
因为之前的科技进展绝大部分都是确定性的，我们对于产品应用的内含确定性要求其实是很高的，不只是在自动驾驶这种生死攸关的事情上，一个每天会摔一次盘子的机器人服务员也是很难被接受的。
并且人的不确定性只要能找到对应的负责人（俗称有人背锅），比如说工厂少拧了一个螺丝，司机疲劳驾驶出问题，我们往往就会觉得这是可被管理的，也是可以接受的。但无法消除，无法解释又无法找人背锅的 AI 不确定性就不一样。
AI过去反复出现的一个趋势是大家看到 demo很激动，然而到落地时间和难度远超预期。尤其是 AI demo展现出来的能力往往很牛逼，想象空间无限，和其他大部分技术相比容易让人产生过度期待，因此过度期待后的失望往往也特别大。
前几天见北大教授，我问了一个困扰我已久的问题：人形机器人真的是个好的选择还是个绣花枕头？教授笑了笑，说了句有趣且超越我以往想法的话，“人形是对于人类社会改造成本最低的方案，机器人可以无缝进入社会而不用社会为他们而定制”。
其实起初只是教身边的朋友如何用 comfyui 文生图组件入门，但问我的朋友实在太多了，决定直接放到 B 站。
以后没看完这些视频不准向我提问！😃
1. 安装部署：https://b23.tv/0M9oOBK
2. 界面介绍：https://b23.tv/L7IL8vA
3. 文生图、图生图：https://b23.tv/qHVh7UC
4. ComfyUI 中使用 ControlNet： https://b23.tv/AgEm98M
5. ComfyUI 中不同放大图像方式：https://b23.tv/5SUhDiF
6. ComfyUI InstantID：https://www.bilibili.com/video/BV1gD421u7PQ/?spm_id_from=333.788&vd_source=80842cd1322af01ffc7e3b79018d1fb4
7. ComfyUI Ipadapter 老版：https://www.bilibili.com/video/BV1hz42187Ah/?spm_id_from=333.788&vd_source=80842cd1322af01ffc7e3b79018d1fb4
7.2 ComfyUI Ipadapter 新版：https://www.bilibili.com/video/BV1By411q7ve/?spm_id_from=333.788&vd_source=80842cd1322af01ffc7e3b79018d1fb4
另外还录了一个自认为非常干货的用 AI 做分镜的经验分享，并且用上了行活的几个工具网站，虽然有30分钟，但是是非常值得看的内容啦！：https://www.bilibili.com/video/BV1q4421Q7Nn/
之后应该很长时间不会更新教程视频啦～ 这次回馈下开源社区，介绍入门基础组件，很适合新手，希望对大家起到帮助！🏳️🌈
想要对当下（2024年6月）AI行业有比较清楚的认识和框架，极限情况这两篇文章差不多够用：
1、@张小珺 和@广密 的对谈《为什么 AGI 应用还没有大爆发？》
https://mp.weixin.qq.com/s/Ua81_uWzH3D1BQiOjlGNmQ
2、创新工场汪华老师在极客公园大会上的发言《AI 应用爆发何时到来？》
https://mp.weixin.qq.com/s/FXP-zaFJfpIu3wRvhYyFwg
一篇偏美国，一篇偏国内。
读三遍，做些整理和总结基本上可以保证不会被各种江湖道士忽悠了…
1、@张小珺 和@广密 的对谈《为什么 AGI 应用还没有大爆发？》
https://mp.weixin.qq.com/s/Ua81_uWzH3D1BQiOjlGNmQ
2、创新工场汪华老师在极客公园大会上的发言《AI 应用爆发何时到来？》
https://mp.weixin.qq.com/s/FXP-zaFJfpIu3wRvhYyFwg
一篇偏美国，一篇偏国内。
读三遍，做些整理和总结基本上可以保证不会被各种江湖道士忽悠了…
目前写 Prompt 时, 经常根据不同需求添加不同模块要点, 固定的一个模式写法, 在面对差异巨大的需求场景时, 经常会因缺失某些描述而效果变差。
干脆下手整理一个从 A-Z ，共26 个角度的模块，使用时，可从其中挑选合适的模块组装。
- Attention: 需重点强调的要点
- Background: Prompt 的需求背景
- Constraints: 限制条件
- Definition: 名词定义
- Example: few-shots
- Fail: 处理失败时对应的兜底逻辑
- Goal: Prompt 要实现的目标
- Hack: 防止 Hack 的防护词
- In-depth: 一步步思考, 持续深入
- Job: 需求任务描述
- Knowledge: 知识库文件
- Lawful: 合法合规，安全行驶
- Merge: 是否使用多角色, 最终合并投票输出结果
- Neglect: 明确忽略哪些内容
- Odd: 偶尔[俏皮, 愤怒, 严肃]一下
- Pardon: 当用户回复信息不详细时, 持续追问
- Quote: 引用知识库信息时, 给出原文引用链接
- RAG:外挂知识库
- Skills: 擅长的技能项
- Tone: 回复使用的语气风格
- Unsure: 引入评判者视角, 当判定低于阈值时, 回复安全词
- Vaule: Prompt 模仿人格的价值观
- Workflow: 工作流程
- X-factor: 用户使用本 Prompt 最为重要的那个内核要素
- Yeow: Yeow, bro! Prompt 开场白设计
- Zig: 无厘头式 Prompt, 如[答案之书]
干脆下手整理一个从 A-Z ，共26 个角度的模块，使用时，可从其中挑选合适的模块组装。
- Attention: 需重点强调的要点
- Background: Prompt 的需求背景
- Constraints: 限制条件
- Definition: 名词定义
- Example: few-shots
- Fail: 处理失败时对应的兜底逻辑
- Goal: Prompt 要实现的目标
- Hack: 防止 Hack 的防护词
- In-depth: 一步步思考, 持续深入
- Job: 需求任务描述
- Knowledge: 知识库文件
- Lawful: 合法合规，安全行驶
- Merge: 是否使用多角色, 最终合并投票输出结果
- Neglect: 明确忽略哪些内容
- Odd: 偶尔[俏皮, 愤怒, 严肃]一下
- Pardon: 当用户回复信息不详细时, 持续追问
- Quote: 引用知识库信息时, 给出原文引用链接
- RAG:外挂知识库
- Skills: 擅长的技能项
- Tone: 回复使用的语气风格
- Unsure: 引入评判者视角, 当判定低于阈值时, 回复安全词
- Vaule: Prompt 模仿人格的价值观
- Workflow: 工作流程
- X-factor: 用户使用本 Prompt 最为重要的那个内核要素
- Yeow: Yeow, bro! Prompt 开场白设计
- Zig: 无厘头式 Prompt, 如[答案之书]
