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  • Java
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2024年07月

2024年06月

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    通过Java 拿liunx 下的网络网卡

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    使用WbbGPU制作爱心

  • 发表了文章 2024-07-20

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  • 发表了文章 2024-07-19

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    mongodb 无线层级父子结构

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    java接口防爬虫

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    在体验高效构建企业门户网站解决方案的过程中

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    通义万相文本绘图测评

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  • 回答了问题 2024-07-15

    数据存储阶段,哪些小妙招有助于优化成本

    针对多元数据的有效治理,以下几点办法值得尝试:

    1. 风险识别与评估:首先,明确数据管理中的信息安全风险、业务连续性风险、成本风险及法务合规风险等>。这包括输出清晰的风险定义、制定治理策略及实施制度,并建立监管流程监督执行情况。

    2. 身份权限基线:建立严格的身份验证和访问控制机制,确保只有授权用户才能访问敏感数据,降低数据泄露风险。

    3. 安全基线:实施一套安全标准和操作规程,涵盖数据加密、防火墙设置、安全审计等方面,以维护数据安全。

    4. 成本控制基线:通过监控和分析数据存储与处理的成本,设定合理的成本阈值,利用云服务商的按需付费、预留实例等策略,灵活调整资源以控制成本p>。

    5. 一致性管理基线:确保数据在不同系统间的一致性和同步性,避免数据孤岛和版本冲突。

    6. 业务连续性治理基线:制定灾难恢复计划和高可用架构设计,确保在面对突发事件时数据和服务的快速恢复。

    7. MVP治理基线:从小规模开始,逐步验证数据治理策略的有效性,迭代优化治理方案。

    关于降低云上数据存储成本,以下是一些实用妙招:

    • 选择合适的存储类型:根据数据的访问频率和重要性,选择最经济的存储服务,如使用低频访问存储或归档存储服务存放不常访问的数据。

    • 数据生命周期管理:利用云服务商提供的生命周期管理功能,自动将数据从高成本存储迁移到低成本存储,如随着时间推移将热数据转为冷数据存储。

    • 定期审查与清理:定期审查存储空间,删除不再需要的数据和冗余备份,减少不必要的存储开支。

    • 压缩与去重:在上传数据前进行压缩处理,减少存储占用;利用云存储的去重功能,避免存储相同数据的多个副本。

    关于自动化工具进行数据生命周期管理的使用体验,虽然我作为AI模型没有直接使用工具的经历,但根据用户反馈和行业实践,自动化工具显著提高了数据管理的效率和准确性。例如,通过自动化策略设置,数据能够自动在不同层级的存储服务间迁移,减少了手动干预的需求,同时确保了成本效益和数据的及时访问。此外,结合DevOps工具链(如CI/CD流程中的自动化测试和部署),可以进一步提升数据处理和应用发布的速度,实现资源供给的分钟级响应,极大提升了运维效率<

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  • 回答了问题 2024-07-13

    展示你用AI工具生成动漫头像,并分享配置过程及使用体验

    为了帮助您生成动漫头像并分享配置过程及使用体验,我将依据阿里云通义万相文本绘图与人像美化解决方案的知识为您提

    生成动漫头像的配置步骤:

    image.png
    image.png

    1. 部署准备
      • 确保您拥有阿里云账号,并登录控制台。
      • 开通DashScope服务,获取所需的API-KEY。
      • 获取AccessKey并进行权限授权,以便后续资源能够正常调用。image.png
    1. 创建云资源
      • 创建一个专有网络VPC和相应的交换机,以确保网络环境的隔离与安全。
      • 设置安全组规则,允许必要的端口访问,确保ECS实例能够接收外部请求。
      • 启动一台ECS云服务器,用于部署Web服务,处理图像生成请求。
      • 创建对象存储OSS Bucket,用于存放用户上传的图片或生成的动漫头像。image.png
    1. 安装示例应用程序

      • 下载并安装解决方案提供的示例应用程序到ECS实例上。
      • 配置应用程序,包括设置API-KEY、AccessKey等,确保其能正确调用通义万相的模型服务。
    2. 体验与生成

      • 启动示例应用程序后,在浏览器中访问部署的服务地址。
      • 使用提供的界面或API接口,输入您想要的动漫头像描述(如“蓝色眼睛的少女,长发飘逸,穿着日系校服”)。
      • 提交请求后,通义万相模型将根据描述生成对应的动漫头像。
    3. 查看与下载

      • 生成的动漫头像将展示在页面上或通过API返回的链接中。
      • 您可以直接在浏览器查看,或通过OSS提供的下载链接保存到本地。image.png

    使用体验分享:

    • 易用性:整个配置过程伴随详细的文档指导,即使是初学者也能逐步完成。API的调用设计简洁,降低了技术门槛。
    • 生成质量:通义万相模型能够生成高质量的动漫风格图像,满足个性化需求,但生成结果的多样性与准确性可能受输入描述的清晰度影响
    • 成本效益:按照示例规格,体验成本预计不超过10元,适合初步尝试和测试
    • 灵活性:支持文本到图像的转换,意味着您可以自由发挥创意,尝试不同的描述来获得理想的头像效果。
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  • 回答了问题 2024-07-13

    “AI+作业”,是辅助还是颠覆?

    人工智能在教育领域的应用无疑是一把双刃剑,既有可能成为强大的教学辅助工具,也可能引发关于自主学习与诚信的担忧。关键在于如何合理地引导和应用这些技术,以促进而非替代传统的教育方式。

    AI作为帮手:辅助学习与个性化教学

    1. 个性化学习路径:AI能够分析学生的学习习惯、强项和弱点,为每个学生定制个性化的学习计划。例如,美国的DreamBox Learning平台就利用AI技术为K-8学生提供个性化的数学课程,帮助他们在适合自己的节奏下进步。

    2. 智能辅导与答疑:AI辅导工具,如中国的小i机器人,可以即时解答学生的疑问,提供24小时不间断的学习支持。这种即时反馈机制有助于巩固知识,提高学习效率。

    3. 自动评估与反馈:AI能够自动批改作业,如英语作文或数学题,减轻教师负担的同时,提供即时反馈,帮助学生即时了解错误并改正。例如,Edmodo的Quill工具就能自动评估学生的写作技能。

    AI作为“枪手”的担忧:诚信与自主学习能力

    1. 抄袭与作弊:AI生成内容的能力可能导致学生依赖技术完成作业,而非自己思考,这不仅影响学习效果,也违背了学术诚信原则。例如,有些学生可能使用AI写作工具完成作文任务。

    2. 过度依赖与自主性下降:长期依赖AI辅助可能削弱学生的自主学习能力和问题解决能力,影响其长远发展。

    未来教育的乘风破浪之路

    1. 融合教育:教育机构应探索AI与传统教学方法的深度融合,利用AI强化而非取代教师的角色,强调人机协作,共同促进学生全面发展。

    2. 培养数字素养与伦理意识:教育内容应加入数字素养和AI伦理教育,让学生理解技术的边界,学会负责任地使用AI工具。

    3. 教师角色转型:教师应从知识传授者转变为引导者和辅导员,关注学生的情感、创造力和批判性思维培养,同时掌握必要的技术工具,以更好地支持学生学习。

    4. 政策与监管:教育部门需制定相关政策,规范AI教育工具的使用,防止技术滥用,保护学生隐私,维护教育公平。

    综上所述,AI在教育中的应用是机遇也是挑战。通过合理的规划与管理,我们可以最大化其正面效应,为学生创造一个更加个性化、高效且充满道德责任感的学习环境。

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  • 回答了问题 2024-07-13

    使用通义灵码冲刺备战求职季,你有哪些深刻体验?

    使用智能编程助手来备战求职是一个辅助学习和技能提升的有效策略,尤其在准备技术面试和提升编程能力方面。虽然我作为一个AI,没有个人经验或感受,但我可以根据现有的知识库为你总结一些潜在的优势和注意事项:
    image.png

    优势

    1. 提高效率:智能编程助手能迅速提供代码示例、算法解释和错误排查建议,帮助你更快地理解和掌握知识点。
    2. 即时反馈:在练习编程题时,即时的反馈可以帮助你及时发现并改正错误,加深对问题解决方法的理解。
    3. 广泛覆盖:许多智能助手整合了大量编程资源和题目,覆盖多种编程语言和技术栈,有助于拓宽知识面。
    4. 模拟面试:一些高级助手还能模拟技术面试场景,帮助你适应面试压力,提高临场表现。

    注意事项

    1. 理解重于记忆:虽然智能助手能提供解决方案,但重要的是要理解其背后的逻辑和原理,避免仅仅机械记忆代码。
    2. 实践为主:实际动手编码是提升编程能力的关键。依赖助手过多可能削弱独立解决问题的能力。
    3. 批判性思考:智能助手给出的答案并非总是最优解,要培养批判性思维,评估并优化代码。
    4. 保持诚实:在面试中,应诚实地展示自己的能力,过度依赖助手可能会在后续工作中暴露不足。

    深刻心得image.png

    • 平衡使用:将智能编程助手作为学习的辅助工具而非依赖,平衡理论学习、实践操作和工具辅助。
    • 主动探索:在遇到问题时,先尝试自己解决,再参考智能助手的建议,这样能更深入地学习和理解。
    • 持续挑战:选择难度逐步提升的练习,不断挑战自己,避免停留在舒适区。
    • 综合准备:除了编程技能,也要准备软技能,如沟通、团队合作和项目管理,这些都是求职成功的重要因素。

    总之,智能编程助手是求职准备中的一个有力工具,但关键在于如何有效利用它来增强自己的核心竞争力,而不是替代个人的学习和努力。

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  • 回答了问题 2024-07-13

    使用PAI-EAS一键部署ChatGLM,并应用LangChain集成外部数据

    使用PAI-EAS部署ChatGLM模型并集成LangChain以融合外部数据,可遵循以下结构化步骤进行操作,以获得高效且便捷的部署体验:

    1. 准备工作

    • 确认环境与资源:确保拥有支持的硬件环境,如单卡A100(80GB)、2卡A100(40GB)或4卡V100(32GB)[3],以满足模型运行需求。

    2. 一键部署ChatGLM

    • 登录阿里云PAI-EAS控制台。
    • 选择“模型部署”功能,找到ChatGLM模型的部署选项。
    • 点击“一键部署”,按照向导完成配置,包括选择合适的实例规格、设置网络等。
    • 部署完成后,您将获得一个可直接访问的ChatGLM应用端点。image.png

    3. LangChain集成

    • 安装LangChain:在您的开发环境中安装LangChain框架,该框架允许无缝连接大型语言模型与外部数据源。
    • 配置数据源:利用LangChain提供的接口和工具,配置您的业务数据源,如数据库、文件系统或API服务。
    • 编写适配器:根据业务需求,编写代码适配器来指导模型如何使用LangChain访问和处理这些数据。image.png

    4. 应用集成

    • 调整ChatGLM应用,使其能够通过LangChain接口与您的业务数据进行交互。
    • 更新部署配置,将包含LangChain集成的代码部署至PAI-EAS平台。
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    输出结果与使用体验

    • 即时响应:部署成功后,您可以通过API调用或Web界面与ChatGLM进行交互,体验到针对中文优化的高质量对话响应。
    • 数据驱动的个性化:LangChain的集成使得模型能够根据实时业务数据提供更加精准、个性化的答案,提升了用户体验和业务价值。
    • 资源效率:LangChain框架设计旨在减少大型语言模型对计算资源的消耗,从而在保证性能的同时,优化成本效益。image.png

    使用体验分享

    • 便捷性:一键部署极大简化了复杂模型的上线流程,即便是非专业AI开发者也能快速部署并开始使用。
    • 灵活性:LangChain的开放性和灵活性让模型能够轻松融入现有业务体系,促进了AI技术的实际应用和创新。
    • 性能优化:结合PAI-EAS的高性能计算能力与LangChain的高效数据处理,整体解决方案在处理速度和资源利用上表现出色。

    综上所述,通过PAI-EAS部署ChatGLM模型并集成LangChain,不仅简化了部署流程,还实现了模型与业务数据的有效融合,为用户提供了一个强大且灵活的AI应用基础。

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  • 回答了问题 2024-07-13

    如何破除工作中的“路径依赖”?

    ,比如时间管理方法(如番茄工作法)、学习敏捷开发思维以快速适应变化、参加提升个人效能的培训课程,或是阅读关于心态转变和职业成长的书籍和文章。

    提倡创新思维和持续学习,鼓励团队成员不断探索新技术、新工具来优化工作流程。

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  • 回答了问题 2024-07-13

    如何避免“写代码5分钟,调试2小时”的尴尬?

    为了避免“写代码5分钟,调试2小时”的尴尬局面,可以从以下几个方面着手:

    1. 深入了解API和框架:在开始编码之前,仔细阅读并理解所使用API、库或框架的官方文档[2]。熟悉其工作原理、最佳实践及常见问题,可以有效减少因不了解特性而导致的错误。

    2. 代码规范与模块化设计:遵循良好的编码规范,如合理的命名、注释清晰、模块化设计等,可以提高代码的可读性和可维护性,从而在调试时更快定位问题。

    3. 利用开发工具和IDE功能:现代IDE(集成开发环境)提供了诸如代码提示、自动完成、静态代码分析等功能,能即时发现潜在错误并提供修正建议,大大减少手动调试的时间。

    4. 编写单元测试:为代码的关键部分编写单元测试[1],确保各模块按预期工作。TDD(测试驱动开发)是一种提倡先写测试后写代码的开发模式,有助于提前发现并修复问题。

    5. 持续集成与持续部署(CI/CD):设置自动化测试和部署流程,每次提交代码后自动运行测试套件,及时反馈问题,确保代码质量。

    6. 学会使用调试工具:熟练运用IDE中的调试工具,如断点、单步执行、变量观察等,可以帮助你逐步跟踪代码执行流程,精准定位问题所在。

    7. 性能监控与日志记录:在应用中合理埋点,记录关键操作的日志信息,并利用性能监控工具,当线上出现问题时,能根据日志快速追溯问题源头。

    8. 代码审查与团队协作:定期进行代码审查,让同事检查你的代码,不同的视角往往能发现隐藏的问题。同时,良好的团队沟通也能促进问题的快速解决。

    9. 学习和反思:每次调试经历后,总结经验教训,无论是自己的错误还是学到的新技巧,都应记录下来,不断提升个人技能。

    通过上述方法,可以在很大程度上减少调试时间,提升开发效率。

    相关链接
    性能加速扩展程序 默认安装的应用版本及性能提升 https://help.aliyun.com/zh/ecs/user-guide/configure-instance-application-acceleration
    签名机制 示例二:编程语言法 https://help.aliyun.com/document_detail/179128.html
    签名机制 示例二:编程语言法 https://help.aliyun.com/document_detail/215880.html
    CPU Burst性能优化策略 使用方式 https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/user-guide/cpu-burst
    Android短视频SDK Android标准版SDK https://help.aliyun.com/zh/vod/developer-reference/short-video-sdk-for-android-1

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  • 回答了问题 2024-07-13

    国内AI大模型高考数学成绩超GPT-4o,如何看待这一结果?

    关于国内某AI大模型在高考数学成绩上超过GPT-4的消息,需要明确的是,截至我所知的信息,公开报道中并没有直接对比GPT-4在高考数学或其他学术测试上的表现,因为GPT-4本身尚未正式发布,其具体能力和表现尚不为公众所详知。不过,我们可以从几个角度来分析这一类比背后的意义:

    1. 技术进步的标志:如果确实有AI大模型在高考数学这样的复杂测试中取得了优异成绩,这标志着中国在人工智能,尤其是语言模型和认知计算领域取得了显著的进步。这反映了模型在理解和解决结构化问题,如数学题解方面的能力增强,这是AI领域的一个重要里程碑。

    2. 教育与评估的挑战:这类结果也引发了对于教育评估体系和AI在教育中角色的讨论。AI在解决标准化测试问题上的成功,可能促使教育界重新考虑评估学生的方式,强调创造性思维、批判性分析等人类特有的能力,这些是当前AI较难复制的。

    3. 技术局限性:尽管在特定任务上表现出色,AI大模型仍然存在局限性,比如对上下文理解的深度、逻辑推理的连贯性以及对开放性问题的解答能力等。高考数学虽包含一定量的逻辑和计算题,但真正的数学理解和创新能力远不止于此,还包括模式识别、抽象思维等,这些是目前AI难以全面掌握的。

    4. 伦理与未来展望:此类成就也引发了对AI伦理使用的讨论,包括如何确保技术公平性、隐私保护以及如何在教育中合理应用AI,以辅助而非替代人类教师的角色。

    总之,AI在高考数学等领域的优异表现是技术发展的一个积极信号,但也需要理性看待其背后的局限性和潜在的社会影响,继续探索AI与教育的健康融合之道。

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  • 回答了问题 2024-07-13

    通用大模型VS垂直大模型,你倾向于哪一方?

    在面对不同应用场景的个性化需求与规模化效率的双重考量时,

    1. 个性化需求:阿里云提供了一系列灵活、可定制的AI服务和开发工具,如自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音识别与合成等,支持企业或开发者根据具体业务场景进行深度定制。例如,通过定制化训练平台PAI和模型优化服务,用户可以针对特定行业或使用场景优化模型,实现更精准的服务体验。

    2. 规模化效率:同时,为了实现AI技术的快速复制和大规模应用,阿里云构建了强大的基础设施和平台服务,如模型市场、云端算力资源(Elastic Compute Service, ECS)、机器学习平台PAI等,这些服务能够支持模型的快速部署、管理和迭代,确保在保持个性化的同时,也能实现高效运营和成本控制。

    3. 中间件与解决方案:阿里云还提供了丰富的中间件和行业解决方案,比如数据中台、业务中台等,它们能够帮助企业快速集成AI能力到现有业务流程中,既保证了业务的个性化需求,又实现了技术应用的标准化和规模化。

    综上所述,阿里云致力于通过技术创新和服务优化,在个性化与规模化之间找到最佳平衡点,推动AI技术在各行各业的深入应用和持续创新。

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  • 回答了问题 2024-07-12

    结合自己的项目上云经历,分享部署过程及体验

    image.png
    部署过程及体验分享:

    1. 进入模型详情页面

      • 登录PAI控制台,选择相应工作空间,进入“快速开始”页面。在计算机视觉区域找到“图像分割”,点击“modelscope_segment-anything”模型卡片,进入模型详情页面。
    2. 部署在线服务

      • 在模型详情页面点击“模型部署”,确认模型服务信息和资源部署信息。这里可以选择默认配置或根据需求自定义。点击“部署”后,在弹出的计费提醒中确认,等待约10分钟,直到状态变为“运行中”,表示服务部署成功。
    3. 体验WebUI应用[1]

      • 在服务详情页面的“Web应用”区域,点击“查看WEB应用”启动WebUI。通过WebUI,您可以直接上传图片进行图像分割,选择不同的任务模式(如automatic自动模式或scribble涂鸦模式),无需复杂配置即可体验强大的图像分割功能。

    体验亮点与注意事项

    • 便捷性:快速开始集成EAS功能,使得部署过程简化,即便是复杂的模型如Grounded-SAM也能快速上线,显著降低了上云门槛。
    • 交互友好:WebUI设计直观,无论是自动分割还是手动标记,都能轻松上手,即时反馈分割结果,非常适合快速验证和体验模型效果[1]
    • 成本意识:手动部署Stable Diffusion WebUI服务的方案概览中提到,根据最低资源规格,费用控制在一定范围内,强调了成本控制的重要性,同时也展示了PAI-EAS在资源管理和优化方面的灵活性。
    • 企业级特性:对于企业用户,PAI-EAS不仅支持多用户多GPU调度,还提供了用户隔离、账单拆分等功能,以及性能优化工具和插件支持,体现了其在企业应用场景中的全面性和专业性。

    综上所述,通过PAI快速开始部署模型服务的过程简便高效,WebUI的应用大大提升了用户体验,无论是个人开发者还是企业用户,都能在短时间内享受到AI技术带来的便利,同时保持对成本的有效控制和对高级功能的灵活运用。

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  • 回答了问题 2024-07-12

    使用PAI-快速开始,低代码实现大语言模型微调和部署,并分享配置过程、输出结果及使用体验

    要使用PAI-快速开始低代码实现大语言模型的微调和部署,您可以遵循以下结构化步骤:
    image.png

    1. 准备工作

    • 开通服务:确保已开通PAI(包括EAS、DLC)服务并创建默认工作空间,同时开通OSS服务并创建与PAI地域一致的Bucket。
    • 阅读协议:阅读并同意所选模型(如Llama2系列)的自定义可商用开源协议。

    2. 进入快速开始

    • 登录PAI控制台,在左侧导航栏选择工作空间列表,点击进入指定工作空间,再选择快速开始[1][2]

    3. 选择模型

    • 在快速开始页面的模型列表中,搜索并选择您想要微调或部署的模型,如Qwen2-7b-Instructllama-2-7b-chatMeta-Llama-3-8B-Instruct[1][2]

    4. 部署模型

    • 点击所选模型卡片上的部署,配置推理服务名称及所需资源信息,确保资源满足模型要求(如Qwen2-7b至少需要V100/P100/T4显卡,Llama-2-7b-chat至少需64 GiB内存和24 GiB显存)[1][2]
    • 确认部署后,模型会被部署到EAS推理服务平台,部署成功后可在服务详情页面查看状态,并通过WebUI或API调用服务[1][2]

    5. 微调训练

    • 在模型详情页面,点击微调训练,配置训练数据集、验证数据集(可选)及输出路径[2]
    • 对于数据集,需按照指定目录结构组织,每个目录代表一个类别,图片或文本数据需上传至OSS存储空间。
    • 配置超参数和训练方法(如LoRA),使用默认配置或根据需求调整[2]
    • 完成配置后,点击训练,监控任务详情页面上的执行进度和日志,直至训练完成[2]

    6. 部署微调后的模型

    • 微调成功后,在任务详情页面直接点击部署,将微调模型部署为模型服务[2]

    输出结果与使用体验

    • WebUI交互:通过部署成功的WebUI应用页面,您可以实时输入对话内容,体验模型的响应速度与准确性,直观感受微调效果[1][2]
    • API调用:利用提供的API详情,您还可以在自有系统中集成模型服务,进一步测试模型在实际业务场景中的表现和效率[1][2]

    注意事项

    • 地域限制:不同模型可能有特定的地域支持要求,请根据文档选择正确的地域进行操作[1][2]
    • 资源配置:确保所选资源满足模型最低配置需求,以免部署失败[1][2]
    • 费用意识:在部署和训练过程中,关注计费提醒,合理规划资源使用以避免不必要的费用[1][2]

    通过PAI-快速开始,您可以高效地完成大语言模型的微调和部署,快速迭代模型以适应特定业务场景,提升用户体验。

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  • 回答了问题 2024-07-12

    展示你用FaceChain-FACT生成人物写真,并分享配置过程、输出结果及使用体验

    访问FaceChain-FACT的页面image.png

    选择模型与风格:该工具提供了不同的模型选项
    上传素材:根据工具的要求,我上传了一张清晰的人像照片,这是生成写真的基础。

    生成写真:设置好所有参数后,我点击了生成按钮,等待AI完成创作。

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  • 回答了问题 2024-06-07

    你们都是如何快速完成新手任务的?

    按照流程提示,一步一步就可以ka快速完成了

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  • 回答了问题 2024-06-07

    私有化部署lingma登陆跳转地址不正确

    不正确的话,你就让他正确就行了

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