哈喽，大家好，我是前夜疯狂的小孩，上一期我们讲了这个 fox 二纹身图以及图片编辑， 但是评论区有很多人说哈，这个 fox 二，它是没有这个 zimh。 好 的，我们搜索一下 zimh， 看一下它的一个简单介绍哈， zimh 哈，现在已经在 github 里面有九点二 k 的 一个收藏了，我们点一个这个收藏， 然后我们做一个翻译来给大家看一下啊，它的一个简单的一个介绍。好，它说的是 zimg， 是 一款功能强大且高效的图像生成模型啊，就是纹身图啊，或者是图片编辑的一个模型。 好，然后我们往下滑啊，它说排名第一的开源模型，它说的是在人工智能排行榜里面，它整体排名是第八名啊，但是在开源领域里面它是第一名。 其实我刚刚看了一下这个图哈，这个图里面，比如说这个 flex two， 你 看 flex two 的 max 版是排名第三，然后 flex two pro 版哈，是排名第四， flex 的 flex 版是排名第六。这三个 flex 哈，都是要超过第十八名的一个 c i m g turbo 的 一个方案的哈，然后我们来看一下第一名哈，第一名是 g p t 的 i m g 一 点五哈，然后第二名是谷歌的这个 l a br 哈， pro 就是 jimmy 三 pro 里面的一个纹身图的一个方案。好，通过刚刚的演示啊，我们就简单介绍了 z m g 它的一个排行，它是阿里巴巴开源的一个纹身图，或者是图片编辑的一个大模型，把这个 z m g turbo 这个 工作流拖进来，拖进来之后，我们可以看到左边啊，左边是一个提示词的一个区域，然后这个部分是 i m g 的 一个主要节点啊，我们可以右键啊，解包指工作流。好，解包之后啊，我们来简单介绍一下啊，这边是一个提示词，好，这里是加载一个 z i m g 的 一个 turbo 的 一个 b f 十六的一个大模型， 当然我们还可以去选择其他的模型哈，比如说我们这里面还有红潮的一个一点五的 f p 八，还有官方的 z amage turbo f p 八的一个裁剪版，然后下面是一个克立普的一个加载器，我们用的是一个 q n 三杠四 b 的 一个克立普文件， 然后下面是一个 v i e 的 一个变分编码器，变分编码器我们可以有很多种选择哈，好，现在官方提供的是一个叫 z m i g v i e 的 一个编码器哈，我们可以选择这个，然后下面是改变这个图片的一个分辨率，比如说我们设置成啊，幺零二四啊，乘以， 比如说，嗯，幺九二零吧。好，往右我们可以看一下，右边是一个颗粒的一个编码器，好，然后就是 k 裁样器，裁样完之后 解码，解码之后就自动保存这个图像。好，为了和上一次我们讲的这个 flex 二进行一个对比哈，我们将使用上一期节目 flex 二里面的相同的这个提示词来进行一个 纹身图的一个演示哈，好，打开之后哈，就是上一次的这十条一模一样的这个提示词，我们先复制第一条哈，然后我们粘贴到这个位置，粘贴之后我们点这个 ctrl 加回车键开始跑哈， 我们直接一次性哈批量跑十张，来给大家看一下它和 flux 二哈，你们如果说不知道 flux 二的一个表现的，可以去翻一下上一期的一个视频效果，到时候可以做一个对比哈，我现在会直接去讲出来它的一个区别。好，我们直接粘贴这个第二条， 粘贴第三条好，第八条好，第四条好，可以看到啊，它已经生成了好几条了，已经生成了五条了，我们刚刚在粘贴的过程中已经生成了五条了， 在上一次 flag 二的时候，生成一条用了四分多钟的时间，一条都要四分钟，现在可能四分钟都把这十条就跑完了。我们可以看一下这个后台哈， 他的速度可以说是相当相当的惊人啊。好，可以看到这里哈，二十秒好，这里是十六秒一条，好，这个是十五秒一条，大概就是十七八秒一条的样子。平均水平。如果你看了我上一期 flag 二的这个视频的话，我相信这个会让你非常非常震惊哈， 上一次真的是甚至有时候要五分钟才生成一张图片，但是今天我们只需要十七十八秒的样子啊，平均就能生成一张图片。你看 这个位置啊，已经生成了最后一张啊，还有最后一张，好，我们直接进入这个 outpost 这个路径啊，直接来看一下它的一个效果。好，这是第一张，我们来放大看一下啊，我觉得这个效果，嗯，非常非常好的。第二张是没有 flux 二好的哈， 我觉得 flux 二在第二张的一个霓虹灯夜晚，霓虹灯的表现是远超这个 zimig 的， 很多人说的 zimig 吊打 flux 二， 我觉得这个观点是经不起推敲的啊，现在这个效果可以说是，嗯，我觉得是很拉垮的，非常拉垮，包括这个地面啊，都完全和 flux 二啊没有办法比啊，我觉得 flux 二在第二张的表现 远超这个 zm 机啊。好，我们来看第三张啊，好，第三张还可以，但是我觉得，嗯，还是没有 flex 二好。 flex 二当时出来的这张效果，我觉得它的灯光过来的时候是非常非常好的啊，总之啊，这张它还是比较自然的，但是就是没有之前我测试的 flex 二那么好。第四张还不错啊，它这个金属质感， 包括这个纹理啊，但是并没有表现出来 flex 二当时给我的那种赞啊，当时 flex 二出来的那种金属的折痕啊，那种折皱感， 特特别特别的细节啊，我觉得这个细节感是有的，但是，嗯，没有 flex 二好，依旧没有 flex 二好。好，我们看 再一张，好，这张出问题看到没有？我刚刚才做了几张，我觉得已经发现了很多很多问题，但是他这一张比 flex 二好，当时 flex 二生成出来的这张图，他是很油腻的，而且动作很僵硬。他这张可能这里有点小问题，但是，但是啊， 他出来这个人物，我觉得是很自然的，就是说从这个第一张，这个人物来看，以及从这个人物来看，我觉得 zm 二好的 flex 二还是稍微显得会有一点， 嗯，油腻感，而且有点 a i 感吧，哈，而且特别是，嗯，展现这个人像的时候，它会这种肌肉感觉比较僵硬，但是 z m i g 就 比 flex 二啊，人像要更加自然一些。好，再看下一张，好，这一张我觉得是没有 flex 二好的，但是还可以，还可以啊，它的光感我觉得是，嗯，不行，一般般吧，之前 flex 二生成出来的那张图，我现在还历历在目的感觉啊， 这张图并不会给我留下很深的印象啊。总体来说，这张图是属于这 flax 二的哈，我们看下一张， 还是说的人像啊，你看这个人像，他就会非常非常自然，他就在人像上，我觉得他是超过这个 flax 二的哈，还是我们刚刚的结论，我们继续看下一张，人看起来更自然，但是啊， flax 二他生成出来的东西要比这个有艺术感。从我刚刚测试的这几张图来看的话， flux 二确实是，嗯，艺术性要高一些，要高一些，特别是它这种光影啊，啊，更加强调我们摄影师的那种光影感。 你像 zamag， 它更加像普通人拍到的这种照片。稍微还是过于显实啊。过于显实，但是它至少不会像 flux 二那样。 嗯，出现很多很多的这种问题啊，很僵硬的问题，或者很 ai 化的问题，至少看上去还是比较自然的哈。好，我们看下一张。 好，这一张我觉得也是不如 flex 二的。 flex 二当时展现出了的这个，嗯，高动态范围要远比这张要好的太多了。这张确实是元素过于单一啊。好，我们来看最后一张，这一张的效果我觉得是比这个 flex 二可能 稍微好那么一点点。差不多吧，差不多，好，这是十张。好，现在我们来讲一下这个 flex 二啊，上一次我们讲的这个 flex 二的 十张，他的一个表现啊，好，我们进入这个 out 铺的路径哈，我们来看一下 flex 二上次生成的十张的一个表现。好，这是 flex 二上次生成的第一张图啊啊，他的这个东西哈，就有很油腻，非常非常油腻，注意看啊，看这个油光很油腻， 而且他生成出的细节还是比较假的，有细节，但是他确实没有 z m g 这个人像。好，我们来做一个对比，就大家就知道了。这是 z m g 哈 生成出来的一张图，它们使用的提示词一模一样啊，提示词一模一样的情况下，你看这张图，非常非常自然啊，可以说和我们现实中拍到的图片，嗯，几乎无异啊。这个 flex two， 它生成出的这个图一眼啊，还是能看出来是 ai 的 好。第一张图哈， flex 二 拜，第二张图 plus 二的这个效果，我说实话，非常非常惊艳，我觉得这个东西拿起来当这个壁纸，当桌，桌面壁纸特别特别爽，你可以看得到这个 z i m g 生成出来东西啊，差太远了，可以说不是差一点点， 是差太远了，就是 z i m g 啊，他在处理这种艺术的，这种创作的这种图片的时候，真的哈，没有这个 plus 二，哈， 这个高下立判啊，你们可以看一下。好，我们再看第三张啊，这是 flag 二的，可以看到这个光，这个光影，你看这个光影啊，太完美了，太完美了。你再看这个 zim， 我 说实话，这个太普通了，太普通了，我用这张图来展示的话，就可以直接打他们脸， 这张图真的是太一般了，而且刚刚也看到了第二张，也很一般，也就是说 zim 吊打这个 flag 二 这种东西啊，就是谎言。好，我们再来说第四张哈，你看这第四张，我刚刚说的哈，这第四张，你看 flex 二申请出来的这种感觉啊，非常能体现金属的这种拉丝感，还有这种折痕，这种纹理，再看这个 zim， 它就不行了，真的不行，它是有，但是就是没有 flex 二来的那么好啊。好，我们再看下一张哈，一到人像哈，一到人像，这个 flex 二就不行了，就很僵硬，非常的僵硬。你再看这个 zim 啊， 虽然说有点瑕疵啊，这里是有问题的，但是如果说重新再抽卡一次，可能就这个问题就解决了，整体上来说，这个 z i m i 生成的这个人像是非常自然的啊。好，我们再看下一张 这个风景，注意看啊，这张照片和这个 z i m i 你 们可以高下力判啊，真的是高下力判，可以看到这个 flex 二在生成这种艺术感的这种照片的时候，真的是要好太多了，他的这种创作意图，这种光影啊，和这个 z i m i 真的 是 不是一个层次上的东西啊。所以说人烟麦几在风景照上来说的话，我觉得也是完全比不上这个 flex 二的。又是来到了人像哈，人像还是一样的哈， flex 二，真的人像特别特别假哈，我刚刚说这么多，其实就是让大家去辨真的去使用这个 ai 哈，没有说谁，真的是 屌炸天了，开元第一不是这样的啊，就是说我们现在测试的结果来说的话，如果用人像，那我肯定会用这个 zm 机，如果说用其他的啊，我大概率会选这个 fux 二，我们一定要结合起来使用，而不是真的是非黑即白啊， 真的没有必要啊。好，我们再看下一张啊，看 fux 二的这个效果，是不是非常非常有艺术感？好，我们再看这个 zm 机的，你就觉得零零碎碎， 就感觉，嗯，像是一个普通人拍的，一个都没有，等待上一个最佳的一个时机啊，这种图片让我觉得，嗯，太没有艺术感了。 相反啊，这个 flex 二真的你可以感觉出来它这种构图啊，这种紧身，看到没有？从这里延伸出去的，这种紧身的构图要好太多了，这个 z m h 就 感觉像是一个可能低了很多工资的一个摄影师，大概是这么个概念啊，好，我们再来看下一张， 这是 flex 二的这种光影出来，你看，这里，印出来，这里，这一坨。好，这里打过来，打到这个部分，包括这里，看到没有啊，这边是暖光，这是冷光哇，出来这种感觉就是很艺术感，包括它直接照射到这个天花板上，好，然后照射到这个地面啊，包括这个物体上，都给人的感觉啊，像是一个 精通摄影的摄影师哈，拍摄到的一个画面。再看这个 z i m g 啊，真的是普普通通啊，真的是太过普通了。我这么说吧，就是 flex 二对光影的理解和 z i m g 啊完全不是一个层次的， flex 二对光影的理解是已经达到了非常非常高的一个水准。好，我们再看最后一张啊，好，这个张图确实是 flex 二，我觉得深深的 太过普通了。再看一下这个 z i m g 的， 这个 z i m g 的 哈，我觉得这张图是要胜过这个 flex 二的哈，好，大概就是这十张的一个表现哈。好，今天我们就讲的是一个纹身图的一个 flex 二和这个 z i m g 的 一个对比哈，我们对比了十个描述词，这十个描述词我们分别讲解了哈它们的一个 熟优熟劣，以及我们分别讲解了哈它们的一个熟优劣，以及我们还会再出几期节目啊，因为这个模型确实是 比较有意思哈，但是考虑我们本期视频的一个内容的时长的问题哈，我们今天就介绍到这里哈。如果说以上内容对你有所帮助的话，请一箭三连关注我们下期聊干到的 i s 十。
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05:13查看AI文稿AI文稿a 四零刚刚发布了几个 flex two 的 client 版本，箭头直指这一位置 client， 也就是说小参数版本，分别是九倍的参数，还有四倍的参数，大家知道满血版的 flex two 是 三十二倍， 因为太大了，所以说只有在高端的几个显卡上才能跑动，这也导致了弗拉斯顿的生态一直起不来。这次直接发布了小参数版本，咱们看一下九 b 和四 b 这两个版本能不能打，那对应的工作流已经上传到了 running hub， 大家可以直接在上面搜索，遇见 ai 就 可以找到。 roundtable 是 一个在线的 cosplay 创作平台，能在线编辑和运行工作流，最新的模型也都会第一时间进行更新。大家通过我视频介绍区的链接注册 roundtable 会获得一千点的积分，并且每天登录都会额外赠送一百点积分。工作流我也放到了视频的介绍区，大家可以在 roundtable 上尝试一下。 这次呢，一共放出来了四个模型啊，分别是这个是四 b， 这个是四 b 贝斯，这个是九 b 贝斯。 那么 base 就是 基础版，可以用来训练模型，没有带 base 的 就是蒸馏版。这个名称呢，有点别扭啊，因为按照 flex 的 命名规则，应该叫做思必 base， 还有思必 snail， 那 它这里呢？把 snail 给省略掉了，那么它这四个模型呢，都是支持编辑功能，那么看一下它的工作流， 那么需要注意的是，四 b 的 这两个版本使用的 clip 都是千万三的四 b， 如果是使用的，如果是使用的九 b 这个版本，可以看一下他的 clip 就 换成了千万三的八 b 版本，这是需要注意的一点，然后这里呢选择是 plus two 千万三的八 b 版本，在康菲乐的官网是可以下载到的，也就是这个位置，这个也是他刚刚进行更新的。 然后就是这四个大模型都是可以在黑森林的相片里面下载到，这个四个模型呢都已经下载下来了，已经上传到了网盘，大家可以在我工具箱的一百二十二行找到它的下载地址。然后呢咱们一起看一下它的工作流。 首先呢做了一个速度的测试啊，这是使用的四 b 的 模型，然后呢跑了十张图，一共生成的时间是十五点六五秒， 也就是说一点多秒，一张图基本上可以做到秒出图了。那么爱国大脑测试出来的效果呢，已经到了一秒以内， 但是呢因为我现在电脑开的东西比较多啊，可以看一下内存，现在已经占快占满了四十二 g， 那 么现在显存什么都没干，现在已经占了八 g， 所以 说出图的速度会受一些影响。 然后呢咱们看一下他的一些工作流，这是四 b 版本，也就是四 b 的 正流版本，可以看一下出来的效果，效果呢还是很不错的，但是呢对于他人物的质感，也就是说光影方面还是不如 z 一 妹子，可以看到还是有一些 ai 感的，就是说在效果这一块，他并没有比 z 一 妹子强。 然后呢这一个是自闭版本的一个编辑功能，直接在这上传图像，然后呢做一个参考，这是出来的效果，把头发变成绿色， 这是它的一个效果，效果还是很不错的。 face 版本， face 版本的纹身图可以看一下啊，纹身图是很垃圾的，等一下咱们再说一下这个问题啊， 那下一个就是四 b 版本的编辑功能，也是同样的工作流，把头发变成了绿色，效果呢也很不错。有 b 版本和之前的工作流是一样的，只不过换一下大模型，然后再换一下这 clip 就 可以了。然后呢是纹身图， 这是出来的效果，细节呢也是很多的，同样的 ai 感也是有一些严重，有 b 版本同样并没有超过 z 一 位置。然后呢是有 b 版本的图像编辑功能， 这是把头发变成绿色。再一个就是九 b 版本的纹身图，可以看一下效果啊，这个不能说用叉来形容了啊，可能连一点五的效果都到不了。这个是 base 版本，也就是基础版本。再一个就是基础版本的编辑功能， 我想把头发变绿。通过刚才对比可以看到，不管是四比还是九比的版本，它的质感，它的效果都不如 z e 美指。然后就是它贝斯版本的纹身效果是非常差的，所以说它的贝斯为什么放出来呢？ 它就是为了做模型的训练，所以说大家如果纹身图的话，就不要使用贝斯版本，直接使用这个整个版本就可以了，如果是图像编辑的话，两个都是可以使用的， 虽然不如 z 一 妹子，但是呢他有两个无法拒绝的理由。第一个就是他的出图速度非常快，一秒出图，这个比 z 一 妹子快太多了，而且它是可以在中低显卡上也能跑的，这个是非常重要的。第二个就是他给了 face 模型，虽然纹身图效果比较差，但是他是可以训练 lora 的， 后面再训练一些质感的一些 lora， 或者是光影效果的一些 lora， 我 觉得出来的效果超越 z 一 妹子是完全没有什么问题的， 也就是因为这两个原因，他的生态会快速发展。好了，大家可以在 roton 浩普上跑一下试试啊，或者说通过网盘下载他的模型本地跑一下。这期视频就给大家介绍到这里。
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06:42查看AI文稿AI文稿大家好，这里是遇见这期呢介绍一个新的纹身图模型，这是微软出的一个模型，叫做 lance， 它的参数呢是三点八 b， 比 klein 还小，这也是目前来说最轻量级的一个模型了，它这个模型呢，大家可以看一下它的标题啊， 重新思考它的训练效率问题，也就是说它这个模型在训练上是花了一定的心思的。 这模型在训练的时候采用了一个叫做 flow matching， 翻译过来叫做流匹配的一个方式，它的训练成本呢，只有最以内指的五分之一，所以说它的效率确实是非常高的，它的核心速度也非常清晰，它不跟风去卷它的训练参数，而是卷训练效率。 怎么做到的呢？怎么做到的呢？他主要做了三件事啊。第一个就是他训练级，这里面所有的图片都是经过 jpt 四点一进行标注的，那么每一个图片平均下来大约使用了一百零九个单词的详细描述，所以说它的头款是非常的精准。 第二个就是它的 clip， 它没有使用传统的 clip 编码器，而是采用了一个叫做 gptos 的 语言编码器，这个编码器呢也是 openai 出的是， 那么这个编码器呢，也是 openai 出的，总参数达到了二十倍，而且它使用的是一个叫做 m o e 的 架构，之前我们使用的 clipper l 还有 clipper g 使用的是双塔结构啊， t 五叉叉 l 呢是一个 encode decode 架构，所以说还是有一些不一样的。第三个就是它的后训练， 训练完之后呢，微软做了一个覆盖十大类题词的数据集，然后让 gpt 四点一 mini 充当评委，对生成的结果进行打分，然后呢再对模型进行微调，所以说他在训练的效率上是有了一个很大的提升。 咱们看一下它的模型啊，那么我们看一下它的模型啊，直接在这下载就可以了。它的大模型一共是有两个版本，别是它的基础版，还有 turbo 版，基础版分两个，一个是十六精度，一个是八精度啊， turbo 呢也是有两个精度， 下载放到 devos 模型就可以了，然后呢它的 leap 就是 这个 o s s 二十 b 的 参数，但是呢，这个是 n f b 四的啊， 大家注意一下。第三个就是 v a e， v a e 使用的是 flash two 的 v a e， 这是它模型的情况，因为这个模型呢，现在比较新啊，还没有正式的更新到 compui 的 分支啊，所以说现在还没有办法上传到 on the hop。 更新之后呢，我会上传上来，到时候呢会更新一下主页的介绍那那号码也是我最常用的一个工作台，如果你的电脑配置不高的话，可以尝试一下这网站里面的工作流模型也是非常全的，而且呢也不需要你去担心环境问题，用起来非常方便， 而且每天登录他都会送一定的免费的积分。然后我们看一下他的工作流啊，就是基础的一个工作流，直接把 unit 改成 list， 这里面 类型呢也是选择 less v a e， 直接使用 plus two 的 v a e 就 可以了啊，这就是它的一个基本情况啊，因为我们使用的是 turbo 模型，所以说这里面改成了步数四 c f 一。 如果是你使用 base 的 话，是需要把那步数还有 c， f， g 改一下啊。 然后呢，我们设置的这几组题是也是我们之前进行测试的，一共是十二组，先看一下他的速度，生成十二张照片，一共是用了二十三点五二秒，就说大概就是两秒钟。一张图。 看一下他这个肖像，这个肖像来说，对比之前的 z 一 妹子肯定是不如 z 一 妹子的啊，因为他 z 一 妹子对于肖像方面还是有一定的权威的。第二个图片也是一个逻辑照片， 我们提示词是把这个绿色球是在黄盘子外面的，但是呢，他还是在里面，也是我们经常测试的一组提示，这个呢，并没有成功啊。 这个汉堡的一个图片，他只是给了半张图片，这个不是太理解，所以说他对于这个图片来说，其实效果并不如其他的，而且这些液体的来说，好像并不符合常理啊。 这个镜子的逻辑也是有问题的，看一下它的手，手纹布是有问题的，而且它并没有是镜像的 第五组，因为我们的提示词里面使用的是裸脚这个词，可以看一下它并没有使用裸脚。下一组提示词，水杯落下，然后呢， 类似瀑布，他也没有瀑布的形态，而且背景是倒置的，他也没有倒置的，可以看一下右上角这边是天空，并没有倒置。 再下一组，这个就效果差很多，虽然风格一样，但是可以看一下他的手，他这个手的渲染有很大的问题，两只手都是有问题的， 他手并不是猫的，而是人的手。再下一组文字的一个渲染啊，首先他的结构，文字的结构就不一对的啊，春眠不觉晓啊，这个 笑是我们故意漏的一个陷阱，处处闻啼鸟也有问题，夜来风雨声，花落知多少，这也是漏了一个陷阱，所以说他其实文字方面的效果并不是太好，看一下我们的题词里面写的是 不出问题，污，这个也是有问题的，这里面根据他的训练级有点过腻合了，所以说他看到这就是直接写出来个，这就是他的文字方面的一个效果，这是灯光，这看起来并没有什么， 这个蜡烛的融合，单段的融合啊，蜂蜜冰块变模型效果也不太好， 再下一个他的理解能力啊，这组题词里面说了是一个未来实验室，但是呢屏幕不能有蓝色， 但是呢是他还是根据未来感高科技这些词给他出现了，显示器出现了蓝色，灯光据说也是有问题的。再下一个准某结构的机器人，这个也是有问题， 这就是他几组提示词的。接下来呢，和之前的模型其实并不是太好玩，尤其是这个之前的这枚纸或者说 klein 都没有什么问题， 就说这个模型的出现呢，其实并没有办法撼动这枚纸还有 klein 模型的地位啊，但是他这模型的亮点呢，并不是说生出来的质量有多好，或者说他的逻辑有多清晰，而是他的这个 训练效率，所以说看一下后期会不会有其他的模型参考他这个训练模式啊，这就是他这个模型的一个情况啊啊，这期视频就给大家介绍到这里。
31遇见AI
17:32查看AI文稿AI文稿哎呦喂，果然又是老套路，新模型刚冒头，别人还在坑论文调参数踢把那瓜娃子，第一时间就把真真照片批量往里晒一次，还连一堆跟不要钱似的论坛里飘满真真一号真真二号真真幺零八零号破线版，看得我脑壳青痛， 简直逆天，真没脸看。 大家好，我是提拔，今天呢，给大家更新 flux 二 climbing 的 训练啊，大家可能啊，挺好奇的，我发了第一个 climbing 的 视频后，一直没有更新，不太像，我主要这两天要更新，东西太多了，有些东西我就只能压一压了。 那今天呢，除了我们云端的训练，还有本地的纸鹤包啊，也可以本地训练都可以的。当然，如果说你担心显卡啊，受损太大的话，建议大家还是云端训练更好一点。然后训练器呢，也部署到成语上了，因为每次都是在成语上训练的，我就不到处部署了，大家也比较方便一点。 我们先进行啊，线上的啊，这个训练的演示啊，这个模型呢，我们也知道它是一个 unit 模型，包含了我们的生图以及图像编辑啊，也就说我们训练的时候两种功能都是可以训练的。 那我们这边选一下，刚才给大家看了啊，这样做了两个模型对不对？一个是一批次的九 b 模型，一个是四批次的九 b 模型。那默认的情况下，如果说你跑一批次的话，我们选最便宜的三零九零就 ok 了。如果说你要跑四批次的话，我们就用四零九零。 好吧，我们可以先点一下启动，我们先进到成语的训练下。我们先简单讲一下训练，因为 ai toki 我 们已经讲了非常多节课了啊，基本上都差不多，所以说也不用说太多了。那我们先看一下啊，首先我把它克隆一下， 我这次的设置的时候呢，我们主要就注意几点，这次呢它可以啊，训了两个模型，包括四 b 的 跟九 b 的。 同时呢，我们可以单独 训练，就说我们生图的，像纹身图的也可以训练对图，也就是编辑模型都是可以的啊，一会说一下怎么修改这里呢？就是我们的训练名称没有影响，这个呢是触发词 啊，然后我们如果说本地训练的话，因为我会发整个包啊，我们如果说十六级显存的话，九 b 的 话啊，就是你什么都不开，没有问题啊，可以跑。 然后呢我们 rank 三十二啊，就可以了，如果说你训练级特别多的话，你可以再改一下，一般我们这个不用改啊，我们最大的保存，那我们可以设置高一点，防止前面的模型没有保存下来。 p 次的话，就是如果我们在成语上跑的话，我们可以跑四 p 次 啊，就不用开任何的这样一些，因为我们批次高的话，他的泛化性就好。大家会说我真真为什么训练比较好，因为我都是高批次就高批次的。缺点呢，就是啊，他需要时间去慢慢的把它给练好，对不对？你就不要太急，如果你很急的话，你就稍微提高一下我们的学习率， 比如说我们稍微提高一下啊，像这种不要提高太多，稍微提高一下可以的，我一般是不太改的，还有些人甚至会把这个学习率继续啊往下走，他们改成这样啊，都有室友的，就是有的人训练的比较精细一点。 呃，然后呢，我们这里 d o p 是 可以开启的，因为我们现在是 b s 模型，然后我们训练的女人，比如说我是高敏珍，对吧？我让她把这个概念跟这女人稍微分开一下，她会有额外的这个步数在里面。也就是说呢， 一个呢，是我们 p 次需要更多的步数啊，它是提高泛化性的，但离合会变慢。还有个呢，我们 p u p 也是需要更多的步数啊，这个情况下，我们两个都开的情况下呢，我们需要更多的步数去离合它。然后我们总步数的算法呢，就是比如说我现在跑了一千步了，然后 p 四四，实际上就是跑了四千步 啊，大概就这个意思。然后我们下面的部分呢啊，如果说你在本地的话，你可以把这个开启就可以减少你一些显存的消耗，那你在云端的话，人家开不开都没有关系，我是关了的啊，就没有开。 然后我们这边训练呢，因为我们不会出很小的图的，所以说我们一般训练一零二四，如果说你 p 次小一点，你比如说二 p 次，对吧？你可以再把它勾上去啊，这两个勾上去，这样可能会效果更好一点，当然你原图的啊，画质最好还是高一点啊。 啊，这里呢，我们一般不用改，如果说你在本地训练，如果你十六级的情况下，我推荐大家把这两样开启啊，就不要去让他去训练了，否则的话啊，他这个出样的时候呢，非常占，显存很容易占 好吧，因为九比的时候四比就还好啊，我刚才说的都是九比的，四比我们可以尝试一下，我们没有跑四比啊，然后下面呢，我给大家说一下啊，就是如果说你就是训练我们的 啊，纹身图，训练一个珍珠罗拉这种，对吧？那我们这边不用传任何的图片，不用传，那如果说你训练的是对图，也就是我们编辑功能，那如果说你是单个对图，你这边要上传 image 一 这个这个这个，否则你会报错的 啊，他怎么区分呢？我们主要看这边啊， target data set 就是 我们如果说啊，只训练可以看到只训练 我们的一个纹身图，我们选择 images， 把图片放到里面就可以了，但你自己添加也可以啊，我只举个例子，那如果说你要选 edit 的 话，那我们这边就是目标的目标是 images edit， 然后呢控制的就是这个，这是对图。我在里面呢也给大家放了一些训练级。 我们看一下啊，这是我们之前跑过的，我看一下，这是我们之前跑过的，然后对图呢，它的原图是这样的， 我先把它给关一下啊，到 control， 对 吧？这机器人和小兔子啊什么的，就是把一个 啊卡通形象变成一个四式图，然后呢我们要一一对应，然后呢还要在我们的 target 目标图里面啊，加上我们的对应的提示词， 如果说是一些复杂的概念，我们基本上啊不要用太简单的这个触发词，否则的话就比较难拟合。你比如说我想改了四式图，然后同时它还是一个限高， 然后是卡通，上面还加什么标尺，对吧？我们看一下，我会把前面的部分写的稍微详细一点，这样的话比较好理解一点啊。但如果说你只是训练一个人，那实际上就无所谓了啊，我们具体看自己的一个要求啊，然后我们在这边都完事以后呢，就是我们就可以创建知道不了， 然后就开始训练就可以了，跟以前都是一样的啊，这个速度呢？我给大家说看一下这个速度， 我们看一下现在跑的速度啊。嗯，我这边因为是四 p 次的，差不多是四点五秒左右一步， 对不对？速度是还是可以的啊，可以的，如果说你有简单的你和，我们刚才看了简单你和这样两三千步的时候，他就已经开始简单的你和了。但是我们刚才说了，如果说你要泛化性高，像我真真一样的任何动作都非常像，那我们一般就是要 多训练一会，而且你多训练没有关系，就万一就是呃，就太多的话，你用前面几个模型就可以了嘛，对不对？我们可以 x y c 跑一下，这个没有关系， 我一般都是会多跑一点，就防止不够，不够我还要得再跑，那时间成本，这个金钱成本都浪费了，对不对啊？所以说我们可以自己去估算一下，那当然，我这边等于四万步，那肯定是不用了，对吧？我一般就是一到两万步，肯定是你和了，像我之前跑 c 还有啊，千万 二五一二，实际上也就一万步左右吧，对不对啊？就是这个还是看我们自己好吧，就是我们总部说啊，算上批次以后的，然后如果说你要本地训练的话，我们就可以啊，下载这个，那 node js 如果装过的话就不用管了，然后把这个解压缩启动就 ok 了。然后这模型呢，放到任意的目录，我们在训练的界面上可以设置我们的模型目录，自己改一下就 ok 了。其他跟刚才所有都是一样的。本地的情况下，我们十六级就不要开啊，它的一个 sample， 我们直接训练就可以了，可以跑一 p 次。那如果说你像四零九零，或者说四零九零，四零八级的，那你也可以参考刚才的设置进行设置，都是可以的。然后我们就来到 ruineham 啊，这是我最长的要工作毯啊，工作流呢，都是发在这里的对吧？最新的工作流，一些测评 啊，新的 ai 技术啊，新的节点，我们都可以在这边体验，通过姐姐去链接注册会送一千点，每天登录都有一百点啊，我们一会来看一下。今天呢更新了三个工作流，一个呢是刚才我们多个模型的对比，一个呢是一万步的一批字的，一个是一万六千步四批字的 啊，也就是四千步乘以四批字，对吧？一万六千步。好，我们来大概说一下，像我们前面啊，都是看了挺多了，就大概对他们模型能力有一个了解了， 那通过我们前面跑了一堆，我们也可以发现啊，嗯，从人物的一致性来说，训练的效果来说，还是 c e 秘诀是最好的。 那在一些我们需要色彩特别鲜艳的时候呢，是千文二五一二是不错的，当然我在后面的客户告诉大家怎么让它变得更加好。今天我们主要是在原声模型的基础上进行个对比， 然后我们 client 的 四 p 次跟 e p 次，我们也会发现，刚才啊，有的时候是四 p 次的像一点，有的时候 e p 次像一些，但是经常还是会有出现一些 不太像。尤其是当把它的年龄设置比较小的时候，我感觉它里面对于小孩的数据可能会稍微差一点，但是 c、 e、 m、 g 的 泛化性就很好，哪怕变成很小的小孩，你依然可以看出来它是真正的感觉啊，这个就比较好一点， 但是呢，这两个可以看到它们的色彩实际上是跟 cm 差不多的，对吧？整体的观感是挺好的，不像千问二五一二啊，在我们不需要特别这个饱和度特别高的时候，我们会觉得这张图片有点假，对不对啊？这个当然我们可以后训练啊，我们只是考虑现在原声那个情况下。 另外呢，就是我们会发现有一几张图啊，特别不像，就是 client 啊。这个呢，我顺便给大家也说一下是怎么回事。这两个参数基本一样，但是我们会发现啊，这个实际上就是没有那么像，真正，但是这个就很像，那它们区别什么？实际上就改了一个提示词，也就是加了一个高级列。 因为我们也知道，我们在新的这些模型训练的时候，我们可以看到他并不是只把啊脸训进去，因为只要我们脸描述比较少的时候，他就脸会比较像一点，比如说他身上衣服也是训练进去的，比如说像这个我不描述衣服的时候，是不是特别像当时我们的那件啊， 就是参考的黄红二里面的衣服，对吧？也是这种白色的，类似的，就很朴素的一件衣服， 但是一旦我们描述了衣服，它就可以直接替换掉。那同理，可正脸也是一样的，你比如说加一些要笼统的这个脸的特征，比如说像加一个瓜子脸等等，它的特征，整体的特征就会变掉的啊。所以说我们像这种模型的情况下 啊，就是先不考虑泛化性的情况下，我们一旦加了这些提示词，都会导致这个脸变化。但是刚才我们也看了，实际上感觉还是没有完全啊。你和吧，应该这么说，因为四批次加开 do p 感觉还是差一点， 那那个一万步反而相对来说一批次的它反而相对来说这个脸看的好一点，但是也有一些地方不是很像，比如说像这个这几张，对吧？可以看到啊，是不是比刚才的更好一点，对吧？这就是 一万步啊，一批次的啊，效果还是挺好的，特别想挣挣啊。所以说我们这个还是看自己，因为如果说你跑一万步一批次的话是要更快一点，但是你也不一定要跑那么多，有的人可能跑三千步， 因为我喜欢啊，把它练的尽量过你和一点，这样的话脸就特别像啊，因为我不需要练其他东西，我只练成身，所以说这是我的方法啊大家，其他人的话，你肯定是按照自己的方式来。另外一个呢，我前面也测了一下这个 dup 看一下，但是好像没有效果 啊，这是 ce 秘制的，没有效果对吧？可以看到明显污染啊，二五一二也不行啊。这几个我都是开着 dope 的， 好像有一点点吧，可能第三个开着以后， 嗯，感觉好像有一点效果吧，好像是有一点效果，那可能是步数还不够，有点效果。第四个呢，这个是没有开 dope 一 批次的，可以看到就完全没有效果了，对不对？这个呢，就是可能 啊，我们还得再加大一下步数，我也不是很确定啊，如果说你不是要训练步数特别多的话，你 d o p 就 不用开了，我跑了四千步，四 p 四等于一万六千步，都没有什么太大效果的话， 我觉得大家如果训练个人物的话，就没有太大的意义了。然后我把这个模型啊，大部分都传了一下啊，就差不多五百到一千步，传一个 或两种训练方式都上传了。如果说你们想测试一下，看看它们的区别的话，可以用这个真真模型去尝试一下，呃，比你自己花钱 啊，训练一堆，然后再去选，这样更合适，对不对？你大概就了解了在大概什么步数这个情况下，比如说我们刚才看到，在我们一批次，嗯，不开 dup 的 情况下，两千步 啊，正面就离合勒，但是在我们四批次的时候，哪怕正面都要三千步，也就是七百五乘以四三千步，而且呢，我们在唱歌的时候差不多在呃，就是一千五百步乘以四，也就六千步左右才开始，这脸部的有明显的这个离合，对不对？所以说啊， 我们批次包括学习率等等还是非常重要的。就是既然给大家测试了，如果说你们想自己感受一下啊，可以拿这些模型自己去对比一下。都上传了， 那今天的课程呢，就到这里了，这个训练器整合包呢，也在简介区，大家可以自己下载，我们也可以在成语上自己去训练。然后呢简介区还有很多券啊，大家也可以去领一下。好，谢谢大家，记得给提拔点个赞。
08:52查看AI文稿AI文稿今天介绍一个新的模型 any image， 这个是一个纹身图的模型啊，它是腾讯的文星团队发布的一个纹身图模型，它一共是发布了两个，一个是 any image， 一个是 any image turbo， 它的两个区别就是 any image 是 使用五十步，然后 cf 四， any image turbo 的 话是一个正的模型，只需要八步， cf 一 就能升图， 这就是他两个模型的一个简单参数。然后呢下面还有他这个模型对比其他模型的一个具体情况，这个呢具体咱们就不先看了啊。 然后呢模型的下载，这是他官方的下载页面，但是呢它里面是很多的子模型的，不建议大家下载这个版本的，大家建议大家下载对康复 u i 进行量化过的啊。首先大模型一共有两个版本， 一个是原版的，一个是 turbo 的， 它两个大小都是十六点一 g， 那 么这个模型的参数呢是八 b， 算是比较小的，它对标的就是 z 一 枚值，还有 flex two client， z 一 枚值是六 b 的 参数，然后 flex two client 是 两个版本，一个是四 b， 一个是九 b， 所以 说这三个属于一个直接的竞争关系啊。 然后在下面就是 clip， clip 有 两个，这两个都是需要下载下来，然后呢放到 clip 的 文件夹，再就是 v a e， 这个 v a e 用的是 flex two 的 v a e， 如果你之前已经下载过了，这个就不需要下载了，下载完之后咱们看一下它的工作流，工作流呢也是非常简单，是一个非常标准的纹身图的工作流， 这里面的步数是二十 c f 之，这里面呢有两个参数，因为我们下载的是 comfy 官方量化版的，所以说这个步数其实二十就已经足够了，那么如果你想要更多的效果的话，可以把它设置成五十，但是呢其实并没有太多的改进。 然后就是第二个版本就是 turbo 这个版本啊，负数八，然后 c f 之一，这是他两个工作流，那么这两个工作流呢，我都已经上传到了 roundabout， 这是基础版的，然后这个是 turbo 的 这两个版本， 大家可以在线使用一下，在里面使用的就非常方便啊，它里面的工作流是非常全的，而且你也不需要去下载模型，也不需要去维护环境，也不需要去解决它的报错， 用起来就会非常方便，而且每天呢都会送一些免费的积分。咱们看一下它出图的质量，首先这个 这个图片呢是技术版本，二十步出图的质量，可以看一下它主量其实并不好的啊，这个呢是基础版五十步出的质量，图的增加并没有对质量有更高的影响，所以说这个模型其实呢也是为了方便去训练模型， 如果我们正常使用的话，还是使用 turbo 这个模型比较多一些。咱们看一下 turbo 出来的效果啊。首先呢做了一个横向的对比啊，分别是 n image turbo， z image turbo， 还有 flex two 的 client 九 b 的 模型这三个。那首先看一下它的生成速度啊， any major turbo 的 十张图片速度是八十七点六二秒， the major turbo 的 十张图片是七十一点五二秒， plus plus two client 九 b 的 速度是七十七点七五秒，速度呢虽然稍慢一点，但是呢并不是太大， 我们看一下这三个模型的出图的对比啊，首先左边就是 an image turbo， 中间呢是 the image turbo， 最右边呢是 flash two client 九 b。 然后第一组提示词是这样的，是一个人像的特写 an image， 它这个模型的真实感是非常好的， 可以看到他的毛孔，还有他的一些雀斑，这个点是非常的真实的。那么 z 一 妹子，大家可以明显的看到，对于人像的摄影，也就是艺术照这方面，他是有一个明显的优势的， 但是呢，这两个模型哪个好呢？这个并没有办法去评判啊。如果你追求的是真实的话，你可以使用第一个，如果你追求的是艺术感的话，可以使用 z 一 妹子，这个更像是经过美图之后的他，两个是不同的方向，那最后面这一个是可爱的模型， 最明显的区别就是它使用的是一个欧洲的面孔，真实感不如第一个，然后艺术感不如第二个，这就是它的一个情况。然后再看一下第二组题词， 第一个图片的错误点是这个蓝色的金属立方体，它的数量是不对的，我们题词写的是三个，但是它是四个。第二点就是绿色的玻璃球，它没有在外面，而是放在里面。 第二个是 z 一 位置，可以看到它立方体也是出错了啊，它这产生了一个立方体，加上两个长方体，而且它这个星星也是不对的。 再一个就是它这个绿色的球也是放到里面，也没有放到外面。第三个 clay 模型的蓝色的技术立方体是对了，但是它没有放到碗里面，而且它这个球可以看到填充的也并不全是紫色的，这个球和托盘的位置也都错了。 再看一下下一组，这个是微距材质，还有结构逻辑，这个看起来这三个并没有太大的问题。然后看一下第四个镜面反射与对称逻辑。 那么第一个模型出了一点问题啊，因为他这个旗袍其实是有一些金属元素的，但是他人像是没有问题的， 但是这一枚这个就可以看到是错误的，它多了一个人，而且手的位置也并不是镜像的，那么效果最好的还是 client 这个模型，这组提示词， client 模型胜出。再看一下下一组， 这组题的词写的是使用螺角锁住对方，三个模型都是没体现出来。再看一下这组题的词就开始上难度了。首先前面白色的陶瓷咖啡杯悬浮在上面，但是呢，并没有写有咖啡这个有了咖啡这个是不对的，而且上面呢，这还有一些小的水柱，这是他的错误点 哎，就是第二个，他这个水杯的握把的位置看着不太正确啊，已经是到了杯底了， 而且咱们写出来了，背景是颠倒的，但是可以看到他这个背景并没有颠倒。最后第三个啊，这个同样也没有颠倒背景。再下一组提示词，这个主要是测试他的风格，格里还有精准控制，第一个模型没有什么问题，但是第二个背景， 他这个背景并没有使用立体主义这个风格，而是多了几张立体主义风格的画，这个并没有表现出来。然后第三个呢，也没有什么问题， 在下面就是文字，首先文字方面啊，这一部分英文的提示词有时候很多都错误的，中文的提示词给他挖了很多坑，比如说春眠不觉晓改成了笑，处处闻啼鸟改成了呜， 花落知多少改成了知道少，这是给他挖的坑。然后这个呢，并没有问题，但是呢，可以看到第二个字，以妹指这里面。首先呢，英文这里面也是有一些问题的啊，看一下这里，还有这里。再就是他的中文， 因为我们改了处处闻啼呜，他写的还是鸟，也就是说他在训练的时候其实是有一些过拟合的，并没有按照我们提示词，而是按照了他模型里面之前训练的数据， 其他的并没有什么问题。再就是 client， 他的中文加这个是最差的了，这个咱们就不看了啊， 在下面这一组提示词，这个我感觉哎，没什么问题，他的光影的反射也都是正常的，但是这一位置可以看到并没有左侧的光，其实也没有什么问题，因为咱们并没有说他必须有光源，他这里面呢，只是显示出来了光。然后最后一个这个效果呢，也是很不错的。 再往下面这个是材质的微观转换，我们在提示词里面明确的写出来三种材质是平滑过度的，但是出来的效果呢，这三个都不是太好的。中间这个自己位置上中这两部分还是可以的，但是呢，跟金属的这过渡，这三个表现的都不是太好。 下一组就是长提示的否定逻辑，咱们告诉了他是一个未来感的实验室高科技设备，但是呢，不能出现任何显示屏，也不能出现蓝色的灯光， 但是呢，可以看到啊，都是有蓝色灯光的，也都是有显示屏的，所以说他对于未来感的实验室高科技设备，他第一个反应就是有这些东西的。这组提示呢，表现的都不是太好，在下一个特定历史时期的深刻细节， 咱们是给他一个木质的机器人，但是需要让他使用榫卯结构，背景呢是欧式庭院三个并没有使用榫卯结构，而且第一个这个模型背景并不是欧式庭院，而是中式的，所以说他的背景这方面也是借鉴了前面的唐代风格这部分的提示词， 这就是三个模型的一个对比效果，大家可以自己去尝试一下。好，这期视频就介绍到这里。
6遇见AI
02:42查看AI文稿AI文稿krita ai 增强版二零二六最新升级，今天带来最新的 krita 五点三加 ai 一 点四、九加 comfyui 的 增强版七点五，全面支持 client q and image、 z image 和 non echo context 等系列界面，在原版基础上修正汉化，无需任何安装部署，一键启动，即刻畅享体验。 本次更新新增色彩匹配功能，可自动对选区周边的色彩与亮度进行精准匹配，兼容 flex 二、 q、 n 等各类支持图像编辑的模型。以 flex 二扩图为例， 只需先用扩展工具拉出空白区域，再通过选择工具框选该区域， ai 面板将自动切换至自定义生成模式，直接生成即可获得自然融合的扩图效果， 色彩与亮度衔接流畅，整体画面过渡均匀自然。同时新增最近使用风格预设新标功能，系统会自动为近期调用过的预设添加新标，方便后续快速查找。选用该功能可在界面设置中的最近使用的风格选项内进行配置， 设置为零即可关闭新标标记，不再对近期使用的风格预设进行标注，也可根据个人使用习惯设置一个或多个显示数量。 设置完成后， ai 面板会同步展示对应数量新标预设。此外，还优化了提示词展示效果，通过不同颜色对提示词、权重等关键信息进行突出标注，让各项参数信息更直观清晰，便于快速查看与调整。另外，新版全面支持 klein、 q n、 z、 image 等深度融合生成与编辑双引擎， 单模型覆盖创意，全流程可秒级生成高质感图像，并实时调整光影构图与元素，精准还原发丝材质与层次适配电商插画设计等多场景八 g 显存即可流畅运行。支持自然语言指令，可直接修改发色、更换背景。 增删元素，操作简单高效。同时新版支持 union pro 二点零新增深度、边缘及增删元素，操作简单高效。同时，新版支持精度与渲染效果大幅提升， 增强的图像重绘与扩图能力行业领先。 ai 填充内容可与原图完美融合衔接，自然无缝。最后试试最强大的实时绘画功能，实时绘画是科仪塔最独特的功能，新建文档，选择实时绘画，再选择模型算法和绘画强度，点击开始按钮，即可开启实时绘画。 在空白文档上随意画一些涂鸦，然后输入关键词，可以看到 ai 窗口已经帮我们画出了相当惊艳图像。试试切换动漫风格进行涂鸦， ai 窗口实时地将涂鸦转换成图片， 转化速度几乎同步，而且效果相当惊艳。看到这里，是不是已经迫不及待想要体验最新版呢？那就别犹豫了，立即行动起来，亲身体验 ai 带来的革命创新吧！
21光影艺术生活馆
15:49查看AI文稿AI文稿黑色领实验室也是猛追猛赶发布了这个四 b 和九 b 版本的可莱恩的系列模型，而且可莱恩系列的四 b 和九 b 版本都对应着一个 b s 模型和加速模型，也就是说一共四个模型， 现在的深度模型其实就已经非常多了，所以这个视频呢，我们在后一部分呢，会看到非常详细的与现在主流的深度模型的对比测试，包含二五幺二模型，包含 flex， 包含 z e m g 以及新出的四个模型，混在一块呢进行对比测试。 先说结论，那么对于真实感的东西，尤其是与人像相关的东西，还是推荐使用 z e mage 模型。如果做风格化的东西，也推荐 z e mage 模型，这是 z e mage 模型的两大强项。 如果想让我们的绘图模型非常的能够遵循指令，我们可以选择二五幺二的系列模型，可以使用赖在 suv 的 加速，也可以使用物理的加速。如果文字这样的东西要为画面主体的话，还是推荐二五幺二模型， q 位以内就是很适合做海报了。 如果追求极端的 tvs， 遵循这种极端场景，我们就可以应用 flex two 模型， 他的指令的遵从度是非常非常的高的，近乎于开源的四号级别。在这一次的可拉印系列当中，四 b 的 被子模型呢，建议直接手撕掉 四 b 带加速的这个模型呢，可以插入到我们日常的使用当中，尤其是对于显存较低的用户，显存再高一点的话，我们就可以用这个九 b 的 加速。 九 b 的 被子模型在很多场景下就有一点特别的过度的用力了，有可能在某些场景下是有成像的， 因为之前我们也测过一些真实感很强的模型，他就是会有这样的一个缺陷，真实感的增强会产生一定的带长的缺陷，尤其是在画面上会有一些奇怪的尾影，或者说过分的用力。 但如果有 z e m g 这样的模型，我们就能明显的明白真实并不是这样的。所以对于 carlin 系列的模型，我只推荐去使用四 b 和九 b 的 版本，而不要使用 base 模型， base 模型加速了反而结果没有那么特别的尽如人意。 z e m g 模型和二五幺二模型都是有强项的， 也就是这一次 carlin 四 b 九 b 更新的劲敌嘛。具体就这个四 b 九 b 的 版本，未来日后能否得到广泛的 应用了，还是得看社区的生态了，但这至少为 flex two 提供了一种可能，也为 z 一 妹子呢提供了一个竞品。那么我其实个人觉得它的 face 模型也不会特别的出彩， 先不说它开不开园，因为有些效果根据我的观察来看的话，就是特步模型，它的深图的速度可以达到惊人的一秒钟，这么快， 非常的快，为 flux 二的推广呢增加了一份助力。接着我们来看到对比测试的工作流，我测试依旧使用的是全球最大的在线 comfy 平台 running hard， 也是 comfy 专家和爱好者们最常用的在线工作台。我这里只去测试它来模型的纹身图的能力，而不去测试它的图像编辑能力。工作流的话，非常的基础就是一个加载的大模型，克里普文本编码器和 ve 的 流程， ve 使用的是 flux， 二的 ve 未经改变，也就是 demo 模型，那个 ve 可以 直接拿过来用，那么文本编码器的话是要分开的，四 b 对 应四 b 的 文本编码器，九 b 就 要对应八 b 的 这个文本编码器。 导航去 running app， 意思呢？这里没有什么特别的，我把工作流也放到 running app 上面，可以在线运行，大家可以感兴趣去测一下。输入提示词设置一下，我们要测试图像的宽高， 最后呢会出一张合并在一起的图像，对于不同的模型生成图像，我都做了简单的标签，不用担心监管，去测就行了。接着我们就来看到非常详细的对比测试的部分，那么一共有二十三组的对比测试， 每一张图像都包含八个结果，如此顺序的进行排列，那么第一行有组，只有依次是二五幺二的 light x two v， 二五幺二的物理模型，二代 client 四 b 的 base 模型，二代 client 九 b 的 base 模型。第二好呢是 z image 模型， flux 二代模型， flux 二代的 client 四 b 模型， flux 二代的 client 九 b 模型，不带 base 的， 就是加速模型了。第一组结果呢，海边涌上人像， 主要是在测试人体姿态的稳定性，腿胯和手部皮肤细节，光影等等。那么 q 问 z 莓和 fox two 之前有一个视频已经充分的评价过了，这一次我们主要的是看到新的四个模型， 四 b 的 face 模型呢，精度略弱，九 b 的 face 模型呢，细节呢，非常的充足，那么充足到甚至到了这个过度，而且这个年龄的话感觉很不对劲啊，容易把人坐老后面我们看到评测也会有这样的状况出现，下面两个加速后的模型，可按四 b 模型，这是加速后的结果，明显的话，肢体出了问题啊。 plan 九 b 模型长出了第三只手，那么这里的话，我们非常能够确定，它继承了 flux two 的 话一贯的风格。这里的 flux two 指的是那个超大体积的图形，如果我要说人像的话，那从以前到现在的话，还是 z image 会更强一些， 尤其是我们看到真实感，还是说风格化。 z image 的 弱项在于它不听话，它无法很好地去解析题。而词 第二组测试是在测试多物体同框的一致性，那么数量呢，不要少，颜色不串的基础之上的材质最好能区分开来。我们来看到题日词，绿色轿车，蓝色皮卡，黑色摩托车，白色厢式车，红色跑车，黄色踏板摩托车。四 b 的 base 模型呢，缺了一位， 当然有可能随机抽卡一下就可以获得结果，但是在这一次测试当中，它确实是缺了一位。可莱恩四 b 模型加错后的模型，这个摩托车显然已经不对劲了。 九 b 模型还算正常，但是这个九 b 的 贝斯模型呢？这辆车感觉有点像是混合的风格，它不像是一个纯粹的厢式货车。所以对于可莱恩这一体系来说的话，它的四 b 模型 贝斯模型呢，尽管未经加速，但它出来的图像的质量呢，是不如这个加速后的结果的。 九 b 的 贝斯模型有的时候也不如这个加速后的九 b， 这确实很奇怪，事实就是这样，简单评测一下，左一列二五幺二模型就是水桶模型，之前我们已经有过结论了，那么 flex two 的 话确实也就是顶级模型， flex two 货车的话就出了问题。 第三组测试，马卡龙圆环主要的还是看颜色分配呢，是否按照我们的指令，包括勺子位置的空间关系，勺子的位置基本都是对的， 大理石台面背景在 klein 体系当中的九 b 的 base 呢，做的是最好的，也是最真实的， 其实都差不太多，对于马卡龙的形态并未做严格的约束要求，所以他这样放也是对的，只是说我们感觉竖着会更好一些。第四组测试呢，洗衣机加电视呢？加猫。这里主要是在测空间逻辑与叠放关系，一台老式的木质外壳的洗衣机， 洗衣机上放着一台老式的 crt 电视，一只橘猫呢，又要睡在这个电视的顶部， 窗帘半透，那旁边有一盆绿植和小板凳，凳子上放着蓝色的杯子。在这个结果当中最离谱的就是这个贝斯模型，他往往会丢失细节，很奇怪。贝斯模型的测试过程当中，我是完全符合要求的， 给到了我的 c f g 和二十个步九臂，在今天的实现来看，他就是过度的。如果说他在加速的状态之下的表现呢，我觉得还是尚可的。如果我们要用九臂的代加速的模型， 凳子底下多余的出现了一个茶杯，四 b 的 加速呢，其实是比较合理的状况。这里唯一不太难用的反而是 bass 模型呢，在 client 体系当中，我觉得不太适用的就是 bass 系列，因为 bass 系列的话它慢了，而且它给我们的效果过度的缺失，细节要不就是过度的过度。 二五幺二是水桶模型，没有什么好说的。 flex two 的 话不太对劲了，这一麦就发挥正常。第四组测试呢，水果碗，那么这里的测试我们要得到的结果当中呢？理解否定提示， 不要在这个果盘当中呢出现相交二五幺二的物理加速，其实出了问题，其他的话均是一种正确的结果。而且我们可以看到这个九臂的结果又更加的趋近于真实了。如果我硬要在可莱恩体系当中选一个的话，我会选这个九臂的 base。 这里的过渡起到了一种真实的效果。 第六个测试，三人雨伞的属性。这个绑定要求的是人雨伞衣服不串色的不太好约，等于是在斩首了， 用这个雨伞呢，穿过了人的头部，没有雨伞会这样的二五幺二体系的也不太行。在这一测试当中，反而最好的是 z e m g 啊，至少雨伞还是合理的。第七个测试呢，走廊玻璃放块五个完全相同的透明玻璃立方体呢，沿着中轴线呢， 一条直线向远处延伸，最正确最为接近的结果呢是二五幺二二五幺二的这个 nice suv， 刚好五个方块走到远处一条直线，然后呢向远处延伸，其他的话是全部不对的。 第八个玻璃罐子，那么这个左边呢装的是这个糖，右边呢装的是这个盐，实际上这里把东西呢和他们的名字呢给倒置了，而且呢装有糖的杯子呢，要放这个粗笔眼里，先看文字，除了四 b 的 杯子几乎都不太对， 那么右侧呢，要是这个粗的颜力二五幺二的这个 light xu v 是 不对的，其他的话都还尚可。那么这个粗颜力是什么样子呢？可能不同的模型有不同的理解，那我个人判断我是比较接受 flex 二的这个粗眼力的。第九个超宽的这个城市场景最喜欢的这个结果呢，就是这个 flex 二代模型的这个结果，它是最棒的，它与其他图像几乎都不是一个风格的东西。迪瑞斯要求有三座特别高的，这个大楼 高于其他的所有建筑物。对了，四 b 的 这个 client 模型就不太对了，需要有桥，这是很明显的要求， 多艘船泊。那么这个 z e 妹子的话没有理解到这个内涵，只有一条，加上远出了两条，其他的话差距不大。二五幺二的话还是水桶模型，到现在来说，我觉得基本可以淘汰掉的模型就是这个四 b 的 贝斯模型。 第十个结果，三个球体，三个立方体，三个金字腿。按这个数量来说的话，我觉得光束必须穿过其中四个物体后再射出， 我个人觉得二五幺二会更好一些。第十三个结果，玻璃加液体加胶散，这里的九臂呢，是要赢的，体积比较大嘛。如果说最符合我的这个要求的是呢， z 魅智的圆杯明显已经不对了，已经漂移了啊。 flocks two 的 这个超大体型呢，是一个最真实可能说我认为是最对的结果，二五幺二有点太戏剧化了。 第十四个测试，如果我们直接去选的话，我会直接去选择 z e m g， 原因也非常的简单，不是说中国人外国人的区别了。 可莱恩二五幺二他们的这种感觉上的细节呢，并不是对的细节。其他模型其实都带点怪异，因为现实生活当中我们的衣服 最正确应该就是这个状态的。那四 b 的 贝斯模型简直是不能理解他为什么会是这样的一个脱离于他这一代母型当中都不太一样的结果呢？他还跑了二十个步。这里的话我在线上和线下都已经测过了。 第十五个，霓虹雨月的文本和水中的文本的倒影，在这个地方二五一二模型拼写的基本是对的。四 b 的 贝斯模型呢，其实少文字了。 九 b 这个地方就对了，哪怕是加速后的四 b 模型也都要强于这一个未加速的贝斯模型。 z 以内着的话，稳定发挥，这不是他的强项啊。 第十六个结果，巴洛克近物测试，在这个测试当中我们能够明显的看到四 b 模型简化了其中的物体，看到提瑞兹，三个银质的酒杯，两个剥皮橙子，一个切开的石榴，四个玻璃瓶，一块折叠的丝绒布， 一条珍珠项链，两本书。除了四 b 之外呢，其他的差距呢，并不大。第十七个测试，贝论楼梯啊， 二维二这一系列结构空间构造呢复杂，而且呢相对比较合理，人物的取作用呢，与楼梯的关系呢，还是比较可信的。四 b 模型更切像线稿，概念图加速版本也是一样的问题，可能是联想到某些特殊的风格了。 flex 给的一个比较真实的结果， z 一 妹子仅仅是给的一个简单的楼梯的堆叠。第十八个结果，头盔加红丝绒加金属盒， 主要是在看这个镜面反射的干净度，材质，金属盒和光影。四 bbs 模型呢，却有细节九 bbs 模型反射的更像真金属， 但是忍不如前面 q 问二五幺二的利落。 z mate 直接没有盒子了，那么 flex two 的 话依旧是稳定发，更像是抵达一级的产物。 四 b。 九 b 加速后，这个头盔的话就已经非常的玄学了。第十九个测试，水下发光的生物。这里提瑞斯就是要求几乎是一个全黑的场景，几乎呢是完全黑暗，然后呢，一个青红色的水母在这个地方，四 bbs 模型直接淘汰掉。 claire 系列对于几乎完全黑暗还是非常有自己的感知的，我认为四 b 的 这个版本就是不错的版本。第二十个测试，唯一聚下来的一个钻戒。 四 bbs 模型呢，更加变成了一个塑料的亮片。九 b 的 bbs 模型要好上很多，但是在微距下的这种锐利的这种程度呢，感知上是不如 q one 的。 四 b 模型加速后呢，依旧不稳定。九 b 模型仍不像真钻， flex two 的 话其实要好上很多， z 一 妹子的话差的明显，二五幺二其实就是偏 c g 的 感觉。第二十二个测试背后的招牌呢，要显示 c t l lights 说这里就人像上来说啊，非常奇怪的是完全没有表明这个人物的年龄。九 b 的 被子模型呢，总是会做出老人啊。 那么文字放置合适的位置，我认为四 b z 妹子和二比二模型都是比较合理的，字的话有可能是看不清，但是我感觉几乎是都没有错误的。 总的来说二五幺二这个地方呢，更像是海报，可莱恩。四 b 却是细节，九 b 的 话直接过渡，左下角的这个 z e 妹子呢，美感度比较高，镜头感呢也比较的强，这就到达了 z e 妹子的舒适区了。 四 b 九 b 的 文本并非强项，还是要回到二五幺二模型第二十三个结果，那么这里的话其实要体现的是一个刺绣，那么这个刺绣呢，应当是什么样的呢？我们可以以二五幺二模行为一个机制，这里是比较接近于刺绣的感觉的。 到了四 b 当中，就更相应是印花贴图，到了九 b 当中，我不能说他不是刺绣吧，就有点过度了， 现实生活中也没有人会印这样的刺绣了。第二行的 z 一 妹子，画面非常的干净，刺绣呢是比较层次上不太足够， flex 当中的刺绣的这种密度呢，也就是礼服的结构呢比较均衡，材质与光照呢，也算是比较的自然，整体我认为还是一个比较中上的水准。到了四 b 这个地方，四 b 就 不对了，这里完全不是凤凰，也不搭边了。
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08:13查看AI文稿AI文稿今天这一期视频给大家讲一下 zamjet turbo 十八种风格一键切换的工作流。这个工作流的原作者是 martin， 大家拿到工作流了以后，先看说明说明，这里除了我关于模型和一些工作流的介绍，还保留了原作者之前的说明文档和它的主页信息。 我对这个工作流进行了汉化处理，将里面所有的英文部分翻译成了中文。因为 zmi 这模型的话是中国的模型，所以说对中文的支持特别好，所以不需要英文的一些东西也是能够完美运行的。 我在这个工作流照样也融入了之前一直极力推荐的 cgi 智能的加速。如果说你没有安装 cgi 的 话，你就屏蔽掉或者删除掉这个节点。如果你已经安装了的话，正常可以使用内置的四种模式。 如果你使用小白工具箱已经抓取了你本机最佳的参数，写入到自定义模式的话，那你就使用自定义模式，速度提升的话大概有个百分之五到百分之二十不等，根据你自己的显卡情况。 然后接下来我来详细介绍一下这个工作流的使用方法和一些注意事项。先来演示一下这个工作流的特色吧。 这个工作流的话里面内置了十八种风格，也就是说你可以通过左边的控制按钮来切换各种不同的风格。除了切换不同的风格以外，下面还可以选择插画模式，或者说是照片模式以及生成步骤的选择以及尺寸的切换。 这下面还有一些额外的，比如说让图片更加精细化，或者超峰放大切换彩样器或者图片的分辨率，横向和竖向的一个切换 提示词的话，跟之前的入门级工作流讲的是一样的。关于入门级工作流，这里讲一点，大家在机智启动器点击蓝色的字就会跳到我的主页，我的主页里面大家点合集，合集里面我分了几个合集，像机智启动器的， 像进阶工作流的，以及之前的入门工作流。入门工作流的话点击查看更多，就能看到之前拍摄的各种入门级的工作流，包括 zmi 指 flex 以及提示词反脱呀什么的。后续入门级教程的话，我还会持续更新，一边更新这个入门级的教程，一边更新进阶的教程。 那么现在回到工作流来说，首先这一张图片就是我在关闭了风格以后生成的效果。那我们现在回到工作流来说，首先这一张图片就是我在关闭了风格， 这个就是赛博朋克雨夜风格，再来切换一个像素风格，这个就是像素风格。然后三 d 风格， 现在演示的图片使用的是四八零乘八，四八的，所以说比较模糊，大家只要看一下这个工作流的十八种风格切换的效果就可以了。再来一个日系二次元， 再来一个美式的漫画风格，然后再来一个儿童的风格，儿童手画的风格。 大家可以看到这每一种模型的切换风格是发生了天翻地覆的变化，所以说这十八种风格切换能让你在使用同一段提示词的情况下，不需要再去额外的做一些说明，就可以生成不同风格的图片。最后来演示一下广角， 接下来讲一下这个工作流使用的一些注意事项，比如说你要附带一个 lora， 我 现在使用的这个 lora 就是 说将人体或者说是物体转换成一个玻璃的材质，或者说是褶皱的这种材质，那么我们运行一下工作流， 大家可以看到人物的材质就变成了这种玻璃材质。这里的小尺寸如果取消掉的话，生成的图片尺寸会变大， 现在就生成了一个七二零乘一二八零的图片，那么尺寸的大小切换，大家回到这个位置， 这个位置就是用来设置两组参数的地方，宽度高度，这是大的一组，下面是小的一组的宽度和高度。大家设置好自己需要的参数了以后，回到我们的这里， 点开小尺寸就会使用小的那一组，关闭的话就会使用大的那一组，那么左侧的话这里还有一个图片方向的切换，当你打开的时候，竖向就会变横向，比如说刚才的七二零乘以一二八零，就会变成一二八零乘以七二零，关闭的话就会恢复你默认的设置。 你勾选了超峰放大，那么你生成的图片就会在你原来设置的分辨率的基础上放大百分之一百五十。我们勾选一个小尺寸，四八零乘以八四八，然后运行工作流， 大家可以看到放大了百分之一百五十以后，变成了七二零乘以一二七二，这个就是一个超峰放大方向转换也演示一下吧，竖向变横向， 精细化的话增加图片的细节。最后来讲几个比较重要的地方，第一个就是拿到工作流了以后， 模型的选择，你的 clip 以及 ve 不要动选择这两个就可以了，你的模型可以选择 f p 八模型，或者可以选择其他的，我在网盘提供的这几种模型大家都可以看一下，我在网盘提供的四种模型，大家按需选择。 然后就是一个随机种的问题，现在的话随机种的话选择的是固定，大家在生成的时候选择随机或者增加减少就可以了。固定的话他用同样的提示词，每一次生出来图片都是一模一样的，没有任何变化。 lara 的 话大家一定要注意后面的这个 lara 的 强度，有的时候强度过高可能会影响你生成的画质，强度过低可能会影响 lara 的 效果，这个平衡点在哪里？你首先要看你使用的这个 lara 的 推荐指数是多少， 像我刚才使用的这个玻璃材质的，它推荐的话就是从零点六到一点二之间，根据 lara 对 图片的影响程度自行调节。 那么其他地方的参数的话，我就不推荐新手去动它了，像这些参数，新手的话就不推荐大家去动它了。如果说你对工作流这一块的各种参数已经玩的很溜了，大家可以根据自己的需求去修改里面的一些核心参数，让这个工作流更加适合你平时的使用。 最后再来讲一下模型和工作流的一个放置，我的每条视频简介里都会放网盘的下载链接，你把模型目录和工作流全部下载下来了以后放置到一个地方， 工作流的话全选工作流，不管他是几个复制或者剪切都可以。然后点开机智启动器，选择左侧的工作流管理，在右上角选择本地 comui 工作流， 点开了以后，你选择一个你需要放置工作流的地方粘贴进去就可以了。工作流必须要放到工作流的目录里才能识别，放到别的地方是识别不了的。 模型的放置的话，点开这个 model 文件夹，一定要点到里面进去，不管这里面有多少个文件，多少个文件夹， ctrl 加 a， 全选复制或者剪切，然后回到 comui， 然后在左下角选择模型目录，点击进去了以后，选择空白的地方，右击选择粘贴。 如果这时候提醒你替换目标中的文件，大家直接选择替换目标文件就可以了，因为有的时候他有同名的文件，但是他可能里面的东西不一样的，这种情况偶尔也会发生， 大家选择替换文件保存即可。保存完了回到 comfyui 的 页面， f 五刷新。大家一定不要偷懒说这，我电脑里有几个其他的版本的，我能不能试一下版本有的时候一字之差，可能出来的效果就完全不一样了， 所以说模型或者可离谱这些东西混用的话，会导致你的工作流无法运行。如果有什么想要看的工作流的话，在我的视频下面留言，我会广泛采纳大家的意见，拍摄一些大家需要看的工作流的介绍和使用方法。
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