Mistral AI 發布 Mistral Large 2，123B 大小，128k 上下文，與 Llama 3.1 不相上下。
支持包括法語、德語、西班牙語、意大利語、葡萄牙語、阿拉伯語、印地語、俄語、中文、日語和韓語在內的數十種語言- 支持 Function Calling 和 Retrieval
開源地址:?https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407 可用于研究和非商業用途，商用需獲取許可
在線使用：https://chat.mistral.ai/chat
開發者平臺：https://console.mistral.ai/
云服務：可在 Google Cloud 、Azure AI Studio、Amazon Bedrock 和 IBM watsonx.ai 上調用

簡單使用

可在這里使用：https://chat.mistral.ai/chat

不夠聰明啊，ahhhhhh

版本特色

• 多語言設計：支持多種語言，包括英語、法語、德語、西班牙語、意大利語、中文、日語、韓語、葡萄牙語、荷蘭語和波蘭語。
• 精通代碼：熟練掌握 80 多種編程語言，如 Python、Java、C、C++、JavaScript 和 Bash 等。還熟悉一些更具體的語言，如 Swift 和 Fortran。
• Agent 支持：原生支持 Function Calling 和 JSON 輸出。
• 好的推理：數學和推理能力遠超前代，與 GPT-4o、Claude 3 Opus 和 Llama 3.1 405B 不相上下
• 128k 上下文：，加之在 la Plateforme 實施的輸出限制模式，大大促進了應用開發和技術棧的現代化。
• 開源許可：允許用于研究和非商業用途的使用和修改。

推理測試

表現遠超之前的 Mistral Large，與 GPT-4o、Claude 3 Opus 和 Llama 3.1 405B 相媲美

代碼生成測試

MultiPL-E 性能測試

GSM8K（8-shot）和 MATH（0-shot，無 CoT）測試

語言覆蓋

?官方給的圖，劍指 Meta

語言性能測試

更多信息

按 Mistral 的說法，他們會圍繞以下模型在 la Plateforme 上進行后續整合：

• 通用模型：Mistral Nemo 和 Mistral Large
• 專業模型：Codestral 和 Embed

其中 Mistral NeMo 是一款與 NVIDIA 合作開發的 12B 模型，一周前發布的，具體參見：https://mistral.ai/news/mistral-nemo/

同時，Mistral 的 Large2 模型已可在 Google Cloud 、Azure AI Studio、Amazon Bedrock 和 IBM watsonx.ai 上進行調用。更多的安排參考：

昨天，Kimi官宣上新了Kimi瀏覽器助手小插件，今天上手體驗了一下，測試了應用在公眾號、財經新聞網頁等的閱讀上，效果相當不錯。作為投資小白，可以嘗試利用Kimi的這款瀏覽器插件進行專業新聞及數據的閱讀和理解上。

Kimi瀏覽器助手主要有三個功能：

1.有問題，劃線問 Kimi

選取有疑問的段落輕松劃線獲得符合上下文的答案，瀏覽網頁不再需要反復切換頁面查詢新問題

2.讀文章，摘要找 Kimi

點擊右側懸浮圖標或快捷鍵一鍵喚起對話窗口，快速總結全文減少閱讀時間消耗。

3.寫文檔，靈感找 Kimi

側邊欄模式和全局浮窗模式可在插件設置頁自由切換，在你有需要的任意場景下常駐手邊。

下載及使用方式可以在Kimi官方網頁左下角，進行點擊下載，安裝及使用都比較容易上手，在這里就不展開了。

在這里我用兩篇文章來測試Kimi瀏覽器助手的使用便捷程度。第一篇是新浪財經今日的頭條新聞：“精準調節流動性 央行創設臨時隔夜正、逆回購操作“

鼠標覆蓋標題，左側就有Kimi的標志出現，緊接著，彈出的對話框開始解釋精準調節流動性的背景以及正逆回購的解釋。

如果讀者覺得解釋過于專業可以繼續追問，比如：請用投資小白能夠聽得懂的語言再給我講一遍。這時候的回答更取決于prompt的精準度。但是足夠可以清晰的讓讀者明白一些偏專業的內容。

多輪測試下來，這項功能給我的感覺是，雖然你只劃定了詞匯，但 AI 的解釋結果更多是綜合了選定詞的上下文以及初步搜索結果。

在一些更深層次的問題上，Kimi瀏覽器助手給的答案不盡人意，需要借助Kimi官網的解答。比如我繼續追問：歷史上逆回購有哪幾次，背景是怎樣的？對市場產生了什么影響？請以表格的形式展示。

同樣的問題在Kimi網站上給的答案會更準確，下邊是通過Kimi官網給到的答復：

除此之外， Kimi 瀏覽器助手總結全文，對于理解一些投教的文章會更加清晰，提升了閱讀的效率。

需要精讀公眾號文章時，調用 Kimi 總結功能，一篇詳略得當的文章總結就呈現在我們眼前。

比如總結以下文章的內容：

在體驗完 Kimi瀏覽器助手后，我得出的結論是，它無法、也不能取代AI搜索，它是一個更簡潔的小「搜索引擎」

但是Kimi 瀏覽器助手主打一個免費，其目前使用次數無上限。而且對于很多小白投資者而言一些專業的名詞及投教文章可以更好的去理解。

還是要再夸一下Kimi的迭代能力，當國內大模型紛紛競爭B端時，Kimi選擇了在C端發力，讓AI更多的出現在我們的工作及生活的場景中。

最后重溫一下楊植麟的經典語錄：

“搞定”不是一個好的詞，背后本質是合作。合作就是能雙贏，因為雙贏是合作的前提。所以也沒什么區別，需要給別人提供獨特價值。也沒有什么天賦，就是努力干活。

又一個重量級大模型發布，波譎云詭的AI江湖再添變數

這是一款強大的開源 AI 模型,由知名科技公司 Meta(之前叫 Facebook)發布。Llama 3.1 ，一共三個版本， 包括 8B、70B、405B

今天我向您簡介這款AI，并分享八個免費使用 Llama 3.1 的方法，其中3個國內直聯、支持405B！

以下是官方公布的測試數據，水平 與gpt4o、claude3.5 sonnect 旗鼓相當

第三方評測機構，除堅持用戶盲測打分的LMsys暫未給出排名外，SEAL 和 Allen AI 的 ZeroEval 兩個獨立評估機構給出了自己的結果，405B 確實厲害！SEAL 上405B指令遵循主流AI中第一、代碼第四、數學第二

ZeroEval 測試它整體性能介于 Sonnet 3.5 和 GPT4o 之間。

官方博客:? llama.meta.com/llama3
申請下載:? ?llama.meta.com/llama-downloads

一、開源 AI 和閉源 AI 大戰

在 AI 的世界里，有兩個陣營：開源 AI 和閉源 AI。開源 AI 像是一個巨大的圖書館，任何人都可以進去學習、分享和改進知識。閉源 AI 則像是私人圖書館，只有特定的人才能進入。什么是開源呢?就是代碼和數據是公開透明的,任何人都可以下載使用和改進。開源 AI 模型和普通商業 AI 模型不太一樣。開源的好處是,大家可以一起分享知識,互相合作改進模型。成本也會更低,讓更多人和小型公司參與進來。而且開源的模型更加透明,人們更容易相信和信任。相比之下,商業 AI 模型的代碼和數據都是保密的,只有公司自己掌控,定價也更高。但這樣可以提供更專業定制的服務。

開源 AI 的優勢：

共享與協作：全球的研究者和開發者可以一起工作，讓模型變得更好。

SEAL 上405B指令遵循主流AI中第一、代碼第四、數學第二

ZeroEval 測試它整體性能介于 Sonnet 3.5 和 GPT4o 之間。

官方博客:? llama.meta.com/llama3

硬件配置 要求中等，下載到本地，蘋果M1、16G顯卡就能本地運行后，免費使用！

讓我們一起來看看 llama3.1是如何改變游戲規則的，以及我們個人用戶如何能夠使用它。

關鍵是，如果你有能力本地部署，它還是完全免費的！

在 AI 的世界里，有兩個陣營：開源 AI 和閉源 AI。

什么是開源呢?就是代碼和數據是公開透明的,任何人都可以下載使用和改進。

相比之下,商業 AI 模型的代碼和數據都是保密的,只有公司自己掌控,定價也更高。但這樣可以提供更專業定制的服務。

• 共享與協作：全球的研究者和開發者可以一起工作，讓模型變得更好。
• 成本效益：不需要很多錢就能使用這些模型，小公司和個人也能參與。
• 透明度：我們知道它是如何工作的，這讓我們更信任它。

主流AI大模型速度-性能- 價格分布圖如下：

閉源 AI 的特點：

• 專有技術：由一家公司控制，他們不告訴別人它是怎么做的。
• 定制化服務：可以提供特別為你設計的服務。
• 盈利模式：通過訂閱費或授權使用費來賺錢。

常見閉源軟件有 ChatGPT、Claude、谷歌 gemini、kimi 等

meta 是一個商業盈利機構，但是為了構建元宇宙，它買了最多的顯卡，給大家訓練了一個開源 AI 大模型 llama 系列！

二、llamma3 的使用

現在，讓我們看看如何使用 llama3.1。

（一）本地使用：

• ollma 部署：如果你想在自己的電腦上使用 llama3，可以下載模型并進行本地部署。

1、安裝和啟動 Ollma

訪問 https://ollama.com/download?

下載適合自己系統的 Ollma 客戶端。

2、運行 Ollma 客戶端,它會在本地啟動一個 API 服務。

在 Ollma 中,可以選擇運行 LLaMA 3.1 模型

打開終端，輸入：ollama run llama3.1

3、輸入問題，開始使用

本地API使用 ：

到第三方去購買API，然后在本機安裝一個chatnextweb軟件。

第三方API的價格目前是gpt4o的50%，大概2.5~3美元每百萬token。

（二）在線使用

1、Meta 官網

國內直聯：否

登錄難度：極大

登錄網址：www.meta.ai

響應速度：中等

2、抱抱臉 HuggingChat（推薦）

國內直聯：否

登錄難度：中

登錄網址：huggingface.co/chat/

響應速度：中等

打開界面上的“設置”齒輪，選中 LLaMA3.1，點擊“Activate”，輸入系統提示“用中文回復”，關閉窗口，搞定！

3、Groq 平臺

Groq 是一家專注于開發高效能 AI 推理硬件的公司，其產品旨在為機器學習工作負載提供高性能和低功耗的解決方案，開發了一種名為LPU的專用芯片,專門針對大型語言模型(LLM)的推理進行優化。

國內直聯：否

登錄難度：中

登錄網址：console.groq.com

響應速度：中等

使用界面：

需要選中 LLaMA-3.1,405B暫時下架，估計過兩天會恢復

4、deepinfra 平臺

DeepInfra 是一個提供機器學習模型和基礎設施的平臺，它專注于提供快速的機器學習推理（ML Inference）服務。注冊送1.5美元API 額度。也可在線使用

國內直聯：否

登錄難度：中

登錄網址：deepinfra.com/meta-llama/

響應速度：中等

使用界面：

5、cloudflare 平臺（國內直聯）

Cloudflare 是一家大名鼎鼎提供互聯網安全、性能優化和相關服務的公司

國內直聯：是

登錄難度：中

登錄網址：

playground.ai.cloudflare.com/

響應速度：中等

使用界面：

需要選中 LLaMA-3.1 ，目前只有 8B 版本

6、Repilcate 平臺（推薦，國內直聯）

國內一個面向機器學習和人工智能模型的在線平臺，專注于提供模型的部署、運行和訓練服務

國內直聯：是 ：）

登錄難度：小，國內直聯，支持405B

登錄網址：llama3.replicate.dev

https://replicate.com/meta/meta-llama-3-70b-instruct

響應速度：中等

使用界面：

需要選中 LLaMA-3.1

7、英偉達平臺（國內直聯）

英偉達公司不用介紹了吧

國內直聯：是 ：）

登錄難度：小，，國內直聯，支持405B

登錄網址：

https://build.nvidia.com/explore/discover#llama-3_1-405b-instruct

響應速度：中等

使用界面：

需要選中 LLaMA-3.1

8、中文 llama 社區（國內直聯）

中文 llama 社區

國內直聯：是 ：）

登錄難度：小，國內直聯，支持405B

登錄網址：llama.family/chat

響應速度：70B（8B 很快）

使用界面：

這次 llama3.1 的發布，就看其他廠商如何應對了，估計 AI之王?GPT5 快出關了！

好啦，今天的分享就到這里！

在數字經濟的浪潮中，越來越多的人開始尋找適合自己的副業，希望通過互聯網實現財富的增值。

今天，我要向大家介紹一個既適合新手小白，又適合想要在互聯網上大展拳腳的創業者們的副業項目——AI擼頭條。

這個項目憑借其獨特的優勢，讓你在短短3天內就能起號，實現一鍵分發，簡單無腦地賺取收益。

一、項目介紹

AI擼頭條項目是一個利用人工智能技術，進行內容創作與分發的副業項目。它適合那些沒有在互聯網上賺過錢，或者想要通過互聯網賺取額外收入的人群。

項目的操作難度極低，只需要復制粘貼，借助AI創作原創爆款文章，然后發布到頭條等平臺，有流量就有收益。

二、項目優勢

AI擼頭條項目的優勢主要體現在以下幾個方面：

1.零粉絲即有收益：無需擔心粉絲數量少而影響收益，只要你的內容有流量，就能獲得收益。

2.長久穩定，不違規：項目遵循平臺規則，不觸碰任何違規內容，保證收益的長久穩定。

3、適用人群廣泛：無論你是上班族、大學生、寶媽還是互聯網新手，都可以輕松上手，實現在家創業的夢想。

4、無需資金投入：項目啟動成本低，無需大量資金投入，讓你輕松開啟副業之旅。

5、高效省時：每天只需花費半小時的時間，就能完成內容的創作與分發，實現高效收益。<o:p></o:p>

6、批量多平臺操作：通過批量多平臺矩陣操作，你可以放大收益，實現收益最大化。<o:p></o:p>

三、準備工作

在開始AI擼頭條項目之前，你需要做好以下準備工作：

1.一部手機：通過數據上網，確保一機一卡一網一號。通過抖音賬號可直接注冊一個今日頭條的賬號，為后續的內容發布做準備。

2.一臺電腦：電腦的配置不需要太高，只要能夠運行剪映等視頻編輯軟件即可。這將有助于你進行內容的后期處理和音頻的添加。

3.開通創作者收益：在今日頭條等平臺開通創作者收益功能，確保你的內容能夠產生收益。

4.ChatGPT等工具：ChatGPT是一個強大的人工智能語言模型，它可以用來輔助你進行內容的創作，只是需要魔法上網。

5.剪映軟件：剪映是一個非常容易上手的視頻編輯軟件，可以對視頻進行去重，添加音樂、圖片、特效、音頻，還可以一鍵成片，功能強大。

6.視頻發布平臺：除了今日頭條外，你還可以將內容發布到其他具有分成計劃的平臺上，如公眾號、百家號、視頻號等。

為了方便操作，我為大家提供了一款可以一鍵同步分發所有平臺的軟件，輕松實現矩陣操作。

四、項目實操

在完成了準備工作之后，我們就可以開始AI擼頭條項目的實操了。以下是具體的操作步驟：

1、利用爆文庫洗稿：我為大家準備了文稿庫，每周一、三、六更新，從中挑選出適合的內容。通過AI指令進行洗稿，確保內容既符合原創要求，又具有爆款潛力。

2、添加爆款標題：一個好的標題能夠吸引更多的讀者點擊閱讀。你可以利用AI生成爆款標題，或者參考其他成功案例進行創作。

3、添加音頻提升權重：使用剪映軟件為你的文章添加音頻，這不僅可以提升文章的權重，還能增加流量。確保音頻內容與文章主題相符，聲音清晰。

4、一鍵批量發布：使用一鍵自動分發軟件，將你的內容同時分發到各個平臺。這樣既能節省時間，又能確保內容在多個平臺上獲得曝光和收益。

總的來說，AI擼頭條項目是一個簡單無腦、收益可觀的副業選擇。它充分利用了人工智能技術的優勢，讓你在輕松愉快的氛圍中實現財富的增值。

好啦，今天的內容就分享到這里，希望對你有所幫助。

一、分步制作

根據寫真的SOP教程，蒙版變裝的方法分為了四部分：

1、制作蒙版2、SD基礎設置3、ControlNet設置4、修圖

1、制作蒙版

根據教程中顯示，制作蒙版是把臉部蒙版精準摳出，我們需要通過分割算法把臉部自動摳出，這里用到可以分割一切的seg（segment anything）

比葫蘆畫瓢,于是,小姐姐的臉完美扣出來了：

但在后期所有步驟連成后，發現遮罩邊緣部分銜接不是太好，查了部分資料，發現是遮罩邊緣太鋒利導致，于是此處流程仍需要對蒙版邊緣做羽化處理，核心節點就有，但試了一下，邊緣依然比較清晰，發現核心節點feather mask是對整個圖進行羽化，這不是我們想要的，我們只想對臉部進行羽化，這里用的是FeatheredMask節點。

通過FeatheredMask節點完美實現對邊緣的羽化處理，如下圖可以看到邊緣明顯不那么銳利：

到這里，第一步制作蒙版基本就達到我們想要的效果了。

2、SD基礎設置

玩過ComfyUI的同學，相信這一步應該非常熟練的還原教程。

加載對應的大模型和lora，這里主要lora要和大模型相互匹配哦，通過lora模型的說明上可以看到使用什么大模型，如下圖，冰雪奇緣這里用的麥橘V7：

這里屬于基礎部分，我就直接放流程圖了，參數調節根據lora模型要求填寫即可：

但是！這里依然有有一些細節需要注意，如果我們選擇的適用于webui的提示詞和參數配置的lora模型，我們需要用webui的提示詞權重插值的方法，否則出的圖和lora模型的表現有一定的差距。

啥意思呢，講人話，就是目前大部分lora模型給出的效果圖以及提示詞都是從webui上得出得結論，但并不一定適用于comfyui，兩種方式對提示詞編碼時的權重插值是有差異的，這也是經常有小伙伴通過ComfyUI還原WebUI時經常發現不能完美還原的一個非常非常重要的原因。

因此為了保證完美還原，這里又引入了一個節點，這個節點允許我們把權重插值方法改為A1111，也就是WebUI的提詞權重插值方式，如下圖：

根據上面接上，我們把之前的流程再重新修改，于是如下圖：

可以看出兩張圖是有明顯差別的，第一次的圖明顯銳化比較嚴重，第二次就好很多了。

到這里，SD基礎設置中的前半部分就ok了，后邊就是對蒙版內容和現在的采樣器進行結合，教程中是重繪非蒙版內容，并且對蒙版區域采用潛空間噪聲設置，因此這里需要在潛空間添加噪聲以達到比較好的效果，對應ComfyUI可以用設置Latent噪波遮罩，并把圖像編碼傳給采樣器一同處理，這里就可以把空latent刪除掉啦：

如上圖，我們生成測試一下，發現遮罩部分完美把臉部遷移了，背景也重繪了，目前達到我們的效果。

剩下的就交給ControlNet來處理吧。

3、ControlNet設置

在ControlNet設置的教程里，主要用了openpose和lineart來控制人物的姿態和臉型，且用lineart控制臉部結構時需要手動把多余部分擦出掉。

這部分我想了好久，發現目前沒有好的方式實現，但深入思考后，能夠發現擦這部分的作用其實是防止衣服和背景的多余線條影響重繪得內容,那我用稍微欠一點的預處理器是不是能行呢，最終用HED模糊線預處理器感覺還湊活，生成的圖像并沒有太多線條，應該可以用：

然后加上openpose試一下：

把兩個ControlNet串聯后接入到采樣器就可以啦，先看下生成效果：

看效果感覺用HED還湊活，那就繼續。

4、修圖

修圖主要是對臉部邊緣部分進行修復，使其融合的更自然。

教程里用的圖生圖的局部重繪，這里我們不想用手動去涂抹，ControlNet中有個inpaint預處理器啊，這個玩意也是干這個事得，而且比局部重繪的融合度會稍好一些，我們只需要讓其對蒙版和原圖的銜接部位進行重繪即可，控制好幅度應該可行。

于是，ControlNet中仍然需要再串聯一層inpaint：

如上圖，把inpaint串聯上去，我們再看下效果吧：

看起來比之前效果確實要好不少。

到這里，整個還原就結束了，為了更清晰的劃分不同模塊，并做下后期放大，后面篇幅增加了放大功能。

二、后期優化

原圖質量越好，生成的圖也會越好，但大部分可能原圖像素比較低，這里可以通過工作流直接組合放大功能。

這里我只用了SD放大，大家可以參考上面的文章，把圖像放大到合適的大小哦。

可以看到圖像被放大后還是很清晰的，并且經過重采樣后，融合度可以說是完美。

但經過重采樣的放大的圖像會和原圖略有區別，就和美顏后一樣，這個可以通過調節降噪幅度自行調節到自己想要的程度。（ps: 效果是不是類似于插件instantid換臉法呢，嘿嘿！當然通過instantid換臉通過comfyui是比較容易做到的，屬于比較基礎的部分啦，小伙伴感興趣的可以自己去實驗吧）

為了方便查看，我對節點做了少許整理，并對剛才的分布制作單獨分組，方便大家分塊學習。

下面的兩個圖片和一個Json文件選取一個導入comfyui中即可展示全部流程了。

過期域名濫用是谷歌近期推出的垃圾內容政策中重點打擊的對象之一, 今天聊聊過期域名濫用是指什么, 有什么用, 以及我們現在還能不能用.

首先說能不能用的問題,?這個應該是可以繼續購買使用的, 畢竟, 域名資源是有限的, 不可能人人建網站都只能用新的域名, 而且有些老域名品牌名起的不錯.

ai.com, 這個世界上最值錢的域名之一, 不是在微軟, 谷歌, 馬斯克之間轉了好幾手嗎.

好的域名轉移到合適的網站內容上, 也是資源的優質配置,?合情合理.

而且, 谷歌自己說了, 打擊的是abuse,?而不是use.

有傳言說, 谷歌會推出新的算法過濾掉老域名過去積累的權重和鏈接資源.

我覺得應該也會是這樣.

回到過期域名濫用上.

過期域名也叫老域名, 顧名思義, 就是之前注冊使用過,?積累了一批外鏈和流量資源, 后面因為各種原因, 網站不再運營, 忘記續費, 取消指向或轉移了的域名.

這些資源如果是新站需要一定時間的積累, 因此有些人就會專門去買賣這些老域名,?收購的人就能利用老域名的資源來快速拉動當前網站的表現.

**過期域名濫用的幾種方式:
**

快速推動新建站點權重和流量

構建PBN銷售外

301重定向給現有網站導流和提升權重, 以前賣/做外鏈的一種方式

我用過的方式

我買過做301重定向的過期域名, 年租形式, 而且當時是能起到作用的.

過期域名起作用的地方

過期域名最起作用的地方就是它積累的外鏈

如果我們想正規的去做, 哪里可以買到過期域名?

域名注冊商, 像godaddy, namecheap它們都有相應的過期域名購買版塊和功能,?不過通常價格不透明,?或標示的都非常昂貴.

域名交易平臺,?GoDaddy Auctions、NameJet等.

過期域名查找工具:

Spamzilla和Domain Hunter Gatherer.

如何驗證過期域名能不能買

網絡搜索該域名或品牌名, 看看有沒有黑歷史.

調查該域名的外鏈, 通過semrush分析這個域名的外鏈歷史記錄.

在 archive.org 上查看這個網站過去的樣子, 確保它是一個正規運營的網站.

今天簡單分享一下WordPress網站的維護問題, 以及我會使用的一些方案.

WordPress網站維護是指定期對WordPress網站進行更新、備份、安全性檢查、性能優化等一系列操作的過程。這些維護工作旨在確保WordPress網站的穩定運行，提高用戶體驗，防止安全風險

WordPress發展到現在, 后臺控制面板控制功能, 服務器方的技術支持, 第三方功能軟件等都很完善,整體穩定性也較之前有了極大提升.

但它畢竟是一個復雜的軟件系統, 因為各種原因,?偶爾出現問題的可能性仍存在.

對比我剛開始用WP的時候,?面板, web服務器,?數據庫, Wordpress等CMS, 都要用命令行去安裝和控制, 出了問題很容易抓瞎,?

現在碰到的問題已經少了很多和好解決的多.

對于很多剛接觸WordPress的小伙伴, 推薦幾個可以幫助防患于未然的方法:

挑選靠譜的服務器托管商

像我長期使用的Cloudways和SiteGround,?網站出現的常見問題, 都有官方的support文檔提供搜索查詢, 實在找不到, 還有24小時在線的技術支持幫助解決.

很多人碰到網站出現了技術問題, 都喜歡跑到群里問別人,?可能別人都沒碰到過,?不如直接去服務器那邊找在線客服, 他們態度都很好, 且基本都能幫助解決.

安裝和使用子主題

WordPress子主題是在WordPress主題的基礎上創建的一個新主題，用于對原主題進行定制和擴展，而不會影響原主題的更新和功能。

子主題可以繼承原主題的樣式和功能，同時可以對其進行修改和定制，從而實現個性化的設計和功能需求。

有的主題直接提供子主題供安裝, 也有通多第三方工具和插件來實現的方法, 可以自行搜索了解.

做好備份

備份就是把網站復制一份, 放在服務器或其他地方,?當前網站出現問題的時候,?可以用備份的數據來還原網站.

網站備份有好幾種方式,?都不復雜, 自行搜索了解.

安裝Code Snippet插件

Code Snippet插件是一種用于WordPress網站的插件，它允許用戶在網站中添加、管理和運行自定義的代碼片段，如PHP代碼、JavaScript代碼、CSS樣式等。

通過Code Snippet插件，用戶可以輕松地在不修改主題文件的情況下添加自定義代碼，實現特定功能或修改網站的外觀和行為。

和上面安裝使用子主題的目的一致, 也是為了調整網站功能和樣式, 又不用更改網站原始的主題文件,?最大限度的保證核心功能的穩定.

安裝 Health Check & Troubleshooting 插件

Health Check & Troubleshooting插件是一款用于WordPress網站的工具插件，旨在幫助用戶診斷和解決網站運行中的常見問題。

這個插件提供了一系列功能，包括健康檢查、故障排除和性能優化，讓用戶能夠更方便地管理和維護他們的WordPress網站。

安裝安全插件

WordPress安全插件是用于增強和維護WordPress網站安全性的工具，可以幫助用戶防止惡意攻擊、保護網站數據、監控異常活動等。

我最常用的是WordFence, 我建站必裝的插件之一,?且長期是付費用戶.

緩存和數據庫清理

緩存和數據庫清理插件是用于優化網站性能、加快頁面加載速度以及減少數據庫負擔的工具。

我一直使用的是WP Rocket, 必裝插件之一.

保持主題和插件更新

及時更新主題和插件至最新版本，以確保所有功能正常運行并修復已知的安全漏洞。

在介紹這個項目之前要先讓你看看AI寫真項目的作品成品，覺得不錯有市場，有人愿意買單，你再繼續往下看，否則劃走就行。

案例效果展示

不止是小孩，成年女生的也可以，以往如果要拍出一套寫真，要布景，妝造，拍攝，修圖等等一套流程，而現在用AI，只需要2分鐘就可以出來：

白衣天使和黑暗女王，海皇都可以，可以說只有你想不到的，沒有她做不到：

除了女生之外，針對寶媽的小孩AI寫真也是重中之重：

這個是小孩的原圖，然后我們可以做成龍年寫真，或者這樣很帥的機甲風，小小魔法師等

變現機會分析

生活賦能

說實話，學會這項技能自己用或者在朋友圈炫一下已經很值了。

如果你是學生，幫自己、或者同學、女朋友、家人做一組這樣的AI寫真，無論是生日禮物，還是拿來泡妞搏女神一笑，還是就做完發朋友圈裝逼，都會獲得很高的點贊量。

如果你是女孩子或者寶媽，幫自己和自己的孩子，或者好閨蜜，朋友，同事做一套AI寫真，這是多好的一件事情。

熟悉我的朋友都知道，通常來說我只會推薦我認為真正有價值的項目，AI寫真就是一個除了變現以外還非常有價值的項目，再怎么樣學會了這樣一項技能后，都能幫自己在日常生活中用起來，這個就是我們普通人通過運用AI幫助自己的生活變得更好的例子。

副業變現

第二個價值就是變現，AI寫真目前在市面上需求還遠遠沒有被滿足，是一個很好的入場機會，現在這套技術幾乎是市面上最具競爭力的，不僅可以做到質量很高，而且學習成本不高。

目前市面上那些要做得很好的，都要本身有比較強的PS技術來調整，這一項目做到了讓用戶不需要學習PS就能做出90分的效果。

為什么AI寫真現在是一個很好的變現項目？

判斷一個項目是否可行，一定是從需求開始分析

如果是一些大的項目，你需要自己去做MVP測試需求是否真實？

如果是比較小的項目，通常只需要去找到異常值就好了。

比如之前賽博機車的時候，別人一條內容的點贊只有1000，但評論卻有2000多，同時評論區里的評論絕大多數都是這種有制作意愿的需求：

你再去想需求的群體是誰？是機車一族，他們本就是喜歡這些酷炫的東西，并愿意為之付費。

所以AI賽博機車圖就正好符合這類人群需求，所以整個變現合理性一說出來，你能感覺到是通的。

那現在來看看AI寫真項目：

你有一天刷小紅書的時候，發現了下面的異常值：

一個480贊的內容，有157條評論，且更為重要的是，評論區都是需求，且都是已經明說要付費的需求。

這里的寫真有女生自己想做的AI寫真，也有寶媽想給寶寶做的AI寫真，無一例外，女生、寶媽，都是非常有付費能力的群體，尤其是在小紅書這樣的平臺上，更愿意為自己或者孩子付費。

同時寫真這個產品的屬性就意味著價格不會太低，外面自己去寫真館拍一套寫真都要幾百了，做一個AI寫真，一張大幾十也很合理。

希望你能通過這個項目真正賺到錢，無論是第一桶金也好，還是找到自己的副業方向都很值。

鏈接成長

首先自己的AI技術，SD也好，MJ也好，如果你之前一直沒學會，你跟著教程和社群完整的操作實踐下來，這塊的技能就補上了。

同時你還會學會互聯網項目的玩法，知道怎么做內容，怎么引流私域變現，積累這塊的能力，以及你可以在群里和各路大神交流，互相學習、深度鏈接。

適合人群

①有執行力，愿意主動克服困難

②電腦設備有足夠的配置支持，如果配置不夠也愿意用云平臺操作

③有準備好的小紅書賬號、抖音賬號以及微信號，支持公域做內容

電腦配置

使用SD對電腦配置有一定的要求，為了后續大家能夠更加順利的使用SD，我們可以先檢查一下自己的電腦配置。

首先，我們電腦分為Mac系統和Win系統，其中Win系統的顯卡又分為N卡和A卡

這里我們Win系統的N卡，是最適合玩SD的，無論是最新的插件還是功能更新，N卡都是最快最適配的。

如果是Mac系統或者A卡的情況下，使用sd會比較容易出現報錯，或者缺少某個功能，即便是Win系統的N卡，我們還要考慮電腦運行內存，和顯卡內存的大小：

電腦運行內存推薦8GB以上

顯卡的內存，也就是顯存，需要在8GB以上

總結一下，就是Win系統N卡，運行內存8GB以上，顯存8GB以上，可以在自己電腦下載軟件。

Mac系統、A卡、以及電腦配置不太行的，就可以選擇云平臺，云電腦，相當于租用別人更高配置的電腦來使用SD

檢查電腦配置操作流程

①首先鼠標右鍵點擊桌面底部任務欄，打開任務管理器

②看到性能里面的內存，后面這個數字就是我們電腦的運行內存，也就是圖片中劃線的數字

這個內存如果顯示的是8GB，那就說明你的電腦剛好達到使用SD的標準

③點擊GPU，先看右上角的第一個單詞

如果是“NVIDIA”就代表是N卡

如果是AMD就是A卡

接著看到下面專用GPU內存，后面的數字就是我們電腦的顯存

顯存需要在8GB以上，用SD出圖才會比較順暢

大家就按照自己電腦的實際情況，選擇是在自己電腦本地下載軟件，還是租用云平臺。

直接保存視頻到蘋果手機里， 免費， 不花錢。下面以我保存視頻號視頻為例來說一下流程：

1、 首先要獲取到視頻的真實地址。??至于怎么獲取， 可能是從某地方復制過來的。然后在蘋果手機的瀏覽器里，粘貼上面的鏈接， 確定后打開視頻， 然后把視頻全屏關掉。

2、 看上圖標注的地方， 點擊后分享， 然后選擇 “存儲到文件”， 就保存到蘋果自帶的 “文件”APP里了， 要記住保存的路徑， 在微信里可以直接找到此文件。

3、 在蘋果手機的微信里發給朋友，見下圖

4、 ?根據剛才保存的路徑， 選擇文件后， 就可以發給朋友了。??

Google 的 Bard AI 機器人過去曾使用 LaMDA 系列的語言模型，后來改為 PaLM2，如今正式宣布推出自家的語言模型 Gemini，使用 TPU v4 和 v5e 芯片進行訓練，強調多模、多樣化的解析能力以及運行效率，甚至在多項測試中贏過 OpenAI 的 GPT-4 模型。

Google 自家原生 AI 模型，多項測試贏過 GPT-4v

Gemini 是 Google 推出的「原生」AI 模型，可以處理包含代碼、文本、聲音、圖片、影片這些不同形式的內容，而且因為 Google 的數據庫中有著巨量的內容，是訓練 Gemini 很棒的資源。

Google 甚至表示 Gemini 可以直接「看懂」圖片，而不是像過去使用 OCR 的方式掃描圖片然后再辨識上面的文本這種方式來分析圖片。

在 Google 的影片中，拿了兩張圖片做比較，Gemini 可以回答右邊圖片中的汽車會跑的比較快，因為符合空氣力學的關系，但你可以注意到，圖片中并沒有任何的文本，如果使用傳統 OCR 解析圖片的方式，就無法判斷出這些內容。

Google 展示的內容中，甚至還直接畫了一只鴨子，而 Gemini 也可以很快地理解出用戶話的內容是什么。

Gemini 也能夠解析代碼、C++、Java 等常用編程語言，甚至是爬蟲都可以，不只分析，也能夠按照你要的需求、指定的語言生成代碼。

Gemini 的運行速度也相當快，在一個午休的時間就可以閱讀完 20 萬份的論文，并且從用戶要求的關鍵字、條件去查找相關的數據，找出 250 份符合資格的論文以及我們要找的數據在哪里，并且整理成一份清單。

如果拿來和 OpenAI 的 GPT-4v 和 Gemini 做比較，全部 32 項測試中，有 30 項測試是由 Gemini 勝過了 GPT-4v，而且在 MMLU 大規模多任務語言理解的測試中，包含了歷史、法律、醫學、數學….等 57 個科目中，Gemini 都有達到 90% 的水準，甚至超越了人類專家的表現。

Gemini 也有適合手機使用的版本，Pixel 8 Pro 優先體驗

Gemini 共有 3 種不同大小的模型版本，分為 Ultra、Pro、Nano，其中的 Nano 版本最小，甚至可以直接安裝到手機上使用，Google 也表示 Nano 版本就針對行動設備所打造的，旗下 Pixel 8 Pro 也會優先開放使用。

其中最大型的 Gemini Ultra 也就是上面所說，在 32 項測試中贏過 GPT-4v 其中 30 項的大型版本，預計明年推出，但在此之前將會先提供給部分用戶、開發者以及企業用戶。

而中型的 Pro 版本則是現在就可以使用，部分使用英文語系的用戶在使用 Bard 的時候，就會自動用上 Gemini 模型，12/13 ?Google Cloud 的 Vertex AI、AI Studio 上也會釋放出相關的 API。