分享一下自己的微信助手的 AI 工作流：

分享一下自己的微信助手的AI工作流：在构建AI工作流时，有个很大的感知是，目前的AI离普通人（非行业从业者）的想象还挺远，媒体信息会不断地宣扬AI多么多么厉害，但实际应用在一个真实的场景时，会出现各种问题，很难达到可用的状态。例如我输入一段英文，AI怎么判断你想要的是翻译，还是基于内容的讨论？怎么判断你说的一句话是一个待办还是一篇笔记？这些都是目前的AI无法做到的，所以我在搭建这个微信助手时，把它的范围定在“处理日常简单且高频的事项”。通过workflow，使AI变得没那么性感，但输出变得稳定，然后通过工具（API）来使它实现更多的功能。附件图片是完整的工作流，只将一些隐私信息遮挡了下。#AI工作流

资源Activiti7工作流开发 打造通用型可视化UML工作流系统

资源名称：Activiti7工作流开发打造通用型可视化UML工作流系统资源简介：“程序是有逻辑的，业务是有流程的”，讲师倾囊相授三大核心：①以“代码驱动式”教学模式，精讲新版工作流引擎Activiti7核心组件；②传授你业务建模或者软件建模的“工程化思维”；③基于SpringBoot+Activiti+SpringSecurity等技术栈。链接：https://www.aliyundrive.com/s/C7QhrBiehwj关键词：#编程#知识#SpringBoot#全栈#Java来自：雷锋频道：@Aliyundrive_Share_Channel群组：@alyd_g投稿：@AliYunPanBot

ML Blocks：无代码AI图像生成和分析工作流平台

MLBlocks：无代码AI图像生成和分析工作流平台它提供了一个拖放式的界面，允许用户轻松地创建复杂的图像处理工作流，无需编写任何代码。你只根据需要将不同的功能块（如图像编辑功能和AI模型）组合在一起，即可实现个性化的图像自动化处理。该工具主要解决在电商领域遇到的批量处理图片问题。MLBlocks允许用户创建可以处理多步骤图像生成或分析管道的自定义图像处理工作流，使用基于图的工作流。用户只需按顺序连接几个块，如去背景->裁剪->AI上采样，就可以在几分钟内得到完整的图像处理工作流。主要功能：生成图像：使用StableDiffusion等AI模型生成或绘制图像。编辑图像：提供编辑功能，如裁剪、调整大小、重新着色等，来修改图像。分析图像：利用检测或分割模型从图像中提取数据。实际应用示例：基于提示模糊图像特定区域：传统方法需要使用DINO模型生成提示中提到的对象周围的边界框，然后使用像SegmentAnything这样的分割模型生成这些区域的遮罩，最后使用Pillow或OpenCV库编写模糊功能来模糊遮罩区域。而使用MLBlocks，用户只需将分割、遮罩和模糊块连接起来，就能在2分钟内完成工作流程。你还可以自动生成博客帖子或推文的横幅图像、根据提示移除图像中的对象、去除背景并用AI创建新背景等多种工作流程。

通过我这段时间高强度使用Midjourney，总结一下我保证（尽量）高效稳定出图的AI工作流：

通过我这段时间高强度使用Midjourney，总结一下我保证（尽量）高效稳定出图的AI工作流：1.心中有明确的画面：使用图片Describe，找到AI是如何描述这种图像的，然后通过输入prompt找到描述和期望最准确的，不断调整修改关键词，实在不行尝试垫图。（弥散渐变就是依靠这种方式）2.没有明确的画面：使用Chatgpt，给它一个主题，让其自由发挥，前期需要先调教过。然后不断调整修改关键词。3.积累参数类的关键词：过程中需要积累一些midjourney打标得比较好的关键词，比如closeup，就会产生特写镜头的画面。风格类的关键词不建议记忆了，难以通用适配到所有画面，我目前的做法是先存到表格上。通过以上一些磨合，能让Midjourney生成一些比较符合我预期的图片。