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## 【智王AI开源组-网络社群】
* zw网站：http://www.ziwang.com
* meta-font原字库：http://www.meta-font.vip，短域名 m-f.vip
* @ps，因为智王AI开源组正在转型，网站在调整升级。
* 建议大家使用github项目网站，支持留言、发帖，互动更加方便。
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* 智王Git网址：https://github.com/ziwang-com/
* zwai-lab项目网址：https://github.com/ziwang-com/zwai-lab
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* 百度网盘-链接: https://pan.baidu.com/s/1EH19ablXVLYQP1f-IaPS-Q?pwd=hiks 提取码:hiks
* 阿里云盘-链接: https://www.alipan.com/s/pZ5qewjCec8 提取码: fs64
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* QQ社群，都是千人大群，欢迎加入，共同学习。
* QQ群文件，和网盘，有海量AI资源/模型/文档，提供免费下载。
* 微信群请先+管理员微信：zwpython，注明：加群。
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## 【ziwang AI Resource Library】
* Github: https://github.com/ziwang-com/zwai-lab
* Baidu Cloud Drive - Link: https://pan.baidu.com/s/1EH19ablXVLYQP1f-IaPS-Q?pwd=hiks Extract code: hiks
* Alibaba Cloud Drive - Link: https://www.alipan.com/s/pZ5qewjCec8 Extract code: fs64
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* QQ community is a large group of thousands of people, welcome to join and learn together.
* QQ group files, online disks/official account, and massive AI resources/models/documents are available for free download. Scan to join for free.
* WeChat group, please first add the administrator's WeChat: zwpython， Note: Add to group.
因为模型文件都是10G左右，正在寻找合作发布通道，欢迎网友提供。
We are looking for other publishing channels, and welcome netizens to provide them
管理员微信：zwpython
# zwai-lab智王AI工坊
（扫描QQ群二维码，即可加入智王AI社群，免费下载相关软件，模型。）
### 【ps：公众号相关blog】，扫描上图公众号二维码即可。
* 《workflow智能工作流：AI变现飞天马》 https://mp.weixin.qq.com/s/jqNHuwVtLVMQ5_3dlhmcIQ?token=1948053569&lang=zh_CN
* 《zwai-lab全球首个AI搞钱-工业母机》 https://mp.weixin.qq.com/s/qzVo5xafXegAavKmwywGuQ?token=1948053569&lang=zh_CN
* 《comfyUI+vscode，两大神器首次跨界融合》 https://mp.weixin.qq.com/s/cd5EL8koaCnGTDft02YoGw?token=1948053569&lang=zh_CN
* ###
* 全球三大/目前唯一，集成式AI开发平台。
* GPT时代，AIGC、LLM大模型调参，AGI快速开发神器。
* 行业首个AI-workflow工作流导向的智能IDE。
* 根正苗红，源自zwPython，十年老牌开源Python项目。
### [ps: official account related blog], just scan the QR code of official account in the above figure.
* Workflow Intelligent Workflow: AI Monetization Pegasus https://mp.weixin.qq.com/s/jqNHuwVtLVMQ5_3dlhmcIQ?token=1948053569&lang=zh_CN
* ZWAI Lab is the world's first AI powered money maker - industrial mother machine https://mp.weixin.qq.com/s/qzVo5xafXegAavKmwywGuQ?token=1948053569&lang=zh_CN
* ComfyUI+VSCode, the first cross-border integration of two major artifacts https://mp.weixin.qq.com/s/cd5EL8koaCnGTDft02YoGw?token=1948053569&lang=zh_CN
* ###
* The world's top three/currently the only integrated AI development platform.
* In the era of GPT, AIGC and LLM large model tuning, AGI rapidly developed artifacts.
* The industry's first AI workflow oriented intelligent IDE.
* Root positive seedling red, derived from zwPython, a decade old open-source Python project.
* 网络版仅3G多，包含了全部核心模块：comfy，vscode，30+nodes节点插件，只需下载模型即可。
* 智王AI团队，内部开发版，超过650G，包含150个+精心筛选、完全兼容的nodes节点模块库。
* 稍后，网盘，ftp会根据comfy文件机构，上传各种常用模型。
* 智王版150+插件nodes节点插件合集，正在测试优化，稍后会一并发布。
## 【主要特色】
* 内置vscode，以及多种高效python、AI编程插件。
* 百分百兼容comfy，可同步升级更新。
* 内置数十组AIGC、3D、短视频插件。
* 内置各种热门大模型，支持：FLUX，SANA，GPT，PIXART。
* 内置多套AI-3D、VIDEO短视频nodes节点插件.
* 社区提供海量json格式工作流。
* 大量开源案例，涵盖comfy官方网站全套学习课件.
* 。。。。。。
## 【安装&使用方法】
* 采用苹果OOTB“开箱即用”模式（out-of-the-box），无需安装，解压即用。
* 默认安装在D盘根目录：
* d:\zwai-lab
### 注意：
* 只有一级zwai-lab目录，以下模式：
* d:\zwai-lab\zwai-lab\zw.bat
* 有两层子目录，是解压错误，把二级目录zwai-lab，移动到D盘根目录，合并覆盖即可。
### 1#，运行comfy
* 解压后，直接运行：
* d:\zwai-lab\zw.bat
* 即可运行comfy，进入AIGC系统。
* comfy升级维护，请参看comfy文档，运行以下目录升级命令即可。
* d:\zwai-lab\update
### 2#，运行vscode
* 解压后，直接运行：
* d:\zwai-lab\vscode\code.exe
* 即可进入python开发编程环境。
* vscode升级，请下载便携版，直接解压覆盖即可。
### 3#：安装升级python模块库
* 安装、更新python模块库，运行批命令：
* d:\zwai-lab\xpip.bat
* 例如，安装升级padans，在zwai-lab目录，进入dos命令行，键入以下命令即可：
* zwai-lab>>xpip pandas
## 【目录说明】
* D:\zwai-lab\.cache，hf模型下载目录，python模块库安装缓冲目录。
* D:\zwai-lab\ComfyUI，工作流、AIGC-comfyUI主目录
* D:\zwai-lab\doc，用户文档
* D:\zwai-lab\python_embeded，python运行环境目录
* D:\zwai-lab\update，comfy升级维护目录
* D:\zwai-lab\VSCode，python编程ide程序。
* D:\zwai-lab\zout，默认用户输出目录
* #
* D:\zwai-lab\zw.bat，运行comfy
* D:\zwai-lab\xpip.bat，安装升级pyhton模块库
* D:\zwai-lab\vscode\code.exe，运行python编程ide。
## 【运行环境】
* windows 10,11， cuda-12.4+， python-3.12+
* #
* 运行前，请确保系统已经安装好cuda运行环境，部分模块和维护，可能需要安装相关软件。
* ffmpeg、Git、graphviz。
* python模块库，需要c编译软件，请下载：vc2022，或c语言v17版本，选择desktop桌面开发模式。
* 以上cuda运行库，以及相关软件，均可在zwai社区【资源中心】免费下载。
* 扫描QQ群二维码，即可免费加入下载。
## 【补充说明】
* @ps#1：
* zwai-lab智王AI工坊，源自zwPython，全球三大/目前唯一，集成式AI开发平台。
* 曾用名：zw-GPT-Studio，zw-comfy。
* anacoda是商业平台，企业版年费约七八千人民币元。（50美元x12月）
* 因为系统架构，开发的AI程序，运行效率比原生Python低5-7倍，pytorch官方明文宣布，不再对anacoda进行技术支持。
* 智王AI项目，均采用【zwai-lab智王AI工坊】开发。
* #
* @ps#2：
* 字王AI团队，最早从事AI中文字库开发，始于1989年，30+年一线AI工程经验。
* 参见论文：《人工智能与中文字库开发》（1989，《广东青年科学家论坛文集》）
* AI时代，字王AI开源团队，更名为：智王AI开源组：ZWAI-TEAM
### 主要作品：
* 超过一万套国标二级个性化中文字库IP版权。
* 全球首套个性化中文字体：字王拙体（1988，是剪纸体母版，idea源自毕加索立体派风格。）
* 多套个性化中文字库：《中华大字库》、metafont元字库，大藏经开源字体，gif动态中文气球体、。。。
* AGM阿格姆：AI基因图谱模型，从token-weight权重微粒角度，探索AI模型，GPT\LLM大模型的内在运作机制。
* https://github.com/ziwang-com/AGM
* 。。。。。。
## 【智王AI开源组-网络社群】
* zw网站：http://www.ziwang.com
* meta-font原字库：http://www.meta-font.vip，短域名 m-f.vip
* @ps，因为智王AI开源组正在转型，网站在调整升级。
* 建议大家使用github项目网站，支持留言、发帖，互动更加方便。
* #
* 智王Git网址：https://github.com/ziwang-com/
* zwai-lab项目网址：https://github.com/ziwang-com/zwai-lab
## ziwang AI Open Source Group - Online Community
* ZW website: http://www.ziwang.com
* Meta font Original Font Library: http://www.meta-font.vip , short domain m-f.vip
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### [ps: official account related blog], just scan the QR code of official account in the above figure.
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* 网络版仅3G多，包含了全部核心模块：comfy，vscode，30+nodes节点插件，只需下载模型即可。
* 智王AI团队，内部开发版，超过650G，包含150个+精心筛选、完全兼容的nodes节点模块库。
* 稍后，网盘，ftp会根据comfy文件机构，上传各种常用模型。
* 智王版150+插件nodes节点插件合集，正在测试优化，稍后会一并发布。
## 【主要特色】
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### 1#，运行comfy
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### 2#，运行vscode
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### 3#：安装升级python模块库
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* python模块库，需要c编译软件，请下载：vc2022，或c语言v17版本，选择desktop桌面开发模式。
* 以上cuda运行库，以及相关软件，均可在zwai社区【资源中心】免费下载。
* 扫描QQ群二维码，即可免费加入下载。
## 【补充说明】
* @ps#1：
* zwai-lab智王AI工坊，源自zwPython，全球三大/目前唯一，集成式AI开发平台。
* 曾用名：zw-GPT-Studio，zw-comfy。
* anacoda是商业平台，企业版年费约七八千人民币元。（50美元x12月）
* 因为系统架构，开发的AI程序，运行效率比原生Python低5-7倍，pytorch官方明文宣布，不再对anacoda进行技术支持。
* 智王AI项目，均采用【zwai-lab智王AI工坊】开发。
* #
* @ps#2：
* 字王AI团队，最早从事AI中文字库开发，始于1989年，30+年一线AI工程经验。
* 参见论文：《人工智能与中文字库开发》（1989，《广东青年科学家论坛文集》）
* AI时代，字王AI开源团队，更名为：智王AI开源组：ZWAI-TEAM
### 主要作品：
* 超过一万套国标二级个性化中文字库IP版权。
* 全球首套个性化中文字体：字王拙体（1988，是剪纸体母版，idea源自毕加索立体派风格。）
* 多套个性化中文字库：《中华大字库》、metafont元字库，大藏经开源字体，gif动态中文气球体、。。。
* AGM阿格姆：AI基因图谱模型，从token-weight权重微粒角度，探索AI模型，GPT\LLM大模型的内在运作机制。
* https://github.com/ziwang-com/AGM
* 。。。。。。
## 【智王AI开源组-网络社群】
* zw网站：http://www.ziwang.com
* meta-font原字库：http://www.meta-font.vip，短域名 m-f.vip
* @ps，因为智王AI开源组正在转型，网站在调整升级。
* 建议大家使用github项目网站，支持留言、发帖，互动更加方便。
* #
* 智王Git网址：https://github.com/ziwang-com/
* zwai-lab项目网址：https://github.com/ziwang-com/zwai-lab
## ziwang AI Open Source Group - Online Community
* ZW website: http://www.ziwang.com
* Meta font Original Font Library: http://www.meta-font.vip , short domain m-f.vip
* @ ps, as the Zhiwang AI open source team is undergoing transformation, the website is undergoing adjustments and upgrades.
* It is recommended that everyone use the GitHub project website, which supports commenting and posting, making interaction more convenient.
* #
* Zhiwang Git website: https://github.com/ziwang-com/
* ZWAI Lab project website: https://github.com/ziwang-com/zwai-lab
## 【智王AI资源库】
* Github项目网址：https://github.com/ziwang-com/zwai-lab
* 百度网盘-链接: https://pan.baidu.com/s/1EH19ablXVLYQP1f-IaPS-Q?pwd=hiks 提取码:hiks
* 阿里云盘-链接: https://www.alipan.com/s/pZ5qewjCec8 提取码: fs64
* #
* QQ社群，都是千人大群，欢迎加入，共同学习。
* QQ群文件，和网盘，有海量AI资源/模型/文档，提供免费下载。
* 微信群请先+管理员微信：zwpython，注明：加群。
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## 【ziwang AI Resource Library】
* Github: https://github.com/ziwang-com/zwai-lab
* Baidu Cloud Drive - Link: https://pan.baidu.com/s/1EH19ablXVLYQP1f-IaPS-Q?pwd=hiks Extract code: hiks
* Alibaba Cloud Drive - Link: https://www.alipan.com/s/pZ5qewjCec8 Extract code: fs64
* #
* QQ community is a large group of thousands of people, welcome to join and learn together.
* QQ group files, online disks/official account, and massive AI resources/models/documents are available for free download. Scan to join for free.
* WeChat group, please first add the administrator's WeChat: zwpython， Note: Add to group.
因为模型文件都是10G左右，正在寻找合作发布通道，欢迎网友提供。
We are looking for other publishing channels, and welcome netizens to provide them
管理员微信：zwpython
>>>>>>> 10c9af4d88757ad87f13cb48cbba0375eb247937
---
# For reference on model card metadata, see the spec: https://github.com/huggingface/hub-docs/blob/main/modelcard.md?plain=1
# Doc / guide: https://huggingface.co/docs/hub/model-cards
{}
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
This modelcard aims to be a base template for new models. It has been generated using [this raw template](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/templates/modelcard_template.md?plain=1).
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed] |