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说真的，SDXL究竟藏着多少秘密，也许没人知道

画人物的分辨率来自社群小伙伴@孙吾饭 168 的分享： SDXL 人物变形修正，使用如下分辨率参数 1024x1024(1:1) 704x1408(1:2) 832x1152 (接近3:4)

文生图

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

提升GPT Prompt效果最佳实践 - 拆解复杂任务 4.给 GPT 时间思考如果让你计算17乘以28，你可能不会立即知道答案，但是却可以花时间计算出来。

ChatGPT 大模型

无需编码，轻松提升图像品质：探索ComfyUI的图像增强功能

将Stable Diffusion检查点/模型放在“ComfyUI\models\checkpoint”中 Colab笔记本：用户可以使用提供的Colab笔记本[4]用于在Colab

文生图

ComfyUI王牌！复合生成！必须揉在一起

此示例包含 4 张合成在一起的图像。

comfyui 文生图

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

Step 4 有了Keypoint后事情还没有结束，因为模型预测的Heatmap是比输入图片小的，存在量化误差，一般来说Heatmap的尺寸是输入图片的1/4，因此Heatmap上的像素对应到输入图片上的点是稀疏的

MoveNet-SinglePose Google 模型

[Midjourney]人物镜头拍摄视角大全

clay material,popmart blind box,pixar trends,animated lighting,depth of field,super fine 3 --ar 3:4

视图视角构图

Prompt逆向工程：ChatGPT通过多角色对抗生成完美提示词

4.结构相似度：除了内容之外，文章的结构（例如段落的组织、标题的选择等）也可能被抄袭。

Prompt ChatGPT

用AI为古诗词生成插画

兼顾画质和速度，风景类的推荐“dreamshaperXL_sfwTurboDpmppSDE”，这个模型比较稳定，使用了Turbo技术，出图只需要几秒；人物类的推荐“国风4 GuoFeng4 XL”，顾名思义这个适合出古典人物

Stable Diffusion 文生图提示词

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

第一部分基础概念1.机器学习场景类别2.机器学习类型(LLM相关)3.深度学习的兴起4.基础模型第二部分应用挑战1.问题定义与基本思路2.基本流程与相关技术1）Tokenization与Embbeding2

prompt 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.9.0重大更新！

扩展和API更新(Extensions and API)：总共8项； 4.

Stable Diffusion 文生图大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜背景替换只需要两分钟！

4.

SD 背景文生图

Stable Diffusion

超详细的 Stable Diffusion ComfyUI 基础教程（二）：文生图基础流程

4.

comfyui 文生图

最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

融入其他数据模态 4.

大语言模型

国产编程大模型CodeGeex

推荐使用aria2通过以下命令快速下载（请保证有足够的硬盘空间存放权重（～26GB））： aria2c -x 16 -s 16 -j 4 --continue=true -i urls.txt

编程

Stable Diffusion

Stable Diffusion ControlNet：Reference“垫图”功能，不炼丹也能保持同一人物

4、再来一个靓妹演示案例来测试，据说这样看的人会多些：模型：realisticVisionV20 正向： photo of woman,wispy blonde hair,perfect

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