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几个对我影响很大的统计学模型

康奈尔大学通过对240万用户的5亿条Twitter、26000个电话会议分析，得出一个非常明显的趋势： o 人在周末情绪会更好。

统计学大模型

FaceFusion参数详解

所以它有非常非常多的参数可选。

FaceFusion 文生图

万字长文，大语言模型如何宣告心理学的死亡？

可以说，心理学家将人类心理看成“黑箱”，只能通过实验室或者自然刺激来解释行为数据的差异，进而推测心理状态。

大语音模型

Roop参数说明，ROOP->StyleGAN演示！

下面就挨个来介绍一下ROOP的参数。

视频 StyleGAN

SadTalker数字人常见问题3

SadTalker数字人制作工具，用自带的图片音频可以生成，而用自己的图片、音频生成视频就不行。

SadTalke

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践

为什么要这样传输，从使用场景上来说，ChatGPT 是一个基于深度学习的大型语言模型，处理自然语言需要大量的计算资源和时间，响应速度肯定比普通的读数据库要慢接口等待时间过长，显然不合适。

打字机 sse 大模型

数字人直播哪家强？百度、硅基、风平与闪剪四大AI数字人横向评测！

在AI大模型的驱动下，基于深度学习的自然语言生成技术与数字人结合成为可能，使得数字人的智能化水平有望大幅提升，解决了数字人技术门槛高、资金投入大等难题，真正赋予数字人以"人"的要素。

数字人数字分身

StableDiffusion

StableDiffusion常用基础参数说明

图像总数是这个值乘以批次数。

文生图

Stable Diffusion

深入浅出学习Stable diffusion之线稿转效果图

这是一个大体模型，就是很多风格集中在一起的模型，不论是景观、建筑、动漫人物还是什么，但是当你需要出独特的风格图时候就需要更优化的模型，你可以自己训练模型，也可以先去下载别人做好的模型，新手建议先从白嫖学起

Stable Diffusion 文生图大模型

Stable Diffusion

超级干货，自学stable diffusion，看完这篇就够了

二、图库浏览器： 1.存留自己往期生成过的效果图，并保留该效果图的生成参数（模型，lore，迭代步数，采样，宽高等都会保留，插件数据不会保留），把图片信息完全复制到正向提示里

Stable Diffusion 文生图

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

但是长期以来出于工程和算法原因，人们认为用强化学习训练LLM是不可能的，因为微调整个 10B～100B+ 参数的成本过高。

大模型训练

Stable Diffusion

还没有上手Stable Diffusion XL 1.0 的同学，看这篇文章就够了

SDXL 1.0 出现前，同样经历了0.9和beta版本的过渡阶段， SDXL 1.0 在 stable 1.5的基础上做了改进，参数数量从0.98B扩大到6.6B。

SDXL

点评：六大向量数据库

而这也推动：向量数据库成了热点科技。

向量数据库

主流向量数据库一览

什么是向量数据库？

向量数据库

StableDiffusion

教你用StableDiffusion设计AI数字人

▲ 虚拟数字人为了探究普通用户做数字人的可行性，淘宝设计内容生态小组专门成立了AIGC小组，挑选了一位素人美女同事作为样本对象，帮她做一个AI数字分身！

文生图

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