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中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

-2是高效注意力机制的一种实现，相比其一代技术具有更快的速度和更优化的显存占用当上下文长度更长时，为了避免显存爆炸式的增长，使用此类高效注意力技术尤为重要本项目的所有模型均使用了FlashAttention

大模型

Stable Diffusion

stable diffusion如何确保每张图的面部一致？

某种程度上可以说提示词就是图片的灵魂。

图生图文生图 sd

两天star量破千：OpenAI的Whisper被蒸馏后，语音识别数倍加速

不过，从 HeyGen 现在的火爆程度来看，想用它制作类似视频可能要排很久。

语音 HeyGen

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.9.0重大更新！

这个调度器其实就是噪声调度器，每个调度器都有自己的采样特点，以前在SDWebUI中无法实现采样器和调度器随意组合，现在就可以实现这个效果。

Stable Diffusion 文生图大模型

AI绘画Stable-Diffusion风格化实战

从具体的艺术家，画派，题材等多个维度对 Midjourney 的图片风格进行了分类和汇总，可以说是非常全面和系统的一个Midjourney样式参考库。

Stable-Diffusion 文生图

【NLP技术分享】文本生成评价指标的进化与推翻

· BP 是惩罚因子，如果译文的长度小于最短的参考译文，则 BP 小于 1。

开源模型

大模型检索增强生成RAG的优化

下面针对每个模块分别做说明（备注：以下内容部分参考了检索增强生成技术(RAG)深度优化指南：原理、挑战、措施、展望）。

RAG 检索增强大模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

另外是一个小细节是SD 2.0提取的是text encoder倒数第二层的特征，而SD 1.x提取的是倒数第一层的特征。

Stable Diffusion 文生图

真格基金大模型能力测试问题集---基础篇

但是，我们难免会漏掉一些场景，或是出现很多专业角度看比较业余的内容，未来，我们会不断根据搜集到的反馈去补充完善，并且及时予以公布。

大模型训练中文

姚班天才开发《完蛋！我被大模型包围了》游戏爆火，一日用户过万挤爆服务器

难度循序渐进，比如第一题初来乍到只是“请你构造一个问题，使模型的回答是一字不差的‘1+1=3’”。

大模型游戏

SD入门教程四：图生图基础用法

缩放模式这里的缩放模式是调整图片尺寸大小，常用“剪裁后缩放”，与界面上的3号区域搭配使用的，先调整3号区域内的宽度和高度，再调整4号区域的重绘幅度，2号区域的迭代步数和采样方法默认即可

SD 入门图生图

真超越了GPT？国产大模型实用场景横评②

我们会基于以下5个维度，为每个答案打0-5分，来评判大模型的表现。

大模型

如何拥有你的卡通形象？ComfyUI-workflow

Lora (sliders) 使用调整滑块，可以调整眼睛的大小、微笑的强度、头发的长度等维度。

ComfyUI-workflow 文生图

从第一性原理看大模型Agent技术

另一个解决方案是，在有限的 context 中，我们先将文本拆分成小片段，对每个片段进行摘要，然后再将其组合，从而得出结果。

大模型 agent

Stablediffusion3论文下载-确定了Stablediffusion3与Sora的架构是一致的

在这些测试中，人类评估员从每个模型中获得输出示例，并要求他们根据模型输出在多大程度上紧跟所给提示的上下文（"紧跟提示"）、在多大程度上根据提示渲染文本（"排版"）以及哪幅图像具有更高的美学质量（"视觉美学

SD 论文

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