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Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

在实现上，它是将低分辨率图像直接和noisy latent拼接在一起送入UNet，因为autoencoder将高分辨率图像压缩为原来的1/4，而低分辨率图像也为高分辨率图像的1/4，所以低分辨率图像的空间维度和

Stable Diffusion 文生图

造梦师手记：SDXL迎来了AI插画师

生成参数如果您无法生成与预览图相似的图像，请参照以下指南。

文生图漫画

建筑物提示词

建筑物提示词，学学英语也是好的^_^

画图提示词

国风真的太绝啦！被10万人围观的咒语快收下！

traditional figurative art, gigantic scale, dreamlike illustration, traditional」「中国龙、色彩缤纷的莫比斯风格、儿童书籍插图、

文生图古风

Stable Diffusion

用 Stable Diffusion 10分钟实现电商模特换装/换模特

它可以利用最先进的图像识别算法，为你制作蒙版。

Stable Diffusion 文生图

Stable Diffusion

造梦师手记：腾讯加入Stable Diffusion的ControlNet模型开发，效果艳丽

周末读了一篇ghostmix模型作者的文章，也引起了我对Stable Diffusion发展方向的思考。

Stable Diffusion

大模型训练工程那些事

从而进一步指导实验管理、数据管线、算力规划、效果评估、训练框架、模型设计等。

训练工程大模型

Stable Diffusion

SD好复杂，是不是很糊，一文搞懂Stable Diffusion的各种模型及用户操作界面

3、SD 1.5：这是一个在SD 1.x基础上进行优化的版本，它在文本到图像生成任务上表现尤为出色，能够生成更符合用户需求的图像。

Stable Diffusion 文生图

Stable Diffusion

超级干货，自学stable diffusion，看完这篇就够了

*左图没写反向提示词的，右图增加了反向提示词的提示词的权重：提示词默认权重为1，如果你不进行权重的调整的话越靠前的提示词权重越高，但是如果你需要突出画面中某个元素，或者某个元素AI

Stable Diffusion 文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion真实人物转卡通证件照（2.0版）

-39000 迭代步数 (Steps)：20 采样方法 (Sampler)：DPM++ SDE Karras 宽度：616 高度：768 总批次数：1 单批数量：1 提示词引导系数

Stable Diffusion 文生图

超越RAG：揭秘IAG框架如何引领推理问答系统的创新之路

该框架通过在输入问题后添加一个诱导器来引导模型预测答案，从而增强系统的事实准确性。

IAG框架大语言模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

为了下文行文方便，这里会将本篇文章想要表达的核心思想做一下定义。

泛化大模型

数字人：从科幻走向现实的技术革命

创建数字人需要多方面的技术支持，包括计算机图形学、动作捕捉、语音合成以及人工智能算法等。

数字人语音

Prompt及AI提问实践

顾名思义，模型本身的参数量越大，对Prompt的适应能力就越强。

Prompt 大模型提问

大模型RAG检索增强问答如何评估：噪声、拒答、反事实、信息整合四大能力评测任务探索

一、4个衡量RAG性能的测试任务该工作将RAG评测分为4个测试维度，如图1所示： 1、噪声鲁棒性（Noise Robustness）模型能从噪声文档中提取有用信息。

大模型 RAG检索增强

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