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一键AI换脸！小红书和北大合作的InstantID

InstantID 的工作原理可分为三个关键部分： ID Embedding：团队利用预训练的面部识别模型代替 CLIP 来提取语义人脸特征，并使用可训练的投影层，将这些特征映射到文本特征空间，形成

InstantID 文生图

Stable Diffusion

stable diffusion十七种controlnet详细使用方法总结

light,lamp,Fuji_Mountain out of window, 6.Lineart Lineart预处理器有分别针对写实

绘画作图

厉害了，匹诺曹Pinokio！所有AI工具，一键安装，全部免费！整合AI绘画、AI视频、AI语音...

环境配置、依赖安装让人头大别说小白了，就连有一定基础的人都嫌烦。

AI绘画 AI视频 AI音乐

GPU 性能（数据表）快速参考

后面的数字位数越高，意味着精度越高，能够支持的运算复杂程度就越高，适配的应用场景也就越广； o FP32也叫做 float32，两种叫法是完全一样的，全称是Single-precision

GPU 算力

ComfyUI-DDetailer脸部修复

不过大部分时候我们也主要只用到了ta的DD功能。

ComfyUI 脸部修复

7个有用的Prompt参数

4、Top P Top P，也称为核抽样或概率抽样，确定用于对生成的响应中的下一个标记进行抽样的累积概率分布。

prompt

对于大模型RAG技术的一些思考

实现流程很简单，实际上就是Langchain那一套： · 对文档进行切片 · 将切片后的文本块转变为向量形式存储至向量库中 · 用户问题转换为向量 · 匹配用户问题向量和向量库中各文本块向量的相关度

RAG 大模型

Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

我们首先结合配置文件中的这几行了解下每个部分的作用： "hidden_size": 5120, "kv_lora_rank": 512, "moe_intermediate_size

Deepseek-V2 大模型

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

一、分块与向量化首先，我们的目标是创建一个向量索引，用以代表我们文档的内容，然后在运行时寻找所有这些向量与查询向量之间的最小余弦距离，以匹配最接近的语义含义。

检索增强式生成 RAG

Stable Diffusion

AnimateDiff：一篇文章教你学会用Stable Diffusion制作GIF动图

以下是您可以配置的一些设置，我列一下我推荐的设置。

AnimateDiff 视频训练

最新最全的开源中文大语言模型列表

开发者和研究者可以在CPM-Bee基座模型的基础上在各类场景进行适配来以创建特定领域的应用模型。

大模型

中国大模型融资暗战：罗曼蒂克的快速消亡

2024年春节是一个分水岭。

大模型暗战

AI 写作：如何把GPT变成你的爆文写作素材库？

3、分类和存储收集到素材后，进行分类和存储。

AI写作 GPT

吴恩达老师建议大家关注 AI 智能体工作流

nbsp; • 规划：让大语言模型自己设计一个多步骤的计划来达成目标 · · • 多智能体合作：多个 AI 智能体协同工作，分配任务

智能体大语言模型

Stable Diffusion

stable diffusion最全18种controlnet模型，详细教程讲解。

还有可以ipadaper和depth搭配使用。

Stable Diffusion 文生图 controlnet

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