文章列表-AI魔法学院

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解码二维码：揭秘我的漂亮二维码生成秘诀！

· 1、二维码处理这个插件可以生成标准二维码，对二维码进行变形，还可以对SD生成的艺术二维码进行像素块修正。

图像文字

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

ViTPose+进一步拓展到多种不同类型的身体姿态估计任务，涵盖动物、人体以及典型的身体骨骼、手、脚、脸部等关键点类型，在不增加推理阶段模型复杂度和计算复杂度的情况下，实现了多个数据集上的最佳性能。

ViTPose+Transformer 身体姿态

StableDiffusion

深度解析丨StableDiffusion在多个设计场景中的探索与应用

Controlnet我们需要使用两个预处理器及模型：【canny】和【depth】。

文生图

一网打尽 | 掌握64个策划思维模型，逆转职业寒冬!（高清图+模型详解）

A （Act）处理，对总结检查的结果进行处理，对成功的经验加以肯定，并予以标准化；对于失败的教训也要总结，引起重视。

策划思维模型方法论

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

为了提高性能，他们实施了几项改进措施，包括增强数据清洗、更新数据混合方式、训练更多记号数量，并且扩大上下文长度。

大模型

实时语音克隆

建议使用 GPU 来进行训练和推理速度，但这不是强制性的。

语音克隆

研究人员开源中文文本嵌入模型，填补中文向量文本检索领域的空白

中文开源文本嵌入模型中最被广泛使用的 text2vec 主要是在中文自然语言推理数据集上进行训练的。

GPT

微软研究团队：Sora核心技术及未来机会研究报告-中英对照版

(2) 接下来，一个视觉转换器 (ViT) 处理这些潜码的数据表示，输出清洁、无噪声的视频数据表示。

sora 论文

ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题

Q4：如何提取表格和图片中的数据？

大模型

50+ Midjourney 美食相关提示词，看了别留口水哦

通过对提示词的精挑细选，我们就可以从这个宝藏里面挖掘无数的美食创意。

midjourney 文生图绘画

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

NLU（自然语言理解）任务效果很好，单卡GPU可以部署，速度快，V100GPU下1秒能处理2千条以上。

大模型

如何将 GPT 幻觉发生率从 20% 以上降低到 2% 以下

我们没有进行微调，而是结合使用提示链接和预处理/后处理来将幻觉率降低一个数量级，但它确实需要 3-4 倍的 OpenAI 调用次数。

大模型

GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

Python 基础：Python 编程需要对基本语法、数据类型、错误处理和面向对象编程有良好的理解。

LLM 大模型 GitHub

ChatGPT写论文指令全集

数据分析分析数据：使用适当的统计方法或定性分析方法处理数据。

ChatGPT 写作

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

敲黑板，划重点缩放点积注意力机制是一种高效的注意力计算方法，通过缩放点积和softmax函数得到值的权重，适用于大规模数据处理，并在实践中展现出优于加性注意力的性能。

Transformer 大模型

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