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Stable Diffusion

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

我发现 v14 模型效果更好，但我建议这两个模型都下载下来，这样就可以自己尝试哪个更符合需求。

AnimateDiff 视频训练

如何用人工智能协助我提高写代码的效率

当然让它帮你改写也会存在问题，特别是你只给了一个代码片段时，AI可能理论错了，写出错误的回答，但至少能给你参考和思路。

人工智能编程

第一个StableCascade动漫大模型上架了

其中关键节点配置： 1、b模型，UNET加载器第一个UNET加载器配置b模型，建议量化bf16版本，如果显存足够大可以试试无量化版本，如果显存比较小可以试试lite版本。

StableCascade 文生图

GitHub本月榜单：一个数字人技术的“非官方”实现

虚拟试穿/试用：对于需要试穿或体验的商品，如衣物、眼镜等，AnimateAnyone可以创建虚拟试穿或试用的动画，让消费者在线上就能预览效果。

AnimateAnyone 人工智能

一个充满多智能体的数字社会正在浮现，商业的底层逻辑已进入重构倒计时

我们在协作软件工程基准测试上的实验表明，与现有的基于聊天的多智能体系统相比，MetaGPT生成了更连贯和正确的解决方案。

大模型

变天了，AI可以一键生成中文海报了......

这是我找的参考图⬇️ 这是AI生成的海报⬇️ 这是我找的参考图⬇️ 这是AI生成的海报⬇

2.1图像模型文生图

腾讯开源的数字人MuseTalk到底行不行？

话说速度方面，经测试，在RTX4060 服务器上，10秒钟音频推理，耗时接近3分钟，耗时时长比差不多1:20。

MuseTalk 数字人音频

忘了stable diffsion的英文提示词吧，这个工具点点鼠标就可以了

3、不足和建议这个插件满足了我想要实现的一切效果，对于英语水平不佳的中国人来说，这个插件更是彻底解放了大脑，不需要绞尽脑汁去思考提示词怎么写，只需要用鼠标点点就可以实现想要的效果。

stable diffsion 提示词

大模型检索增强生成(RAG)高质量报告

优化大模型的性能通常可以从提示工程、RAG或者微调入手 RAG对比微调 RAG的应用场景 Naive RAG就是建索引、召回、生成三步走进阶的做法还会考虑索引优化

RAG 大模型检索

性能超出预期！神秘的国产大模型 Kimi 开放 API

上面的测试也佐证了这一点。

Kimi Chat 大模型 API

更强的小型LLM：Zephyr-7B

量化意图对齐一直存在挑战，但最近的努力已经导致了像MT-Bench和AlpacaEval这样的基准测试的开发，这些基准测试专门设计用来评估这一方面。

Zephyr-7B 大语言模型

Stable Diffusion

stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握

使用一个可视化http请求工具，我推荐postman，postman下载（当然，你也可以直接写代码进行访问，我比较推荐先用工具测试请求正确性

文生图 api

字节跳动最强AI工具 “豆包” ，近1000款应用！一句话自动生成图文，堪比ChatGPT？

经过我多轮测试，豆包的生图质量、效果和速度都挺不错。

AI工具文生图

【语音识别】OpenAI语音力作Whisper

1）beam decoding: 作者用温度系数调控解码方式（需要调控的原因是因为贪心解码算法在每个时间步只选择概率最高的输出，而不考虑后续时间步的影响。

语音转文字 whisper

ComfyUI | 这么入门就顺了，硬入疼的是自己

之前web UI的各个板块由上到下推进，然后没有这些线条，如果要快速的了解这些界面，不如这样试试看，在web UI界面基础上扩展，比如下面这个界面，忽略线条看，是不是很熟悉？

生成式AI

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