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Stable Diffusion

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

出的图片比原图少了某些元素，可以一次性生成多张图片。

Stable Diffusion 文生图 controlnet

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

这里列举几个比较经典的方法和库：Word2Vec、Elmo、bert、fasttext，glove等。

embedding

实测：本地跑llama3:70B需要什么配置

展示一波LLM排名这么帅还不要钱，就问你想不想要也许从此强大的模型不再只是厂商云端的特权，现在每个人都可以在本地部署Llama 3。

llama GPU内存

SDXL风格插件，超越Midjourney的时刻来了

和SD1.5相比，SDXL对自然语言的理解更加到位，和SD1.5的模型相比，SDXL的模型素材更多、更清晰，只需要结合几个常用的LoRA，就能最大限度的还原想象中的场景。

SDXL

MaskGCT：登上GitHub趋势榜榜首的TTS开源大模型

语音语义表示编解码器用于将语音转换为离散的语义标记，这些标记通常通过离散化来自语音自监督学习（SSL）模型的特征获得。

MaskGCT 声音克隆

掌握Prompt的6心法

比如说,有人对你说: "小明,去买点面包回来。"

prompt 写作

AI国力战争：GPU是明线，HBM是暗线

HBM也是AI芯片中占比最高的部分，根据外媒的拆解，H100的成本接近3000美元，而其中占比最高的是来自海力士的HBM，总计达到2000美元左右，超过制造和封装，成为成本中最大的单一占比项。

GPU HBM 大模型

中文通用大模型最全汇总

地址：https://github.com/OpenLMLab/OpenChineseLLaMA 简介：基于 LLaMA-7B 经过中文数据集增量预训练产生的中文大语言模型基座，对比原版

大模型开源模型

大模型落地“诸神之战”，场景玩家先杀出重围了

对比通用大模型而言，它的实际生成效果更加自然美观。

大模型文生图

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

然而，对于自然语言处理任务，通常很难定义和测量奖励函数，特别是当涉及到人类价值和偏好的复杂任务时。

大模型训练

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

我们新的多模态扩散变换器（MMDiT）架构为图像和语言表示使用了单独的权重集，与 SD3 以前的版本相比，提高了文本理解和拼写能力。

SD 论文

弱智吧竟成最佳中文AI训练数据？！中科院等：8项测试第一，远超知乎豆瓣小红书

不少数据集是用AI生成的，质量难以保证，容易出现事实性错误 § 即使是人工标注的数据集，也存在数据量小、覆盖领域不全面等问题为了解决这些痛点，团队从中文互联网的各种知识源头直接收集数据，比如知乎

弱智吧训练数据集

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

ChatGLM2-6B 介绍 ChatGLM2-6B 在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，引入了如下新特性： o• 更强大的性能：基于 ChatGLM

知识库

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30种采样器全解

二代算法相比于一代算法，质量有所提升但需要更多的时间和迭代步数，通过增加一代算法的迭代步数也能达到相同的质量效果。

Stable Diffusion 采样器

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

简单来说，如果你先问 LLM 几十个危害性较小的问题，就可以说服它告诉你一些危害性较大问题的答案，比如“如何制造炸弹”。

Anthropic 大语言模型

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