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Stable Diffusion

Stable Diffusion 30种采样器全解！

§ SDE是随机微分方程，调用祖先采样，表现不收敛特性。

Stable Diffusion采样器

图像作为prompt#IP-Adapter

相比于text-to-image方法，IP-Adapter具有更小的参数量（22M参数），并且不需要进行大规模的微调。

prompt IP-Adapter 文生图

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

我们也意识到，后期交互模型的出现使我们能够提供这种开箱即用型的功能，而无需对第三方数据集进行大量训练或微调。

大模型 AI编程

实测：本地跑llama3:70B需要什么配置

打开命令行，运行命令 ollama run llama3:70b 几分钟以后下载完毕，出现>>>提示符的时候就可以正常的跟70B模型交互了下面放两张图，对比模型加载前后系统硬件占用情况的对比

llama GPU内存

【AI绘图工具】太爆炸了，AI出图速度100fps（每秒100张图片），比LCM、SDXL Turbo更快，目前No.1

3、使用神经常微分方程（ODE）：通过使用ODE求解器，可以在不需要额外训练的情况下提高扩散模型的速度。

StreamDiffusion 文生图

“How to make money with GPTs” 教你集成第三方url的Action+知识库的完整版GPTs

创建一个GPT就像开始一个对话，给它指令和额外的知识，然后选择它可以执行的操作，如搜索网页、创建图像或分析数据。

GPTs 知识库

EasyPhoto | 您的智能 AI 照片生成器

我们使用一个预先准备好的模板作为所需的生成场景，并使用一个在线训练的人脸 LoRA 模型作为用户的数字二重身，这是一种流行的稳定扩散微调模型。

训练 EasyPhoto 文生图

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

不过当在未经微调的情况下在复制和精确检索任务上评估预训练模型时，Hawk 和 Griffin 的表现不如 Transformers。

transformer 训练

大模型训练工程那些事

，强调规模的扩大可以带来性能的提升 · Language Model is Compression: 这种理论观点，将语言模型看作是对信息进行压缩的工具 · 超大规模模型涌现能力和现象

训练工程大模型

AI声音克隆 | 最全最简教程（权威版）

TTS技术，计算机可以将文字信息转换成人类可听懂的语音输出，实现语音合成的功能目前市场上的AI声音我们最多用的还是普通的TTS，即把文字通过软件输出指定人的声音

声音克隆教程

SD入门教程二：文生图基础用法（提示词）

· · 使用 () 调整权重：你可以输入 (keyword:weight) 方式来控制关键词的权重，比如 (hight building: 1.2

SD prompt 文生图提示词

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

为了减轻幻觉： 1.调整温度参数以限制模型创造力。

大模型

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践（附可运行案例）

如果指定了该字段，则在浏览器收到该条消息时，会在当前 EventSource 对象（见 4）上触发一个事件，事件类型就是该字段的字段值。

GPT

AI Agent：大模型与场景间的价值之桥，但不适合当纯技术看

比如中央空调的场景感知的就是气候、用量、当前温度等，行动则是空调温度控制等。

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

存在的局限性：目前它只能生成固定像素的图片，对于一些细节可能表现的不够好，如人的手指、面部表情等，无法完美的展现照片级真实感。

Stable Diffusion 文生图

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