首页
Ai 资讯
Ai 知识库
创作魔法
绘画魔法
视频魔法
训练魔法
Ai术语
Ai提示词
Ai创意图
Ai工具
Ai视频
VIP专区
VIP专区
登录
AI魔法学院客服
最新
排序
收藏
全部
七天内
一个月内
选择分类
全部
写作魔法
绘画魔法
视频魔法
训练魔法
其他
AI工具
VIP视频
推荐阅读
换一批
· 大模型中的Top-k、Top-p、Temperature详细含义及解释
· 了解Kimi必看的26个问题 | Kimi系列文(二)
· 一文彻底搞懂多模态 - 多模态推理
· GLM-4-Voice 9B——实时多语言语音对话 AI——几分钟内即可在本地安装
· 国内法律类大模型介绍
· ChatGLM智谱清言
· ComfyUI学习笔记2,一文看透Workflow
· 还没有上手Stable Diffusion XL 1.0 的同学,看这篇文章就够了
· 50+ Midjourney 美食相关提示词,看了别留口水哦
· 字正腔圆,万国同音,coqui-ai TTS跨语种语音克隆,钢铁侠讲16国语言
热门标签
Stable Diffusion
stable diffusion
Midjourney
midjourney
ComfyUI
comfyui
ChatGPT
chatgpt
大模型
数字人
开源
人工智能
Sora
文心一言
天工
零一万物
知海图
星火
文心一格
混元
通义千问
盘古
言犀
ChatGLM
Github
微软
热门标签
免费
教程
插件
免费
教程
插件
免费
教程
插件
文章列表
【进阶】-文生图术语解释
占
用
,使 16g 可
用
于训练 db。
文生图
Prompt
你的AI还在睡觉?33条Prompts让它瞬间变身超能力团队!
这应包括工具的选择、结构化的学习路径和实际应
用
的策略。"
提示词
ComfyUI
教会AI画汉字(ComfyUI篇)
ControlNet模型 一个利
用
qrcode模型的图图融合模型 这边是下载链接以及安装方法: 总之是一个使
用
方式非常简单的ComfyUI插件 接下来是使
用
方法 再开始构筑工作流之前我们需要先安装插件
comfyui
文生图
Stable Diffusion
Stable Diffusion插件:提示词
sd-webui-prompt-all-in-one 这个插件是秋叶整合包默认使
用
的提示词插件,功能特别强大,没有使
用
秋叶整合包的小伙伴可以试试。
Stable
Diffusion
提示词
Stable Diffusion
[Stable Diffusion]Segment Anything实现商业换装
链接:https://pan.quark.cn/s/e077a832ff39 .Segment Anything使
用
测试 左键点击图像添加一个黑色的正向标记点
Segment Anything
文生图
视频
绝对是你的下载神器!AixDownloader可让你从任何网页下载你想要的内容,音乐、视频、图像、文件等!
你可以直接安装到Chrome浏览器、微软Edge浏览器上使
用
。
AixDownloader
下载
手把手!做Llama3的MoE专家混合模型!底层原理怎样的?做自己的MoE模型?需要多少算力?
使
用
多个专
用
子网,称为“专家”!
MoE
专家混合模型
大模型
腾讯开源混元AI绘画大模型
因为搭建环境比较繁琐,虽然开源,还没有安装使
用
,我就
用
混元大模型来进行展示。
腾讯
混元
文生图
解码二维码:揭秘我的漂亮二维码生成秘诀!
对于需求者来说,二维码肯定是要能被识别的,只是好看没有
用
处。
图像文字
一文读懂GPT-1:生成式预训练如何提升语言理解
其目标是学习一种通
用
的语言表示,只需微调,就能在各种任务中灵活迁移。
GPT
ChatGPT
ChatGPT写论文最强指令
同时,请根据文献的相关度或发布日期进行排序,并提供完整的引
用
信息。
ChatGPT
指令
大模型
大模型:泛化即智能,压缩即一切
特别是在处理无标签数据时,如何确保优化的目标能够在实践中有效应
用
呢?
大模型
泛化
ChatGPT
OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇(大合集)
提升GPT Prompt效果最佳实践 - 给 GPT 时间思考 5.使
用
外部工具 通过使
用
其他工具的输出来弥补GPT的不足。
ChatGPT
大模型
Midjourney
[Midjourney]人物镜头拍摄视角大全
掌握常
用
的10种拍摄视角,教你绘画出好的人像。
视图
视角
构图
RAG
LangChain - RAG:线上系统多文档要频繁更新,每次都要重新花钱做一次 embedding,老板不批预算,批我...
hash 值,每次源数据更新了只需要在这一步里面比对一下,更新的 chunk 对应的 embedding 删掉,生成新的插入到原有向量数据库中就好,类似的方法 Elasticsearch 早就在搜索场景种应
用
,
大模型
<
...
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
...
>
1
2
4
5
6
7
8
9
100