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在 WebUI 中使用 AnimateDiff 的一些问题和技巧

WebUI，所以相对来说WebUI玩的更多一些（其实主要还是因为简单，ComfyUI研究一晚上只造出了基础的生成和放大流程o(╥﹏╥)o），下面还是分享一些在使用WebUI方面的遇到的问题或小技巧 1、

AnimateDiff SD

Stable Diffusion

Stable Diffusion 文生图全网最细详解

四、采样区采样区做的事就是，我们该用什么样的采样方式来画，画多少笔（多细致） 1.采样方式由于采样方式的原理比较深奥，涉及到很多的算法，我直接给结论，我更加推荐使用下面这三个：

文生图 SD

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

1.

MoveNet-SinglePose Google 模型

不会PS也能做神图？豆包AI绘画全解析，让你的创意秒变艺术品！

画面比例：常见的画面比例有1:1（适合做头像、正方形海报这些）、16:9（经常用在横版海报、视频封面上面）、9:16（适合竖版海报、手机壁纸），你可以根据图片要怎么用，选个合适的比例。

Qwen3

ComfyUI官方使用手册【官网直译+关键补充】

7-1."

文生图图生图 comfyui

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/635710004 1.

大模型微调训练

FaceFusion参数详解

--execution-thread-count [1-128]

FaceFusion 文生图

国外报告90%的AI类产品公司已经实现盈利，而国内大模型和AIGC的访谈说太卷了

01 — diChatGPT发布已有9个月，月活跃用户达到1亿。

大模型

链接大模型与外部知识，智源开源最强语义向量模型BGE

中文语义向量综合表征能力评测 C-MTEB 的实验结果显示（Table 1），BGE中文模型（BGE-zh）在对接大语言模型最常用到的检索能力上领先优势尤为显著，检索精度约为 OpenAI

embedding 语义向量

9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

▲ 比较常用模型和 LLM API 的上下文长度（数据收集于 1/2024）。

MemGPT 大语言模型

歪理大集合，谁也跑不了

这个关系只是加减法，但1+1的结果可能是1也可能是0，不是我们经常学的那个数学。

大模型

prompt必须知道的26条军规

prompt的创新突破来自于阿拉伯联合酋长国阿布扎比的大学的学者[1]，在LLaMA-1/2（7B、13B和70B）、GPT-3.5/4上进行了大量实验，提出26条prompt军规，

prompt 大模型

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

1、train.sh 文件修改 PRE_SEQ_LEN=32 LR=2e-2 NUM_GPUS=1 torchrun --standalone --nnodes=1&ensp

知识库

金融领域Prompt工程方法浅析

基于以上领域特殊性，同时参考跨行业数据挖掘标准流程（CRISP-DM)，我们设计了金融Prompt工程流程（Financial Prompt Engineering Process，FinPEP），其概述图如图1所示

prompt 大模型

ChatGPT提示工程 - 总结

ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达和OpenAI合作编写Prompt的两个关键原则原则一：编写清晰、具体的说明策略1：使用分隔符清晰地标识出输入的各个部分策略2：提示模型以结构化格式输出结果

GPT

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