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动画制作工具AnimateDiff用法详解

positive 和 negative参数指的是正反提示词（Prompt）我们需要分别连上CLIP节点 o latent_image 参数对应的是空潜像图可以理解为画布

AnimateDiff 视频训练

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

我们对技术的理解，要比技术本身更加重要。

大模型微调

FaceFusion参数详解

（1.1）启动参数建议配合官方帮助来使用和了解参数含义。

FaceFusion 文生图

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

Stability AI公司在2022年11月（stable-diffusion-v2-release）放出了SD 2.0版本，这里我们也简单介绍一下相比SD 1.x版本SD 2.0的具体改进点。SD 2.0相比SD 1.x版本的主要变动在于模型结构和训练数据两个部分。

Stable Diffusion 文生图

Stable Diffusion

全面理解Stable Diffusion采样器

这反映出的是求解器的阶次，一阶求解器更快，二阶求解器更准确，但是速度要慢两倍，因为需要过两遍去噪 UNet 模型。

绘画采样器 SD

理解 o3 及其技术分析

但现在确实如何理解o3的能力对公众已经成了一个挑战。

o3 技术分析

解读OpenAI Sora文生视频技术原理

将视频压缩到一个低维的潜变量空间，然后将其拆解为时空碎片Spacetime Latent Patches。

sora

Stable Diffusion

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

了解如何使用这个强大Stable Diffusion工具，释放你的创造力。

AnimateDiff 视频训练

通往AGI之路：思维链提示过程

思维链(Chain of Thought，CoT) 提示过程是一种最近开发的提示方法，它鼓励大语言模型解释其推理过程。

思维链提示词

文生图提示词prompt详解

((loli)),((one girl)),(cat ears),[flower hairpin]和第一种写法等价以还是建议使用第一种方式，因为清晰而准确渐变：比较简单的理解时

SD prompt 文生图提示词

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30种采样器全解

早期经典采样器 o LMS：ODM求解器，线性多步法。

Stable Diffusion 采样器

高级 RAG 技术——图解概览

你可以查看 MTEB 排行榜，了解最新的更新情况。

RAG 检索图解

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

这篇文章中，我并不试图去解释ChatGPT的一切，而是将从原理出发，思考计算机理解语言的关键要素，这些思考落到了一个具体的切入点 —— embedding —— 一个第一眼难以理解但极为关键的东西。

开源模型

GGUF格式详解

这里全面的信息包含其实就是为了解决它的前任GGML的缺点。

GGUF 大模型

【ChatGPT有点热】浅聊Temperature参数对大语言模型的推理能力的影响

老样子，先把结论献上，业内同学可以不看后面的原理解释的内容。

大语言模型 chatGPT

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