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Stable Diffusion 年龄转换神器，一键变大变小
主要原因还是因为模型训练时的参考图片数据不够精准，从而对年龄的训练并不到位。
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全网最全AI绘画Stable Diffusion关键技术解析
通过VAE的编码器可以获得压缩后的图像向量表示，相比原始图像大大减少了计算和存储成本。
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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
3、SD 1.5：这是一个在SD 1.x基础上进行优化的版本，它在文本到图像生成任务上表现尤为出色，能够生成更符合用户需求的图像。
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SD入门教程一：Stable Diffusion 基础（技术篇）
所有图片都存在了一张充满噪点的图片里，AI 只是把不要的部分去掉了。
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超级干货，自学stable diffusion，看完这篇就够了
*左图没写反向提示词的，右图增加了反向提示词的   提示词的权重： 提示词默认权重为1，如果你不进行权重的调整的话越靠前的提示词权重越高，但是如果你需要突出画面中某个元素，或者某个元素AI
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Stable Diffusion
Stable Diffusion真实人物转卡通证件照（2.0版）
二、实操案例 示例-1   原图   卡通证件照 Stable Diffusion 模型：dreamshaper_7.safetensors 外挂 VAE 模型：vae-ft-mse
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Stable Diffusion｜背景替换只需要两分钟！
点击“运行 Segment Anything”按钮，大概等待1分钟左右，右边就可以看到在原图上经过分离并用不同的色块标注的物体，然后在背景的色块上点一下或者简单的涂一下来选择区域。
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AI虚拟主播数字人技术实现Wav2Lip
本文主要实现图片说话（如下图的蒙娜丽莎）、视频融合语音（这里的核心都是人物口型与音频中的语音唇形同步）。
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元象首个多模态大模型 XVERSE-V 开源，刷新权威大模型榜单，支持任意宽高比输入
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应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性
传统做法是固化召回，粗排，精排等环节，形成标准的推荐系统处理流程，虽然有利于行业内交流沟通，但这样的方式，在实际生产环境下往往难以快速应对差异化的需求且人为导致模块的割裂及维护的困难，而笔者曾开源了一个
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DeepSeek V3刷屏，550万元2000张卡做出的开源模型，和OpenAI几亿烧出来的一样好
在这个报告中，Deepseek透露了训练的关键数据，其中最引人注目的，是它的高效和对算力资源依赖之小，同时效果又异常的好——“在预训练阶段，在每个万亿标记上训练 DeepSeek-V3 只需要 180K
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中学生也能看懂的Sora视频生成原理解读
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【开源项目】Flow Matching 语音合成
CFM是一种新技术，已被证明可以改进扩散模型，Meta的Voicebox模型将CFM引入语音合成领域，下面是voicebox的一个工作流程图   Matcha-TTS是第一个开源conditional
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StableDiffusion升级版SDXL：一键运行包ComfyUI和18G模型分享！
Stable Diffusion XL 或 SDXL 是最新的图像生成模型，与以前的 SD 模型（包括 SD 2.1）相比，它专为更逼真的输出而定制，具有更详细的图像和构图。
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OpenAI救了Stable Diffusion！开源Dall·E3同款解码器，来自Ilya宋飏等
它能让图像生成质量更高、更稳定，比如多人脸、带文字图像以及线条控制方面。
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