文章列表-AI魔法学院

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详解大模型RLHF过程（配代码解读）

大模型里边的PPO涉及到了critic model的概念，在李宏毅教程里只提了一下并没有细讲，如果想了解可以看一下这个文章，相当于利用一个critic model预测从t时刻到最后一个时刻的累加奖励值（

训练

Sora物理悖谬的几何解释

正则性理论保证编码映射和解码映射是连续的乃至光滑的，解的唯一性保证这些映射是拓扑同胚或者微分同胚。

Sora 解释

AI提示设计技巧剖析 - 29个动词助你获取更好文本生成

2.重新诠释(Reinterpret) 场景：这是一篇分析最近人工智能的文章。

提示词文本

详解 Diffusion (扩散) 模型

解决这个问题的方法是计算变分下界。

Diffusion 开源模型

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

Comfyui工作流原理你都了解吗

接下来，进入采样器和VAE解码节点，这两个节点的作用是将初始的Latent Image进行采样和编码解码，得到生成的图像。

Comfyui 工作流

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

OpenAI Sora视频生成模型技术报告中英全文+总结+影响分析

OpenAI Sora 视频生成模型技术报告总结 •不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面，Sora都做到了SOTA（当前最优

sora openai 视频生成

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

他们代表了一些具有类似结构的求解器。

绘画采样器 SD

独家：4259款AI产品关键指标排名与分析

正因如此，我精心筛选分析了4259个AI产品(web)，覆盖了从访问量、增长速度到营收等关键数据。

生成式AI

数据分析思路系列-如何建立指标体系

对于一些毕业生在面试数据分析岗位的时候，面试可能经常会被问到这样一个问题：你会选择什么指标去反映这个问题，或者你会用哪些指标去分析这件事？

数据分析指标体系

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

Stable Diffusion LightFlow 作弊插件！一键复用工作流

冒出的第一个想法肯定是用图片信息解析功能。

流程 SD

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