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Stable Diffusion

99%的人都不懂的Stable Diffusion高级功能，Negative Prompt如何正确使用?

绝大多数的Stable Diffusion用户都没有完全掌握Negative Prompt的使用方法，导致生成效果参差不齐，离心目中的完美画作差之毫厘。

Negative Prompt 文生图

马斯克怒告OpenAI案解密：Ilya看到了什么？125万亿参数Q*细节曝光，53页PDF全网疯转

但传闻中的Q*和AGI，已经让全世界谈之色变。

OpenAI 大模型

LangChain手册（Python版）11模块：提示模板

在考虑将 LLM 应用程序投入生产时，这个概念非常重要。

大模型

必看！阿里通义千问完整技术报告

请注意，我们之前发布了多模态LLM，QWEN-VL和QWEN-VL-CHAT（Bai等，2023年），它们也是基于我们的QWEN基础模型构建的。

大型语言模型报告

Stable Diffusion

Stable Diffusion高精度换脸

换脸插件横空出世，大家再也不用看千篇一律的AI脸了，使用这个插件的过程中很多人发现换好的脸部存在精度不够问题，今天给大家分享使用Stable Diffusion高精度换脸的操作流程，这个可以说是AI做图的必备功能之一

Stable Diffusion 文生图

搞了一个Dify开源知识库

; 工作流：工作流通过将复杂的任务分解成较小的步骤（节点）降低系统复杂度，减少了对提示词技术和模型推理能力的依赖，提高了 LLM

Dify 大模型知识库

2.7B能打Llama 2 70B，微软祭出「小语言模型」！96块A100 14天训出Phi-2，碾压谷歌Gemini nano

谷歌被逼急了，赶在年底之前仓促发布了超大模型Gemini，卷起了多模态，甚至不惜「视频造假」。

小语言模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion ControlNet：Reference“垫图”功能，不炼丹也能保持同一人物

ControlNet推出Reference(参考)控制类型也有一段时间了，最近体验了一下，被他的强大的效果震惊到了，之前一直想生成同一主体系列图片，需要Lora炼丹，这个不仅需要电脑有一定的配置，还要处理大量素材图片耗时耗力

文生图

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）！

这个简单的动作，实际上就蕴含了微积分的精髓：速度的变化、时间的流逝，以及两者之间复杂的相互作用。

极限导数微分积分

小心你的GPTs 防守篇 - 自带六神装的高防GPTs

目前的提示方式依赖于 LLM 的能力，并不能完全保证 LLM 不会泄露。

GPTs 大模型

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

在没有 AI 之前，我的文章处理步骤是这样的： 1.一篇篇快速浏览，筛选信息 2.集合筛选过的信息，详细突击阅读其中内容 3.整理摘抄读过后认为重要的观点、

Ollama AnythingLLM 阅读

智源：70万预算，从头开发千亿参数大模型，挑战成功！

除了这种“由小及大”的“成长策略”之外，FLM的训练过程中还通过改善并行策略来提高吞吐量。

大模型

Stable Diffusion

张嘴就能生图？这已经不是科技，这是魔法！（Stable Diffusion进阶篇：SDXL-Turbo）

之所以今天能让我从被窝里爬起来是因为我被外面上学铃吵醒了，谁也睡不着了所以干脆起来学习。

SDXL-Turbo 文生图

请收好这12种Prompt编写模式，让不可靠的模型生成可交付的可靠结果

如何在Prompt Engineer的框架下理解Prompt 在我们开始解答这个问题之前，我们需要首先理解几个关键概念。

prompt

解读OpenAI Sora文生视频技术原理

学习过程中的概率分布作为潜变量参数化，训练获取其近似分布，用KL散度计算概率分布之间的距离[文献3]。

sora

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