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耗时7天，终于把15种ControlNet模型搞明白了

「出图与我们想象的画面一致」概率更高 1.提示词 2.Lora 3.ControlNet 提示词的作用是奠定整个图的大致画面 Lora的作用是让图片主体符合我们的需求 ControNet的作用是精细化控制整体图片的元素

文生图

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列二）

这里我们可以试验一下不同采样步数下的生成效果，以宇航员骑马为例，下图展示了采样步数为10，20，30，50，70和100时的生成图像，可以看到采样步数增加后，图像生成质量是有一定的提升的，当采样步数为30

StableDiffusion 文生图

淘宝模特全体注意！阿里AnyDoor AI换装神器出来了，年度最强AIGC重制绘图工具，重塑电商模特产业

之前用MJ的垫图换装，不仅要记一长串的垫图提示语和指令，关键是换了的衣服都是通过提示语文字重组，经常发现货不对板，跟商家需要的不一样，真是急死个人。

AnyDoor 换装文生图

学会这招，一个头像变100种风格！

有两个地方：当我们生成了一组图片之后，最下面会有一排 V，点击之后可以弹出一个小窗继续修改提示词。

Remix 文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之身份标识

效果演示下图是官方的演示效果，左边是使用 Instant ID 生成的图片，右边是参考图片。

ControlNet 文生图

RAGFlow：开源的RAG引擎，专注于深入的文档理解，支持处理各种复杂格式的非结构化数据

该项目提供了一个简化的RAG工作流，适用于各种规模的企业，通过结合使用大型语言模型（LLM）来提供基于严谨引用的真实问答能力。

RAGFlow RAG 开源

Stable Diffusion

Stable Diffusion ComfyUI 入门感受

同时，因为内部生成流程做了优化，生成图片时的速度相较于webui又10%~25%的提升（根据不同显卡提升幅度不同），生成大图片的时候不会爆显存，只是图片太大时，会因为切块运算的导致图片碎裂（个人测试在8G

文生图

对于AI，我们现阶段可以有的态度

不要被某些账号内容误导了，什么动动鼠标，给几句提示词就能让AI帮你又是写代码、又是建网站、又是出多么美妙的画面......。

文生图

第3期 SDXL和SD的10大区别！你知道几个？

使用了两个 CLIP 模型的组合，包括 OpenClip 最大的模型 ViT-G/14 和在 SD v1 中使用的 CLIP ViT-L，既保证了对旧提示词的兼容，也提高了 SDXL 对语言的理解能力

文生图

冲击传统模特，商汤发布高质量虚拟试衣Diffusion模型

最近，有人提出了一种基于示例的图像修复方法，但是使用文本来准确描述复杂的服装纹理模式仍然是困难的。

文生图

造梦师手记：重新定义真实，SDXL下载量最大的真人模型

这将比最近的更新节奏花费更多时间 ;) 示例图片是第一次输出。

文生图 SDXL

向量数据库不是一个单独的数据库分类

在不久的将来，我们会看到：每个数据库都会提供某种形式的向量搜索。

大模型向量数据库

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

template，还是今天要介绍的主角llamaindex选择的声明式的QueryPipeline，以及在此之前已经发布了数据处理阶段的pipeline（IngestionPipeline），都是在昭示一个趋势

Query Pipeline 大模型

牛顿力学在AI中失效？Transformer模型能完美预测却不懂物理，哈佛团队揭示模型缺失物理常识

图 | 从左到右：约翰内斯・开普勒（Johannes Kepler）、艾萨克・牛顿（Isaac Newton）（来源：https://x.com/keyonV/status

Transformer 大模型

企业数字化转型的“阿里阿德涅之线”在哪？

谈及企业的数字化转型，总是避不开一个词——降本增效。

大模型用户

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