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中文开源OCR框架对比及介绍

对于英文不好的小伙伴来说很不友好。

OCR

SD入门教程六：ControlNet基础入门

通俗的讲，就是输入一些额外的控制参数，然后通过所对应的辅助模型（ControlNet专用模型）去控制图片的生成结果，这些控制参数可以是线稿图，深度图，人体姿态图，法线图等。

ControlNet 文生图

ChatGPT羊驼家族全沦陷！CMU博士击破LLM护栏，人类毁灭计划脱口而出

可以将其视为从「LLM 模型空间」中抽取了一小批模型。

开源模型

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

数据规模：数据集的大小也很重要。

大模型

大模型训练为什么用A100不用4090

每个 head 里面的 Q、K 两个矩阵的大小是 batch size * token 长度 * key 的大小，V 矩阵的大小是 batch size * token 长度 * value 的大小。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 文生图全网最细详解

一定程度上决定出图的质量调参区：设置分辨率、每次出图的批次、出图抽象性（和 prompt 关联性的程度）脚本区：通过配置脚本可以提高效率；比如批量出图、多参数的出图效果比较（课程中会大量使用

文生图 SD

Stable Diffusion

Stable Diffusion新手快速入门教程

有两种用得比较多，第一种是Euler a，生成速度比较快，适合于二次元、小场景和图标等画面生成。

文生图

一个令人惊艳的图片高清化重绘神器：SUPIR来了！

小图看着不是很明显，放大对比效果比较明显，建议实际试试。

SUPIR 文生图

Prompt逆向工程：ChatGPT通过多角色对抗生成完美提示词

文章原创度检测过程，简单来说包括两大步骤：步骤1: 从互联网或文章库中定位相似内容: 1.文章被细分为小句或段落，使之更便于逐个对照。

Prompt ChatGPT

再也不怕合照缺人，Anydoor为图片编辑开了一道「任意门」

交换位置，移动物品，也是小 case。

Anydoor 文生图

40个麦肯锡高手常用的、鲜为人知的ChatGPT指令

通过每个阶段移动以获得行动步骤和可能结果的清晰度。”

ChatGPT prompt

【语音识别】OpenAI语音力作Whisper

其用于训练的标注音频时长高达68万小时，比Wav2Vec 2.0使用的未标注训练数据 (6 万小时) 还多一个数量级。

语音转文字 whisper

中国大模型「顶流群聊」笔记

从这个角度来看，开源模型是更务实的选择，优化、训练出实用的模型反而也是真本事。

大语言模型

震惊！OpenAI发布Meta-Prompt，未来不再需要提示词。

就像是给你配了个24小时专属AI导师，帮你把"蹩脚英语"秒变"莎士比亚"！

Meta-Prompt 提示词

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

下面是 top-k 采样的例子：通过调整 k 的大小，即可控制采样列表的大小。

大模型

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