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【分享】SDXL模型最佳拍档！COMFY UI上手指南

SDXL 1.0 特点建立在由 3.5B 参数BASE模型和 6.6B 参数REFINE模型组成的两阶段创新架构之上。

大模型

使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

它通过在模型输入前添加小段Discrete prompt(类似填空句),并只优化这个prompt来实现模型微调。

ChatGLM2-6B

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

其中， N 为模型参数量大小， D 为训练数据量大小： LLM 每 token 需要的计算量是 6 倍的模型大小基于一些"众所周知"的消息： GPT-4 是一个

Sora 推理算力

Stable Diffusion

stable diffusion最全18种controlnet模型，详细教程讲解。

首先要转二次元得有二次元大模型，其次要反推之前真人照片的提示词，要到图生图里去做，效果好一点。

Stable Diffusion 文生图 controlnet

手把手教你用上SDXL——SDXL 1.0 模型资源/comfyUI中文一键包下载

最大的开放图像模型：SDXL 1.0拥有任何开源文生图模型中最大的参数数量之一，这得益于它建立在一个创新的新架构上，由一个3.5B参数的基础模型和一个6.6B参数的精炼器组成。

SDXL 下载

聊天大模型的输出速度应该是多少？单张显卡最多可以支持多少个人同时聊天？来自贾扬清最新的讨论~

大模型应用中一个非常重要的问题就是大模型的响应速度。

大模型

高效选择：Ollama与LM Studio深度对比

今天，我们就来深度对比这两个本地语言模型（LLMs）工具，帮助你找到最适合你的那一款。

Ollama LM Studio 对比

TypeChat 入门指南

传统模式下，创建自然语言模型界面是一项复杂的任务，通常依赖复杂的决策树来确定意图并收集行动所需的输入。

TypeChat

AI提示词|一词千金，写提示词的这个技巧你一定没想到！(一）

1.精确的语言和词语选择：在与AI进行交互时，精确和明确的语言至关重要。

提示词写作

国内厂商语音识别与Whisper评测：现状与概况对比

一、语音识别现状二、评测意义与预期成果三、评测方案四、评测结果一、语音识别现状得益于近年来深度学习技术的快速发展，人工智能的主要分支(图像、语音、自然语言处理等)都相继进入了大规模落地应用阶段

语音识别 Faster-Whisper

使用ChatGPT检查论文引用、提高研究深度

ChatGPT作为一个先进的自然语言处理工具，能够在这一过程中提供巨大帮助。

ChatGPT 案例

Yi技术报告细节分享

Yi模型在开篇就强调了模型设计思路是围绕模型规模、数据规模和数据质量。

Yi模型大模型

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

引言记得Zero-Shot COT[1]里的那句Let's think step by step吗？

prompt 大模型

完整ChatGLM3部署教程，支持手机和车载平台部署

ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。

ChatGLM3 大模型

一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家！加州大学提出PromptAgent，帮你高效使用ChatGPT！

要把大模型用得6，必须得研究一下prompt使用技巧，但有时候绞尽脑汁想的prompt却无法获得理想的输出结果。

PromptAgent 大模型

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