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Github上Star数最多的大模型应用基础服务:Dify 深度解读
Dify 简介 Dify 是一个 LLMOps 服务, 涵盖了大语言模型(如GPT系列)开发、
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stable diffusion如何确保每张图的面
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一致?
/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/yinghuoai-sd-webui-fast 基本使用 先选择一个大模型,提示词和反向提示词都不需要填写,采样器和采样
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都使用默认的就行
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使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式
前情提要:上回书说到,我们下载并本地
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了ComfyUI的,利用简单的节点操作完成了我们的第一个工作流(【ComfyUI】本地
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解读wav2lip:探究语音驱动唇
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动作的技术原理!
本文将深入介绍一下wav2lip的技术原理和细节,了解它是如何实现语音驱动唇
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模型压缩:量化、剪枝和蒸馏
导读:近年来,BERT 系列模型成了应用最广的预训练语言模型,随着模型性能的提升,其参数规模不断增大,推理速度也急剧提升,导致原始模型必须
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【ComfyUI】Blender+Stable Diffusion!少年啊,这盛世如你所愿!(附中文汉化插件)
在上一期介绍了ComfyUI的本地
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更快更好的chatglm3来了
ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、
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门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 1.更强大的基础模型:&ensp
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10秒换脸,一张图片够了!SD Roop插件教程
今天为大家介绍一个最新的高效换脸插件:Roop,开发者:s0md3v;适合本地
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Python程序混淆和打包exe文件流程和方法
Python作为解释型语言,在
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发行之前,最好将代码进行加密,以免被别有用心的人轻易使用或篡改。
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SD的老舅ComfyUI来了,节点式工作流,分
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界面版块基本和stable diffusion一样,只是每个版块被拆分成节点,可以灵活控制连接,这样的工作流和完善的可复现性,用户可以精准的控制每个版块的设置,达到控制变量的目的,但节点式的工作流也提高了一
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开源
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地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 简介:基于开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、
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门槛较低等众多优秀特性的基础之上
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大模型
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分人真正需要去关心的核心——Embedding
但是,那些大模型一般只属于大厂,对于大
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Stable Diffusion | SD的老舅ComfyUI来了,节点式工作流,分
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链接大模型与外
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知识,智源开源最强语义向量模型BGE
最为全面的中文语义向量表征能力评测基准C-MTEB (Chinese Massive Text Embedding Benchmark),包含6大类评测任务和31个数据集,为评测中文语义向量的综合表征能力奠定可靠的基础,全
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测试数据以及评测代码已开源
embedding
语义向量
智谱AI官网再升级,GLM-4,智能体,AI作图长文档全
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搞定!
最近国内有一
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大热的电视剧《繁花》,请帮我深度分析剧情并搜索相关信息写出一篇影评,主题是:看了《繁花》的评论区,才明白什么叫“山猪吃不了细糠”,影评的文字风格要极力模仿张爱玲的作品。
GLM-4
智能体
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