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Stable Diffusion

Stable Diffusion ComfyUI 入门感受

鼠标右键呼出节点目录，可以直接在目录中选择节点：右键节点菜单鼠标双击呼出节点搜索窗口，知道节点名称的话，直接搜索比较快：双击搜索菜单连接好节点网络，通过点击面板右侧的工具栏中的 Queue Prompt

文生图

更强的小型LLM：Zephyr-7B

该模型由 Hugging Face 创建，实际上是在公共数据集上训练的 Mistral-7B 的微调版本，但也通过知识蒸馏技术进行了优化。

Zephyr-7B 大语言模型

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

检索增强生成（RAG）是解决大语言模型（LLM）实际使用中的一套完整的技术，它可以有效解决LLM的三个主要问题：数据时效性、幻觉和数据安全问题（在我之前的文章《大模型主流应用RAG的介绍

RAG 检索增强

GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程

最近，微软开源了 LMOps 工具包，其中包含了 Promptist（一种用于优化用户文本输入以生成图像的工具）和结构化提示词（一种用于在少量学习提示词中包含更多样本来生成文本的技术）。

开源模型

微调百川Baichuan-13B保姆式教程，手把手教你训练百亿大模型

, "assistant":"以下是几个建议，可以帮助初学者快速掌握编程技能：\n\n1.

大模型微调

解放AI生产力——为什么要使用ComfyUI

但是很不巧的是，这个绘画AI一开始的UI把这两个缺点全占了，我们先不从动画说起，就以游戏业内最简单的图片CG说起：一个正常的游戏CG的人物表情是有好几种变化的，其背后的景物是不能变，为了解决这个问题

文生图

生成式AI与大语言模型的区别

那么，你如何区分这些开拓性技术，并知道是什么使它们成为兼容的一对呢？

生成式AI 大语言模型区别

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

gt; 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt

LangChain 知识库

几款开源的OCR识别项目，收藏备用

随着科技的发展，OCR场景随处可见，很多APP也集成如身份证识别，银行卡识别的功能，包括微信都支持截图文件中的文字提取。现在，各大厂商均有提供各种场景的OCR识别的API。但是，有时候我们也想自己来折腾一下。这时候，就可以借助一些主流开源框架来快速达到我们的目的。

OCR

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

RAG技术为何如此重要？

rag 检索增强

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

例如，一个 Chain 可能包括一个 Prompt 模板、一个语言模型和一个输出解析器，它们一起工作以处理用户输入、生成响应并处理输出。

langchain 大模型

俄罗斯人开源了最大的文生图模型：参数量12B，比SDXL大了3倍多！

模型效果为了比较模型效果，这里是选择了包含21个类别的2100个prompt进行人工评测，评测也包括两个方面：生成图像和文本的一致性和视觉质量。

Kandinsky-3 文生图开源模型

10大Midjourney描述词网站，让你Ai创作随心所欲！

www.midlibrary.io/categories Midlibrary它提供了大量的艺术家风格列表，包括 2078 种Midjourney AI 的流派、艺术运动、技巧和艺术家风格

描述词文生图

Byzer-LLM 快速体验智谱 GLM-4

基于Prompt 改写 2.

Byzer-LLM GLM-4

60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~

可以发现，经过微调后的模型，相比直接 3-shot-prompt 可以取得明显更好的效果。

开源模型

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