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Stable Diffusion

AI绘画巅峰对决：Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较

Stable Diffusion 3 中 Diffusion Transformer https://arxiv.org/abs/2212.09748 篇幅有限，我简要回顾下U-Net架构。

Stable Diffusion DALL·E

StableDiffusion

AI绘画由入门到精通：StableDiffusion精讲课程

这款软件以其独特的优势和无限的可能性，为艺术家、设计师乃至广大创意爱好者提供了前所未有的视觉表达工具。

SD 视频课程 AI绘画

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

类似于短期记忆，容量有限但是清晰。

知识库

个人从零预训练1B LLM心路历程

考虑到算力有限，决定这个LLM以中文语料为主（80%中文，20%英文），定位是中文LLM。

LLM 训练

【2023.10】看目前巨头的AI原生产品布局

剩下海外还有大量的2C产品可以做交叉评论，但由于我暂时还没有搞定这块的信息调研，也脱离了本文的限定的范围，所以本文无法包含这部分内容。

大模型产品

Stable Diffusion

SD入门教程一：Stable Diffusion 基础（技术篇）

nbsp; 图片会先被一个 Image Encoder 编码成一组数据，并被压缩，如果用像素的角度来衡量这个数据压缩的效果，原图可能是一张 512 X 512 的图，压缩后变成了 64 X 64，数据极大地减少了

Stable Diffusion 文生图

ChatGPT提示词万能模板：BRTR原则，让ChatGPT完美理解你的需求

说明背景(B) + 定义角色(R) + 布置任务(T) + 提出要求(R) 说明背景(B)：阐述任务的前提条件、面对的问题等，提供必要的背景信息；定义角色(R)：确定ChatGPT所扮演的专家角色，限定专业领域的回答范围

ChatGPT 大模型

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

其中也回应了在《ChatGPT面临的主要问题及解决思路》一文中谈到的Yann LeCun对于ChatGPT的看法，“计算机需要通过观察来学习以获得这种非语言知识，GPT这种语言模型的聪明程度和准确性是有限度的

大模型训练

ChatGPT提示工程5篇合集(二)：ChatGPT提示工程 - 总结

Prompt 3 长度限制示例一简要的总结以下内容，最多50个字： <请把待总结的内容放到这里> 效果很好，内容精简了很多，虽然长度超过了50个字。

prompt 提示词

Stable Diffusion

Stable Diffusion高级教程 - 图生图(img2img)模式

PS: 这种绘画的方法需要更大的Denoising strength值，否则用户就得具有极强的画画天赋啦局部绘制 (Inpaint) 用户指定在图像中特定区域进行修改，而保证其他区域不变。

Stable Diffusion 图生图

什么是BERT？

BERT的结构以往的预训练模型的结构会受到单向语言模型（从左到右或者从右到左）的限制，因而也限制了模型的表征能力，使其只能获取单方向的上下文信息。

embedding

如何看待大型语言模型的Prompt

但是得益于这种增强的表示能力和更加精细的自回归优化目标，我们不再局限于像“性别向量”或“复数向量”这样的线性变换。

prompt 大语言模型

Stable Diffusion

全网最全AI绘画Stable Diffusion关键技术解析

SD 2.1：引入Hypernetwork，支持无限分辨率生成。

Stable Diffusion 文生图

Cursor 0.50 版本：一场惊艳的编程体验升级之旅

三、Max Mode 全面开放曾经，Max Mode 仅限于特定模型，而现在它已全面开放给所有顶级 AI 模型，就像是为开发者们打开了一座宝藏库，实现了高上下文处理能力的普及。

Cursor 0.50 大模型

最新最强开源模型Qwen3本地运行指南！Windows+ollama+chatwise轻松搞定

下面让我们通过一组数据来直观感受一下它的强大： Qwen3不仅能力出众，而且具有极高的可玩性。

Qwen3 开源模型

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