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Stable Diffusion

Stable Diffusion XL 1.0 出图风格鉴赏

这一节我们趁热来看看不同风格下 SDXL 的表现效果参数介绍模型： SDXL base（没有使用 refiner 优化）采样方法： Euler

文生图

Claude 官方提示词，中文版（含API Prompt）

从多样化的类别中选择,创建测试用户知识或推理技能的问题。

prompt 写作

请以“亮相”为题目写一篇记叙文，要求不少于700字。

文心一言： “亮相”是一个瞬间，一个舞台上的演员在掌声雷动中，优雅地走到台前，向观众鞠躬致意，展示自己的风采。

中文大模型训练

最强开源数字人对口型系统介绍

这里介绍的方法也是采用的后处理方式，但是相比前面的高清处理效果又好一些，同时优化了推理速度。

数字人开源模型

字节跳动推出MagicVideo-V2：引领AI视频生成新时代。

MagicVideo-V2采用了先进的文本到图像模型、视频运动生成器、参考图像嵌入模块和帧插值模块，构建了一个端到端的视频生成流程。

MagicVideo-V2 视频生成

10个具有代表性的AI-Agents，将如何改变互联网/重塑Web3

GPTeam采用了独立的代理，每个代理都配备了记忆，并通过通信进行交互。

开源模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion新手快速入门教程

在SD中，基础参数设置主要包括几个地方，如下图： (1)采样方法(Sampler)。

文生图

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

所以我们尝试使用PostgreSQL及其扩展，这样就可以在一个数据库上搞定了。

大模型 PostgreSQL

人工智能训练的灾难性遗忘以及解决方案

例如，当前的AI技术缺乏像生物神经网络那样的自适应性和增量式学习能力。

人工智能大模型

一网打尽 | 掌握64个策划思维模型，逆转职业寒冬!（高清图+模型详解）

利润情况怎么样？

策划思维模型方法论

Stable Diffusion

Stable Diffusion 和 Midjourney的优劣势比较，如何选择？

③有一定的使用难度：SD的界面有很多内容，如采样方式等，上手很简单，但想玩好以及训练自己的模型等都需要比较复杂的学习过程。

文生图

人工智能的应用范式呼之欲出

整个架构方案可以概括为一个十步的工作流，参见下图：看完这张流程图，我想应该有不少同行会和笔者有同样的预感：这套十步工作流极有可能成为未来三到五年乃至更长时期内人工智能大模型的应用范式

大模型

AI音乐热潮下，“神曲工作室”率先失业

AI作图 by娱乐资本论从AI内容刚出现的时候起，抖音等平台就紧急采取了一些限流措施，如要求所有AI生成的内容必须明确标注，以及禁止没有真人出镜的直播活动等。

音乐音频

40个值得收藏的AI prompt提示词，帮助你更好地思考问题，做出更加准确地商业决策，让你无往不利

prompt：对[我的商业决策]采用零基思维。

prompt 提示词

ChatGPT提示工程5篇合集(五)：ChatGPT提示工程 - 邮件回复、营销文案

所以看起来还不错，但如果您看基础部分，刀锁定的部分看起来不如几年前的版本那么好，但我打算对其非常温柔（例如，我会先在搅拌机中捣碎像豆子、冰、米等非常硬的物品，然后将它们粉碎成我想要的份量，然后切换到打蛋器刀片制作更细腻的面粉

prompt 提示词

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