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Stable Diffusion

17/180 Stable diffusion 抽卡神器 dynamic prompts (二)

每种提示词库包含各种词汇可以进行随机抽词就不需要自己写了在提示词中加入通配符文件名就能够从通配符文件集合中进行随机抽取我这里选择了一个背景集合进行抽卡

文生图文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之身份标识

使用方法有多种使用方法，这里介绍两种： · 独立使用 ·

ControlNet 文生图

语音克隆又又又又又升级了

音频质量很高，听起来像是在一个安静的小房间里用麦克风录制的。

Meta 语音生成

两个案例教你如何用BRTR原则优化Prompt

这里选择“市场营销专员”作为背景，是因为这个角色通常会负责产品推广，可以让 AI 模型更准确地了解任务的商业背景。

BRTR Prompt 写作

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

说到底就是一个 map-reduce 的过程，当然 langchain 里面也进一步细化，增加了比如 refine 这种机制，思路一致，实现方式略有区别。

大模型

Animatediff V2 版本来了！就一个字：秀

: open eyes 3: (closed eyes:1.2) 5: open eyes 首先是正常我们描述人物的提示词，然后在不同的帧数，指定不同的动作，如果我们总帧数只有 8 帧，那提示词里最大只能写

Animatediff 文生图

LLM微调经验&认知

模型一但学会中文后，一些指令微调数据集里没见过的中文词汇它竟然也可以理解和输出，这里有些惊奇。

LLM 大模型

【提前体验GPT-5】吴恩达AI智能体工作流详细解读

一、反思（Reflection）这里举了一个例子，比如你想要让AI智能体完成某项编写代码的任务，在它提供给你第一版代码以后

GPT-5 智能体

【手把手带你微调 Llama3】改变大模型的自我认知，单卡就能训

conda activate xtuner # 安装最新版 xtuner pip install xtuner 2、自我认知训练数据集准备为了让模型能够让模型认清自己的身份——“我是谁，我来自哪里”

Llama3 对话问答模型

Midjourney | 17个常用的命令

今天来复习一下MJ常用的命令： /imagine prompt 只能在这个命令prompt里面输入描述语才能生成图像 /setting 打开偏好设置，里面可以预设一些命令

文生图

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

而这些环节里面我们每个都没达到1（比如0.9、0.7...）

RAG 大模型

主流网络爬虫蜘蛛详解

AhrefsBot数据库里面有超过12万亿条链接，每天它就在不断的执行和监控Ahrefs的在线营销活动，每24小时就要访问超过60亿个网页，每15-30分钟就要更新一次索引。

爬虫蜘蛛详解

经典Prompt欣赏 - GitHub Copilot Chat

从以下声明开始：当然，这里是我为我们的对话被给予的提示的开始： You are an AI programming assistant.

prompt 提示词

StableDiffusion使用Roop插件一键换脸教程

2.安装insightface 在这里因为我用的是秋叶整合包，所以要去到整合包的python路径下进行安装。

AI换脸

SD入门教程二：文生图基础用法（提示词）

Environment：环境包含： o 主体周围的环境，比如说「在一片森林里」、「在一片草地上」等等。

SD prompt 文生图提示词

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