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Stable Diffusion

Stable diffusion 有哪些不错的模型

剪枝版比完整版通常小很多，方便下载。

文生图

性能超出预期！神秘的国产大模型 Kimi 开放 API

魔法哥最开始还以为这是通过 RAG 变通实现的，但后来发现是我格局小了。

Kimi Chat 大模型 API

AI Agent：大模型与场景间的价值之桥，但不适合当纯技术看

而感知范围大小事实上也定义了AI Agent的范围。

大模型

WeChatpy：Python中优秀的微信开发库，与微信官方接口交互的工具

多种功能支持：WeChatpy支持微信公众号、企业微信、小程序和支付等多种微信功能的开发和调用。

WeChatpy 开发库

开源新标杆，千问Qwen2系列模型发布，全面超越LLama3

针对小模型，由于embedding参数量较大，使用了tie embedding的方法让输入和输出层共享参数，增加非embedding参数的占比。

qwen 千问开源

大模型能自己优化Prompt了，曾经那么火的提示工程要死了吗？

Battle 和 Gollapudi 决定系统性地测试不同的提示工程策略会如何影响 LLM 解决小学数学问题的能力。

prompt 大模型提示

华为盘古画画3.0发布 | PanGu-Draw：业界最大的中文文生图模型，效果YYDS！

每个子模型的大小是原始模型的一半，从而增强了可管理性并减少了计算负载。

PanGu-Draw 文生图

全球下载量最大的AI绘画大模型，更新Lightning极速版

因为Lightning画质损失非常小，在6-8步左右的时候，肉眼几乎分辨不出任何画质损失。

Stable Diffusion 大模型提示词

SD入门教程零：应用场景

随着技术的不断进步和用户需求的增长，Stable Diffusion的应用场景还在不断扩展，那么上面这些场景就是最常用的一些例子，能有效加速相关从业人员的工作效率，原先要花几天的设计，可能1-2个小时就能全部搞定

Stable Diffusion 文生图入门教程

省钱！微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩

这种方法使得使用大型语言模型（LLMs）进行高效推断成为可能，最多可以实现20倍的压缩，而性能损失很小。

LLMLingua LlamaIndex 开源框架

爆火！腾讯开源PhotoMaker：高效地定制化生成任意风格的逼真人类照片！

为了生成更高质量的人像图像，在下载过程中过滤掉了分辨率小于512的最短边的图像人脸检测和过滤首先使用retinaNet检测人脸边界框，滤除小尺寸(小于256 × 256)的检测。

PhotoMaker 文生图

Stable Diffusion

全面理解Stable Diffusion采样器

如果仔细观察可以发现，Karras 推荐的 noise schedule 中，接近终点附近的的几步值会更小，他们发现这种策略会有更好的生图质量。

绘画采样器 SD

GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程

在大多数情况下，这些上下文信息的量将超出可用的 LLM 窗口，因此你需要通过将其分割成较小不重叠的块。

开源模型

F5-TTS：上海交大开源超逼真声音克隆TTS，告别ElevenLabs，以后就用它了！实测真的很牛

F5-TTS在公共的100K小时多语言数据集上进行训练，展现出高自然性和表现力的零样本能力、无缝代码切换能力和速度控制效率。

F5-TTS 音频克隆

开源大模型王座易主！谷歌Gemma杀入场，笔记本可跑，可商用

当然，Gemma 也第一时间上线了 HuggingFace 和 HuggingChat，每个人都能试一下它的生成能力：尽管体量较小，

开源模型 Gemma

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