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有感情的语音合成开源模型：ChatTTS安装使用详解

ChatTTS适用于大型语言模型助手的对话任务、对话语音和视频介绍等，这表明它可以集成到多种应用程序和服务中，提供更加自然和流畅的交互体验。

ChatTTS 语音合成

必看！阿里通义千问完整技术报告

为了确保我们预训练数据的质量，我们制定了全面的数据预处理程序。

大型语言模型报告

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列二）

文生图根据文本生成图像这是文生图的最核心的功能，下图为SD的文生图的推理流程图：首先根据输入text用text encoder提取text embeddings，同时初始化一个随机噪音noise

StableDiffusion 文生图

Kimi+扣子Coze，我零门槛制作了一个好用的智能体Agent | 智能体开发

无论你是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。

Kimi 扣子Coze 大模型

3.5k Star! 一分钟搭建一个属于你自己的开发工具箱！——It-tools

这些工具通常用于保护敏感数据，确保其在存储和传输过程中不容易被未经授权的访问者获取。

IT-TOOLS 开源模型

【ComfyUI】使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式

在生成过程中，显存的占用率为7-9GB。

开源模型

必读！RAG好用的3种Router

它重复此过程多次，并根据各种指标评估性能。

RAG Router

【Agent专题】Agent架构设计：智能体架构设计的9大核心技术全景深解析，附架构图

AI制单、客服处理、内容审校等场景对工作流依赖极强，搭建一个可调、可追踪的流程，是系统工程的起点。

Agent 智能体架构

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

预训练 SFT的旅程始于对大型语言模型进行预训练，这通常在大规模未标记的文本数据上进行。

大模型

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

LIMA[1]证明了LLM的几乎所有知识都是在预训练过程中学习到的，只需要有限的指令微调数据就可以生成高质量的回复。

大模型微调训练

你的下一个浏览器，可以是豆包电脑版！

例如在跟着李沐老师学Llama 3.1论文过程中，视频的右上角现在就有了豆包的总结视频功能：点击这个按钮，只需要几秒钟时间，一份针对视频内容的AI精读就完成了。

豆包浏览器

StableDiffusion

StableDiffusion常用基础参数说明

CFG Scale（无分类指导规模）：图像与你的提示的匹配程度。

文生图

写好Prompt要记住这六点！

在我们开始详细分解并深入探讨这个公式之前，有一点非常关键，那就是我们必须认识到解题过程中顺序的重要性，就像制作精美菜肴时对配料加入顺序的严谨把控，值得注意的是，并不是每一个步骤都是严格必须的，有些可以视具体情况进行省略或调整

prompt 写作

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

在训练autoencoder过程中，除了采用L1重建损失外，还增加了感知损失（perceptual loss，即LPIPS，具体见论文The Unreasonable Effectiveness of

StableDiffusion 文生图

厉害了，匹诺曹Pinokio！所有AI工具，一键安装，全部免费！整合AI绘画、AI视频、AI语音...

原先想要体验大火的Stable Diffusion、ComfyUI、Fooocus、AnimateDiff等各类模型，安装过程麻烦事不断！

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