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StableDiffusion

StableDiffusion常用基础参数说明

Sampling Steps（采样步数）：扩散模型的工作方式是从随机高斯噪声向符合提示的图像迈出小步。

文生图

StableDiffusion

AI绘画由入门到精通：StableDiffusion精讲课程

本课程专为希望通过深入学习来驾驭这一尖端技术的学员设计，旨在全方位解析Stable Diffusion的各项功能并提升其在AI绘画领域的专业技能。

SD 视频课程 AI绘画

借题发挥下最近几例声音克隆的应用案例

最近接连接到几个客户找我订制声音的案例： 1.某父亲痛失爱子，因为儿子托梦告知人是可以复活的，于是这位父亲到处寻找让人复活的办法，于是他关注到了最新的人工智能技术，开始找人咨询和学习技术，通过摸索，他知道通过

声音克隆数字人

Stability AI开源上新：3D生成引入视频扩散模型

§ 条件输入：输入图像通过VAE编码器嵌入到潜在空间中，会和噪声潜在状态合并，一起输入到UNet中；输入图像的CLIP嵌入矩阵则被用作每个Transformer模块交叉注意力层的键值对。

sv3d 建模

Stable Diffusion

造梦师手记：Stable Diffusion一键换脸插件

当然了，AI换脸的能力是有限的，不可能100%无瑕疵，还要结合比较合适的提示词以及模型，但是效果已经很让人震惊了。

AI换脸

垂直领域大模型的思考

值得注意的是XuanYuan在训练的过程中还采用了hybrid-tuning的策略，即将预训练的数据(通用+金融领域)以及指令微调的数据(通用+金融领域)混合一起进行训练

垂直领域大模型

LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

在基本的RAG管道中，我们嵌入一个大的文本块进行检索，而这个完全相同的文本块用于合成。

RAG 检索

HAI-Chat：高效且轻量的一键式 RLHF 训练工具

如下图所示：这样，奖励模型可以用来为后续模型生成的新响应打分，从而在后续的训练中引导模型生成更符合人类偏好的内容。

HAI-Chat RLHF

Mixtral 7B 官宣免费，一大波 AI 模型也免费了，有网就能用！

没有精心编辑过的 Demo 视频，也没有长长的介绍博客，只有简单直接的磁力下载链接，背后是高达 87G 完整的模型文件。

开源大模型

LLMOps框架Dify发布Workflow功能，RAG进入自由编排时代（附产品负责人分享PPT ）

通过编排可以将开放域，复杂多步问题，分解为多个子问题分开解决，能用模型用模型，不能用模型的用流程，甚至采用“Human in Loop”的方式，将整个工作流程白盒化，把大模型能力限制在封闭的问题内，让大模型更可控

RAG 自由编排 Workflow

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

通过Embedding过程，这些技术能够将文本、图像、音视频等多种形式的数据转换成向量形式，并将其存储在向量数据库中。

向量数据库大模型 cpu

关于AI声音生成的一切（语音+音乐+嘴型）

● 通过 wav2vec2 对齐技术，WhisperX 能够实现准确的单词级时间戳。

声音

40个麦肯锡高手常用的、鲜为人知的ChatGPT指令

护城河分析：“通过护城河分析的视角评估[我的商业决策]。

ChatGPT prompt

浅浅介绍下中文分词，用这些库搞定

可以通过pip安装：`pip install jieba` 2.

Python 分词库

8个常用中文OCR数据集，附下载链接

训练集中一共有300幅图像，通过随机抽样的形式从原始数据集中抽取出来。

OCR

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