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插件
文章列表
Stable Diffusion
12/180 stable diffusion 局部重绘 换衣|换背景|换
模
特
今天分享stable diffusion 局部重绘功能 局部重绘能够对图片进行快速换衣 换背景 换
模
特 1.主要功能参数 局部重绘主要用到画笔工具进行涂抹
文生图
stable
diffusion
ChatGPT
11个非常简短却十分神奇的 ChatGPT 指令,刷新你的认知
提示词工程是指精心设计有针对性的问题或陈述,以从 ChatGPT 等
语
言
模
型
中提取最有用、最准确和最全面的信息。
提示词
阿里
淘宝
模
特全体注意!阿里AnyDoor AI换装神器出来了,年度最强AIGC重制绘图工具,重塑电商
模
特产业
之前用MJ的垫图换装,不仅要记一长串的垫图提示
语
和指令,关键是换了的衣服都是通过提示
语
文字重组,经常发现货不对板,跟商家需要的不一样,真是急死个人。
AnyDoor
换装
文生图
工具
Prompt提示优化工具
在
大
模
型
使用过程中,Prompt尤为重要。
prompt
提示词
ComfyUI
集成文字生成、抠图、图像融合等强
大
功能的comfyUI 插件 Allor Plugin
今天主要分享下 Allor Plugin 插件使用的技巧和一个报错的处理。项目地址:https://github.com/Nourepide/ComfyUI-Allor安装最好直接用ComfyUI Manager插件,直接搜索Allor Plugin点击安装即可。
comfyui
插件
绘画
Stable Diffusion
Stable Diffusion AnimateDiff | 最火文本生成视频插件
AnimateDiff介绍 AnimateDiff采用控制
模
块来影响Stable Diffusion
模
型
,通过
大
量短视频剪辑的训练,它能够调整图像生成过程,生成一系列与训练视频剪辑相似的图像。
动画
视频
AnimateDiff
一键部署本地“妙鸭”,证件照,写真照,
模
特换装全部搞定!
这个插件分为“
模
型
训练”、“照片生成”、“视频生成”、“
模
特试衣间”四
大
板块。
妙鸭
文生图
Prompt
Prompt屠龙术-思维链
COT (Chain of Thought) 本文介绍prompt工程中的屠龙术之一:思维链,这是一种能极
大
提升
大
模
型
输出质量的技术。
Prompt
思维链
RAG
检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案?
图1 RAG工作流程(with memory) 从RAG的工作流程看,能优化的
模
块有:文档块切分、文本嵌入
模
型
、提示工程优化、
大
模
型
迭代。
RAG
检索增强
开源
GitHub星数暴涨,AIPC的开源实现,用AI记录电脑一整天的使用太简单了,功能非常多!
ensp; 项目简介 ScreenPipe 在你的计算机上 7*24小时 全天候记录你的电脑屏幕和麦克风,数据由用户自行掌控,确保隐私和安全,并且把记录的数据连接到
大
模
型
AIPC
ScreenPipe
开源
OpenAI
AI Agents
大
爆发:软件2.0雏形初现,OpenAI的下一步
组件三 : 使用工具 05 AI Agents 的实践 06 LLM Agents 的局限 AutoGPT、GPT-Engineer 和 BabyAGI 等项目在一定程度上已经展示了使用
大
型
语
言
模
型
agent
Stable Diffusion
读取
大
脑重建高清视频,Stable Diffusion还能这么用
相比之下,一个典
型
的视频每秒
大
约包含30帧画面,如果要用fMRI去重建一个2秒的视频,就需要呈现起码60帧。
stablediffusion
人工智能
准备迎接超级人工智能系统,OpenAI宣布RLHF即将终结!超级对齐技术将接任RLHF,保证超级人工智能系统遵循人类的意志
ensp; 超级对齐的实验总结 总结 RLHF技术及其问题 RLHF全称Reinforcement Learning from Human Feedback,是当前
大
语
言
模
型
在微调之后必不可少的一个步骤
OpenAI
人工智能
赚钱
你还在为钱发愁?2023年十
大
赚钱GPT Prompts高级指南!(国际版)
使用AIVA创作引人入胜的情感
音
轨,并使用Voice ai朗读段落和口头禅。”
prompt
微软
微软、OpenAI
大
佬暗示LLM应用开发范式迁移:从Prompt Engineering到Flow Engineering
在以往
大
模
型
开发中,应用核心开发重点在于prompt engineering,这多见于一些RAG应用,也就是整个过程围绕如何精心构造Prompt,再利用Prompt诱导
大
模
型
生成一个好的答案,而这一过程往往是单次的
LLM
范式迁移
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