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Stable Diffusion

Stable Diffusion 文生图全网最细详解

其中：模型选择：模型对于 SD 绘图来说非常重要，不同的模型类型、质量会很大程度的决定最终的出图效果（模型相关的课程会在后面细讲） Prompt区：如果你使用过

文生图 SD

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

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

在典型的RAG系统中，通常会采用现成的通用嵌入模型来实现数据的嵌入处理，利用向量数据库进行高效的信息检索，并结合大型的黑盒语言模型来完成内容的生成。

RAG 大模型

百川智能RAG方案总结：搜索出生的百川智能大模型RAG爬坑之路

今天对百川的RAG方法进行解读，百川智能具有深厚的搜索背景，来看看他们是怎么爬RAG的坑的吧～总的来说，百川通过长上下文模型(192k)+搜索增强结合的方法来解决知识更新，降低模型幻觉的问题，使得其在

RAG 大模型

不会PS也能做神图？豆包AI绘画全解析，让你的创意秒变艺术品！

二、好好构思并输入提示词提示词可是生成图片的关键，就好像是给豆包下的详细命令，你说得越清楚、越全面，豆包生成的图片就越能符合你的想法。

Qwen3

可能是国产最强AI，ChatGLM-4来了！

在使用ChatGLM进行财报分析的时候，我发现效果并不比ChatDoc差，尤其是更新到GLM-4后，对财报中的报表数字非常敏感，结合我比较专业的提问，能非常容易的回复出我想要的重要知识点。

ChatGLM 智普

AI时代，如何利用ChatGPT一分钟洗稿一篇文章？

GPT模型背后的核心原理是深度学习和自我监督学习，它能通过大量文本数据的训练，学习到文本之间的关系和语义，进而生成符合人类语言逻辑的文本。

ChatGPT 写作

如何用AI做LOGO？

不过，使用Stable Diffusion需要一点点门槛：要有一台显卡说得过去的电脑，会下载并安装相应的AI绘画大模型和微调模型（LoRA），模型下载详见文末。

Stable Diffusion 文生图

大模型业务应用中数据准备的要求、难点及解决思路

比如ChatGPT，就是经过预训练后的通用大模型，展现出其在多领域的通用能力。

大模型

LLM大模型推理输出生成方式总结

True, num_beams = 1 优点：解决了生成重复的问题，但是可能会出现生成的文本不准守基本的语法 Beam-search multinomial sampling 方式：结合了

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 又是一个史诗级增强、出图效率暴增 5 倍

它的特点是可以通过少量步骤推理合成高分辨率图像，使图像生成速度提升 2-5 倍，需要的算力也更少。

StableDiffusion 文生图

SD入门教程四：图生图基础用法

同理，图生图也是由参考图与提示词以及图像模型共同组合完成的，通过提示词去控制原本的图片进行二次创作，从而减少图片生成的随机性，更好地满足我们的需求。

SD 入门图生图

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

（Checkpoint Merger）：将多个模型进行不同权重的合并，从而获得一个新的模型；扩展：SD的扩展插件配置区，可以查看已安装的插件内容，并控制开启和禁用状态；也支持通过URL的方式获取其他插件

Stable Diffusion 文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion高级教程 - 图生图(img2img)模式

3.Sampling Steps 是去噪过程的采样步骤数。

Stable Diffusion 图生图

[开源]面向中小团队的轻量化知识管理应用，构建知识库和知识社区

产品的主要特点如下：汇聚知识：聚合多元知识，积累知识资产；发现知识：便捷精准搜索，分级搜索查找；分享知识：组内便捷共享，组间受控隔离。

大模型

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