文章列表-AI魔法学院

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复旦开源中文医疗大模型，基于百川微调，模型和数据集都公开

可靠丰富的专业知识：我们将医学知识图谱作为信息源，利用采样三元组的方法，结合通用大模型的语言能力，构建对话样本。

大模型

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

人人都看得懂的大模型简介大模型就像一座庞大的图书馆，里面有非常多的书籍。

大模型从零开始

SD入门教程四：图生图基础用法

你通过“提示词”或换“图像模型”告诉AI，海鲜酱里面应该有哪些食材与配料，比如可能会添加一些虾、贻贝或者鱼肉等元素，才能将原先的肉酱替换成海鲜酱。

SD 入门图生图

手把手教你用 SD 生成文字形状的光线，用来做营销宣传图非常有效

昨天类似这种文字光效或者将文字合成在衣服上的图好像又火了，很多朋友在问怎么做，其实就是ControlNet的简单应用，比如模拟光线照射文字的，之前用来调整自然光线的角度和范围这次不过是将原来模拟光照的图变成了文字了

图像文字 ControlNet Stable Diffusion

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

Zero-Shot指的是模型没有见过某个场景（或者某个数据集）的数据，就应用于该场景，和用数据训练模型以及在语言模型上下文中加入示例相对应。

大模型

AI面部增强器-Remini

好工具不嫌多，哪怕之前本号已经推荐过好几款图像处理工具，今天还是给大家再次带来一个图像处理神器-Remini。

Remini 面部增强修复文生图

如何看待大型语言模型的Prompt

从表面上看，现代的大型语言模型与原始的word2vec模型似乎完全不同。

prompt 大语言模型

开源的大模型数据集

大模型的算法模型开源越来越多，大模型工程化也越来越稳定。

开源模型数据集

大模型实践总结

大模型算法：下图详细展示了AI大模型的发展历程：可以说，Transformer 开创了继 MLP 、CNN和 RNN之后的第四大类模型。

大模型训练

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

随着当前多模态模型的发展，它可以同时处理文本和图像，「那么能否将多模态模型应用到RAG系统呢？」

大模型研究

文生图提示词prompt详解

他们的外表>> 注意整体和细节都是从上到下描述，比如发型（呆毛，耳后有头发，盖住眼睛的刘海，低双马尾，大波浪卷发），发色（顶发金色，末端挑染彩色），衣服（长裙，蕾丝边，

SD prompt 文生图提示词

高级 RAG 技术——图解概览

标准的 Transformer Encoder 模型（例如基于 BERT 的句子转换器）最多处理 512 个 Token，而像 OpenAI 的 ada-002 则能处理更长的序列，例如 8191

RAG 检索图解

【AI绘图工具】太爆炸了，AI出图速度100fps（每秒100张图片），比LCM、SDXL Turbo更快，目前No.1

二、现有扩散模型在解决实时性方面的策略针对扩散模型在商业化中的应用趋势，主要集中在提高扩散模型的运行速度，以便在实时交互场景中更有效地生成图像方面开展工作，主要有以下一些关键点： 1、商业化扩散模型

StreamDiffusion 文生图

StableDiffusion

好用的令人发指的图生图，你就告诉我抄哪个吧！—StableDiffusion 第三弹

在本节课中，我们将重点探讨图生图功能模块，了解其关键参数的含义，以及如何运用图形图快速实现照片到主题的转换，进一步探索AI绘画的乐趣与奥秘。

大模型文生图

中文对话大模型BELLE全面开源！（附：数据+模型+轻量化）

对以上模型进行量化后的轻量化模型，便于部署、推理。

belle 训练大模型

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