文章列表-AI魔法学院

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45个 DALL-E 3 使用案例 (附提示词) ，人人都是设计师

借助于 Transformer 模型优秀的自然语言能力，它可以精准地理解你的设计需求，并近乎如实地反映在画面上。

文生图

Stable Diffusion

50张图“毒倒”Stable Diffusion，汽车和牛都分不清了

被下毒的画一旦被非法抓取成为训练数据被AI吃掉，模型就会生成混乱。

StableDiffusion

一文汇总Prompt提示工程的相关策略技巧

在与大语言模型的合作中，有一个引人入胜的环节——提示。

提示词框架

使用ChatGPT润色出高品质文章

7、澄清表达含义输入 “澄清表达意思”，可以找出并修正文章中含义模糊或易引起误解的部分，替换为更加清晰明确的表达方式。

写作提示词

Learn Prompting-基础篇

为了让模型做到这一点，您可以向它展示一些示例：通过向模型展示正确的输出格式示例，它就能够为新的文章生成正确的输出结果。

prompt

神奇的 OuteTTS - 0.1 - 350M：用几秒钟音频克隆声音的黑科技！

它采用纯语言建模方式，打破了传统 TTS 模型依赖复杂架构和外部适配器的模式，为语音合成领域带来了新的思路。

OuteTTS-0.1-350M 音频

个人从零预训练1B LLM心路历程

笔者将其修改为使用HuggingFace的Transformers库的模式定义模型，开发者可以方便的更换自己想训练的模型结构。

LLM 训练

Insanely Fast Whisper：超快的Whisper语音识别脚本

项目简介这篇内容介绍了OpenAI的Whisper Large v2语音转录模型的超快速能力。

音频 Whisper

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

基于真实需求，让AI落地，使用embedding模型做大数据量分类。

embedding 大数据分类

动画制作工具AnimateDiff用法详解

AnimateDiff 使用控制模块来影响Stable Diffusion模型。

AnimateDiff 视频训练

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

首先是模型结构方面，SD 1.x版本的text encoder采用的是OpenAI的CLIP ViT-L/14模型，其模型参数量为123.65M；而SD 2.0采用了更大的text encoder：基于

Stable Diffusion 文生图

向量数据库失宠了？OpenAI 力捧检索增强生成（RAG）技术，对行业来说意味着什么？

大语言模型尽管具有所有语言能力，但缺乏掌握“现在”的能力。

检索增强生成大语音模型

必读！RAG好用的3种Router

PolyRouter与Moe的区别 · MoE架构包含一组专家模型，这些模型被训练以专门处理不同的数据区域，同时还有一个门控网络模型，负责确定每个专家对最终预测的贡献 · LM路由方法可以视为MoE

RAG Router

免训练！单图秒级别生成AI写真，人像生成进入无需训练的单阶段时代

目前市场上的 AI 写真大多采用“训练+生成”的两阶段模式，既需要庞大的形象数据支撑，也需要一定的训练时间。

FaceChain FACT 文生图

ComfyUI安装教程

你首先需要做的是获取一个模型检查点，用于生成你的图像。

ComfyUI安装

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