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Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

两个CLIP模型的对比如下所示：可以看到CLIP ViT-H/14模型相比原来的OpenAI的L/14模型，在imagenet1K上分类准确率和mscoco多模态检索任务上均有明显的提升，这也意味着对应的

Stable Diffusion 文生图

万物皆可替换！阿里【ReplaceAnything】，支持在线体验！

# ReplaceAnything 01 工具介绍 Replace Anything是由阿里巴巴开发的一款AI图像内容替换框架，主要用在图像编辑和生成领域。

ReplaceAnything 文生图

语音识别的未来已来：深入了解faster-whisper的突破性进展

这种实现不仅提高了语音识别的速度，还优化了内存使用效率。

语音识别 Faster-Whisper

基于LLM+向量库的文档对话痛点及解决方案

主要架构图如下：文档切片及检索示意图如何构建关键信息？

开源模型

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

相反，我们可以通过输入提示直接提供目标任务的几个示例，如下例所示。

大模型训练

十大开源语音识别项目

这些项目不仅在语音技术领域具有重要意义，而且为语音识别应用的发展提供了有力的支持。

语音识别开源项目

Stable Diffusion

Stable Diffusion生成图片参数查看与抹除

2、在左侧选择本地的一张图片，如果是Stable Diffusion生成的图片，我们可以在右边看到图片的生成参数，依次是：提示词、反向提示词、模型详细参数。

文生图 Stable Diffusion

构建开源多模态RAG系统

检索增强型生成（RAG）：提升人工智能理解和输出能力在人工智能领域，检索增强型生成（RAG）作为一种变革性技术脱颖而出，优化了大型语言模型（LLMs）的能力。

RAG 大模型

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

BLOOMZ系列模型是在xP3数据集上微调得到的，推荐用于英语提示的场景。

大模型微调训练

国产“小钢炮”MiniCPM3-4B：小参数，大能量！

词表大小：123K -> 73K -> 73K 从 MiniCPM 2.0 开始，词表大小被大幅精简至 73K，有效提高了模型的处理速度和多语言场景中的适用性

MiniCPM3-4B 大模型

Stable Diffusion

还没有上手Stable Diffusion XL 1.0 的同学，看这篇文章就够了

：需要提供者这么多的正向提示词：有时候不放心，还要追加一连串重复的形容词：同时再提供一堆的负向描述

SDXL

用AI生成PPT、用AI优化PPT

以下，我将不仅展示百度文库的智能PPT生成的内容，还分别展示GPT、Claude给百度文库的智能PPT生成的内容做的点评和建议。

ppt AI生成PPT

AI大模型LLM可以帮助企业做什么？

“AI大模型的出现是一个划时代的里程碑，人类将进入到一个全新的智能化时代，就像工业革命一样，大模型将会被各行各业广泛应用，带来生产力的巨大提升，并深刻改变我们的生活方式。”

大模型

一文读懂AIGC产业链：AIGC的前世今生和未来展望

AIGC产业链：国内AIGC产业链全景图： 1、上游，基础层：它是人工智能产业的基础，为人工智能提供数据及算力支持。

生成式AI

Stable Diffusion

小白也可以一键安装的Stable Diffusion——Easy Diffusion

多个提示文件：输入每行一个提示或通过运行文本文件排队多个提示。

Stable Diffusion 插件安装

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