首页
Ai 资讯
Ai 知识库
创作魔法
绘画魔法
视频魔法
训练魔法
Ai术语
Ai提示词
Ai创意图
Ai工具
Ai视频
VIP专区
VIP专区
登录
AI魔法学院客服
最新
排序
收藏
全部
七天内
一个月内
选择分类
全部
写作魔法
绘画魔法
视频魔法
训练魔法
其他
AI工具
VIP视频
推荐阅读
换一批
· Kimi+扣子Coze,我零门槛制作了一个好用的智能体Agent | 智能体开发
· 了解Kimi必看的26个问题 | Kimi系列文(二)
· 【工具书】文生图Midjourney最全prompt提示词分类对照表
· 图解大模型训练之:张量模型并行(TP),Megatron-LM
· 「长文」可能是目前最全的LangChain AI资源库之一
· 数字人直播哪家强?百度、硅基、风平与闪剪四大AI数字人横向评测!
· AI绘画:InstantID 一键运行包和在线Colab脚本!
· 一键部署本地私人专属知识库,开源免费!可接入GPT-4、Llama 3、Gemma、Kimi等几十种大模型,零代码集成。
· 一位芯片投资人的十年复盘:谁是中国的英伟达|AI光年
· 剪映专业版智能补帧
热门标签
Stable Diffusion
stable diffusion
Midjourney
midjourney
ComfyUI
comfyui
ChatGPT
chatgpt
大模型
数字人
开源
人工智能
Sora
文心一言
天工
零一万物
知海图
星火
文心一格
混元
通义千问
盘古
言犀
ChatGLM
Github
微软
热门标签
免费
教程
插件
免费
教程
插件
免费
教程
插件
文章列表
OpenAI
最全攻略!OpenAI 发布 GPT-4 使用指南,所有干货全在这
对
于需要处理很长
对
话的
应
用场景,总结或过滤之前的
对
话模型在处理
对
话时,受制于固定的上下文长度,不能记住所有的
对
话历史。
提示词
prompt
如何改善你的回测方法,提高策略的未来收益
理解并校正多重检验下的选择偏差,
对
于确保发现的策略在样本外的有效性至关重要。
回测方法
开源
爆火「视频版ControlNet」开源了!靠提示词精准换画风,全华人团队出品
姿势不变,画风“皮套”随便换 之所以会被称为是“视频版ControlNet”,主要原因在于CoDeF能够
对
原视频做到精准控制。
ControlNet
ComfyUI
ComfyUI初学者指南
如果您
对
理论不感兴趣,可以跳过本节的其余部分。
文生图
comfyui
懒人福音!用AI生成会议纪要,让你的工作更高效!
**准确性**:AI技术能够精确地记录会议中的
对
话,减少人为错误,确保纪要的准确性。
会议纪要
AI工具
小度为何押注AI眼镜?
但在小度的视角之下,AI眼镜的发布,不仅是
对
未来方向的把握,也是其软硬一体化能力的再次一次集大成。
AI眼镜
小度
教程
SD入门教程二:文生图基础用法(提示词)
原则一:prompt 不是越长越好 很多同学刚学习 prompt 时,会觉得 prompt 越长越好,但实际上这是不
对
的。
SD
prompt
文生图
提示词
RAG
Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器,从原理到解决方案
此外,你通常不需要
对
前10本相似的书进行精确排名,比如100%、99%或95%的匹配度,而是通通先拿回来。
RAG
检索增强
教程
SD入门教程五:后期处理图片高清放大
在实际
应
用中,SD模型可能会结合多种算法和技术来实现高质量的图像生成。
SD
入门教程
修复
Transformer
保姆级教程:图解Transformer
再比如 OpenAI 的 DALL·E,可以魔法一般地按照自然语言文字描述直接生成
对
应
图片!
人工智能
Meta
学术党狂喜,Meta推出OCR神器,PDF、数学公式都能转
每种变换都有固定的概率
应
用于给定的图像。
大模型
开源
有道开源的国产语音库EmotiVoice爆火了!具有情绪控制功能的语音合成引擎!
simbert-base-chinese/resolve/main/vocab.txt -P WangZeJun/simbert-base-chinese 下载完三个模型文件后,将其放到
对
应
目录下
EmotiVoice
语音库
工具
FFmpeg之父新作——音频压缩工具 TSAC
这
对
应
于分配给每个帧的r = 6000/75 = 80位。
TSAC
音频工具
耗时7天,终于把15种ControlNet模型搞明白了
这篇文章是SD三部曲的第三篇——「ControlNet的终极攻略」 前面我们说到如果想真正把SD
应
用起来,最重要的两个功能是:Lora和ControlNet Lora负责把想要画面的“主体”或“场景
文生图
大模型
深入探秘:百川7B大模型的训练代码解析,揭秘巨无霸语言模型背后的奥秘
logits变成 (bsz, seq_len-1, vocab_size), 之所以-1是因为要用之前的输入预测下一个单词2、 同样的,labels也做一个调整,整体左移一位,以与上面的logits
对
齐长度用一句话举例
大模型
<
...
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
...
>
1
2
4
5
6
7
8
9
100