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最新最强开源模型Qwen3本地运行指南！Windows+ollama+chatwise轻松搞定

下面让我们通过一组数据来直观感受一下它的强大： Qwen3不仅能力出众，而且具有极高的可玩性。

Qwen3 开源模型

Prompt屠龙术-思维链

这组数中的奇数加起来是偶数：17、9、10、12、13、4、2。

Prompt 思维链

clone-voice：一键克隆声音，开源AI技术让声音创作更便捷、更个性化

其具体的技术流程主要包括以下几个关键步骤： 1、数据预处理：首先，对输入的音频文件进行采样率转换和分帧等预处理操作。

clone-voice 声音克隆

SD出图新思路

（糊点没关系）第二步： ①打开图生图，将模糊的截图丢进去 ②顺便把之前文生图的关键词也粘过来第三步：采样器和尺寸跟之前的调整一致，重绘幅度可以根据情况调整。

文生图 SD

使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

用户提供的内容｛｛content｝｝ ## 输出标题结果在上面的提示词中，我们设置了一个名为 “content” 的变量，在随后的真实模型调用中，我们可以在 API 的请求参数中动态的调整这个数据内容

Dify Moonshot API 工作流

Stable Diffusion

stable diffusion十七种controlnet详细使用方法总结

一、SD controlnet 我统一下其他参数，仅切换controlnet模型，为你演示效果正向提示词：（只是一些人物基础提示词为了方便省事，实际场景请根据图片反推提示词） best quality

绘画作图

Stable Diffusion

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

SDXL 1.0 出现前，同样经历了0.9和beta版本的过渡阶段， SDXL 1.0 在 stable 1.5的基础上做了改进，参数数量从0.98B扩大到6.6B。

SDXL

浅浅介绍下中文分词，用这些库搞定

可以通过pip安装：`pip install thulac` 这些分词库都有各自的特点和适用场景，你可以根据自己的需求选择合适的分词库进行使用。

Python 分词库

Stable Diffusion

16/180 Stable diffusion 抽卡神器 dynamic prompts

抽卡概率 {1::blackl1::whitel1::yellowl1::red} 每种颜色所占的概率这里每一种颜色都是1/4概率抽卡次数

提示词文生图

图解 transformer——逐层介绍

数据在输入编码器和解码器之前，都要经过：词嵌入层位置编码层 2、编码器堆栈包含若干个编码器。

Transformer 大模型图解

EverydayWechat：让微信变得更强大，引领每日生活新体验

pip install everyday-wechat 三、使用方法使用EverydayWechat进行微信功能拓展非常简单，按照以下步骤进行：导入所需模块和函数：

EverydayWechat

用ChatGPT写论文prompt大全

(字数)字的文献综述吗?

prompt

Fooocus更新了2.3

fooocus通配符另外现在fooocus终于可以保存数据选项了。

fooocus 文生图

无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型！0基础闭眼部署指南！适用绝大部分开源模型！llama2+Mistral+Zephyr通杀！

我们先看看他常规尺寸的数据，这么看，各项数据，不管放在国内外，在开源阵营中，都是非常能打的！

Qwen1.5 开源模型

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了！

目标输出长度可以根据单词、句子、段落、要点等的计数来指定。

OpenAI Prompt 提示词

<...68 69 70 717273 74 75 76 77 ...>

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