文章列表-AI魔法学院

文章列表

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

生物学家、物理学家、生态学家和其他科学家使用「涌现」一词来描述当一大群事物作为一个整体时出现的自组织、集体行为。

prompt 大模型

WebUI使用用InstantID，AI换脸完美版

从路线上看，主要有两条路线，一是一张图换脸，优点是操作简便，缺点是换个姿势的时候，往往不太像，roop等插件是基于这个思路；二是炼制专属LoRA，用目标的5-20张甚至更多脸部照片，训练一个LoRA，从而生成满意的换脸画面

换脸小红书

TrOCR——基于transformer模型的OCR手写文字识别

这里一旦提到OCR相关的技术，肯定第一个想到的便是CNN卷积神经网络，毕竟CNN卷积神经网络在计算机视觉任务上起到了至关重要的作用。

OCR 手写文字识别

8G显存一键训练，解锁Llama2隐藏能力！XTuner带你玩转大模型

除单点功能外，XTuner 还有以下三个黑科技，让开发者可以做到真正的“面向数据”工作。

大模型

大模型能力快速测评极简题目

给以下动作排列合理的先后顺序：穿鞋，穿袜子，剪指甲，系鞋带【生成能力】请用甄嬛体创作一篇烂番茄色口红种草文请为我推荐5本可以逆袭人生的书，并说明理由 AI产品经理有哪些核心能力要求

大模型

中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

LinkSoul.AI 团队接下来的工作会把语音 - 视觉 - 文本进一步融合，让大语言模型同时支持语音和视觉模态。

开源模型

真格基金大模型能力测试问题集---基础篇

作为早期投资人，我们经常需要试用和评估新发布的对话式 AI 产品，其中比较常用的方式是通过一些 Prompts，将它们与标志性的 ChatGPT 的输出结果进行直观的横向对比。

大模型训练中文

【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

StableDiffusion常用基础参数说明

Sampling Steps（采样步数）：扩散模型的工作方式是从随机高斯噪声向符合提示的图像迈出小步。

文生图

pdf2htmlEX：效果相当好的一个PDF转HTML程序，和原始PDF几乎一模一样。

Chrome渲染PDF，再导出成HTML，甚至图片都转成了 base64 字符，所以一个网页就可以包含完整的文本、字体和图片等内容这是我的 pdf2htmlEX 分支，旨在允许开放协作以帮助保持项目活跃

PDF转换

智源：70万预算，从头开发千亿参数大模型，挑战成功！

“成长策略”降低训练成本不管是租还是买，硬件的价格都摆在那动不了，所以只能是通过减少运算量来降低成本。

大模型

Stable Diffusion

巧用ChatGPT生成Stable Diffusion绘画提示词Prompt

在Prompt的生成中，你需要通过提示词来描述人物属性，主题，外表，情绪，衣服，姿势，视角，动作，背景。

Diffusion prompt

Stable Diffusion

Stable Diffusion插件：提示词

安装成功后，记得重新启动 Stable Diffusion WebUI 。

Stable Diffusion 提示词

解读 | SuperCLUE 2023年9月全面测评大模型四大能力

具体包括： - 语言理解与生成：包括语言理解与抽取、上下文对话、生成与创作、角色扮演等方面； - 专业技能与知识：涵盖了计算、逻辑与推理、代码、知识与百科等专业知识技能； - Agent智能体：包括工具使用和任务规划两个关键能力

大模型方法论

从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

具备的一些能力自我认知、提纲写作、文案写作、邮件写作助手、信息抽取、角色扮演、评论比较、旅游向导等局限性由于 ChatGLM-6B 的小规模，其能力仍然有许多局限性。

大模型

<...72 73 74 757677 78 79 80 81 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1