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Stable Diffusion

Stable Diffusion AnimateDiff | 最稳定的基于文本生成视频的方法

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

动画 animate sd

超越Animate Anyone! 南加大&字节提出MagicPose，不需任何微调就可生成逼真的人类视频

此外，MagicPose模块可以被视为原始文本到图像模型的扩展/插件，而无需修改其预训练的权重。

MagicPose 视频

AI换脸：FaceFusion 3.5.0更新，解决老版本无法使用问题！

这些模型利用深度学习技术生成逼真且美观的着色效果。

FaceFusion 文生图

AI高手都在用的10个提示词prompt网站，建议收藏！

一、先模仿，再超越众所周知，chatgpt使用得好不好，和你的提问有很大的关系，这个提问又叫提示词、指令或者是prompt。

将任意文本转换为知识图谱

转换图形模式。

知识图谱转换文本

这两个AI工具可以让你的工作效率提高10倍

ensp; 入口：https://kimi.moonshot.cn/chat 也可以直接对文档进行提问：一分钟做PPT 用WPS AI+GPT4这两个工具就可以完成，一分钟就可以快速做好模版

AI工具

Stable Diffusion

Stable Diffusion AnimateDiff | 最稳定的基于文本生成视频的方法！

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

文本生成视频 AnimateDiff

精通结构化提示词：如何精确操控指令的作用域与优先级

如果结构化提示词出现了不同模块之间的逻辑错误或规则冲突，对于用自然语言沟通的大模型来说，生成的结果反而不可控。

提示词结构化

Stable Diffusion

读取大脑重建高清视频，Stable Diffusion还能这么用

整体来看，这个方法主要包含两大模块，它们分别做训练，然后再在一起做微调。

stablediffusion

汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

同一个大语言模型，在不同的人手里使用效果是不一样的。

上下文工程 AI

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

在以往大模型开发中，应用核心开发重点在于prompt engineering，这多见于一些RAG应用，也就是整个过程围绕如何精心构造Prompt，再利用Prompt诱导大模型生成一个好的答案，而这一过程往往是单次的

LLM 范式迁移

【AI科技大创意】2024年人工智能10大趋势

游戏引擎促进了模拟法则。

人工智能趋势

Stable Diffusion

Stable Diffusion ControlNet：Reference“垫图”功能，不炼丹也能保持同一人物

下面来了解一下这个Reference模式，到底有多强大呢？

文生图

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

二、技术原理剖析 clone-voice的核心技术基于深度学习模型，特别是WaveNet和Tacotron系列模型，这些模型在语音合成领域有着出色的表现.

clone-voice 声音克隆

中学生能看懂：Sora 原理解读

好吃的堡堡多模态输入处理最后，Sora的多模态输入处理能力也不容忽视。

Sora 原理

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