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SD的老舅ComfyUI来了,节点式工作流,分部控制出图
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便大家看,我把板块调整为竖版,有一定SD基础的同学可以看到这其实就是SD的界面板块打散: ComfyUI有以下特点: 优点: 1.上限高,更适合复杂长线的大型工作 2模块化工作流 3.可视化
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ChatGPT 技巧 | Prompt 逆向工程
它是不连抽、一张张独立抽开的 既不浪费,还很
方
便。
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prompt
阿里
阿里出品自动化视频剪辑工具FunClip!
· 说话人识别:通过集成的CAM++说话人识别模型,FunClip可以识别视频中不同说话人的ID,
方
便用户剪辑出特定说话人的视频片段
FunClip
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阿里
VividTalk:用一张照片和一段音频让人物栩栩如生地说话
这个技术不仅有望改变数字媒体的生产
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式,也为虚拟现实和人工智能的应用开辟了新的道路。
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从零开始学习大模型-第二章-大模型学习路线
深度学习框架:学习至少一个深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch,掌握其基本操作和模型构建
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大模型在金融行业的应用场景
目前已有的大模型知识库基本上都采用 RAG 的
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案构建,但是数据源多样(流程规范、产品材料、规章制度等),数据格式繁杂(文字、表格、公式、图片等),针对不同的数据都需要业务上进行单独处理
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Stable Diffusion 必装插件查缺补漏,你还有哪个没装?(上)
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便的支持我们的日常操作,缩放、全屏、画笔调整等。
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如何下载及使用通义千问7B开源大模型
history = results['response'], results['history'] print(f'Response: {response}') text = '它有什么好玩的地
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图解大模型训练之:张量模型并行(TP),Megatron-LM
现在,我们已分别介绍完了“按行”和“按列”切分权重的
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大规模中文开源数据集发布!2TB、几十亿条可商用的中文数据集书生·万卷 1.0开源~中文大模型能力可能要更上一层楼了!
在数据集的构建中,研究团队通过算法处理和人工审核相结合的
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AIGC工作流: 新时代产品经理和创业者的秘密武器
通过这种
方
法,团队成员能直观地理解产品的最终呈现效果,
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便地讨论问题并形成共识,从而保证最终交付的产品体验与预期保持一致。
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OpenAI
解读 Openai 给 DALLE3 设的完整系统提示词
相反,创建dalle的提示时应用以下程序:(a)用三个形容词替代艺术家的名字,这些形容词捕捉到风格的关键
方
面:b)包括与之相关的艺术运动或时代以提供上下文;以及(c)提到艺术家使用的主要媒介。
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character in the same outfit,<lora:mw_charturn3:0.4> charturnbetalora 采样
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Stable Diffusion 抽卡必备神器!Agent Scheduler
一Agent Scheduler 安装 和其他插件安装
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ChatGPT提示工程5篇合集(五):ChatGPT提示工程 - 邮件回复、营销文案
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