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Stable Diffusion

Stable Diffusion XL 1.0 出图风格鉴赏

这一节我们趁热来看看不同风格下 SDXL 的表现效果参数介绍模型： SDXL base（没有使用 refiner 优化）采样方法： Euler

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字节推出开源绘画大模型SDXL-Lightning，秒级出图

Diffusers使用方法：请始终使用与相应推理步骤对应的正确检查点。

sdxl 字节绘画

产品运营全流程SOP

； ③触点：什么是触点、如何找到触点、好触点的例子、触点的作用； ④频次\时长：什么是用户频次\时长、如何提升用户的活跃频次和时长、常见的三个方法； ⑤

产品运营

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分享使用SDXL 1.0模型的一些技巧和心得

然而，一旦进入SD界面，就无法再更改这些风格了。

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国产视频制作之光-可灵：提示词大全整理

;🍎人物表情与情感：欢乐的笑容、悲伤的泪水、专注的神情、甜蜜的拥抱、愤怒的争吵、深情的凝视、激动的欢呼、疲惫的身影 🍎文化艺术类：精美的雕塑、古老的书法作品

可灵 kling 视频

Pytorch安装（保姆级教学真·满血·GPU版）CUDA更新？torch版本？一文全搞定！

检测方法在cmd中进入自己的Python环境，输入： >>> import torch >>> print(torch.cuda.is_available

训练

微信为什么使用 SQLite 保存聊天记录？

要达到同样的效果，您可以采用的另外一种方法是增加单独处理null值的子句。

SQLite 微信数据库

第一个StableCascade动漫大模型上架了

不过，StableCascade大模型的训练门槛比较高，差不多要45G显存起步，是绝大多数普通爱好者（4090大概是上限）无法企及的算力，所以迄今为止，发布的大模型比较少。

StableCascade 文生图

文心一言大模型使用指南

://yiyan.baidu.com/learn 除了文心一言官方提供的初级教程，我还整理了几篇入门级文章供大家学习和使用如何与大模型进行对话，虽然这些教程讲的是 ChatGPT，但基本原理和使用方法都是类似的

文心一言百度

回望做大模型一年后的感悟

https://zhuanlan.zhihu.com/p/644892671 Recall一下几个核心观点： o 大模型开源的只是权重和模型结构，模型结构大家都相差不大，而更重要的数据和训练方法都没有开源

大模型感悟

利用AI技术自动化爬取网页数据的利器——MLScraper

智能识别：MLScraper内置了智能识别算法，可以自动识别数据的类型，如文本、数字、日期等。

MLScraper Python库

如何估计大模型所需要的显存大小？HuggingFace发布Model Memory Calculator，一键计算大模型显存需求

大语言模型参数规模与显存大小的关系估算方法~：http://https//www.datalearner.com/blog/1051692326904222）。

大模型

京东开源普通话数字人JoyHallo，一口流利标准普通话还会讲英语

有些方法，例如 Hallo，采用完全解耦的方法，将面部特征完全分开并独立学习。

JoyHallo 数字人开源模型

省钱！微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩

这种方法使得使用大型语言模型（LLMs）进行高效推断成为可能，最多可以实现20倍的压缩，而性能损失很小。

LLMLingua LlamaIndex 开源框架

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