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造梦师手记：SDXL迎来了AI插画师

优点：构图大胆，没有摆拍感，主体突出，没有过多繁杂的细节，认识很多动漫人物（依靠角色日文名拼音触发，例如，“ayanami rei”对应角色“绫波丽”，“kamado nezuko”对应角色“祢豆子”

文生图漫画

让你每次都随机生成各种图片，开盲盒的感觉：SD插件之无限抽卡神器Dynamic Prompts

https://github.com/adieyal/sd-dynamic-prompts 抽卡文件准备咱不讲怎么自己写通配符去让模型选择单词（如果有需要可以看文末我引用的知乎文章

文生图

Stable Diffusion

Stable diffusion又一个电商换装/换模特辅助插件

anything 这个插件结合了 segment anything 进行蒙版提取在segment anything 基础上进行了优化能够识别不同颜色的部分

Stable diffusion 文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜儿童绘本全流程制作分享

点击中间的“脚本文件导入”，分镜标识符选择“通过“智能解析”分镜”然后点击“导入文件”选择准备好的绘本导入即可。

StableDiffusion 绘本

大模型微调数据选择和构造技巧

比如小红书上，query的意图识别里，美食，穿搭，旅游攻略类非常多，但是还有一些同学去搜大模型微调的数据技巧。

大模型微调

Stable Diffusion

Stable Diffusion修复老照片-图生图

1、原理这个方法需要一个真实模型，以便让修复的照片看起来比较像，我这里选择：realisticVisionV20，大家有更好的给我推荐哦。

图像文字

Stable Diffusion

张嘴就能生图？这已经不是科技，这是魔法！（Stable Diffusion进阶篇：SDXL-Turbo）

目前SDXL Turbo模型最理想的出图大小就是默认的512*512，该模型的分辨率还无法去到1024级别，强行拉上去会出现元素混乱的现象。

SDXL-Turbo 文生图

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

贪心解码是一种合理的策略，但也有一些缺点。

大模型

腾讯开源的数字人MuseTalk到底行不行？

话说速度方面，经测试，在RTX4060 服务器上，10秒钟音频推理，耗时接近3分钟，耗时时长比差不多1:20。

MuseTalk 数字人音频

RAG 领域的新宠：为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT？

与 ColBERTv2 相比，Jina-ColBERT 在各项测试中都展现了顶尖的性能，特别在处理长文档数据集时，其表现更是显著优于 ColBERTv2。

rag 大模型

打磨 8 个月、功能全面升级，Milvus 2.3.0 文字发布会现在开始！

在 QueryNodeV2 的新设计中，我们重新梳理了代码结构、将复杂的状态改为无状态的设计、移除了 delete 数据的消息队列减少了资源浪费，在后续持续的稳定性测试中，QueryNodeV2 的表现更加优异

大语言模型

万物皆可替换！阿里【ReplaceAnything】，支持在线体验！

在选择对象时，只需要滑动一下，然后它就会自动识别你要保留的对象。

ReplaceAnything 文生图

《嬛嬛朕emo啦》但马斯克！阿里这项技术开放试玩

但是撞脸余华的小狗就没那么幸运了，系统一下子就把它给识破了（没有任何对余华老师不敬的意思）。

音频阿里

比 remini 更便宜，比美图更有风格！黏土滤镜免费做，速领

不知道以上效果大家觉得怎么样？

SDXL 文生图

HAI-Chat：高效且轻量的一键式 RLHF 训练工具

众所周知，RLHF 三阶段分别是：有监督微调（SFT），奖励模型（RM）与近端策略优化（PPO）。

HAI-Chat RLHF

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