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Stable Diffusion

读取大脑重建高清视频，Stable Diffusion还能这么用

从大脑活动中重建人类视觉任务，尤其是功能磁共振成像技术（fMRI）这种非侵入式方法，一直是受到学界较多的关注。

stablediffusion

Docker介绍及常用命令大全

Repository：集中存放镜像文件的地方镜像构建完成后，可以在当前宿主上运行，但是如果需要在其它服务器上使用这个镜像，就需要一个类似Git仓库那样的集中存储、分发镜像的服务，Docker Registry

Docker 容器

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：文生图

本文以 Stable Diffusion WebUI 为例，使用方法参考下图： 1、基础模型：选择一个用来生成图片的模型，不同的模型可以生成不同风格的图片。

文生图 Stable Diffusion

Stable Diffusion

Stable Diffusion | 2D表情3D化，看着笑不停

quality,easynegative,ng_deepnegative_v1_75t； LoRA：blindbox_V1Mix (盲盒) 迭代步数 (Steps)：30 采样方法

Stable Diffusion

Stable Diffusion

Stable Diffusion 又是一个史诗级增强、出图效率暴增 5 倍

官方称 LCMs 是继 LDMs（Latent Diffusion Models 潜在扩散模型）之后的新一代生成模型。

StableDiffusion 文生图

7.1k Star！RAGFlow：最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低幻觉、服务化API集成进业务！

它基本上就是通过一个巧妙的方法来让大型语言模型（LLM）生成更精准、更有用的回答。

OCR RAG 开源

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

文生图

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

大模型LLM基础｜分词

统计分词通过分析语料库中的统计信息来发现最有可能的分词方式。

开源模型

SDXL模型lora训练参数详细设置，显存占用22G，不用修脸原图直出

其他就不用改了，一键开训就行，然后我的显存占用就变成了这样：今天只是教大家用神童优化器这个方法，用了它你会发现损失降了~但是！

SDXL 训练

强！推荐一款自动化神器Autolt：不再重复工作！

、数据抓取等，以及可以和其他自动化工具结合起来使用，比如，我们在使用Selenium做自动化测试Web应用时，当弹出一个选择文件的弹框，由于这个弹框是属于操作系统的而非浏览器，Selenium程序就无法进行后续的操作了

Autolt 自动化

蚂蚁推出ProChat：快速搭建大语言模型 Chat 对话的前端组件库

聊天界面组件的框架和解决方案： · 自动聊天缓存: 无需额外努力地保持对话连续性，确保用户体验流畅。

ProChat 大语言模型

AI绘画Stable-Diffusion风格化实战

MidLibrary 它总共包含了以下几大类别的样式: · 艺术技法(Artistic Techniques

Stable-Diffusion 文生图

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

1）基于LLM的召回或重排在逻辑概念上，这种方法使用 LLM 来决定哪些文档/文本块与给定查询相关。

大模型

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

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