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造梦师手记：SDXL迎来了AI插画师

提示词书写：如您所见，SDXL 的正负面提示词都分为 text_g 和 text_l 两个部分。

文生图漫画

Comfyui工作流管理插件，再也不用保存本地了！

点击New就可以创建一个新的工作流，旁边的名称是可以修改的，这里可以修改成任意你喜欢的名称，方便后期进行修改和查询，也可以在添加后自行拖拽工作流进行保存。

Comfyui 工作流插件

简单提升RAG的10种方法

将上下文数据分块，做文本向量化，需要查询时，从上下文中找到向量相似的部分。

RAG 大模型

苹果一次性开源了8个大模型！包含模型权重、训练日志和设置，OpenELM全面开源

使用与LLama相同的分词器。

OpenELM 大模型

解读wav2lip：探究语音驱动唇部动作的技术原理！

Fig.1 wav2lip architecture 2.1 数据集处理本文使用的LRS2数据集，来自BBC的唇语视频，包含4万多个口语句子，它的训练集、验证集和测试集是根据广播日期进行划分。

wav2lip 语音

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

看下代码： prompt4 = '艾米需要4分钟才能爬到滑梯顶部，她花了1分钟才滑下来，水滑梯将在15分钟后关闭，请问在关闭之前她能滑多少次？'

大模型

万字长文震撼来袭！揭秘Transformer——吐血解读自注意力机制的革命性突破

Transformer遵循这种总体架构，使用堆叠的自注意力机制和逐点、全连接层，分别用于编码器和解码器，如图1的左半部分和右半部分所示。

Transformer 大模型

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

prompt由一组候选文档组成，这时LLM 的任务是选择相关的文档集，并用内部指标对其相关性进行评分。

大模型

Agent : 一文读懂LLM Agent架构，详解Profile，Memory，Planning，Action模块作用

除了这些基础知识，我认为最有价值的部分在于，它总结了基于大型语言模型（LLM）的Agent的架构，使我们能够按照一定的标准范式去设计自己的Agent。

大模型 LLM Agent

Stable Diffusion

万字长篇！超全Stable Diffusion AI绘画参数及原理详解

所以在过大的图像上，我更建议用controlnet，后期处理等选项进行绘制）高分迭代步数：它是提高分辨率时的步数，如果设置为0，将应用与采样步数相同的值。

文生图

BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

很熟悉的感觉吧，很像tfidf，也跟RetroMAE-V2的第二部分特征很相似，这部分特征更在意文本中各个token的信息，重要的token就赋予更高的权重。

BGE M3-Embedding 多语音检索

【ComfyUI】使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式

这个代表的意思就是，前面20步将采用base模型进行运算。

开源模型

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）

不过就我目前看来的大部分演示都是通过ComfyUI，当然WebUI也可以使用不过好像暂时没ComfyUI那么顺。

SDXL-Turbo 文生图

Stable Diffusion

全面理解Stable Diffusion采样器

采样器负责执行去噪步采样只是 Stable Diffusion 模型中的一部分。

绘画采样器 SD

使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式

这个代表的意思就是，前面20步将采用base模型进行运算。

文生图 ComfyUI

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