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向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

总结人工智能和机器学习领域的不断发展凸显了向量数据库在当今以数据为中心的世界中的不可或缺性。

开源模型

Stable Diffusion

还没有上手Stable Diffusion XL 1.0 的同学，看这篇文章就够了

nbsp; 更真实的图像在SDXL之前，通过Stable Diffusion生成绘画，经常会出现恐怖片场景，SD基础模型特别不擅长进行真人绘制，所绘制的人物要么多头，要么少胳膊，要么多手指，要么少腿，总之人物经常会发生变形

SDXL

FaceFusion参数详解

（2.2）杂项参数（2.2.1）Skip Download ⚠️天朝网络必须得开（除非你的网络自动下载模型没问题）。

FaceFusion 文生图

字节开源项目MimicTalk：快速打造逼真3D Talking Face的利器

MimicTalk通过引入「NeRF」技术，结合高效的微调策略和上下文学习能力的人脸动作生成模型，成功地解决了这一问题NeRF技术允许模型在三维空间中重建物体的形状和外观，而MimicTalk在此基础上进行了优化

MimicTalk 开源模型

开源打败闭源？Meta即将推出开源代码生成平台Code Llama，剑指OpenAI Codex

总之，Meta Platforms 即将推出的 Code Llama 代表着编码领域正在迎接又一轮巨变。

开源模型

聊聊 AIGC 一些拧巴的现状

非自动化的转化流程，最大的问题是：边际成本高，成交上限低。

开源模型

Python程序混淆和打包exe文件流程和方法

下面再创建一个带图形用户界面，可以访问 MySQL 数据库的应用程序。

Python 程序

让 AI 更懂你的 Prompt 提示词宝藏网站-FlowGPT

除此之外，对于一些爆款文案的生成，提示词的不同造成的结果也不同，我们以小红书为例：啥提示词优化都没有，直接让以「护城河边咖啡店，慵懒午后好去处，让你感受沉浸式放松」为主题，生成一篇小红书风格的文案

prompt 提示词 FlowGPT

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之图片高仿

不同模型上边的参考图片和生成图片使用的是同一个大模型，测试结果难免会有说服力不够的问题，下图是我使用三个模型做的对比测试，每个模型使用 Reference 生成两张图片

文生图

开源本地化部署的「妙鸭相机」，真的要革了「海马体」们的命了？｜手把手教你搭建「妙鸭相机」

为了解决这种不真实的问题，团队引入了Stable Diffusion模型的图像到图像功能。

训练

Stable Diffusion

【Stable Diffusion】高效率视频转AI动画！EbSynth插件全流程操作

如果这一步安装出现问题的，大概是因为秋叶整合包中的python是单独的，我们可以打开秋叶整合包中的python文件夹，然后选中文件夹地址栏，全选为蓝色，删除后，输入CMD，然后出现以下： E:\Stable

AI编程 EbSynth 动画

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：采样器

初始发布的还有PLMS (Pseudo Linear Multi-Step method），即伪线性多步法，它是为了解决LMS采样方法更新慢的问题而提出的，实测效果不太好。

画图 SD 采样器

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

NEFTune导致在对话任务的性能上出现了显著的⻜跃，同时保持了对事实性问题回答基线的性能。

NEFTune 大语言模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion ControlNet：Reference“垫图”功能，不炼丹也能保持同一人物

6、总结： reference对图片的扩散分布引导的效果还是比较不错的，如果是人像，搭配上roop插件，在保持画风等效果一致上面，其实还是很不错的，有炼丹Lora的同学，也可以将二者进行结合，相信可以更精准的控制图片的重绘导向

文生图

新模型Cascade你真的用对了吗？！

文字效果如下：电影海报效果如下： 06 文章末尾：最后总结新模型发布：Stable Cascade 在研究预览中发布，采用三阶段方法，提高了质量

Stable Cascade 模型

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