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俄罗斯人开源了最大的文生图模型：参数量12B，比SDXL大了3倍多！

2比较难生成包含正确文本的图像，比如下面的"deep learning"：最主要的原因还是CLIP image embedding本身，通过对比学习训练的CLIP image embedding在区分属性和拼写单词方面均不太行

Kandinsky-3 文生图开源模型

什么是GPTs！如何创建自己的第一个GPTs？

创建页面的介绍创建页面分为两个部分，左边是用来定义GPT的，右边是预览效果左边定义GPT的页面有两个选项，一个是Create，一个是Configure，Create为我们提供了一个GPT

大模型应用 chatgpt

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

在大模型训练好之后，如何对训练好的模型进行解码（decode）是一个火热的研究话题。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 加速/优化/升级优化出图速度

+CUDA118 新版本，运行平均值大约 = 3.09 it/s，出图时间 = 14s Pytorch2.1+CUDA118（-opt-sdp），运行最高峰值可达 5.28 it/s，出图时间 =

Stable Diffusion 文生图

8个超级GPTs Agent，每个浏览量超20w+（实用建议+攻防Prompt）

已经超过九千多个，各种各样的GPTs都有，这里不止是推荐GPT应用了，首先会给大家推荐下我这边最近空闲时间搭的几个GPT应用和目前8个超级GPTs Agent（每个浏览量超20w+ ），然后给大家一些分享一些

GPTs Agent

【语音领域-又双叒更新】阿里开源FunAudioLLM: 2大核心模型、5大亮点功能！效果炸裂！手把手带你理论+实战部署推理!

高性能：与 Whisper-small(已开源) 和 Whisper-large 相比，SenseVoice-Small 的性能分别快 5 倍和 15 倍以上。

asr tts 声音

大模型微调数据选择和构造技巧

在做一个模型时候，比如简单的文本分类，我不可能一股脑把所有数据都扔给标注，这样干存在一个问题，一般情况下我们数据的分布都是符合一个长尾分布的。

大模型微调

SD入门教程二：文生图基础用法（提示词）

原则三：善用符号 · 使用逗号分隔：虽然 SDXL 在语意理解上已经有了很大的提升，但是在使用 prompt 时，还是建议使用逗号来分隔不同的意图。

SD prompt 文生图提示词

玩转大模型必备：milvus向量数据库私有化安装部署及使用介绍

yml文件,启动Milvus通过运行: docker-compose up -d 运行docker-compose up 命令后会下载三个镜像 etcd 、minio还有milvus

向量数据库

windows安装向量数据库milvus

powershell 然后在powershell里面输入下面那命令，启用“适用于 Linux 的 Windows 子系统”可选功能，然后才能在 Windows 上安装 Linux 分发

向量库 docker

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

由于 SDXL 模型参数量较大，导致 ControlNet 的参数量也水涨船高，因此要想流畅运行 SDXL + ControlNet，需要较大的显存和内存。

SDXL

Markdown 介绍及使用教程

，使用 - 来分隔表头和其他行。

编程

第3期 SDXL和SD的10大区别！你知道几个？

现在一般将 SD 和 SD 1.5 等同，并将基于 stable diffusion 模型进行微调的模型也称为SD模型。

文生图

prompt必须知道的26条军规

使用一个或多个换行符来分隔说明、示例、问题、上下文和输入数据。

prompt 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 喂饭教程来啦！价值上万的模特AI换装方法

ensp;的作用是将图片中的物体分类进行语义的划分，不同的物体他们的颜色不一样。

Stable Diffusion 文生图

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