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Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：采样器

DPM++是对DPM的改进，引入了很多新的技术和方法，如EMA（指数移动平均）更新参数、预测噪声方差、添加辅助模型等，从而在采样质量和效率上都取得了显著的提升，是目前效果最优秀的反向扩散采样算法之一。

画图 SD 采样器

玩一玩阿里通义千问开源版，Win11 RTX3060本地安装记录

运行代码之后，会自动联网下载一个14G的模型文件。

大模型

Openai 异步客户端接入国产大模型 Kimi

api.moonshot.cn · model : 模型填写moonshot-v1-8k 以上确认没问题，启动webman

Kimi Chat 大模型

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· · · E:cd E:\DEV\qwenpython test.py 运行代码之后，会自动联网下载一个14G的模型文件。

通义千问

Stable Diffusion

Stable Diffusion 文生图全网最细详解

加上 full body ，我们可以来看看效果出来的效果空间感很差，为了不出现拉伸的情况，SD 会自动的做一些裁剪。

文生图 SD

Prompt及AI提问实践

另外，还有很多玩儿法，比如：输入内容可能是一段json，如果不想提前做数据清洗，可以告诉大模型仅识别其中的某个字段，大模型就会自动摘取。

Prompt 大模型提问

对于大模型RAG技术的一些思考

实际使用时候，这个方法的主要好处，是增加了相关文本块的召回率，同时对用户的query自动进行了文本纠错、分解长句等功能。

RAG 大模型

Python程序混淆和打包exe文件流程和方法

ensp; language_level=3 ) 编译为PYD: 运行以下命令来编译example.pyx为example.pyd（在Windows上）或相应的动态链接库

Python 程序

用ChatGPT写论文prompt大全

6、增加详细信息：输入“增加更多的细节和具体内容”，可以增加更多的具体例子或数据来使文章更加生动、有趣。

prompt

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

请将下面的英文翻译成中文， P 要求语言生动活泼

Prompt 大模型

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

作者发现直接优化Prompt参数不太稳定，加了个更大的MLP，训练完只保存MLP变换后的参数就行了实验证实只加到embedding上的效果不太好，因此作者在每层都加了prompt的参数，改动较大

训练微调

Stable Diffusion

【Stable Diffusion操作入门】Stable Diffusion 操作界面及基础参数介绍

c 如果你正在创建带有毛皮或任何具有详细纹理的主题的面部或动物，并且觉得生成的图像缺少其中一些细节，请尝试将其提高到40或者更高。

文生图 SD

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

所有模型的 (i) 和 (ii) 都是相同的，但时间混合块有三个：全局多查询注意（MQA）、局部（滑动窗口）MQA 和本文提出的循环块。

transformer 训练

Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法

此时我们可以尝试手动设置拒答策略，即让模型在没有把握的时候拒绝回答问题，提高生成数据的质量。

prompt 提示词

人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

如下图所示： P-tuning v1 设计一个自动的生成连续 prompt 的方法来提升模型的微调效果。

大模型微调

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