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国外报告90%的AI类产品公司已经实现盈利，而国内大模型和AIGC的访谈说太卷了

在迎来生成式人工智能新时代后，其用户数量开始缓慢下降，然而与之相关的AIGC产品却不断涌现，呈现出日益增多的趋势。

大模型

【手把手带你微调 Llama3】改变大模型的自我认知，单卡就能训

xtuner python=3.10 -y # 激活环境 conda activate xtuner # 安装最新版 xtuner pip install xtuner 2、自我认知训练数据集准备

Llama3 对话问答模型

中国AI大模型，应该如何商业化

一个事实是，当下的大模型训练需要强大的算力支撑，尤其是参数量大的模型，花费极大。

大模型 AI

免训练！单图秒级别生成AI写真，人像生成进入无需训练的单阶段时代

你是否曾经因为相册里只有寥寥几张照片而无法训练自己的数字形象而感到苦恼？

FaceChain FACT 文生图

说真的，SDXL究竟藏着多少秘密，也许没人知道

但凡你炼过LoRA就不难理解：准备20张左右主题鲜明，背景干净的图，伴随着GPU的一阵咆哮，一个小模型就此诞生，从此数字世界又多了一种可以快速呈现的图形风格。

文生图

Falcon 180B 开源影响了谁？

Falcon 180B用的主要是RefinedWe数据集（大约占85%），王铁震告诉AI科技评论，Falcon 180B的出现也告诉行业不仅特别精细地去清洗数据会提高模型的效果，数据量够多也会对模型效果有一个明显的提升

大模型

Stable Diffusion

stable diffusion API 调用，超级详细代码示例和说明

原文链接：https://blog.csdn.net/ll837448792/article/details/132226117 其中 ControlNet 参数解释可以参考：

文生图工作图生图

大模型检索增强生成RAG的优化

此外，还可对query召回的文档块集合进行处理，比如：元数据过滤[7]、重排序减少文档块数量[2]。

RAG 检索增强大模型

EverydayWechat：让微信变得更强大，引领每日生活新体验

pip install everyday-wechat 三、使用方法使用EverydayWechat进行微信功能拓展非常简单，按照以下步骤进行：导入所需模块和函数：

EverydayWechat

StableDiffusion升级版SDXL：一键运行包ComfyUI和18G模型分享！

④分辨率设置（Empty Latent Image）这里主要设置图像的大小和一次生成的数量。

comfyui sdxl 文生图

46.6k星星！最强开源AI集合系统，一键部署全网AI工具都能直接用，UI简直是视觉盛宴！

五、TTS和STT LobeChat 支持文本转语音（TTS）和语音转文本（STT），让用户可以通过语音来回对话，跟目前大多数的应用差不多。

AI开源集合

手把手教你用 SD 生成文字形状的光线，用来做营销宣传图非常有效

接下来是正式的步骤：还是走文生图的步骤首先输入我们的提示词和反向提示词，我把我用的参数贴在这里：提示词：A melancholic autumn scene in a vast flower

图像文字 ControlNet Stable Diffusion

RAG与Long-Context之争—没必要争

RAG的本质是通过用户问题从数据库/知识库中找到相关片段内容，再利用大模型查找或总结出答案。

RAG Long-Context 大模型

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

Playground v2：超越SDXL的模型来了，优于SDXL 2.5倍！

ensp; 256x256：playgroundai/playground-v2-256px-base · Hugging Face Playground v2和SDXL的架构和模型参数都是相同的

文生图 Playground

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