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最好用的AI一键换脸工具FaceSwapLab汉化

我同时汉化了SDXL Style插件，两部分内容都放在下面。

一键换脸

华为盘古画画3.0发布 | PanGu-Draw：业界最大的中文文生图模型，效果YYDS！

02 | 实验结果如表1所示，PanGu-Draw的FID为7.99，优于dall - e2和SDXL等比较方法。

PanGu-Draw 文生图

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

GPT-3.5-turbo 的准确度是每对子 - 父对 10 个样本的平均值，在温度 = 1 时采样。

大模型

无需编码，轻松提升图像品质：探索ComfyUI的图像增强功能

ComfyUI完全支持SD1.x、SD2.x和SDXL，允许客户在自己的项目中使用Stable Diffusion的最新改进和功能。

文生图

LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

nbsp; embed_model = resolve_embed_model(“local:BAAI/bge-small-en”)llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo

RAG 检索

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

的确，OpenAI 在现场频频放出大招，宣布推出 GPT-4 Turbo 模型、全新 Assistants API 和一系列增强功能。

RAG 检索向量库

OpenAI Assistants API 使用指南

nbsp; tools=tools, model="gpt-3.5-turbo

OpenAI Assistants API

LangChain 的问题所在

response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=messages, temperature=0) response

大模型大语言模型

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

人们可以轻松地请求 JSON 格式的答案：… 以 JSON 格式返回响应，例如：[{“class”: “A”}]我使用了 800 行的数据集，并使用 GPT-3.5 Turbo 来实现其成本效益。

大模型

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

nbsp;= LLMPredictor(llm=ChatOpenAI(temperature=0, max_tokens=512, model_name='gpt-3.5-turbo

大语言模型

一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家！加州大学提出PromptAgent，帮你高效使用ChatGPT！

给定当前状态(也就是初始prompt)，基本模型(gpt-3.5-turbo)从任务数据集获得初始输出，初始输出往往不如人意，需要进一步优化

PromptAgent 大模型

HalluQA: 测测中文大模型有没有一本正经胡说八道

gpt-3.5-turbo-0613幻觉较多的原因可能是因为HalluQA是基于ChatGPT-3.5构建的对抗样本。

大模型中文大模型幻觉

《构建个人知识图谱》：让 AIGC 帮你自动构建知识图谱

meta_description completion = openai.Completion.create(model="gpt-3.5-turbo

提示词文生图 AIGC

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

", additional_kwargs={}) 或者传递多条消息给 OpenAI 的 gpt-3.5-turbo 和 gpt-4 models： messages = [ SystemMessage

langchain 大模型

Stable Diffusion

SD入门教程一：Stable Diffusion 基础（技术篇）

当然这个也跟模型有关，Stable Diffusion XL Turbo 就能 1 步出图，耗时不到 1 秒，而且生成的图片质量还很不错。

Stable Diffusion 文生图

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