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大模型
ollama本地部署自然语言大模型
一旦准备就绪,就可以向它发送指令,它会利用所选模型来进行理解
和
回应。
ollama
语言大模型
部署
阿里
万物皆可替换!阿里【ReplaceAnything】,支持在线体验!
# ReplaceAnything 01 工具介绍 Replace Anything是由阿里巴巴开发的一款AI图像内容替换框架,主要用在图像编辑
和
生成领域。
ReplaceAnything
文生图
微软
BGE M3-Embedding:智源最新发布的text embedding模型,多语言检索效果超过微软跟openai
获取语言模型最后一层上所有位置的隐状态,每个位置对应原始文本中的一个token,依次将每个位置的隐状态通过一个全连接层+Relu函数得到该token的权重,将所有每个token的隐状态*对应的权重再求
和
作为文本的稀疏表征
BGE
M3-Embedding
多语音检索
Stable Diffusion
OpenAI救了Stable Diffusion!开源Dall·E3同款解码器,来自Ilya宋飏等
实验结果表明,一致性模型在一步
和
少步采样方面优于现有的蒸馏技术,如渐进式蒸馏。
SD
文生图
DALLE
数字人
一款构建AI数字人项目开源了!自动实现音视频同步!
简单来说,就是输入任意一个视频
和
一个音频文件,在生成的新视频中,人物的嘴型会与音频同步。
AI数字人
音视频同步
AI制作艺术二维码 - 文生图
起始/终止控制步数:ControlNet介入图像绘制的起始
和
终止采样步数,取值范围0-1,是个百分比。
文生图
ChatGPT
ChatGPT提示工程 - 总结
ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达
和
OpenAI合作 编写Prompt的两个关键原则 原则一:编写清晰、具体的说明 策略1:使用分隔符清晰地标识出输入的各个部分 策略2:提示模型以结构化格式输出结果
GPT
大模型
造梦师手记:C站最受欢迎的大模型推出了SFW版
很长一段时间,C站最受欢迎的大模型是DreamShaper,在SDXL推出后,作者Lykon第一时间推出了一个0.9版
和
1.0版。
DreamShaper
大模型
文生图
大模型
造梦师手记:足控专属AI大模型,完美的少女
一方面,pony引入了新技术
和
提示词规则,方便创作者、模型使用者;另一方面,pony的细节过于完美,身体结构非常合理,在pony之前,几乎没有如此完美的模型... ...
pony
大模型
文生图
李彦宏偏爱小模型|AI光年
“我觉得 Robin 这点说得非常对,在初始的应用尝试过去之后,模型的特化会是一个从效果上
和
从性价比上更加 make
李彦宏
小模型
SD出图新思路
(糊点没关系) 第二步: ①打开图生图,将模糊的截图丢进去 ②顺便把之前文生图的关键词也粘过来 第三步: 采样器
和
尺寸跟之前的调整一致,重绘幅度可以根据情况调整。
文生图
SD
Prompt
Prompt工程如此强大,我们还需要模型训练吗?
相比模型的原生能力,模型的涌现能力是非常不稳定的,要利用提示工程
和
微调技术来引导
和
激发模型的涌现能力,难度很大。
大模型
Stable Diffusion
超级干货,自学stable diffusion,看完这篇就够了
画面需求描述(常规提示词,可通用):柔
和
的光线,8k质量,超级详细,伟大的杰作,壁纸,生动的色彩,逼真,美丽,好看。
Stable
Diffusion
文生图
OCR
14.6K star!最好用的OCR文字识别项目,没有之一!
也就是说,你可以一次性截取所有的图片,然后再从记录板里复制所有识别出来的文字,不需要一张一张地截取
和
复制。
Umi-OCR
开源项目
文字识别
LLM
一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处
能够让大模型推理结果变得更好的基础优化手段已经非常多了,这里梳理了常见的提示技术手段
和
对应的论文: - Zero-shot(零样本提示):https://arxiv.org/abs/2109.01652
prompt
提示词
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