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Stable Diffusion

张嘴就能生图？这已经不是科技，这是魔法！（Stable Diffusion进阶篇：SDXL-Turbo）

Turbo具备了最新的快速扩散蒸馏技术（Adversarial Diffusion Distillation），这个技术可以在保持图像生成质量的同时大幅度降低采样步数（生成速度）比较明显的比对就是

SDXL-Turbo 文生图

铁锅炖blender+ComfyUI配置，更改模型地址

然后重启blender，左上角点开如果能看到ComfyUI的工作区就行了。

comfyui 文生图

在 WebUI 中使用 AnimateDiff 的一些问题和技巧

中文翻译具体就是设置里显示所有选项，然后搜索“补齐正向”勾选即可，如果你也遇到同样的问题可以尝试下，这也反映了认真看使用文档的必要性~ 2、再就是最新的 AnimateDiff

AnimateDiff SD

实现聊天机器人打字机形式输出内容：SSE原理介绍及Post实现方式

具体可以使用开源组件完成需求：https://github.com/Azure/fetch-event-source 　　前端　　　 const

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion | SD阿里云3步部署，全程五分钟，免费试用三个月，电脑无需升级配置

2、函数计算FC → 应用 → 通过模板创建应用选择人工智能 → AI数字绘画stable-diffusion

下载

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之细节替换

安装ControlNet 工欲善其事必先利其器，ControlNet还是先要安装好的，已经安装好的请跳过这一步。

StableDiffusion 文生图

Nvidia发布Llama3-ChatQA-1.5: 提升对话问答和表格推理能力，平均性能超越GPT-4

; 依靠高质量数据训练，无需借助ChatGPT合成数据:Llama3-ChatQA-1.5的训练数据主要来自人工标注的会话式问答数据集以及其他高质量

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

SD入门教程三：采样器及参数调整

· 当然这个并不是通用的，更多是一种参考值，更加具体的，可以参考模型的推荐步数。

SD 入门教程

使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

训练步数可以调小，我改为了100 --max_steps 3000 修改main.py 在代码的351行，代码注释掉了 trainer.save_model(),这是保存模型的语句

ChatGLM2-6B

Stability AI开源上新：3D生成引入视频扩散模型

具体到架构方面，SV3D包含以下关键组成部分： § UNet：SV3D是在SVD的基础上构建的，包含一个多层UNet，其中每一层都有一系列残差块（包括3D卷积层）和两个分别处理空间和时间信息的

sv3d 建模

windows安装向量数据库milvus

VirtualMachinePlatform /all /norestart 接着输入下面命令，安装 WSL 2，这个必须，不然会报wsl版本太低错误 wsl.exe --update 最后重启电脑，就具备了安装

向量库 docker

现在LLM 的大小为什都设计成6/7B、13B和130B几个档次？

关于层数设置问题，其实模型层数和维度具体设置成多少是最优的（但一般层数变大，维度也会变大），目前好像没有论文明确表明，但绝大多数感觉跟着GPT3的层数和维度来的。

大模型

替代画师？不，AI把枪指向了商业摄影

4、人像艺术加工提示词： vampire beliefs,by Mark Tedin,by Jean-Marc Nattier,by Tim Burton,Carne Griffiths and

文生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜提示词高阶用法（二）双人同图

如果单用提示词，不用其他任何辅助手段，目前作者在大量实践后，60%~65%的概率是可以得到多人图，但如果对颜色、动作、服饰、背景道具等特征有指定要求时，抽卡率会大幅度降低。

文生图

11个顶级的Prompts，用GPT学习的天花板

我希望这些绝招能助你在学习和工作中更有效地吸收和记住信息。

GPT

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