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Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

单个智能体只能“饰演”一个角色，多个智能体能“饰演”很多个不同的角色，他们还处于相互竞争相互学习的关系，往大了说可以是一个复杂系统。

Coze 多智能体

【AI绘图工具】太爆炸了，AI出图速度100fps（每秒100张图片），比LCM、SDXL Turbo更快，目前No.1

一、StreamDiffusion 产品介绍项目研究团队来自美国和日本相关大学机构的成员 StreamDiffusion可以以几乎 100fps（每秒100张）的速度生成图像！

StreamDiffusion 文生图

动画制作工具AnimateDiff用法详解

下载模型并将其放入 ...

AnimateDiff 视频训练

停用词(Stop Words)的价值、收集与使用

图1-1 丞相大杀特杀（电视剧《三国演义》）在信息检索领域，大家称前面所述、可以忽略的词语为停用词(stopword)。

停用词

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

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

图1 RAG工作流程（with memory）从RAG的工作流程看，能优化的模块有：文档块切分、文本嵌入模型、提示工程优化、大模型迭代。

RAG 检索增强

Kimichat炒股：7个提示词案例

这个比例越高，通常意味着公司的财务成本越高，风险也可能越大。

Kimichat 提示词

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

与传统的大模型训练相比，RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法则不需要重新训练整个大模型，而是通过外挂知识库来完成特定任务。

知识库 RAG检索增强

爆火！腾讯开源PhotoMaker：高效地定制化生成任意风格的逼真人类照片！

此外，PhotoMaker还可以混合多个输入id，生成的图像可以很好地保留不同id的特征，这为更多的应用释放了可能性。

PhotoMaker 文生图

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

检索增强生成（RAG）是解决大语言模型（LLM）实际使用中的一套完整的技术，它可以有效解决LLM的三个主要问题：数据时效性、幻觉和数据安全问题（在我之前的文章《大模型主流应用RAG的介绍

RAG 检索增强

伦敦出租车司机的遭遇，暗示了程序员的未来

专业知识被新技术普及化，极大地拉近了新手和专业人士之间的差距。

人工智能伦理

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

那么大家可能就会会有疑问了，老版本的 ControlNet 模型能不能在 SDXL 中使用呢？

SDXL

Stable Diffusion

造梦师手记：全网下载量第一的Stable Diffusion模型更新到5.0版

一定是极少数几个大模型，然后结合各种丰富多彩的lora，来推动全行业的发展，把AI绘画搞的绘声绘色。

Stable Diffusion

Stable Diffusion

全网最全AI绘画Stable Diffusion关键技术解析

演化更大的模型（比如使用了更大的UNet），或者训练了更广泛的数据集。

Stable Diffusion 文生图

Stable Diffusion

如何保证每次画出的都同一张人脸：Stable Diffusion的Reference only教程

Seed值控制虽然可大体达到目的，但是画出的人物姿态也高度趋同，而且稍微改变描述就会画出另外一个人来，而训练「高质量」模型则更费时费力。

文生图

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