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FaceFusion又更新咯,增强功能再增强!
添加到面部增强器 将 RealESRGAN_x2plus 和 RealESRNet_x4plus 添加到帧增强器 实现面部增强器和帧增强器的混合 使帧处理器
具
有选项和
FaceFusion
文生图
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
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
教程
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
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
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
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
ChatGLM
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
开源
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
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
数据库
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
LLM
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
大模型
图解大模型训练之:张量模型并行(TP),Megatron-LM
但是对word embedding来说,词表的大小就很客观了,因此需要把word embedding拆分到各个GPU上,
具
体的做法如下: 我们来详细说明下这张图。
开源模型
Prompt
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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