文章列表-AI魔法学院

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M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型

这就是embedding的作用。

开源模型

Byzer-LLM 快速体验智谱 GLM-4

Qwen我做了特殊优化，所以算是有点小作弊。

Byzer-LLM GLM-4

回归分析：探索变量之间的奥秘

无论在哪个领域，经济学、生物学、医学还是社会科学，回归分析都发挥着至关重要的作用，成为指引我们前进的明灯。

回归分析变量

Stable Diffusion

Stable Diffusion使用Roop插件一键换脸教程

更改多人脸部跟单人差不多，操作也很简单。

StableDiffusion Roop插件 AI换脸

Stable Diffusion

回来啦｜ Stable Diffusion 图片背景完美替换

github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-rembg.git 安装成功后需要重启 webui 二出图我们可以先出一张图，方便后续的操作，

Stable Diffusion 文生图

chatglm3基础模型多轮对话微调

微调效果作为没有经过人类意图对齐的模型，ChatGLM3-6B-Base 不能用于多轮对话。

ChatGLM 微调

Stable Diffusion

Stable Diffusion 喂饭教程来啦！价值上万的模特AI换装方法

Inpaint Anything 我们会引入一个新的插件 inpaint-anything 用来替代语义分割插件，在前面 ControlNet 中我们讲过语义分割的作用是将图片中的物体分类进行语义的划分

Stable Diffusion 文生图

中文通用大模型最全汇总

https://github.com/michael-wzhu/Chinese-LlaMA2 简介：该项目基于可商用的LLaMA-2进行二次开发决定在次开展Llama 2的中文汉化工作，

大模型开源模型

俄罗斯人开源了最大的文生图模型：参数量12B，比SDXL大了3倍多！

Kandinsky 2.2和DALL-E 2一样采用两阶段生成方案：第一阶段采用一个prior模型基于文本生成图像的CLIP image embedding，第二阶段使用CLIP image embedding作为条件生成图像

Kandinsky-3 文生图开源模型

借题发挥下最近几例声音克隆的应用案例

通过这一轮的操作，儿子就可以真的“复活”了，至少在心理上能够给一些慰藉。

声音克隆数字人

通往AGI之路：什么是结构化提示词

这些关键词的作用基本上综合了 ICIO、BROKE 等常见提示词书写框架中的精华部分，因此结构化提示词的效果也相对会更高一些。

提示词结构化

浅浅介绍下中文分词，用这些库搞定

你可以根据自己的需求调整词云的参数，以及对分词结果进行处理、过滤等操作，以获得更好的词云效果。

Python 分词库

LLM大模型推理输出生成方式总结

参数：temperature（取值范围：0-1）设的越高，生成文本的自由创作空间越大；温度越低，生成的文本越偏保守。

大模型

更强的小型LLM：Zephyr-7B

结果 Hugging Face对ZEPHYR-7B的主要评估集中在单轮和多轮聊天基准测试上，这些测试衡量了模型遵循指令的能力以及在不同领域对复杂提示作出回应的能力。

Zephyr-7B 大语言模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion | 常见问题清点汇总

五、提示词不知怎么写原因：看得少练得少，解决方案：多看优秀作品，风格看多了自然就有感觉了，这里推荐几个常见提示词网站： 1.

Stable Diffusion 问题汇总

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