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Stable Diffusion

Stable Diffusion AnimateDiff | 最稳定的基于文本生成视频的方法

而 AnimateDiff 则是通过大量的短视频来进行训练图片之间的衔接（视频帧的流畅性）结合 SD 模型，在出图的时候就可以通过 AnimateDiff 模型对生成出的每一张图进行微调，最后拼接成短视频

动画 animate sd

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30种采样器全解

§ SDE是随机微分方程，调用祖先采样，表现不收敛特性。

Stable Diffusion 采样器

Stable Diffusion

Stable Diffusion生成图片参数查看与抹除

exifcleaner，地址在：https://github.com/szTheory/exifcleaner/releases 如果你访问Github不方便，也可以从我的网盘下载这个文件，步骤是关注微/

文生图 Stable Diffusion

星标破万！小钢炮2.6登顶GitHub，Hugging Face TOP3，燃爆开源社区！

2) int4 和 GGUF 格式的量化模型，有 16 种尺寸，(3) vLLM 支持高吞吐量和内存高效的推理，(4) 针对新领域和任务进行微调

MiniCPM-V 2.6 大模型

我用AI写小说：「国学篇」如何将国学插入小说中

#### 例子：小说中描述一个家族三代人的亲情、友情和爱情，同时穿插孝道、忠诚与仁爱的教育，展现了家庭与国家的微妙关系。

国风国学写作

Stable Diffusion

免配置、免翻墙，Stable Diffusion平替来了！

5.可以添加元素来微调模型样式。

LeonardoAI 文生图

所有生命分子一夜皆可AI预测！AlphaFold 3改变人类对生命的理解，全球科学家都能免费使用

目前的缓解手段，是在生成时使用多个随机种子，确保正确的手性并避免蛋白质-配体轻微碰撞。

AlphaFold 3 蛋白预测

SD入门教程零：应用场景

2.换脸给模特换脸，比如有一个模特可以换各种样式的脸，同样可以对于模特的局部（眼睛、嘴唇、鼻子、嘴巴）做出变化，还能控制模特的微表情（开心、忧伤、生气等）。

Stable Diffusion 文生图入门教程

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！

在通过提议的管道构建的数据集的滋养下，PhotoMaker展示了比基于测试时间微调的方法更好的ID保存能力，同时提供了显著的速度改进，高质量的生成结果，强大的泛化能力，以及广泛的应用。

PhotoMaker 文生图

Stable Diffusion

全面理解Stable Diffusion采样器

Old-School ODE Solvers 我们先来看最简单的一类，这些采样器中的发明时间都已经超过一百年了，它们是就老式的常微分方程（ODE）求解器（solver）。

绘画采样器 SD

深入探讨GPTs和AI Assistant

具体可以查看 OpenAI 的 GPTs 提示词泄露攻击与防护实战 · GPTs 暂无私有化部署，并且在微软 Azure API 中不支持 · AI 的数据安全问题是无法保证的

GPTs AI Assistant

大模型：泛化即智能，压缩即一切

如果你认同Scaling Law定律，你就应该相信通过大量不同的数据来追求长期的模型泛化能力比短期的通过巧妙的模型微调更重要，这个想法在机器学习先驱 Rich Sutton 《苦涩的教训》中也有所体现。

大模型泛化

了解Kimi必看的26个问题 | Kimi系列文（二）

支持3种渠道： 1）网页端，访问：kimi.moonshot.cn2）APP，下载Kimi智能助手3）小程序，微信搜索Kimi智能助手如果你使用同一个账户登陆，网页、APP和小程序三端的数据是同步的

Kimi 大语言模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion AnimateDiff | 最稳定的基于文本生成视频的方法！

而 AnimateDiff 则是通过大量的短视频来进行训练图片之间的衔接（视频帧的流畅性）结合 SD 模型，在出图的时候就可以通过 AnimateDiff 模型对生成出的每一张图进行微调，最后拼接成短视频

文本生成视频 AnimateDiff

关于GPT-4在变笨，有人写了篇论文证实了这一点

最后，关于代码和视觉推理，论文发现GPT开始变得更倾向于不直接给用户生成可执行代码，而视觉推理的准确率则有略微的提升。

大模型

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