上述的推荐模型数据流架构，存在“不一致”问题，包括“数据不一致”和“计算不一致”，为了解决上述的“数据不一致”和“计算不一致”，我们将B站推荐模型数据流升级成一致性架构。...【查看原文】
玩了一个礼拜midjourney，也碰到了大家都碰到的人物一致性问题。将个人所得汇总一下供各位参考，大家一起研究共同进步。研究对象：主要研究较为复杂等面部结构，非常卡通低幼的人物因为相似度很高，只要控制发型服装等，就很容易得到类似的人物。我认为的人物一致性并不只是要求脸像，而是可以把这个人物放在不同的场合，进行不同的行为，也能保持人物的一致性。影响因素：seed***、垫图**、权重***、blend*1，Seed会看人物一致性的人，对seed一定不陌生。我说下我在学习中得到几点之前不知道的事情：1），四
Midjourney
野猫小脚 2023-05-30
本文主要介绍一种在 Midjourney 中实现角色一致性的新方法。旨在实现更为持久且精准的角色一致性。
我的AI力量 2023-12-17
从去年到今年，相信很多人都已经对Midjourney有所了解。那因为最近一直在研究一下如何保持角色人物的一致性，所以也用midjourney进行了一些测试。趁着今天有时间，决定分享给大家！
小鱼姐姐 2024-07-28
Midjourney作为目前一款最火的AIGC绘图软件，在生成图片时，让人很惊艳，但是由于随机性很强，对于生成角色人物时，就面临一个很大的难题：如何保持角色输出的一致性呢？今天这篇文章，就带大家从基础的角色类型六大方向聊起，到摄影的构图光影，再到稳定角色的五大方法，绝对干货满满。
MidjourneyAIGC
人人都是产品经理 2023-06-21
真是太激动啦！你一定要知道！期待已久的mj的角色一致性/ip形象统一功能终于出来啦！虽然目前还是公开测试版本，但是效果已经很不错啦。学会使用它，可以让你创作出更多连续性的角色形象啦～- 如何使用角色参考功能：在提示后输入 --cref +角色图片的URL。你可以使用 --cw 来调整参考的“强度”，范围从100到0。强度100 (--cw 100) 是默认设置，会使用面部、头发和衣服。强度为0 (--cw 0) 时，它将只专注于面部（适合更换服装/发型等）- 高级技巧：如果您想要结合
Rico有三猫AIGC 2024-03-14
在数智化转型的大潮中，国泰产险以其前瞻性的视角，全面拥抱大模型技术，在外呼、客服、内容生成等多个业务场景中实现了大模型的深度应用。
阿里云云原生 2024-12-11
在与MySQL数据库交互时，数据的读取方式有多种选择，包括流式读取、游标读取和普通读取。每种方式都有其独特的原理、优势和劣势。本文将对这三种读取方式进行详细介绍， 1. 普通读取 介绍 普通读取是指通
HBLOG 2024-12-26
1.介绍 分段是一种内存管理技术，它根据程序的逻辑结构组织内存。与分页不同，分页将内存划分为固定大小的页，而分段则将程序划分为逻辑单元，如代码、数据、堆栈和堆。这样就可以更自然地表示程序的结构，并促进
电赛小陈找出路 2024-12-26
前言 本文大姚将为你介绍一些Visual Studio的使用技巧和建议，旨在帮助.NET开发者更加高效地利用Visual Studio进行编程工作。无论你是.NET初学者还是经验丰富的.NET开发者，
追逐时光者 2024-12-26
前言 redis 渐进式rehash听说过没，没的话赶快一键三连呀😊。 redis的hash表结构，随着数据量的增加，就可能会发生扩容处理。扩容的处理方案，就是Redis 的 rehash 技术。
提前退休了 2024-12-26
向DeepSeek AI介绍Delta定制概念的交流过程，可以发现它的思考深度和广度超过了一般的程序员。大部分初次了解可逆计算理论和Nop平台的程序员应该都没有达到类似水平的认知，包括一些架构师
canonical_entropy 2024-12-26
前言 在我们日常工作中常用的C#跳转语句有break、continue、return，但是还有一个C#跳转语句很多同学可能都比较的陌生就是goto，今天大姚带大家一起来认识一下goto语句及其它的优缺
使用 Easysearch Chart 0.2.0 之前的版本（包括 0.2.0）创建出来的集群， admin 用户初始密码固定为 admin，这样的集群存在安全隐患。 Easysearch 1.8.
极限实验室 2024-12-26
简介 下载安装 使用说明 singleFlingPager的使用 导入 传入自定义布局 将布局传入容器内 verticalViewPager的使用 导入 传入自定义布局 将布局传入容器内 DD一下：
塞尔维亚大汉 2024-12-26
设计你的自动评估任务 选择数据集 做评估时，你可以选择现有的数据集 (参考 一些评估数据集 页面) 作为测试集，也可以设计自己的数据集。有一点非常重要，请注意：评估的结果与评估的数据集质量高度相关 。
HuggingFace 2024-12-26
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