（完整代码）以SD1.5作为预训练模型，在火影忍者数据集上微调火影风格的文生图模型，学习SD训练的入门任务。...【查看原文】
一：关键词这个困扰很多初学者，我的方法主要是百度翻译，TAG反推，TAG在线网站，C站复制TAG四种方法。AI玩的就是抽盲盒，还是自己写出来的图才有特点。1：百度翻译先加我平时通用的正面提示：杰作，最好的质量，非常详细的CG，复杂的细节：1.2，插图），高细节，高分辨率，高清，8k壁纸，后面加角色姿势、服饰、表情、地点、物件、天空、水、花草树木...这类词汇，颜色描述自行替换（绿色：0.6），（青色：0.4），（蓝色：0.3），括号和数字代表强化tag的属性和权重，颜色具体参考我这期视频https://w
AI绘画Stable Diffusion百度
千亦听枫 2023-04-06
2022年可谓是AIGC（AI Generated Content）元年，上半年有文生图大模型DALL-E2和Stable Diffusion，下半年有OpenAI的文本对话大模型ChatGPT问世，这让冷却的AI又沸腾起来了，因为AIGC能让更多的人真真切切感受到AI的力量。这篇文章将介绍比较火的文生图模型Stable Diffusion（简称SD），Stable Diffusion不仅是一个完全开源的模型（代码，数据，模型全部开源），而且是它的参数量只有1B左右，大部分人可以在普通的显卡上进行推理甚至
Stable DiffusionChatGPTAIGC编程OpenAI
AI小小将 2023-03-28
Qwen2是通义千问团队的开源大语言模型，由阿里云通义实验室研发。以Qwen2作为基座大模型，通过指令微调的方式实现高准确率的文本分类，是学习大语言模型微调的入门任务。 指令微调是一种通过在由（指令，
编程通义千问大语言模型
林泽毅 2024-06-09
界面部分1. 采样迭代步数输出画面需要的步数，每一次采样步数都是在上一次的迭代步骤基础上绘制生成一个新的图片，一般来说采样迭代步数保持在20-60 左右即可，低的采样步数会导致画面计算不完整，高的
Stable Diffusion
曦轩AI 2023-07-17
如何书写提示词这是一个通用的指南，内容是基本通用的，可能有例外情况，请读对应的章节了解不同应用的特性。写什么？ TIP : 提示词是提示而不是判定依据，比如你输入质量判定词汇的时候，其实是在限制数据的范围，而不是 “要求” AI 出一张很好的图片。单词标签对于在标签单词上特化训练的模型，建议使用逗号隔开的单词作为提示词。普通常见的单词，例如是可以在数据集来源站点找到的著名标签（比如 Danbooru)。单词的风格要和图像的整体风格搭配，否则会出现混杂的风格或噪点。避免出现拼写错误。NLP 模型可能将拼写错
Stable Diffusion提示词
远行_Expedition 2023-05-29
zhi乎接口x-zse-96签名的代码提取和环境补全流程。本文描述了详细的分析流程和补全流程。算是比较常见的补全思路。
徐徐子 2024-12-25
背景： 前几篇学习了元服务，后面几期就让我们开发简单的元服务吧，里面丰富的内容大家自己加，本期案例 仅供参考 先上本期效果图 ，里面图片自行替换 效果图1完整代码案例如下： Index ListWar
JasonYin 2024-12-25
VisualStudio2022支持类似RESTClient功能，可通过.http文件便捷调试Api接口，包括创建方式、语法、注释变量、环境文件及身份验证等，功能待完善，测试代码已上传至代码库。
IT规划师 2024-12-25
本系列文章是基于langchainv-v0.3版本框架的学习实战笔记。本文将通过构建一个基于真实天气进行规划的旅行助手，来带大家学习langchain自定义处理链的构建基础。
小嘴叭叭儿 2024-12-25
Fake Coding 能够让你在双手完全离开键盘的情况下，依然看起来像是在拼命编码。开启后，它会根据当前的文本内容，从头开始逐字地“模拟输入”，给人一种你还在疯狂敲代码的错觉。
我不叫王小红 2024-12-25
小明：“嘿，AI，你说我还需要学编程吗？” 机器人：“理论上，当我达到‘终极智能’时，你可能就不需要了。但现在嘛，还是得学一点。” 小程：“那程序员呢？他们会被你取代吗？” 机器人：“哈哈，别担心！虽
栈江湖 2024-12-25
沿袭我们的月度发布传统，极狐GitLab 发布了 17.7 版本，该版本带来了通过特定 MR Label 实现 Mono 场景下多仓 MR 的关联（JH-only）、新的计划者用户角色、在 UI 上
极狐GitLab官方 2024-12-25
NocoBase 系列教程通过循序渐进的功能升级，你将打造一个强大的管理系统，让团队协作更高效、流程更智能。
NocoBase 2024-12-25
本文介绍了如何高效编写和优化Prompt，帮助读者快速从0到1生成有效的Prompt。文章提供了“万能模板”，通过角色设定、问题描述、目标明确和要求补充四个步骤，简化了Prompt的编写流程。
Kan先生 2024-12-25
本文记录了基于深度学习框架 PyTorch 对 CIFAR-10 数据集进行分类的实验过程，包括数据加载与预处理、构建简单卷积神经网络（CNN）、训练与测试模型及结果可视化。
水大鱼大 2024-12-25
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