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stable diffusion官方网址

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Stable Diffusion 的官方网址如下:

  • SD 1.4 官方项目:https://github.com/CompVis/stable-diffusion
  • SD 1.5 官方项目:https://github.com/runwayml/stable-diffusion
  • SD 2.x 官方项目:https://github.com/Stability-AI/stablediffusion
  • diffusers 库中的 SD 代码 pipelines:https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion
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References

AIGC常见名词解释(字典篇)

AIGC:AI generated content,又称为生成式AI,意为人工智能生成内容。例如AI文本续写,文字转图像的AI图、AI主持人等,都属于AIGC的应用。类似的名词缩写还有UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行AIGC的产品项目也很多,能进行AIGC的媒介也很多包括且不限于语言文字类:OpenAI的GPT,Google的Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的LLM都是语言类的。语音声音类:Google的WaveNet,微软的Deep Nerual Network,百度的DeepSpeech等,还有合成AI孙燕姿大火的开源模型Sovits。图片美术类:早期有GEN等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的Midjourney,先驱者谷歌的Disco Diffusion,一直在排队测试的OpenAI的Dalle·2,以及stability ai和runaway共同推出的Stable Diffusion...[heading1]SD是什么?[content]SD是Stable Diffusion的简称。是它是由初创公司StabilityAI、CompVis与Runway合作开发,2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model;LDM)。SD的代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度GPU的电脑硬件上运行。当前版本为2.1稳定版(2022.12.7)。源代码库:github.com/Stability-AI/stablediffusion我们可以通过一系列的工具搭建准备,使用SD进行想要的图片aigc(心想事成的魔法施与)。

第二课 《ComfyUI基础知识》 By 郭佑萌 @ ?WaytoAGI 2024.8.15 .pdf

‎的去噪结果。然而,这种迭代性质在计算效率上带来了挑战,特别是在处理大尺寸图像和‎大量扩散步骤(T)时。在采样过程中,从高斯噪声中去噪图像可能需要很长时间。为了解‎决这一问题,一组研究人员提出了一种新的方法,称为稳定扩散(Stable Diffusion),‎最初称为潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)‎Stable Diffusion‎Stable Diffusion是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模[heading1]‎型”(Latent Diffusion Models)[content]‎CLIP‎将用户输入的Prompt文本转化成text embedding‎核心的组件‎VAE Encoder-Decoder‎UNET‎UNET进行迭代降噪,在文本引导下进行多轮预测‎High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models‎ComfyUI存放路径:models/checkpoints/‎SD1.5‎SD基础预训练模型‎SDXL‎SD1.5‎模型实例‎SDXL‎训练方法‎DreamBooth,by Google‎EMA-only&pruned VS Full‎FP16&FP32‎格式‎.pt VS.safetensor‎Bake in VAE‎模型自带已适配的VAE‎SD微调模型‎概念学习‎Checkpoint‎作用‎source:stable-diffusion-art.com/models/#How_are_models_created‎1puppy‎训练要求‎sd1.5‎12G VARM‎SDXL‎16G VARM‎The merged model sits between the realistic F222 and the anime Anything V3‎styles.It is a very good model for generating illustration art with human figures.‎(source:stable-diffusion-art.com/models/#Example_of_a_merged_model)‎融合模型‎checkpoint+checkpoint‎Lora+Lora‎形式‎checkpoint+Lora‎Baking VAE

教程:深入浅出完整解析Stable Diffusion(SD)核心基础知识 - 知乎

SD 1.4官方项目:[CompVis/stable-diffusion](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/CompVis/stable-diffusion)SD 1.5官方项目:[runwayml/stable-diffusion](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/runwayml/stable-diffusion)SD 2.x官方项目:[Stability-AI/stablediffusion](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Stability-AI/stablediffusion)diffusers库中的SD代码pipelines:[diffusers/pipelines/stable_diffusion](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/huggingface/diffusers/tree/main/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion)SD核心论文:[High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/2112.10752)SD Turbo技术报告:[adversarial_diffusion_distillation](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//static1.squarespace.com/static/6213c340453c3f502425776e/t/65663480a92fba51d0e1023f/1701197769659/adversarial_diffusion_distillation.pdf)

Others are asking
stable diffusion底层技术
Stable Diffusion 的底层技术主要来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach 之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型(Latent Diffusion Model)研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型的文本到图像生成模型,其原理包括以下几个步骤: 1. 使用新颖的文本编码器(OpenCLIP),由 LAION 开发并得到 Stability AI 的支持,将文本输入转换为向量表示,以捕捉文本语义信息并与图像空间对齐。 2. 采用扩散模型,将随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型,能从训练数据中学习概率分布并采样新数据。 3. 在扩散过程中,利用文本向量和噪声图像作为条件输入,给出每一步变换的概率分布,根据文本指导噪声图像向目标图像收敛,并保持图像的清晰度和连贯性。 4. 使用超分辨率放大器(Upscaler Diffusion Model),将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率,从低分辨率图像中恢复细节信息并增强图像质量。 此外,ComfyUI 的底层依赖 Stable Diffusion,去噪过程由 UNet 网络完成。UNet 是一种编码器解码器结构,能处理多尺度特征表示。在 ComfyUI 中,去噪的每个步骤通过模型推理模块实现,调用训练好的 UNet 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。交叉注意力机制在 Stable Diffusion 中很重要,允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件,在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现。跳跃连接是 UNet 的核心部分,能在不同尺度之间共享特征,在 ComfyUI 的节点网络中表现为中间过程数据的流转。切换器代表在去噪过程中的不同阶段对特征流的控制,在 ComfyUI 中可通过修改模型参数节点或自定义网络结构节点对不同阶段的噪声去除策略进行微调。 Stable Diffusion 还具有以下优点: 1. 可以处理任意领域和主题的文本输入,并生成与之相符合的多样化和富有创意的图像。 2. 可以生成高达 2048x2048 或更高分辨率的图像,且保持良好的视觉效果和真实感。 它还可以进行深度引导和结构保留的图像转换和合成,例如根据输入图片推断出深度信息,并利用深度信息和文本条件生成新图片。
2025-04-15
stable video diffusion开发
以下是关于 Stable Video Diffusion 开发的相关信息: SVD 介绍: 简介:Stable Video Diffusion 是 Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的视频生成式大模型,用于高分辨率、先进的文本到视频和图像到视频生成的潜在视频扩散模型。它支持多种功能,用户可调整多种参数,但对硬件要求较高,支持的图片尺寸较小,应用场景受限。 模型版本:开源了两种图生视频的模型,一种能生成 14 帧的 SVD,另一种是可以生成 25 帧的 SVDXL,发布时通过外部评估超越了人类偏好研究中领先的封闭模型。 主要贡献:提出系统的数据管理工作流程,将大量未经管理的视频集合转变为高质量数据集;训练出性能优于现有模型的文本到视频和图像到视频模型;通过特定领域实验探索模型中运动和 3D 理解的强先验,预训练的视频扩散模型可转变为强大的多视图生成器,有助于克服 3D 领域数据稀缺问题。 部署实战避坑指南: 直接使用百度网盘里准备好的资源,可规避 90%的坑。 若一直报显存溢出问题,可调低帧数或增加 novram 启动参数。 云部署实战中,基础依赖模型权重有两个 models–laion–CLIPViTH14laion2Bs32Bb79K 和 ViTL14.pt,需放到指定路径下。 总结: Sora 发布后,此前的视频生成模型相形见绌,但 Stable Video Diffusion 作为开源项目可在自己机器上自由创作无需充值。SVD 生成的视频画质清晰,帧与帧过渡自然,能解决背景闪烁和人物一致性问题,虽目前最多生成 4 秒视频,与 Sora 的 60 秒差距大,但在不断迭代。我们会持续关注其技术及前沿视频生成技术,尝试不同部署微调方式,介绍更多技术模型,更多精彩内容后续放出。 同时,您还可以加入「AIGCmagic 社区」群聊交流讨论,涉及 AI 视频、AI 绘画、Sora 技术拆解、数字人、多模态、大模型、传统深度学习、自动驾驶等多个方向,可私信或添加微信号:【m_aigc2022】,备注不同方向邀请入群。
2025-04-15
stable diffusion是runway和goole联合开的吗
Stable Diffusion(简称 SD)不是由 Runway 和 Google 联合开发的,而是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。 Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型,其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于这两位开发者之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型(Latent Diffusion Model)研究。 Stable diffusion 是一种基于潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)的文本到图像生成模型,能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器将文本输入转换为向量表示,利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像,在扩散过程中根据文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布,最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高的分辨率。 围绕 Stable Diffusion 等基础模型的兴奋和关注正在产生惊人的估值,但新研究的不断涌现确保新模型将随着新技术的完善而更替。目前,这些模型在法律方面也面临挑战,例如其训练所使用的大量内容数据集通常是通过爬取互联网本身获得的,这可能会引发法律问题。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型(Latent Diffusion Model)研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)的文本到图像生成模型,能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器(OpenCLIP)将文本输入转换为向量表示,利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像,在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布,最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量,可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。在文生图任务中,将一段文本输入到模型中,经过一定迭代次数输出符合文本描述的图片;图生图任务则在输入文本基础上再输入一张图片,模型根据文本提示对输入图片进行重绘。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码生成与文本信息对应的 Text Embeddings 特征矩阵,用于控制图像生成。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion ,当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7),其代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 Stability AI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型(Latent Diffusion Model)研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)的文本到图像生成模型,能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器(OpenCLIP)将文本输入转换为向量表示,利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像,在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布,最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量,可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。其代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行,当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7),源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。
2025-04-15
有stable diffusion的学习教程吗
以下为您提供一些 Stable Diffusion 的学习教程: 1. 超详细的 Stable Diffusion 教程: 介绍了为什么要学习 Stable Diffusion 及其强大之处。 指出 Stable Diffusion 是能根据输入文字生成图片的软件。 强调学习目的是快速入门,而非深入研究原理,通过案例和实际操作帮助上手。 2. 深入浅出完整解析 Stable Diffusion(SD)核心基础知识 知乎: 包含 Stable Diffusion 系列资源。 零基础深入浅出理解 Stable Diffusion 核心基础原理,如模型工作流程、核心基础原理、训练全过程等。 解析 Stable Diffusion 核心网络结构,包括 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型等。 介绍从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的流程。 列举 Stable Diffusion 经典应用场景。 讲解从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型。 3. 视频教程: 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势: 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion: 「AI 绘画」革命性技术突破: 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论: 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置,消灭奇怪的报错: 「入门 2」stable diffusion 安装教程,有手就会不折腾: 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion?: 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装?:
2025-03-28
论文参考文献自动生成的免费工具,请提供具体下载网址
以下是一些可以自动生成论文参考文献的免费工具及相关信息: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能够自动提取文献信息,有助于您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:这是一个由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术为您提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升论文语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,能帮助您精简和优化论文内容。 需要注意的是,这些内容由 AI 大模型生成,请您仔细甄别。您可以通过以下网址获取这些工具: Zotero:https://www.zotero.org/ Semantic Scholar:https://www.semanticscholar.org/ Grammarly:https://www.grammarly.com/ Quillbot:https://quillbot.com/
2025-04-09
基于人气对AI工具进行排面的网址
以下是为您提供的基于人气对 AI 工具进行排名的网址及相关信息: 10 月流量榜 |排名|产品|市场|分类|网址|访问量(万)|环比变化| |||||||| |A35+1|文心一言|国内|聊天机器人|yiyan.baidu.com|2111|0.0286| |A36+1|Beacons AI|海外|营销工具|beacons.ai|2073|0.0297| |A37+1|Hugging Face|海外|模型训练与部署|huggingface.co|1908|0.0724| |A38+1|ZeroGPT|海外|内容检测|zerogpt.com|1800|0.239| |A39+1|Gamma|海外|PPT 生成|gamma.app|1799|0.2561| |A40+1|Gauth|出海|教育|gauthmath.com|1786|0.222| |A41+1|Feedly|海外|研究工具|feedly.com|1721|0.0049| |A42+1|豆包|国内|聊天机器人|doubao.com|1688|0.2501| |A43+1|Loom|海外|视频生成|loom.com|1662|0.0412| |A44+1|mailchimp|海外|营销工具|mailchimp.com|1614|0.0379| |A45+1|prezi|海外|PPT 生成|prezi.com|1612|0.0458| 12 月全球总榜 Top100 部分数据 |排名|产品|分类|访问量|环比变化| |||||| |27|Gamma AI|PPT|980|0.52| |28||GPU|940|0.01| |29|LanguageTool|General Writing|900|0.01| |30|Zapier|Productivity|870|0.1| |31|CF Spark|Design Assistant|870|0.04| |32|Playground AI|Image Generation|850|0.02| |33|Picsart Al|Image Generation|850|0.03| |34|Systeme|Marketing|840|0.05| |35|vocalremover|Audio Editing|839|0| |36|Replicate|Developer Community|830|0.12| |37|Semantic Scholar|Research|800|0.08| |38|Runwayml|Video Generation|762|0.17| |39|ProductGPT|Ecommerce|740|0.12| |40|Photoroom|Image Editing|740|0.02| |排名|产品|分类|访问量|环比变化| |||||| |55|Casetext|Law|600|0| |56|DeepSwap|Image Editing|580|0.17| |57|ZeroGPT|Research|570|0.13| |58|Smodin|General Writing|560|0.19| |59|WatermarkRemover.io|Image Editing|540|0.06| |60|DID|Video Generation|540|0.04| |61|GPTZero|AI Detection|530|0.88| |62|GetResponse Email Generator|Marketing|530|0.1| |63|Wordtune|General Writing|520|0.05| |64|Moka Eva|Human Resources|510|1.03| |65|forefront|General Chatbot|510|0.05| |66|Chat GPT Demo||510|0.14| |67|Obsidian|Productivity|500|0.11| |68|Kapwing AI|Video Editing|500|0.05|
2025-03-30
AI数字人是什么,市面上目前有哪些生成数字人的AI工具,介绍一下这些工具的网址以及优缺点
AI 数字人是通过人工智能技术创建的虚拟人物形象。 目前市面上常见的生成数字人的 AI 工具及相关信息如下: 1. HEYGEN: 优点:人物灵活,五官自然,视频生成很快。 缺点:中文的人声选择较少。 网址: 使用方法: 点击网址注册后,进入数字人制作,选择 Photo Avatar 上传自己的照片。 上传后效果如图所示,My Avatar 处显示上传的照片。 点开大图后,点击 Create with AI Studio,进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色,也可以自行上传音频。 最后点击 Submit,就可以得到一段数字人视频。 2. DID: 优点:制作简单,人物灵活。 缺点:为了防止侵权,免费版下载后有水印。 网址: 使用方法: 点击上面的网址,点击右上角的 Create vedio。 选择人物形象,可以点击 ADD 添加自己的照片,或者使用 DID 给出的人物形象。 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 最后,点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频,可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI: 优点:免费(对于普通娱乐玩家很重要),功能齐全。 缺点:音色很 AI。 网址: 使用方法: 点击上面的网址,注册后获得 120 免费 k 币,这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作,选择自定义照片。 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮,点击背景,可以添加背景图。 最后,点击生成视频。 此外,还有开源且适合小白用户的数字人工具,如: 特点:一键安装包,无需配置环境,简单易用。 功能:生成数字人视频,支持语音合成和声音克隆,操作界面中英文可选。 系统兼容:支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持:MuseTalk(文本到语音)、CosyVoice(语音克隆)。 网址: GitHub: 官网: 更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会随着时间和技术的发展而变化。在使用这些工具时,请确保遵守相关的使用条款和隐私政策,并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。
2025-03-14
豆包AI有网址吗
豆包 AI 是抖音旗下基于云雀大模型开发的 AI 工具,提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能。其访问网址是:https://www.doubao.com/ 。 此外,为您提供部分其他 AI 网站的信息: 文心一言:yiyan.baidu.com Beacons AI:beacons.ai Hugging Face:huggingface.co ZeroGPT:zerogpt.com Gamma:gamma.app Gauth:gauthmath.com Feedly:feedly.com Loom:loom.com mailchimp:mailchimp.com prezi:prezi.com Poe AI 平台是一个支持与多个智能 AI 机器人进行实时在线交流的聊天网站,包括 GPT4 等。注册账号后可免费使用,部分功能需要付费订阅。其官网地址是:https://poe.com/ ,可在官网帮助中心上找到具体教程。
2025-03-14
我是一个新手小白,帮构思一下关于如何学习AI的PPT .要求有包括豆包,AI数字人,KIMI,灵犀,如影,剪映,即梦等APP学习技术。都带上APP网址
以下是为您构思的关于如何学习 AI 的 PPT 大纲: 幻灯片 1:封面 标题:如何学习 AI 幻灯片 2:目录 1. AI 辅助 PPT 的原理和作用 2. 几款 PPT 生成工具(网站) 3. 相关 APP 介绍 幻灯片 3:AI 辅助 PPT 的原理和作用 1. 减轻排版工作的压力 2. 生成打底的内容,减轻人写内容的工作 3. 文章生成 PPT,让 AI 帮忙摘要内容,生成大纲列表 4. 主题生成 PPT,让 AI 根据主题扩充成大纲列表,乃至具体内容 5. 在特定场景下不用改直接用,如学生快速为小组展示配 PPT 幻灯片 4:AI 辅助 PPT 的流程 1. 用户输入 2. AI 输出 3. 排版 网站把 AI 输出的文本丢给 LLM,让它根据内容,在已有的 UI 组件中选择更适合的组件。按时间线,每页 PPT 的文字,选出整个 PPT 中,每一页的 UI 组件。有的网站,如 tome、gamma,配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。呈现 AI 生成的 PPT 结果,用户不满意可以自行选择模版 幻灯片 5:几款 PPT 生成工具(网站) 1. 讯飞智文:https://zhiwen.xfyun.cn/ (免费引导好) 2. Mindshow.fun :http://Mindshow.fun (Markdown 导入) 3. kimi.ai :http://kimi.ai (选 PPT 助手暂时免费效果好) 4. Tome.app :http://Tome.app (AI 配图效果好) 5. Chatppt.com :http://Chatppt.com (自动化程度高) 6. 百度文库:https://wenku.baidu.com (付费质量好) 幻灯片 6:相关 APP 介绍 1. 豆包 2. AI 数字人 3. KIMI 4. 灵犀 5. 如影 6. 剪映(图文成片,只需提供文案,自动配图配音) 7. 即梦 希望以上内容对您有所帮助!
2025-03-05
权威的AI播客网址链接发我
以下是一些权威的 AI 播客网址链接: 1. 简报: TLDR AI: The Sequence: Deep Learning Weekly: Ben’s Bites: Last week in ai: Your guide to AI: 2. 播客: No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 3. 会议:World AI Cannes Festival 4. NotebookLM 官网链接:https://notebooklm.google/ 5. PodLM 体验地址:https://podlm.ai/
2025-03-03
deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息: 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程,包含多种 API 使用方式,如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA,通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens,畅享 671B DeepSeek R1,活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时,火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新,DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐,如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库(https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary)、代码解释、内容分类、角色扮演(自定义人设)、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中,有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容,还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外,还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解,以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
openai官方文档
以下是关于 OpenAI 官方文档的相关信息: 对于刚入门学习提示词的朋友,建议先有一个大模型帐号并熟悉与之对话的方式。推荐的国产平替有 。 学习 prompt 必须看 OpenAI 的官方文档,相关链接有: 。 在 OpenAI 官方的说明文档(Documentation)中,为用户提供了若干项策略以帮助更好地使用 ChatGPT。例如策略一:编写清晰的说明,即在询问中包含详细信息以获得更多相关答复。因为大模型无法在有限信息中“猜测”用户意图,所以提问时不要惜字如金,多说一些内容、多提供一些信息能有效提高回复的质量和丰富性。文中还列举了多个例子进行说明。
2025-03-29
midjourney中文站和官方网站上的内容是一样的吗
Midjourney 中文站和官方网站的内容不完全一样。 Midjourney 官网具有以下特点和操作细节: 已向生成 100 张以上图片的用户开放使用权限,登录官网后,左侧为各种页面入口,顶部有生成入口(prompt 框)和搜索框。在社区作品、创作(Create)以及组织(Organize)页面中,随时可用 prompt 框和搜索框,无需频繁切换页面。 可通过点击 prompt 框最右侧的图标设置常用参数默认值,包括画面比例和个性化模型开关。 图片参考在官网上变得简单直观,点击 prompt 框最左侧的图片按钮或直接拖入图片即可,官网会记录所有使用过的图片,方便调用或删除。当鼠标悬停在图片上时,会看到 3 个小图标,从左到右分别是角色参考、风格参考、整图参考,如需多种参考逻辑可按住 shift 键点选多个图标。 创作页面的最大亮点是 prompt 的复用,可以直接点击画面描述或复制描述词到 prompt 框中,也可以直接点击下方横列菜单里的按钮,将包括参考图在内的完整 prompt 替换当前的 prompt。点击图片会进入单图调整模式,常用的操作指令集中在右下角的按键中,并且上线了全新的 Editor 编辑器功能。 此外,关于 Midjourney 还有以下相关内容: 有关于 Midjourney v5.1 的 AIGC Weekly23 相关介绍。 有 Midjourney 的隐私政策,包括适用范围、变更情况、定义等。
2025-03-18
大模型的定义是什么?有官方权威定义吗
大模型的定义可以从以下几个方面来理解: 1. 从技术角度:以 Transform 为代表的大模型采用自注意力(Selfattention)机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。大模型的“大”主要指用于表达 token 之间关系的参数多,例如模型中的权重(weight)与偏置(bias),像 GPT3 拥有 1750 亿参数。 2. 通俗来讲:大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够理解自然语言,进行『文本生成』、『推理问答』、『对话』、『文档摘要』等工作。 3. 类比角度:可以用『上学参加工作』这件事来类比大模型的训练、使用过程,包括找学校(需要大量计算资源)、确定教材(需要大量数据)、找老师(选择算法)、就业指导(微调)、搬砖(推导)等。 4. 分类角度:大型模型主要分为两类,一是大型语言模型,专注于处理和生成文本信息;二是大型多模态模型,能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 参考:
2024-12-13
请给我chatgpt的官方使用教程,教会我作为一个新人小白,怎样可以快速的学会使用chatgpt
以下是关于 ChatGPT 的使用教程: 一、认识 ChatGPT 1. ChatGPT 名称含义:GPT 即 Generative PreTraining Transformer,其中 Generative 表示生成式,PreTraining 表示预训练,Transformer 表示转换器。 2. 实质功能:本质是“单字接龙”,长文由单字接龙的回归所生成。GPT 作为大脑即模型需要训练,训练方式是通过材料学习,不断形成模型。训练目的是学习“提问和回答的通用规律”,实现举一反三。但它不是搜索引擎的升级版,可能出现“幻觉”,对现实不存在的东西进行合乎规律的捏造。 二、注册、安装、订阅 1. 简介:ChatGPT 是一种基于 GPT 架构的人工智能模型,由 OpenAI 开发,是自然语言处理工具,能理解和生成接近人类水平的文本。 2. 版本:目前官网有 GPT3.5 和 GPT4 两个版本。GPT3.5 免费,拥有账号即可使用;GPT4 智能程度更高,有更多功能,如 DALL.E3(AI 画图功能)和 GPTs 商店和高级数据分析等插件,PLUS 套餐收费 20 美金/月,还有团队版和企业版,费用更贵,一般推荐 PLUS 套餐。 3. 注册准备:在注册 ChatGPT 账号前,先注册谷歌账号,因其支持一键登录,可省去很多后续注册流程。谷歌账号注册支持国内手机号码和国内邮箱验证,过程简单。 三、学习英语的应用 推特博主的英语老师制作了一个 GPT 工作流,基于个人日常需求生成定制素材。具体使用方法: 1. 先把特定 prompt 喂给 ChatGPT(建议开新对话专门用于学习英文)。 2. 然后 ChatGPT 会扮演美国好朋友,对输入的英文和中文表达返回更地道的表达,对俚语部分加粗,还会举一反三结合欧美流行内容给出更多例子。 3. 输入特定语句,ChatGPT 会输出对话回顾并建议 3 个推荐任务强化记忆。 建议使用方式:开窗口复制 prompt,手机端打开历史记录,点右上角耳机图标打电话,既能练口语又能练听力,结束后看回顾帮助阅读。 群友也写了类似版本在讯飞上尝试,效果不错。
2024-11-23
openai 官方发布 学生写作指南
以下是 OpenAI 官方发布的与学生写作相关的指南内容: 目录: 一、获得更好结果的六种策略 写清楚说明 GPT 模型无法读取您的心思,输出不符合期望时可提出具体要求,如简短回答、专家级别写作、指定格式等。越少让模型猜测您的需求,越可能获得满意结果。 策略包括在问题中包含细节、要求模型采用角色、使用分隔符区分输入部分、指定完成任务的步骤、提供示例、指定期望的输出长度。 提供参考文本 GPT 可能编造假答案,为其提供参考文本可减少这种情况,如指示模型使用参考文本回答、使用参考文本中的引用来回答。 六大策略助您获得更佳结果 撰写清晰的指令 模型无法读心,输出不理想时可调整要求,让模型无需猜测您的想法以获得期望结果。 技巧包括在查询中添加详细信息、请求模型扮演特定角色、使用分隔符区分输入部分、明确指出完成任务的步骤、提供实例、明确指定希望输出的长度。 相关原始链接:https://www.oneusefulthing.org/p/howtouseaitodostuffanopinionated 。
2024-11-15