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无论您的提示和模型有多好,一次性获得完美图像的情况很少见。修复小缺陷的不可或缺的方法是图像修复(inpainting)
在摄影中,光线起着至关重要的作用,它对图像的整体质量和氛围有着显著的影响。您可以使用光线来增强主题,创造深度和维度,传达情感,以及突出重要细节。在这篇文章中,我会告诉你如何在stable diffussion中控制生成图片的光线。
LoRA模型是小型的Stable Diffusion模型,它们对checkpoint模型进行微小的调整。它们的体积通常是检查点模型的10到100分之一。因为体积小,效果好,所以lora模型的使用程度比较高。
AI图像放大工具,如ESRGAN,对于提高由Stable Diffusion生成的AI图像质量至关重要。它们被广泛使用,以至于许多Stable Diffusion的图形用户界面(GUI)都内置了支持。
MoneyPrinterPlus现在可以和大名鼎鼎的GPT_SoVITS集成了,让money printer快人一步
fasterWhisper是一款优秀的语音识别工具,现在它可以和MoneyPrinterPlus无缝集成了。
chatTTS是一个开源的优秀语音合成工具,现在你可以在MoneyPrinterPlus中轻松的使用本地chatTTS模型来为视频生成语音了。
现在,MoneyPrinterPlus除了支持大模型厂商的服务之外,还可以接入本地的Ollama大模型了。
一键发布短视频到视频号,抖音,快手,小红书,MoneyPrinterPlus解放你的双手。
想要生成一幅好看的AI图片,但是却不知道如何下手?只会1girl的你现在是不是很烦恼?别急,看这篇文章就够了。
给小白用户提供一个方便的环境设置脚本和自动运行脚本,让不懂程序的人也能用上MoneyPrinterPlus
要想生成一幅美丽的图片,没有VAE可不行
大家在stable diffusion webUI中可能看到过hypernetwork这个词,那么hypernetwork到底是做什么用的呢?
详细介绍如何使用在MoneyPrinterPlus中是用批量混剪工具来自动快速生成短视频。
详细介绍如何使用在MoneyPrinterPlus中配置使用微软云语音服务,实现AI自动短视频生成。
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详细介绍如何使用MoneyPrinterPlus:AI自动短视频生成工具,一键批量生成各类短视频。一键混剪短视频。
MoneyPrinterPlus使用AI大模型技术,一键批量生成各类短视频。一键混剪短视频,批量生成短视频不是梦。自动把视频发布到抖音,快手,小红书,视频号上。
初中生都能听懂的Stable Diffusion的工作原理,看完还不会你来找我
在我们使用SD web UI的过程中,有很多采样器可以选择,那么什么是采样器?它们是如何工作的?它们之间有什么区别?你应该使用哪一个?这篇文章将会给你想要的答案。
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**在Stable Diffusion中,嵌入(Embedding)是一种文本反转技术,用于控制图像样式。通过关联文本描述与图像特征,模型能学习新样式,尤其在样本有限时提高适应性。文本反转涉及收集样本、创建文本描述、训练嵌入模型和应用嵌入。这种方法支持快速原型设计、个性化定制和处理数据稀缺情况。用户可以从Civitai下载嵌入文件,将其放入Stable Diffusion webUI的embeddings文件夹,然后在Textual Inversion中使用。此外,可以调整嵌入强度,甚至使用负向嵌入。文本反转与Dreambooth、超网络等方法不同,各有优劣,适用于不同场景。**
在使用stable diffusion的过程中,你会听到很多术语,是不是很迷茫这些词到底是做什么的?不用怕,看这篇文件就够了。
现在有一个非常漂亮的AI图片,你是不是想知道他是怎么生成的?今天我会交给大家三种方法,学会了,什么图都可以手到擒来了。
如果algolia不能自动配置的话,我教你手动给docusaurus添加一个搜索
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Markdown爱好者推荐PicGo软件搭配免费图床服务SMMS,解决在Markdown中插入图片的困扰。PicGo支持多种图床,如腾讯云、阿里云和免费的SMMS,提供拖拽上传、压缩图片功能。通过VSCode或Typora配合PicGo插件,能实现图片自动上传并转换为Markdown格式。SMMS提供5GB免费存储,足够个人博客使用。
我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大,他的输入和输出基本上都是文本格式的,文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好,但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。
之前我们介绍了LLM模式,这种模式是就是文本输入,然后文本输出。 chat models是基于LLM模式的更加高级的模式。他的输入和输出是格式化的chat messages。 一起来看看如何在langchain中使用caht models吧。
I/O(Input/Output)模型是计算机科学中的一个关键概念,它涉及到如何进行输入和输出操作,而这在计算机应用中是不可或缺的一部分。在不同的应用场景下,选择正确的I/O模型是至关重要的,因为它会影响到应用程序的性能和响应性。本文将深入探讨四种主要I/O模型:阻塞,非阻塞,多路复用,signal driven I/O,异步IO,以及它们的应用。
输入输出(IO)是任何编程语言中的核心概念,而在Java中,IO操作更是应用程序成功运行的基石。随着计算机系统变得越来越复杂,对IO的要求也日益增加。在本文中,我们将探讨Java IO和非阻塞IO(NIO)的重要性以及如何在Java中实现高效的输入输出操作。
多线程编程在现代软件开发中扮演着至关重要的角色。它使我们能够有效地利用多核处理器和提高应用程序的性能。然而,多线程编程也伴随着一系列挑战,其中最重要的之一就是处理共享资源的线程安全性。在这个领域,锁(Lock)是一个关键的概念,用于协调线程之间对共享资源的访问。本文将深入探讨Java中不同类型的锁以及它们的应用。我们将从基本概念开始,逐步深入,帮助您了解不同类型的锁以及如何选择合适的锁来解决多线程编程中的问题。
在编写和维护Java应用程序时,内存泄漏是一个重要的问题,可能导致性能下降和不稳定性。本文将介绍内存泄漏的概念,为什么它在Java应用程序中如此重要,并明确本文的目标,即识别、预防和解决内存泄漏问题。
在计算机软件开发的世界里,多线程编程是一个重要且令人兴奋的领域。然而,与其引人入胜的潜力相伴而来的是复杂性和挑战,其中之一就是处理共享数据。当多个线程同时访问和修改共享数据时,很容易出现各种问题,如竞态条件和数据不一致性。
java中有很多list,但是原生支持并发的并不多,我们在多线程的环境中如果想同时操作同一个list的时候,就涉及到了一个并发的过程,这时候我们就需要选择自带有并发属性的list,那么java中的并发list到底有哪些呢?今天要给大家介绍的是`ArrayList`、`CopyOnWriteArrayList`、`ConcurrentLinkedDeque`这几个。
集合是我们在java中经常会用到的东西,熟悉了集合我们就熟悉了java。当面试官在Java面试中涉及到Java集合的问题时,通常会涉及到集合的概念、类型、常见操作、性能等方面的内容。
提到多线程,当然要熟悉java提供的各种多线程相关的并发包了,而java.util.concurrent就是最最经常会使用到的,那么关于concurrent的面试题目有哪些呢?一起来看看吧。
java多线程是java面试中的高频问题,如何才能在面试中脱颖而出呢?熟读这里的一百个java多线程面试问题即可。
构建在大语言模型基础上的应用通常有两种,第一种叫做text completion,也就是一问一答的模式,输入是text,输出也是text。这种模型下应用并不会记忆之前的问题内容,每一个问题都是最新的。通常用来做知识库。 还有一种是类似聊天机器人这种会话模式,也叫Chat models。这种模式下输入是一个Chat Messages的列表。从而可以保存上下文信息,让模型的回复更加真实。
在之前的文章中,我们提到了可以在跟大模型交互的时候,给大模型提供一些具体的例子内容,方便大模型从这些内容中获取想要的答案。这种方便的机制在langchain中叫做FewShotPromptTemplate。
langchain中有个比较有意思的prompt template叫做FewShotPromptTemplate。 他是这句话的简写:”Prompt template that contains few shot examples.”