diffusion stable prompt
简单有效！Direct Inversion: 三行代码提升基于Diffusion的图像编辑效果
前言 本文介绍了由香港中文大学和粤港澳大湾区数字经济院联合提出的基于 Diffusion 的 Inversion 方法 Direct Inversion，可以在现有编辑算法上即插即用，无痛提点。 本文转载自PaperWeekly 作者：KK 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指 ......
使用 DDPO 在 TRL 中微调 Stable Diffusion 模型
引言 扩散模型 (如 DALL-E 2、Stable Diffusion) 是一类文生图模型，在生成图像 (尤其是有照片级真实感的图像) 方面取得了广泛成功。然而，这些模型生成的图像可能并不总是符合人类偏好或人类意图。因此出现了对齐问题，即如何确保模型的输出与人类偏好 (如“质感”) 一致，或者与那 ......
diffusion扩散模型\datawhale组队学习——v3先运行一半
今天我们一起学习如何对模型微调和引导。 微调，用原模型，跑新数据，得到新输出。 引导，引导生成过程，改变输出结果。 作者之前用过sd模型，不同的采样方法在不同的采样步数下有不同的效果。首先采样步数并非越高越好或越低越好，有一个最佳使用区间，其次，不同采样方法有自己不同的最佳采样步数区间。 一般而言3 ......
ChatGPT Prompts整理总结
最近一直在学习ChatGPT Prompt的编写技巧，做了一些验证和整理，分享给大家 Act as a Linux Terminal 英文Prompt I want you to act as a linux terminal. I will type commands and you will r ......
【Shell篇】关于如何在.cshrc中自动设置terminal中prompt提示符以及title？
废话不多说，直接上代码: set prompt = "%{\033]0;%n@%m:%/\007%}%n@%m: %/>" alias cd 'cd \!*; set prompt="%{\033]0;%n@%m:%/\007%}%n@%m: %/>"' 第一行代表当本.cshrc执行时会将prom ......
diffusion扩散模型\datawhale组队学习——v2-抄别人代码还要矫情一下
如果想学diffusion，又没有买纸质书咋办捏？ datawhale为我们提供了大佬的中文笔记！ 学习来源： https://relph1119.github.io/my-team-learning/#/diffusion_models_learning51/ch03/ch03 甚至比看githu ......
Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering阅读笔记
Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering 其实我没怎么正经读过论文，尤其是带实验的，我目前认真读过的（大部头）也就是一些LLM的综述。记录这个文档主 ......
prompt提示工程/diffusion扩散模型/datawhale组队学习///day1 看直播
今日学习来源【纯干货】提示工程（Prompt Engineering）- AI编程新范式_哔哩哔哩_bilibili 抄一下评论区的课代表： - 0:00 📚共识扩散模型学习活动- 6:57 🛠️大圆模型和提示工程- 13:53 💬语言模型和大语言模型- 20:49 🔬GBT3.5和深度学习 ......
Stable-diffusion WebUI API调用方法
写这篇文章的主要原因是工作中需要写一个用训练好的模型批量生图的脚本，开始是想用python直接加载模型，但后来发现webui的界面中有不少好用的插件和参数，所以最终改成调用WebUI接口的方式来批量生图。 Stable-diffusion的webui界面使用比较方便，但是它的api文档比较简陋，很多 ......
论文精读：用于少样本图像识别的语义提示（Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition）
原文连接：Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition Abstract 在小样本学习中（Few-shot Learning, FSL）中，有通过利用额外的语义信息，如类名的文本Embedding，通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但 ......
解密Prompt系列17. LLM对齐方案再升级 WizardLM & BackTranslation & SELF-ALIGN
这一章介绍通过扩写，改写，以及回译等半监督样本挖掘方案对种子样本进行扩充，提高种子指令样本的多样性和复杂度，这里我们分别介绍Microsoft，Meta和IBM提出的三个方案。 ......
使用Anaconda Prompt创建pytorch虚拟环境报错，之前根据其他博主改过 condarc文件，但还是不行，想知道condarc文件原内容好改过来，顺便看看环境创建失败的原因
https://ask.csdn.net/questions/7687739?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522169718835016800182780874%2522%252C%2522scm%2522%253A%25 ......
Prompt Engineering学习经验
参考 https://www.promptingguide.ai/zh 1. 清除之前对话上下文的干扰 新任务，不考虑之前的问答内容 2. 增加上下文信息，指定结果列表 ###上下文信息### #游戏列表# 王者荣耀，别名[王者] 和平精英， 别名[和平、pubg] LOL 原神 明日之后 金铲铲之 ......
IDM:Implicit Diffusion Models for Continuous Super-Resolution超分辨率
摘要 当今超分辨领域的模型普遍存在过度平滑（难以保持放大后图像的锐利和纹理，导致高频信息丢失和视觉上变得平滑）和伪影（生成的高分辨率图像中可能出现的不希望出现的失真或瑕疵，包括模糊、马赛克效应或者不自然纹理等）的现象，作者据此提出了IDM模型，IDM模型是在一个统一的端到端框架中集成了隐式神经表示和 ......
prompt-sync.js的用法
`prompt-sync.js` 提供了一些常用方法和高级方法，可以帮助您处理用户输入，并在需要时进行验证和控制。以下是一些常见的方法和高级用法的示例： 常见方法： 1. `prompt(message: string): string` 这是 `prompt-sync.js` 最常用的方法。它会在 ......
论文阅读（二）—— Text2Video-Zero: Text-to-Image Diffusion Models are Zero-Shot Video Generators
  ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3279428/20... ......
论文阅读：iterator zero-shot llm prompting for knowledge graph construction
Abstract 知识图谱，一种相互连接和可解释的结构。 生成需要更多的人力、领域知识、并需要适用于不同的应用领域。 本论文提出借助LLM，通过0-shot和外部知识不可知的情况下生成知识图谱。 主要贡献： 迭代的prompting提取最终图的相关部分 0-shot，不需要examples 一个可扩 ......
解密Prompt系列16. LLM对齐经验之数据越少越好？LTD & LIMA & AlpaGasus
总结下指令微调、对齐样本筛选相关的方案包括LIMA，LTD等。论文都是以优化指令样本为核心，提出对齐阶段的数据质量优于数量，少量+多样+高质量的对齐数据，就能让你快速拥有效果杠杠的模型 ......
Stable Diffusion 里 GFPGAN、ESRGAN 和 RealESRGAN 的功能介绍
Stable Diffusion 是一个深度学习技术，主要用于图像生成和图像增强任务。它的核心思想是通过稳定的训练过程来生成高质量的图像，同时提供了一种用于生成和增强图像的框架。在 Stable Diffusion 中，GFPGAN、ESRGAN 和 RealESRGAN 都是与图像生成和增强相关的 ......
使用 Stable Diffusion 本地版时遇到显卡驱动过旧的问题
我本地安装了一个 Stable Diffusion，使用它生成图片时，遇到了如下错误消息： BC:\WINDOWS\syst venv "C:\app\stable-diffusion-webui-master\venv\Scripts\Python.exe" Python 3.10.8 (tags ......
Stable Diffusion 本地安装步骤
Stable Diffusion 是一种开源机器学习模型，可以从文本生成图像，根据文本修改图像，或者在低分辨率或低细节图像上填充细节。 Stable Diffusion 已经过数十亿张图像的训练，可以产生与从 DALL-E 2 和 MidJourney 获得的结果相当的结果。 它由 Stabilit ......
什么是 Stable Diffusion 中的 Masking
Stable Diffusion 是一种深度学习技术，主要用于生成式对抗网络（GANs）的训练。这一技术旨在提高生成图像和视频的质量和稳定性。Stable Diffusion 引入了一种称为 "masking" 的功能，用于改进训练的效果。在本文中，我将详细介绍 Stable Diffusion 中 ......
Go每日一库之172：go-prompt
## 简介 受python提示工具包的启发，在Go中构建强大的交互式提示 ## 一、代码示例 ```go package main import ( "fmt" "github.com/c-bata/go-prompt" ) func completer(d prompt.Document) []p ......
Stable Diffusion扩散模型
人像生成模型 1.模型理论基础 扩散模型（Diffusion Model）： 1.1 Diffusion Model 原理 首先，Denoise Model 需要一个起始的噪声图像作为输入。这个噪声图像可以是完全随机的，也可以是一些特定的模式（如 高斯分布）或者形状。 - 接下来，随着 denois ......
prompt
prompt 并不是一件简单的事情，它可以包括多个阶段:设计、实现、评估、细化、迭代、验证、部署和维护 本文旨在汇总 prompt 的各种使用方式 常规操作 写作Prompt · 请帮我撰写一篇500字的文章,介绍机器学习的发展历史。采用通俗易懂的语言,适合高中生阅读。 · 你是一个旅游博主,专门为 ......
diffusers[torch]==0.21.2 torch==2.0.1+cu117 安装失败解决办法
安装失败 主要原因是 pip源 使用索引为官方 使用清华源 设置如下 pip install -r requirements.txt \ --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 \ -i https://pypi.tuna.t ......
AMD 显卡安装Stable Diffussion
https://community.amd.com/t5/gaming/how-to-running-optimized-automatic1111-stable-diffusion-webui-on/ba-p/625585 优点：不是用CPU生成图片 缺点:图片设置太大容易爆显存 ......
Stable Diffusion 的工作原理
Stable Diffusion 是一种深度学习技术，主要用于生成式对抗网络（GANs）的训练。这一技术旨在提高生成图像和视频的质量和稳定性。Stable Diffusion 引入了一种称为 "masking" 的功能，用于改进训练的效果。在本文中，我将详细介绍 Stable Diffusion 中 ......
Stable Diffusion 的工作原理介绍
Stable Diffusion: 一个强大的生成模型训练工具 Stable Diffusion 是一个强大的生成模型训练工具，它在机器学习领域引起了广泛的关注和研究。该工具的核心思想是通过稳定的梯度流来训练生成模型，从而提高生成图像和数据的质量。本文将详细介绍 Stable Diffusion 的 ......