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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
如果中国多一些猴米这样的营销公司
那两年后 美国的智能机器人蹦蹦跳跳走到中国机器人前面 用普通话骂人 转头弯腰放个屁
还拍拍屁股的时候
中国的机器人估计还站在原地
说
你好 我是你的智能助理 你可以叫我小美
然后颤巍巍的举起手 要握手
我不明白 请再说一次
我的电机全自研 走路速度世界第一
采用高通最新....
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吴恩达对AI Agent的这个分享,真的很有价值,这可能才是AI Agent未来的打开方式,我自己体验了一下效果确实很好。
大多数人使用语言模型的方式是非 Agent 式的工作流,即输入提示,生成答案;而Agent 式工作流是这样的:让 AI 编写文章大纲,看是否需要做一些研究,然后写初稿,阅读初稿并思考哪些部分需要修改,然后修改草稿,如此反复。
多Agent协同很有SaaS 里协同带来的价值那种感觉,我觉得协同在 AI 时代或许仍然非常重要,只不过是将人与人之间的协同更多换成了 AI Agent 而已,而我猜测 AI+Human 协同可能会是未来长期的一个状态。
没想到上面帖子( 关于生财有术,https://t.me/text1024/8726 )这么热,看来大家对搞钱搞副业很感兴趣,联合大佬给大家送福利
记得一定回复暗号
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介绍一款免费的 AI 视频工具,对比目前市面上诸如 pika、runway、SVD等视频工具,今天这款 AI视频工具应该是性价比最高的。
首先,他免费;不需要积分不需要订阅就可以使用,生成完毕没有限制就可以下载。
其次,效果稳定;可以说是最接近 Sora 的存在。
最后,操作简单;不仅可以文生视频,还可以图生视频,可以延长视频时间,还可以更改视频。
作者展示了几张用自己训练好的 LoRA 模型生成的图像作为成果展示。这些图像的质量相当不错,证明作者的训练过程是成功的。作者表示,训练好的模型可以根据输入的提示词和参数,生成特定风格和效果的图像。
完整教程:https://quail.ink/op7418/p/lazy-lora-making-with-onetrainer-and-ai-generation
完整教程:https://quail.ink/op7418/p/lazy-lora-making-with-onetrainer-and-ai-generation
作者是用XL生成的图片,你可以用MIdjoureny生成效果比较好。
我完整翻译了内容,并且重新整理了适合推特阅读的版本,或者你可以在下面看完整翻译的内容:
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1️⃣ LoRA 模型制作教程
作者作为一名 LoRA 模型制作的新手,通过自己的学习实践,总结了一份简明扼要的制作教程。
这份教程不涉及太多理论知识,而是直奔主题,手把手教初学者如何训练自己的 LoRA 模型。
作者坦诚分享了自己从最初尝试 Embedding 和 LoRA 时遇到的问题,以及后来找到的解决方法,为读者提供了宝贵的经验参考。
所需工具介绍 要制作 LoRA 模型,需要准备一些必要的工具。作者推荐使用自己喜欢的模型和图像生成工具,他个人使用的是 StableSwarmUI 和 GhostXL 模型。
此外,还需要一个训练工具,作者选择了 OneTrainer,因为有人说它比另一个常用的工具 Kohya 更易用。作者还提到,训练时如果需要将 SDXL 格式的图像转换为 SD 格式,需要在设置中开启分辨率覆盖选项。
2️⃣ LoRA 模型制作步骤
作者将 LoRA 模型的制作过程分为三个主要步骤:
第一步是用现有的模型生成大量高质量的图像作为训练数据;
第二步是人工检查挑选图像,剔除所有质量不合格的;
第三步是使用 OneTrainer 进行训练,调整必要的参数设置。
作者还特别提到,在训练时如果需要将 SDXL 格式的图像转换为 SD 格式,一定要记得开启分辨率覆盖选项,否则训练会出问题。
训练参数调整心得 作为一名新手,作者在调整训练参数时主要参考了一份网上的指南。
他尝试调整了 Lora 设置中的 rank 参数,将其从默认的 16 改为 32,解决了模型训练中遇到的问题。作者分享了这份参数调整指南的链接,供其他学习者参考。
3️⃣ 作者的训练数据集分享
为了帮助更多学习者,作者慷慨地分享了自己完整的训练图像数据集,其中还包含了他使用的 OneTrainer 配置文件。这些数据可供其他 LoRA 制作人下载参考和使用。数据集已经过作者的筛选,图像质量有保证。
4️⃣ 训练成果展示
工作流在OpenArt上有600views+140+下载啦!
感谢AJ收录通往AGI之路!
全文:https://mp.weixin.qq.com/s/tkcvmtybmj2xHkIaeIQypw
工作流下载:https://openart.ai/workflows/pXkm6GZX8G19I22Odeo4
Blender建模动画 + ComfyUI转绘 + 剪映剪辑
是一条很强大的工作流
如果你是想原创实验艺术、还是测试动画转绘,都可以去按照我分享的思路去试试。
而且我分享的经验里不仅讲了我如何构思和实现的,还讲述了怎么debug修正遇到的很多错误。非常的干货。
昨天的 line2normal 我在 ComfyUI 里搭出来了
工作流在评论区,也可以在 OpenArt 上下载:https://openart.ai/workflows/2LZhKiApQUAnIdJTgplz
需要接对应的 LoRA 和 controlnet 模型:
🔸 Line2Normal LoRA(权重1.2-1.5):https://huggingface.co/tori29umai/SDXL_shadow/tree/main
🔸 ControlNet-LoRA:https://huggingface.co/stabilityai/control-lora/blob/main/control-LoRAs-rank256/control-lora-canny-rank256.safetensors
ControlNet 的预处理器接 lineart 或者 canny 都可以,我觉得 lineart 效果更好。
我还接了一个 WD14 自动打标,因为发现效果和描述也有关系。
动画的底模效果也会更好,因为 LoRA 是 SDXL 上训练的,所以底模要用 XL 的,我用的 animagine xl 3.1 或者 realcartoonxl_v5
工作流在评论区,也可以在 OpenArt 上下载:https://openart.ai/workflows/2LZhKiApQUAnIdJTgplz
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🔸 ControlNet-LoRA:https://huggingface.co/stabilityai/control-lora/blob/main/control-LoRAs-rank256/control-lora-canny-rank256.safetensors
ControlNet 的预处理器接 lineart 或者 canny 都可以,我觉得 lineart 效果更好。
我还接了一个 WD14 自动打标,因为发现效果和描述也有关系。
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终于有产品能够用AI重新思考和构建稍后阅读和内容收集工具了。#ai#
iki这个笔记工具非常强大,你不需要整理自己收藏的内容一切都交给AI来完成。
它可以处理你收集的大量杂乱、非结构化数据,让应用程序为你组织和显示信息,而不必你自己动手。
主要功能有:
✲ 自动提取和总结
✲ 自动在聊天和任何现有笔记中显示相关数据
✲ 为任何文件添加个人注释
✲ 与团队共享数据集合
✲ 关注社区其他人创建的合集和阅读内容
你可以在这里尝试IKI:https://app.iki.ai/ask
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生财有术这个社群确是厉害,一个谈钱不伤感情的地方,里面个个都是搞钱小能手,联合圈内的搞钱大佬,准备想要加入生财的朋友搞到了一些福利,不加入生财也可以体验到,点赞超过20就安排。
@text1024
@text1024
LLocalSearch 一个开源的完全本地化的AI搜索工具,无需 OpenAI 或 Google API 密钥。
过去24小时增长了一千颗星星。感兴趣的话可以部署一下试试。
项目特点:
🕵️ 完全本地化运行,不需要连接到外部API,因此无需API密钥。
💸 适用于性能相对较低的大型语言模型硬件,例如在演示视频中使用的是7b模型。
🤓 提供详细的进度日志,这有助于用户更好地理解搜索和处理过程。
🤔 支持用户提出后续问题,以便深入探讨或解决问题。
📱 界面对移动设备友好,适合在手机或平板电脑上使用。
🚀 使用Docker Compose工具,可以快速且轻松地部署此服务。
🌐 提供网络界面,使用户可以从任何设备轻松访问和使用。
💮 该服务提供精心设计的用户界面,支持浅色和深色模式,满足不同用户的视觉偏好。
项目地址:https://github.com/nilsherzig/LLocalSearch
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🎨 重磅更新:Dall·E的「局部重绘」现在已登录全平台~
ChatGPT的网页、iOS和安卓全平台都已经上线,你可以在画面中无限修改局部内容了。
为什么这个局部重绘(in-painting)功能超级无敌?
它意味着一致性(角色、对象)大幅提升,让文生图工作流效率展开范式升级。
去年Midjourney 推出时引发过创作社区的热潮,考虑到Dall·E 惊人的理解力和用户覆盖面,这是山峰再一次攀升。借助局部重绘功能,你将探索出前所未有全新的工作流。
实现你的想象,用自然语言不断说出想法就行了。 Amazing~ 🎉
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英语好的人推荐看看,课程内容和讲师都很强。
这个课程主要会每周邀请Transformer研究的前沿专家,来分享他们在最新突破上的成就。比如英伟达、OpenAI以及Mistral AI的人。
内容涵盖从大型语言模型(如GPT和Gemini)到在艺术创作(比如DALL-E和Sora)、生物学和神经科学应用、机器人学等领域的创新应用。
课程主页:https://web.stanford.edu/class/cs25/