2023年12月27日，亿欧智库正式发布**《AIGC入局与低代码产品市场的发展研究》**。该报告剖析了低代码/零代码市场的现状和发展趋势，深入探讨了大模型技术对此领域的影响和发展洞察。其中，亿欧智库将明道云作为标杆产品进行了研究和分析。明道云与AICG的结合场景自从AICG技术问世以来，明道云迅速整合了这项先进技术，极大地提升了其产品功能，为用户带来前所未有的便利性。截至目前，明道云产品中已融入AICG的功能包括：AI字段建议：智能推荐字段类型和配置，简化数据组织流程。AI生成代码块：AI生成代码，提升开发效率。展望未来，明道云计划进一步深入应用AICG技术，以实现更全面的技术升级。正在规划
目录一.项目概述与贡献a)项目概述b)主要贡献二. 方法详解a)PhotoMaker和ID导向的数据构建管道的概览 PhotoMaker： ID导向的数据构建管道：b)方法详细解读堆叠ID嵌入（StackedIDEmbedding）：2.ID导向的数据构建管道：3.训练过程：4.推理（Inference）：5.应用和灵活性：6.实验和评估：三. 重新语境化结果四.将艺术品/老照片中的人物带入现实结果五.风格化六.改变年龄或性别结果七.身份混合八.比较结果九.论文关注公众号【AI杰克王】继FaceChain,Easyphoto等AI人像工作,PhotoMaker横空出世。PhotoMaker通过
为什么要做模型微调模型微调可以在现有模型的基础上，让AI懂得如何更精确生成/生成特定的风格、概念、角色、姿势、对象。StableDiffusion模型的微调方法通常依赖于您要微调的具体任务和数据。下面是一个通用的微调过程的概述：准备数据集：准备用于微调的数据集。这包括输入图像和相应的标签（如果适用）。确保数据集与您的微调任务相匹配，并且具有足够的样本量和多样性。选择模型：选择要微调的StableDiffusion模型。根据您的任务需求，选择合适的预训练模型。您可以根据任务的复杂性和数据集的大小选择不同的模型规模。冻结部分层（可选）：根据您的需求，决定是否冻结预训练模型的一部分层。通常，您可以选
AIGC实战——扩散模型0.前言1.去噪扩散概率模型1.1Flowers数据集1.2正向扩散过程1.3重参数化技巧1.4扩散规划1.5逆向扩散过程2.U-Net去噪模型2.1U-Net架构2.2正弦嵌入2.3ResidualBlock2.4DownBlocks和UpBlocks3.训练扩散模型4.去噪扩散概率模型的采样5.扩散模型分析5.1生成图像5.2调整逆扩散步数5.3在图像之间进行插值小结系列链接0.前言与生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)一样，扩散模型是过去十年中最有影响力的生成模型技术之一。在许多基准测试中，当前的扩散模型已经超过了以往最
文章目录1参数列表1.1基础参数列表2基础参数详解2.1模型版本选择2.2模型出图模式选择2.3基础生图参数2.3.1--ar2.3.2--stylize2.3.3--no2.3.4--chaos2.3.5--quality2.3.6--stop2.3.7--hd2.3.8--repeat1参数列表1.1基础参数列表模型版本选择目标参数作用示例动漫风格--niji使得出图偏动漫风格–niji5模型版本-v更改模型版本-v5.2用5.2版本的模型模型模式选择目标参数作用示例调整快出图模式--fast用“快模式”出图fastmode，出图较快–fast调整正常出图模式--relax用“正常出图模式
目录推荐前言一、ChatGPT在日常工作中的应用场景1.客户服务与支持2.内部沟通与协作3.创新与问题解决二、巧用ChatGPT提升工作效率1.自动化工作流程2.信息整合与共享3.提高决策效率三、巧用ChatGPT创造价值1.优化产品和服务2.提高员工满意度和留任率四、实战案例分析使用ChatGPT回答用户问题：使用ChatGPT生成文章：使用AIGC生成图片：五、总结与展望《AI超级个体：ChatGPT与AIGC实战指南》内容简介作者简介目录获取方式推荐前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站前言ChatGPT是一款通用人工智能（AI）
目录参考链接参考链接[Midjourney]垫图的5种进阶技巧，让你的生图更精准
推荐一款好用的模型微调工具，cybertronfurnace是一个lora训练整合包，提供训练lora模型的工具集或环境。集成环境包括必要的依赖项和配置文件、预训练脚本，支持人物、二次元、画风lora的训练，以简化用户训练lora模型的流程。支持图片预处理、图片的标签编辑，查看训练进度等功能。TensorBoard是TensorFlow提供的一个用于可视化训练过程和模型性能的工具。它可以帮助您更直观地理解模型的训练过程、模型结构、参数变化趋势以及评估指标的变化情况。使用TensorBoard，您可以做以下几件事情：可视化训练过程：您可以查看模型的损失函数随着训练步数的变化趋势，以及其他指标如准
文章目录前言一、StableDiffusionWebUI安装二、泡泡玛特（prompt）三、txt输入规则四、交替渲染五、Lora模型调用六、Hypernetwork&Embeding七、采样器（sampler）选择八、CFGscale九、上采样模型十、SD缺点总结前言Stablediffusion相信很多技术爱好者都了解，并且也尝试用过，目前在各路开源大佬的支持下，Stablediffusion的生图piepline越来越成熟，同时在各种新技术的加持下，可玩性越来越高。相比我以往的理论性文章，该系列文章主要讲解一下SDwebui的具体使用，以及一些拓展功能的使用，同时对自己应用SD有一个记录
1.Midjourney介绍Midjourney是一款备受欢迎的人工智能生成图像工具，它可以通过输入文字描述，自动生成精美的图像。与许多其他图像生成工具不同，Midjourney不需要安装任何软件，也不受个人电脑性能的限制，因为它运行在云端服务器上。要使用Midjourney，只需拥有一个Discord帐号并加入相应的Discord频道即可。1.1新手常见问题Q：Midjourney是什么？A：一个AI生成算图工具，只需输入文字就会自动产生图像，Midjourney目前架设在Discord频道上，因此需要有Discord帐号才能使用。Q：Discord是什么？A：一款专为社群设计的免费通讯社交
