文章目录背景开搞使用遇到的问题背景通过代码调用StableDiffusion的txt2img、img2img接口时，很多时候都不知道应该怎么传参，比如如何指定模型、如何开启并使用Controlnet、如何开启面部修复等等，在sd-webui上F12看到的请求也不是正式调用SD的请求，所以当引入新插件或需要使用新功能时，怎么传参成了一个大问题，网上关于接口传参的资料也很少，接下来就介绍一下，如何在每次通过sd-webui点击生成图片时，获取到完整的请求参数。开搞需要使用到开源的项目：https://github.com/huchenlei/sd-webui-api-payload-display

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AIGC实战——变分自编码器0.前言1.变分自编码器1.1基本原理1.2编码器2.构建VAE编码器2.1Sampling层2.2编码器2.3损失函数2.4训练变分自编码器3.变分自编码器分析小结系列链接0.前言我们已经学习了如何实现自编码器，并了解了自编码器无法在潜空间中的空白位置处生成逼真的图像，且空间分布并不均匀，为了解决这些问题，我们需要将自编码器(Autoencoder,AE)改进为变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)。在本节中，我们将学习变分自编码器的基本原理，并使用Keras实现变分自编码器模型。1.变分自编码器1.1基本原理变分自编码器(Varia

AIGC系列文章目录第一章AIGC与AI对话，如何写好prompt？文章目录AIGC系列文章目录第一章AIGC与AI对话，如何写好prompt？一、AIGC是什么？二、Prompt是什么？三、Prompt基本原则四、Prompt常用任务五、总结一、AIGC是什么？生成式人工智能AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。AIGC对于人类社会、人工智能的意义是里程碑式的。短期来看AIGC改变了基础的生产力工具，中期来看会改变社会的生产关系，长期来看促使整个社会生产力发生质的突破，在一定程度上加快了整个社会的

1生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GAN）是一种非常经典的生成式模型，它受到双人零和博弈的启发，让两个神经网络在相互博弈中进行学习，开创了生成式模型的新范式。从 2017年以后，GAN相关的论文呈现井喷式增长。GAN的应用十分广泛，它的应用包括图像合成、图像编辑、风格迁移、图像超分辨率以及图像转换，数据增强等。1.1背景具有开创性工作的生成对抗网络原文由Goodfellow在2014年发表，当时深度学习领域最好的成果有很大一部分都是判别式模型（比如AlexNet），它们使用反向传播和dropout方法，让模型能够拥有一个良好的梯度结构，从而

今年已过半，要说上半年哪个最火，那必然是AIGC了，稳站热门榜C位。正因为这个原因，与AIGC相关的论文也逐渐多了起来，它在各研究方向的应用技术更新也非常迅速，简直要看不过来了...所以今天我就来和大家分享最近看到的AIGC应用论文，简单整理了一下，总共有60+篇，篇幅原因，论文解析就不多写了，大部分只列了标题，感兴趣的同学可以找我获取之后仔细研读，有了心得体验也欢迎大家讨论。GANCoralStyleCLIP:Co-optimizedRegionandLayerSelectionforImageEditing标题：CoralStyleCLIP:图像编辑的协同优化区域和层选择内容：本文提出了C

当前生成式人工智能已经成为革命性的驱动源，正在迅速地重塑世界，将会改变我们生活方式和思考模式。LLM像一个学会了全部人类知识的通才，但这不意味每个人可以轻松驾驭这个通才。我们只有通过学习面向LLM的提示工程，才可以更好的让LLM成为您的顶级私人助理。如何更好地使用LLM？我们可以从学如何向LLM提问开始。但问好一个问题并不容易，问题本质上是用户基于自身知识和对世界的认知。向未知领域发射的一颗照明弹，照明弹的准星越准确，LLM就可以提供更高质量的响应。那如何更好地向LLM提问题呢？一、什么是问题？在字面上，问题是一个寻求答案的句子。但在实际应用中，一个好的问题不仅寻求答案，还会启发思考，驱动探索

你好，亲爱的读者们！我是你们的老朋友小W，致力于探索和分享一切有关人工智能的话题。今天，我想带你走进一个全新的领域——玩转AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent），并告诉你一个重要的秘密：Prompt提示词真是太重要了！可能有些人对AIGC还不是很熟悉，简单地说，AIGC就是通过训练大型语言模型，使其能够根据输入的内容自动生成新的文本内容。这种技术已经广泛应用于新闻报道、小说创作、诗歌创作等各个领域，可以说是非常神奇的一种技术。但是，在与AIGC交互的过程中，我发现了一个问题：如果我给出的输入过于模糊或者缺乏指导性，那么生成的结果往往不尽如人意。

数据标注，正迎来关键洗牌时刻。大模型时代到来，以数据为中心的AI开发模式加速走向台前，数据的价值从未向今天这样被充分挖掘——大模型从训练到部署应用迭代，AIGC众多垂直场景落地，通用智能、具身智能等前沿领域探索，都与高质量、专业化的场景数据密不可分。作为底层基础服务，数据标注也从未像今天这样受到关注，但与此同时机遇与挑战随之而来。数据标注要求从客观到主观，标准如何统一？标注人才要求又有什么样的新变化？大模型公司/AI企业涌入赛道，专业数据服务厂商如何自处？合成数据作为新兴赛道，又有怎样的增长空间？带着这些问题，量子位智库《中国AIGC数据标注产业全景报告》由此而来，并尝试解答。报告中，量子位智