Pika北大斯坦福联手，开源最新文本-图像生成/编辑框架！无需额外训练，即可让扩散模型拥有更强提示词理解能力。面对超长、超复杂提示词，准确性更高、细节把控更强，而且生成图片更加自然。效果超越最强图像生成模型Dall·E3和SDXL。比如要求图片左右冰火两重天，左边有冰山、右边有火山。SDXL完全没有符合提示词要求，Dall·E3没有生成出来火山这一细节。还能通过提示词对生成图像二次编辑。这就是文本-图像生成/编辑框架RPG（Recaption,PlanandGenerate），已经在网上引起热议。它由北大、斯坦福、Pika联合开发。作者包括北大计算机学院崔斌教授、Pika联合创始人兼CTOCh
课程链接：书生·浦语大模型全链路开源体系_哔哩哔哩_bilibili 从模型到应用 具体流程如下图所示： 书生·浦语全链条开源开放体系 针对以上的流程，上海人工智能实验室已经开源了大模型生态，包含书生浦语大模型InternLM，书生·万卷数据集，大模型预训练框架InterLM-Train，微调框架XTuner，部署框架LMDeploy，评测框架OpenCompass，开源智能体框架Lagent，开源智能体工具集AgentLego。数据：书生·万卷1.0包含1TB文本数据，140GB图像-文本数据，900G视频数据。预训练：Inte
什么是开源发布工具包？恭喜你的论文成功发表，这是一个巨大的成就！你的研究成果将为学界做出贡献。其实除了发表论文之外，你还可以通过发布研究的其他部分，如代码、数据集、模型等，来增加研究的可见度和采用率。这将使更多人能够使用你的研究，并推动研究成果的应用。我们整理了这份文件，让你可以更好的了解和实践开源。希望这份文件对你有所帮助！什么是开源？公开研究-不仅仅是论文，还包括相关的所有成果，如代码、模型、数据集或在线演示。为什么要开源？进行开放获取研究[^1]，可以让更多的人了解和使用你的研究或项目成果，促进社区研究人员之间的合作。通过共享机器学习的知识和资源以及社区协作，来推动机器学习领域的发展。[
Yearning,Archery和Bytebase是目前国内最主流的三个开源SQL审核平台。其中Yearning和Archery是社区性质的项目，而Bytebase则是商业化产品。通常调研Bytebase的用户也会同时比较Yearning和Archery。下面我们就来展开对比一下Yearning和Archery。数据库支持Yearning只支持MySQL，而Archery支持多种数据库，不同数据库的功能支持力度有所不同，见下图清单。主要功能对比来自双方官网的Yearning和Archery主要功能对比：Yearning界面Home工单申请工单执行SQL查询Archery界面Home工单申请工单
开源软件Notice是与项目开源相关的文件，收集这些文件的目的是为了符合开源的规范。收集目标只收集打包到镜像里面的模块对应的License；不打包的都不收集，比如构建过程使用的工具（如clang、python、ninja等）都是不收集的。静态库本身是不会被打包的，一般是作为动态库或者可执行程序的一部分被打包到系统中的，为了确保完备，静态库的都会收集。最终合并的NOTICE.txt要体现出镜像中每个文件都是用了哪些License，模块和License要有对应关系。最终合并的NOTICE.txt文件在/system/etc/目录下。收集规则按照优先级收集License，以下由1到4，优先级依次降低
1.前言 大家好，我叫颜国进，现为英特尔边缘计算创新大使、百度飞桨开发者专家。回溯至2021年12月，那时的我，身为机械专业研一新生，仅在C和Python编程语言上有些许基础，对于深度学习的殿堂还只敢在门口窥探，对于OpenCV图像处理以及模型部署等技术更是所知甚少。然而，通过不懈的努力和对知识的执着追求，如今我已经能够娴熟地运用C++、C#等编程语言进行项目开发，并且能够使用Python和各类深度学习框架来训练自己的模型。值得一提的是，我已经发布并运营了一项名为OpenVINOC#API的开源项目，为在C#平台开发深度学习和计算机视觉应用的开发者提供更便捷的工具。围绕该项目，产出了多篇富有深
小狐浏览器基于鸿蒙HarmonyOS，使用ArkTS开发纯净的浏览器（小狐狸浏览器）。Github：https://github.com/langwudong/browser仿网易云音乐鸿蒙ArkTs仿网易云音乐项目，其功能包括：登陆首页每日推荐歌单广场排行榜云村热评视频MV详情页我的电台模块【电台首页，电台详情，电台排行榜】搜索【支持单曲，MV，专辑，歌单，电台】播放页【歌词，播放列表，上一首，下一首】Github：https://github.com/linwu-hi/open_neteasy_cloud开眼华为鸿蒙Harmony开眼App（项目整体基于Api9+Stage模式+ArkTs
基于深度学习大模型实现离线翻译模型私有化部署使用，通过docker打包开源翻译模型，可到内网或者无网络环境下运行使用，可以使用一千多个翻译模型语言模型进行翻译，想要什么语种直接进行指定和修改就行。环境要求，电脑内存低于8G建议不要尝试了，有无GPU都可以运行，但是有GPU性能更好。我在后面已经通过docker打包好所有环境了，对应的完整代码和服务都发布了，可以免费使用。了解过程的可以根据下面的步骤一步一步来掌握：1）准备一个Linux环境，这里以CentOS为例，也可以使用我之前封装好的镜像环境：dockerpullycj520/centos:1.0.1dockerrun-itd--namec
🦉AI新闻🚀MidjourneyV6超深度评测：超现实主义细节爆表摘要：国外网友AndreKovalev对MidjourneyV6进行了超深度评测，发现V6相较于V5.2在图片真实感、细节表现方面有较大提升。V6拥有超现实主义的特点，逼真度爆表，但也存在镜头像差、失焦元素等缺陷。V6的细节处理十分疯狂，纹理效果引人惊叹。此外，V6的非对称构图和可变性增强使得图像风格更多样化。尽管V6在一些情况下表现过于尖锐，但总体来说是一次超强的升级。🚀JanAI是一款免费的ChatGPTAI替代软件，可在Mac、Windows或Linux上本地运行摘要：JanAI是一个跨平台、本地优先和AI原生框架，可用于
一、前言大家好，这里是白泽。随着Go语言在云原生领域大放异彩，开发者逐渐将目光转移到了这门语言上，而容器则是云原生时代最核心的载体。《WoodpeckerCI设计分析》系列文章将分析开源CI引擎Woodpecker的架构设计，探究Go协程是如何支持由Workflow定义的大量Task的频繁创建和调度。而Task的一切活动都将在容器内进行。因此这个系列的文章也是帮助你开拓Go云原生领域编程的一柄利剑。这是《WoodpeckerCI设计分析》系列的第一篇文章，主要讲解Woodpecker的整体架构设计和体验部署使用，后续文章将讲解核心组件源码设计，并从0开始仿写Woodpecker核心组件，欢迎追
