根据Blade内的compact方法使用的模型变量的特定选择过滤器检索列值的正确方法是什么。(更新5)我读到从View中直接查询数据库是一种不好的做法，因此我遵循惯例使用compact方法查看所需的数据但是，在我需要根据第一个表的Blade内的foreach循环中返回的特定列值查询另一个表的情况下，我无法找出正确的方法示例:我有两个模型User和Group架构用户表id,name,email,group_id计划组表id,组名这是UserController->压缩方法$users=\App\User::all(array('id','name','email','group_id')
最近玩stable-diffusion一直在Colab上，前几天发现阿里云的PAI有免费试用，就玩了一下，发现速度比Colab还快，然后可以免费试用三个月（如果不关机的话估计就只能玩1个月）。搭建首先在阿里云首页免费试用菜单下面点击了解更多：然后在最下方找到PAI-DSW的免费试用，点击立即试用，我这里因为试用过了就没法点了，建议查看教程：试用教程，这里只记录一些可能会有困惑的地方。进入试用页面后按照指引选择即可，忘记截图了这里不展示。试用资源领取完毕后进入PAI控制台选择DSW并创建实例：这里要注意选择GPU类型的ecs.gn7i-c8g1.2xlarge或ecs.gn6v-c8g1.2xl
参考内容为《快速启动StableDiffusionWebUI》进入到网址https://pai.console.aliyun.com/里边。点击创建实例。把实例名称填写好，选择GPU规格，然后选择实例名称是ecs.gn6v-c8g1.2xlarge。选择stable-diffusion-webui-env:pytorch1.13-gpu-py310-cu117-ubuntu22.04，然后点击下一步。点击创建实例。等着实例的状态是运行中，然后点击打开。点击Notebook。!aptupdate更新镜像，点击左侧三角箭头。完成之后如下图：点击“+”新增文本框。!aptinstall-yaria2
背景上一篇中，我们使用了PAI-Blade优化了diffusers中StableDiffusion模型。本篇，我们继续介绍使用PAI-Blade优化LoRA和Controlnet的推理流程。相关优化已经同样在 registry.cn-beijing.aliyuncs.com/blade_demo/blade_diffusion镜像中可以直接使用。同时，我们将介绍Stable-Diffusion-webui中集成PAI-Blade优化的方法。LoRA优化PAI-Blade优化LoRA的方式，与前文方法基本相同。包括：加载模型、优化模型、替换原始模型。以下仅介绍与前文不同的部分。首先，加载Stab
我有Blade格式的这行{{Form::text('date',null,array('class'=>'form-control','type'=>'Date','placeholder'=>'Date'))}}但是当页面加载时，类型属性没有解析为“日期”，而是转到“文本”。我如何在blade中获取它？ 最佳答案 使用Form::input()Form::input('date','date',null,['class'=>'form-control','placeholder'=>'Date']);此外，您可以创建一个FormM
我有Blade格式的这行{{Form::text('date',null,array('class'=>'form-control','type'=>'Date','placeholder'=>'Date'))}}但是当页面加载时，类型属性没有解析为“日期”，而是转到“文本”。我如何在blade中获取它？ 最佳答案 使用Form::input()Form::input('date','date',null,['class'=>'form-control','placeholder'=>'Date']);此外，您可以创建一个FormM
最近发现大家都在体验AIGC的StableDiffusion文生图模型，很多博主也分享了详细的本地部署保姆级教程。为什么选择本地部署StableDiffusion因为没有生成数量的限制，不用花钱，不用被NSFW约束，生成时间快，不用排队，自由度高，插件丰富，功能众多，可以调试和个性化的地方也更多。但对于单纯想体验的“小白”来说，本地部署依旧难以上手，并且对电脑配置也有一定要求。电脑需要拥有NVIDIA显卡，GTX1060（或者同等算力的N卡）以上，显存4G以上。其次内存16G或者以上，至少有一个128G以上的SSD固态硬盘。最后操作系统需要win10或者win11的系统。配置门槛直接刷掉了一部
背景AIGC是人工智能计算领域里发展迅速的重要业务。StableDiffusion是其中最热门的开源模型，受到广泛关注。然而，随着应用场景不断扩大，StableDiffusion所面临的推理时延和计算成本问题也越来越突出。简介PAI-Blade是PAI推出的通用推理优化工具，可以通过模型系统联合优化，使模型达到最优推理性能。PAI-Blade依托于完全动态尺寸的AI编译器BladeDISC 和 基于深度学习自动调度的高性能计算库BlaDNN，为包括图像生成模型StableDiffsuion,大语言模型LLM,大规模稀疏推荐模型CTR,语音识别模型ASR等等在内的众多模型提供自动的高性能推理优化
背景StableDiffusion（SD）是一种流行的AI生成内容（AIGeneratedContent，AIGC）模型，能在文字输入的基础上生成各种风格多样的图像。在目前的AIGC方向，SD是开源社区最热门的模型。然而，SD能够生成高颜值的图像，非常依赖于用户提供的Prompt。如果没有好的Prompt，SD往往无法生成用户预期的图像，极大的影响用户的使用体验。在先前的工作中，阿里云机器学习PAI团队在AIGC方向做了很多探索，包括PAI-Diffusion中文模型的开源、基于Blade的推理优化等，并且推出一系列行业解决方案。为了提升SD系列模型的易用性、降低使用门槛、释放AI模型的创造潜
近年来，随着海量多模态数据在互联网的爆炸性增长和训练深度学习大模型的算力大幅提升，助力开发者一站式快速搭建文生图、对话等热门场景应用，阿里云机器学习平台PAI特推出AIGC加油包，为广大开发者加油助力激发AIGC潜能，同时有机会赢取坚果投仪、AirPods等多款好礼，等你参与！🔥详细活动，请链接链接参与🔥：https://www.aliyun.com/activity/bigdata/pai_aigc阿里云机器学习平台PAI助力开发者激发AIGC潜能文图生成应用AI辅助作图、辅助文案，生成具有创意性和艺术性的设计素材，如品牌标志、海报、包装设计、动画等。对话式AI应用生成智能聊天机器人、个性化
