一、计算机视觉界的里程碑式研究成果-SAM与SA-1B综述SegmentAnything受chatGPT式的prompt-based思路启发，训练数据集涵盖10亿masks，根据提供的图片注释实时产生不同的mask分割结果，试用效果惊人。SegmentAnything之于ComputerVision，相当于chatGPT之于NLP。4月5日，MetaAI发布了博客：IntroducingSegmentAnything:Workingtowardthefirstfoundationmodelforimagesegmentation，译为图像分割领域的第一个基础性模型。这篇官方博客介绍了Segme
前几天看报道说：一位小哥用AI绘画工具Midjourney生成的作品，在美国科罗拉多州博览会的艺术比赛中获得了第一名。作者表示，他多次调整了输入的提示词，生成了100多幅画作，经过数周的修改和挑选，才选出了三幅最满意的作品。下图就是获奖作品之前我玩过DF，还写过一篇文章➡️AI绘画DiscoDiffusion极简教程，Midjourney现在内测结束，已经开放了，我玩试了一下，确实挺有趣，也写个没废话的极简入门吧。第0步：先学会上网（懂的都懂），必不可少第1步：注册、下载DiscordDiscord充当Midjourney的服务器，以聊天机器人形式生成绘画作品https://discord.c
前几天看报道说：一位小哥用AI绘画工具Midjourney生成的作品，在美国科罗拉多州博览会的艺术比赛中获得了第一名。作者表示，他多次调整了输入的提示词，生成了100多幅画作，经过数周的修改和挑选，才选出了三幅最满意的作品。下图就是获奖作品之前我玩过DF，还写过一篇文章➡️AI绘画DiscoDiffusion极简教程，Midjourney现在内测结束，已经开放了，我玩试了一下，确实挺有趣，也写个没废话的极简入门吧。第0步：先学会上网（懂的都懂），必不可少第1步：注册、下载DiscordDiscord充当Midjourney的服务器，以聊天机器人形式生成绘画作品https://discord.c
上一章我们介绍了不同的指令微调方案,这一章我们介绍如何降低指令数据集的人工标注成本！这样每个人都可以构建自己的专属指令集,哈哈当然我也在造数据集进行时~介绍两种方案SELFInstruct和AutomaticPromptEngineer，前者是基于多样的种子指令，利用大模型的上下文和指令理解能力，以及生成的多样性来Bootstrap生成更多样的指令样本，后者是prompt逆向工程，基于输入和输出，使用LLM来生成和挑选最优的prompt指令。于是我把这两个方法强行组了CP，用APE把原始任务转化成种子指令，再用SELF去扩充，在医学和金融NLP任务上进行了尝试。也在huggingface上用g
上一章我们介绍了不同的指令微调方案,这一章我们介绍如何降低指令数据集的人工标注成本！这样每个人都可以构建自己的专属指令集,哈哈当然我也在造数据集进行时~介绍两种方案SELFInstruct和AutomaticPromptEngineer，前者是基于多样的种子指令，利用大模型的上下文和指令理解能力，以及生成的多样性来Bootstrap生成更多样的指令样本，后者是prompt逆向工程，基于输入和输出，使用LLM来生成和挑选最优的prompt指令。于是我把这两个方法强行组了CP，用APE把原始任务转化成种子指令，再用SELF去扩充，在医学和金融NLP任务上进行了尝试。也在huggingface上用g
1.创建虚拟环境condacreate--nameyourEnvpython=3.6--name：也可以缩写为【-n】yourEnv：是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/环境名目录python=3.6：是python的版本号。也可以指定为其他版本，若未指定，默认为是装anaconda时python的版本2.其他命令condainfo--envs#查看已有的环境输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境condalist#看这个环境下安装的包和版本condainstallnumpyscikit-learn#安装numpysklearn包condaenvre
1.创建虚拟环境condacreate--nameyourEnvpython=3.6--name：也可以缩写为【-n】yourEnv：是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/环境名目录python=3.6：是python的版本号。也可以指定为其他版本，若未指定，默认为是装anaconda时python的版本2.其他命令condainfo--envs#查看已有的环境输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境condalist#看这个环境下安装的包和版本condainstallnumpyscikit-learn#安装numpysklearn包condaenvre
AmmaarReshi当我制作这部使用生成式人工智能制作的蝙蝠侠动画短片时——我不知道它会在不到一周的时间内获得700万次观看。想学！给我们讲解下是整体的制作流程吧！！opusAmmaarReshi我不是电影制作人，也从未写过剧本。我只是有还不错的想象力。有一天，我看到有人用Midjourney制作了一部动画短片。然后我就心动了…我花了6个小时来研究他们是如何做到的。我疯狂地实验，在室友的鼓励下，我把制作成果分享了出来。 我将在下面详细说明我的实现步骤。从一个想法开始使用ChatGPT创建引人注目的脚本可视化你的脚本使用MidJourney创建场景使用Pixelmator清理MidJourne
AmmaarReshi当我制作这部使用生成式人工智能制作的蝙蝠侠动画短片时——我不知道它会在不到一周的时间内获得700万次观看。想学！给我们讲解下是整体的制作流程吧！！opusAmmaarReshi我不是电影制作人，也从未写过剧本。我只是有还不错的想象力。有一天，我看到有人用Midjourney制作了一部动画短片。然后我就心动了…我花了6个小时来研究他们是如何做到的。我疯狂地实验，在室友的鼓励下，我把制作成果分享了出来。 我将在下面详细说明我的实现步骤。从一个想法开始使用ChatGPT创建引人注目的脚本可视化你的脚本使用MidJourney创建场景使用Pixelmator清理MidJourne
1.创建虚拟环境按下开始建，点击如图图标，打开Anaconda终端AnacondaPrompt2 查看当前有哪些虚拟环境，执行>>condaenvlist。可以看到新安装的Anaconda只有一个base环境，base是一个大环境，类似于一个很大的房子，但是没有房间，当我们每创建一个环境就相当于在这个房子里面建一个房间，房间是隔绝互不干扰的，在房间里可以安装我们所需要的包，管理方便，如图所示。创建新的空的虚拟环境：condacreate-n环境名字（英文）python=x.x（python版本），如图是我创建的名字为tensorflow，python版本为3.6的环境。(创建新环境并安装所需要
