热烈欢迎大家在git上star！！！冲鸭！！！1.prompt优化插件 GitHub-leeguandong/sd_webui_beautifulprompt:beautifulpromptextensionperformsstablediffusionautomaticpromptengineeringonabrowserUI.beautifulpromptextensionperformsstablediffusionautomaticpromptengineeringonabrowserUI.-GitHub-leeguandong/sd_webui_beautifulprompt:bea
text-generation-webui搭建大模型运行环境text-generation-webui环境初始化安装项目依赖命令方式脚本方式准备模型启动项目加载模型Bug说明Bug1Bug2text-generation-webuitext-generation-webui是一个基于Gradio的LLMWebUI开源项目，可以利用其快速搭建部署各种大模型环境。环境初始化下载该开源项目gitclonehttps://github.com/oobabooga/text-generation-webui.git创建conda环境并进入condacreate-nuipython=3.10condaac
Faster-Whisper实时识别电脑语音转文本前言项目搭建环境安装Faster-Whisper下载模型编写测试代码运行测试代码实时转写脚本实时转写WebSocket服务器模式参考前言以前做的智能对话软件接的BaiduAPI，想换成本地的，就搭一套Faster-Whisper吧。下面是B站视频实时转写的截图项目搭建环境所需要的CUDANN已经装好了，如果装的是12.2应该是包含cuBLAS了没装的，可以从下面链接下载装一下，文末的参考视频中也有讲解https://github.com/Purfview/whisper-standalone-win/releases/tag/libsAncan
1简介双阶段目标检测是指将目标检测任务分解为两个阶段进行，第一阶段生成候选框，第二阶段对候选框进行分类和位置回归。具体来说，第一阶段通常使用一种称为“区域提议网络”（RegionProposalNetwork，简称RPN）的模块生成候选框。RPN使用滑动窗口的方式在图像上移动，对每个位置生成若干个大小和长宽比不同的候选框，然后使用卷积神经网络对每个候选框进行分类和回归。第二阶段则使用一个分类器对每个候选框进行分类，判断其是否包含目标，并使用一个回归器对候选框的位置进行微调，得到更准确的目标框。FasterR-CNN是一种经典的双阶段目标检测算法，是R-CNN、FastR-CNN的改进版本。它的
1.openai-whisper这应该是最快的使用方式了。安装pipinstall-Uopenai-whisper，接着安装ffmpeg，随后就可以使用了。模型清单如下：第一种方式，使用命令行：whisperjapanese.wav--languageJapanese--modelmedium另一种方式，使用python调用：importwhispermodel=whisper.load_model("base")result=model.transcribe("audio.mp3",initial_prompt='以下是普通话的句子。')print(result["text"])2.fast
20240203在WIN10下配置stable-diffusion-webui.git2024/2/311:55【结论：在WIN10下，生成512x512分辨率的图像，大概需要9秒钟！】【结论：在Ubuntu20.04.6下，生成512x512分辨率的图像，大概需要11秒钟！】前提条件，可以通过技术手段上外网！^_首先你要有一张NVIDIA的显卡，比如我用的PDD拼多多的二手GTX1080显卡。【并且极其可能是矿卡！】800￥2、请正确安装好NVIDIA最新的545版本的驱动程序和CUDA、cuDNN。2、安装Torch3、配置whisper【由于在WIN10下使用CONDA的命令行，退出的时
openai-whisper0.参数说明1.视频语音转文字demo1.提取b站视频中的音频,增加到自己的视频里,并且显示字幕1.下载b站视频到电脑2.提取视频中的音频3.音频转文字4.自己的视频去掉音频,增加新的音频和字幕0.参数说明语音识别模型whisper的参数说明1.视频语音转文字exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=3whisper手把手教你从一无所有到财务自由_7.mp3--modellarge-v2--model_dir.--output_dir7--languageChinesedemo1.提取b站视频中的音频,增加到自己的视频里,并且显示字幕1.下载b站视频到电
🚀个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！💡相关专栏：深度学习：现代人工智能的主流技术介绍机器学习：相对完整的机器学习基础教学！💡往期推荐：【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】决策树（DecisionTree）【机器学习基础】K-Means聚类算法【机器学习基础】DBSCAN【机器学习基础】支持向量机【机器学习基础】集成学习【机器学习&深度学习】神经网络简述【机器学习&深度学习】卷积神经网络简述💡本期内容：R-CNN系列算法是经典的two-stage的目标检测算法，相较于one-stage精度更高，但是速度略
确保电脑符合StableDiffusion的系统需求1.电脑硬件需求最低配备建议配备注解显卡(GPU)GTX1050TiRTX3060Ti支持的显卡芯片有Nvidia/AMD/IntelArc/AppleM。显卡显存(VRAM)4GB8GB显卡的VRAM最低要4GB才不会算到一半内存不足，若要训练模型就得8GB以上了。内存(RAM)8GB16GB保存空间20GB，最好是SSD处理器(CPU)x86架构的Intel或AMD处理器皆可。若为Mac电脑建议使用搭载M系列芯片的机型网络连接可以正常连接到Github和Youtube的网络要生成512x512的图，显卡VRAM在4GB以下的很容易遇到内存
文章目录1、简介2、安装3、基本测试3.1入门代码3.2组件属性3.3多个输入和输出组件3.4图像示例3.5聊天机器人3.6模块：更灵活、更可控3.7进度条结语1、简介https://www.gradio.app/Gradio是用友好的网络界面演示机器学习模型的最快方法，因此任何人都可以在任何地方使用它！Gradio与他人共享机器学习模型、API或数据科学工作流程的最佳方法之一是创建一个交互式应用程序，允许您的用户或同事在浏览器中尝试演示。Gradio允许您构建演示并共享它们，所有这些都使用Python。通常只需几行代码！让我们开始吧。使用gradio，只需在原有的代码中增加几行，就能自动化生
