前天（4月5号）OpenAI声称因为算力不足暂时关闭了升级Plus账号的通道，恢复时间未知。很多用户感慨GPT-4还没体验到就没了。没想到时隔一天，OpenAI就重新开放了升级通道，不知道是真的算力不足还是营销策略。不过考虑到不知道OpenAI会不会未来经常算力不足，有GPT-4使用需求的朋友可以考虑尽快升级为Plus用户。随着大模型和AGI的风靡，最近一段时间，笔者所创建的社群都在讨论GPT和AIGC的相关技术原理和产品应用。关于GPT注册和使用的一些问题，笔者曾经在【ChatGPT实验室】里进行了总结，这里也分享给公众号的读者朋友们。1.目前ChatGPT官方账号注册确实收紧了，但并没有外

1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：llama-2-7b、llama-2-7b-chat（后来证明无法实现中文转换）、Chinese-LLaMA-Plus-7B（chinese_llama_plus_lora_7b） 下载：使用download.sh下载硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家庭中文版InsiderPreview22H2内存32GGPU显卡：NvidiaGTX3080Laptop（16G）在完成https://b

自行搭建StableDiffusion模型服务用于生成AI图片一、服务创建1、服务地址：高性能应用服务HAI新品内测2、等待审核(大概24小时)二、创建服务1、新建服务2、选择AI模型：StableDiffusion高性能，效率更快。 3、等待创建(5~8分钟）这里可以看到温馨提示，创建中不计费的。创建完成效果：三、操作面板介绍1、webui操作都是鼠标点击操作，方便。2、jupyter_lab操作命令行操作，有一定难度，但是按照步骤可以一步步搞定哦。自己配置接口，多舒服。四、webui操作步骤1、中文插件安装步骤1、选择Extensions、步骤2、选择Available、步骤3、按照图示选

论文带读——3DNeuralFieldGenerationusingTriplaneDiffusion————YssssMikeyTips:我会基本上几天更新一篇论文引读，一般是AIGC模型——3D+Diffusion方向每日在Arxiv上新发布的最新Paper来导读，喜欢支持的伙伴可以支持关注点赞哦！！对于文章中可能出现的错误和建议可以在评论区打出（本人也只是刚入AIGC方向的小朋友）Summary提出直接使用SOTA2Ddiffusionmodel1来生成triplane，使扩散模型来控制生成的神经场。本文对训练数据(Shapenetmeshes)转换为连续占用字段2并分解为一组axis-

安装npmielement-plus全部引入，在入口文件main.js 启动：npmstart 按需引入需要插件快速开始|ElementPlus(gitee.io)npminstall-Dunplugin-vue-componentsunplugin-auto-import  //ESLint先引入constESLintPlugin=require('eslint-webpack-plugin');//Node.js的核心模块，专门用来处理文件路径constpath=require("path");//处理htmlconstHtmlWebpackPlugin=require("html-web

Can’tloadtokenizerfor'openai/clip-vit-large-patch14’问题解决.如果你在安装stable-diffusion的时候遇到了这个问题，可以下载本博客的绑定资源，然后修改项目中的文件地址就可以了。例如报错：这是因为hugginface现在被墙了，所以直接下载无法下载。解决办法首先创建一个文件夹，将本博文中下载的资源放进去，包括6个json文件，一个txt和一个md文件。然后查看报错信息，找到报错信息对应的文件地址例如我这个报错信息就去文件/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-sta

modules/processing.py->process_images()p.scripts.before_process(p)sd_models.reload_model_weights()sd_vae.reload_vae_weights()res=process_images_inner(p)modules/processing.py->process_images_inner()process_images->process_images_inner()->p:StableDiffusionProcessingseed=get_fixed_seed(p.seed)model_hij

基于sd-webui-animatediff生成动画或者动态图的基础功能，animatediff-cli-prompt-travel突破了部分限制，能让视频生成的时间更长，并且能加入controlnet和提示词信息控制每个片段，并不像之前sd-webui-animatediff的一套关键词控制全部画面。动图太大传不上来，凑合看每一帧的图片吧。目前该方法没有WebUI界面，全部都是由命令行完成，因此需要一些编程基础，如果觉得自己能力有限的话建议等WebUI版本出来之后再删除。文章目录环境搭建使用方法参数说明推荐配置方法1参考图生成视频方法2视频风格转换方法3带有MASK的视频风格化错误总结环境搭

目录1.介绍2.基本原理3.源码介绍3.1使用AOP拦截，方法执行前获取到当前方法要用的数据源3.2实现自定义 DataSource接口，实现DataSource接口的getConnect方法做动态处理1.介绍多数据源即一个项目中同时存在多个不同的数据库连接池。比如127.0.0.1:3306/test  127.0.0.1:3307/test 127.0.0.1:3308/test总之项目存在需要操作多个库的需求。具体在编码方面呢，具体就是一个service中，方法1使用库1查询，方法2使用库2查询。2.基本原理多数据源实现原理是什么呢？可分为两大关键部分1.使用AOP拦截，方法执行前获取到

目录1.基本操作1.1步骤1补充提示词1.2步骤2绘制蒙版1.3步骤3参数设置2.局部重绘其他应用2.1手绘蒙版2.2删除某些东西之前我们熟悉了AI绘画的各类模型，提示词写法，图像放大等技巧。但我们目前所有的操作都是针对整张图片的。但是我们有些时候会遇到这样一种情况，就是我们生成的图片整体满意，但是一些细节，如手部绘画不满意，这时候该怎么办呢？打回炉子重新画一遍吗？这样可能会面临的一个问题是（1）如果本身AI绘画的分辨率比较高，那么意味着再画一次需要很长时间（2）更重要的是，增加我们想要的提示词，对提示词做改变后，画面内容可能发现较大的变化因而，用我们今天的局部重绘功能就可以很好解决这个问题啦