论文阅读：SegmentAnything参考：SAM模型详解-知乎(zhihu.com)2.SegmentAnythingTask灵感来源于NLPTask我们首先将prompt的概念从NLP转到segmentation，提示可以是一对前景/背景点、roughboxormask、free-form的文本、或者，更通常的情况，anyinformation可以提示如何分割图片。于是，我们的可提示的分割任务（promptablesegmentation），就是在任意提示下返回有效的（valid）分割。对“有效”掩码的要求仅仅意味着，即使当提示不明确并且可能涉及多个对象时，输出应该是这些对象中至少一个的

StableDiffusionWebUIForge是StableDiffusionWebUI（基于Gradio）之上的平台，可简化开发、优化资源管理并加快推理速度。“Forge”这个名字的灵感来自“MinecraftForge”。这个项目旨在成为SDWebUI的Forge。与原始WebUI（用于1024px的SDXL推理）相比，您可以期待以下加速：1、如果您使用8GBvram等普通GPU，您可以期望在推理速度（it/s）方面获得大约30~45%的速度，GPU内存峰值（在任务管理器中）将下降约700MB至1.3GB，最大扩散分辨率（不会OOM）将增加约2倍到3倍，最大扩散批大小（不会OOM）将增

文章目录前言一、StableDiffusionWebUI部署1.Stablediffusion2.Linux上的自动安装步骤如下：1.安装依赖项：2.切换到想要安装WebUI的目录并执行以下命令：3.运行webui.sh二、使用步骤1.下载已有模型完整下载仅下载模型文件2.启动WebUI3.界面介绍总结前言Stablediffusion-webui部署及使用一、StableDiffusionWebUI部署1.StablediffusionStableDiffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补

文章链接：https://arxiv.org/pdf/2402.17245模型地址：https://huggingface.co/playgroundai/playground-v2.5-1024px-aesthetic本文分享了在文本到图像生成模型中实现SOTA美学质量的三个见解。专注于模型改进的三个关键方面：增强色彩和对比度，改善跨多种长宽比的生成，以及改善中心人物的细节。首先，深入探讨了在训练扩散模型中noiseschedule的重要性，展示了它对现实感和视觉保真度的深远影响。其次，解决了图像生成中适应各种长宽比的挑战，强调准备一个平衡的分桶数据集的重要性。研究了模型输出与人类偏好对齐的

原标题：AnythinginAnyScene:PhotorealisticVideoObjectInsertion论文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.17509.pdf代码链接：https://github.com/AnythingInAnyScene/anything_in_anyscene作者单位：小鹏汽车论文思路逼真的(realistic)视频仿真(videosimulation)在从虚拟现实到电影制作等各种应用领域都显示出巨大的潜力。尤其是在现实世界中捕捉视频不切实际或成本高昂的情况下。视频仿真中的现有方法通常无法准确地建模光照环境、表示物体几何形状或实现高

过年刷资讯AI的信息铺天盖地，准备研究研究。最后选择从AI绘画的stablediffusion入手。本地安装了最新的Python（13.12.2）然后直接克隆GitHub-Stability-AI/stablediffusion:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels 按照说明文档尝试安装pipinstall-rrequirements.txt，碰到了一个错误具体记不太清了。网上说是因为torch和transformers版本不匹配的问题。最后把requirements.txt里面的transformers==4.19.2改

原文代码摘要本文研究的是文档级关系抽取，即从文档中抽取出多个实体之间的关系。现有的方法主要是基于图或基于Transformer的模型，它们只考虑实体自身的信息，而忽略了关系三元组之间的全局信息。为了解决这个问题，本文提出了一种新的方法，它通过预测一个实体级关系矩阵来同时捕获局部和全局信息。这种方法类似于计算机视觉中的语义分割任务。本文的主要贡献是提出了一个文档U形网络，它由一个编码器模块和一个U形分割模块组成。编码器模块用于捕获实体的上下文信息，U形分割模块用于捕获图像风格特征图上的三元组之间的全局相互依赖性。本文在三个公开的数据集DocRED、CDR和GDA上进行了实验，结果表明，本文的方法

安装这里参考了https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui的官方说明。这里依旧使用conda虚拟环境：（anaconda为例）wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh建立虚拟环境：（这里只需python版本大于3.0）condacreate-nsdpython=3.10condainitbas

目录前提过程准备Git初始化权重文件模型文件文件配置（2024-02-1512:42更新）运行[notice]pip更新无tb-nightly包无xformers模块多处爆红ERROR出图报错NotImplementedError其他中文语言包安装轻薄本GPU加速参考文献前提Win11CPU：i5-13500HGPU：IntelXeGraphics占用空间：Stable-Diffusion-WebUI+Anything +AOM3A1 =20.1GPython3.11.5Git2.43.0过程准备Git初始化首先选一个空文件目录，右键-显示更多选项-OpenGitBashHere初始化：git

在前文本地大模型运行框架Ollama中，老苏留了个尾巴，限于篇幅只是提了一下OpenWebUI，有网友留言说自己安装没搞定，今天我们来补上文章传送门：本地大模型运行框架Ollama什么是OpenWebUI？OpenWebUI是针对LLM的用户友好的WebUI，支持的LLM运行程序包括Ollama和OpenAI兼容的API。OpenWebUI系统旨在简化客户端（您的浏览器）和OllamaAPI之间的交互。此设计的核心是后端反向代理，可增强安全性并解决CORS问题。外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传OpenWebUI功能演示【说明】：因为老苏的小机器不支持Nvidi