👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖『光年之外诚邀产品经理加入』古典产品经理的复兴！光年之外创始人王慧文在社交平台发帖，公布联合创始人团队基本情况，并招募产品经理共创AGI时代，并给出了应聘建议：出身互联网产品经理或有AI背景，除常规简历外，建议准备对ChatGPT、大模型的技术理解或产品构想，展示在产品方面的履历和知识积累。(🌍即刻@王慧文)终于可以真正琢磨用户，而不是抠数据做AB加按钮了！暴风哭泣！🤖『MicrosoftLoop』AI云端协作工具，剑指Notion！🌍MicrosoftLoop是一款全新的协作应用程序，将强大灵活的画布与便携式组件相结合，可
StableDiffusionWebUI的安装和部署教程1.简介2.安装环境2.1Windows2.2Linux3.运行4.模型下载链接5.局域网部署5.1Windows5.2Linux6.其他资源1.简介先放一张WebUI的图片生成效果图，以给大家学习的动力：）怎么样，有没有小小的心动？这里再补充一下，是可以生成NSWF的图片的。2.安装环境2.1Windows官方github项目安装python3.10.6，记得将python添加到路径。安装git（非必要，可以直接从上面的github链接下载压缩文件）下载github文件gitclonehttps://github.com/AUTOMAT
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(十六)AIGC、AI绘画、SD-WebUI、本地部署、Stable-Diffusion本地模型、最新Controlnet扩展1、简介AI绘画的工具网站很多，大部分收费/限制数量，而且速度很慢，如果部署本地的模型，不仅免费无限制、还可以提高出图效率，随意生成自己想象中的图，部署中发现有各种各样的环境配置问题，无法正确运行。本博整理了SD-WebUI的整合包(Windows环境下)，包括启动器、Python环境、常用模型、、最新Controlnet扩展组件，汉化扩展、咒语范例等。直接下载解压即可一键使用，自动升级、非常方便。地址：https://pan.baidu.com/s/1POsEFkyR
海思SD3403/SS928开发（一）：简介一：简介SD3403/SS928是一颗面向监控市场推出的专业ultra-HDSmartIPCameraSOC。二：性能介绍SD3403/SS928处理器核心具有四核ARMCortex-A55@1.2GHz，32KBI-Cache，32KBD-Cache，512KBL3Cache,该芯片最高支持四路sensor输入，支持最高4K60的ISP图像处理能力，支持3FWDR、多级降噪、六轴防抖、硬件拼接等多种图像增强和处理算法，为用户提供了卓越的图像处理能力。集成了高效的神经网络推理单元，最高4TopsINT8，并支持业界主流的神经网络框架。三：详细介绍1.
直接上效果图，这是通过stablediffusionwebui利用古风模型生成的图片，实在是太好看了！！！看了这些图，有没有心痒痒的？今天就来带大家入个门！先把软件搞起来！【前言】StableDiffusion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，官方项目其实并不适合新手直接使用，好在有一些基于 stable-diffusion 封装的 webui 开源项目，可以通过界面交互的方式来使用 stable-diffusion，极大的降低了使用门槛，我们可以通过本地部署的方式进行访问、使用，但这个对我们的电脑有着较高的要求，具体需要什配置继续往下看。按照
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想要玩stablediffusion，算力不可少，白嫖googlecolabTeslaT4GPU玩转StableDiffusionWebui1、googlecolab上安装stablediffusionwebuihttps://colab.research.google.com/drive/1qL5eD2VESnop8mrbFcHzMmfzqzmRMMF4?usp=sharing在googlecolab中新建StableDiffusionWebuigooglecolab.ipynb文件clonestablediffusionwebui项目!gitclonehttps://github.com/
为了检测自己学习51单片机的成果，制作了一个简单的蓝牙小车,特此来记录一下。本文会讲解HC-05，L298N电机驱动的使用，12V转5V这个模块比较简单就不做讲解。废话少说，先上代码！！！main.c#include#include"UART.h"#include"PWM.h"#include"Timer0.h"voidmain(void){ P3M1=0x00; P3M0=0xF2;//P30为准双向口，P31为推挽输出； P5M1=0x00; P5M0=0xFF;//P50~P53为推挽输出； P4M1=0x00; P4M0=0xFF; P1M0=0xFF; P1M1=0x00; P52=
在StableDiffusion网络中，通常会下载社区中的LoRA模型，并对CLIP模型和Unet的CrossAttention的线性层进行微调。相应的被微调的层会有'lora_up'和'lora_down'两组参数，分别对应上述的A和B矩阵。参考高手的代码，只需根据LoRA保存的层的名称找到StableDiffusion对应的参数，然后对原始网络的参数进行更新即可。文章目录初识LoRALoRA核心解析LoRA风格滤镜的视角LoRA下载和安装如何使用LoRA套用LoRA的效果初识LoRA尽管每个checkpoint都是StableDiffusion模型，但由于受到不同图片训练的影响，神经元权重
