Prompt输入:"a photo of an astronaut riding a horse on mars" 1. Negative Prompt输入:"low resolution, blurry" 图片输出:512*512,24 Bit,PNG格式![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/097eda91473b42209b2163e793447976~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666859&x-signature=vl0qJAgXIRqEvaGKjaEAZsXpwf0%3D)利用**VAE**的编码器将**输...
Prompt输入:"a photo of an astronaut riding a horse on mars" 1. Negative Prompt输入:"low resolution, blurry" ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9cf49f7a3e2e45c3ada152056fe1f1f6~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666860&x-signature=80WgUd0BT3rJ%2FAAuoGDYR6j1HWU%3D)其本质就是给SD模型一个文本信息与机器数据信息之间互相转...
分别链接到KSampler的Positive和Negative,KSampler即是WEBUI中的采样器,可以调整采样方法、CFG等参数。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c9892c4f850b404996a6... 然后单击“排队提示(Queue Prompt)”或在键盘上按下Cmd+Enter或Ctrl+Enter然后等待片刻,就可以输出图片啦!![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/20802a97174e4be69...
Prompt: 提示词,分为 Positive 和 Negative,通俗理解就是你想要 AI 画的和不想让它画的- Params: 控制参数,生成图像中所需的一些参数- Steps 迭代步数,也就是打马赛克的轮数- Sampler Methods 采样方法,这个后面我会详细的带大家体验一番- ...## 三、绘画核心三要素了解到基本页面后,我们就可以开始第一张 AI 的绘画了。经过我一阶段的 AI 马良之旅,AI 绘画在我看来有三大核心要素:**模型+提示词+参数**。另...
分别链接到KSampler的Positive和Negative,KSampler即是WEBUI中的采样器,可以调整采样方法、CFG等参数。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c9892c4f850b404996a6... 然后单击“排队提示(Queue Prompt)”或在键盘上按下Cmd+Enter或Ctrl+Enter然后等待片刻,就可以输出图片啦!![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/20802a97174e4be69...
Prompt: 提示词,分为 Positive 和 Negative,通俗理解就是你想要 AI 画的和不想让它画的- Params: 控制参数,生成图像中所需的一些参数- Steps 迭代步数,也就是打马赛克的轮数- Sampler Methods 采样方法,这个后面我会详细的带大家体验一番- ...## 三、绘画核心三要素了解到基本页面后,我们就可以开始第一张 AI 的绘画了。经过我一阶段的 AI 马良之旅,AI 绘画在我看来有三大核心要素:**模型+提示词+参数**。另...
提示学习(Prompt-Tuning)。前者是通过新数据集在已有模型上进一步训练,训练成本较高,时效性较差。后者在训练成本,时效性上都比较灵活。本文将基于提示学习方式,介绍如何基于火山引擎云搜索服务和方舟平台来构建专属的智能问答系统。利用嵌入技术(embedding),通过嵌入模型,将数据集内容转化为向量,然后**借助火山引擎云搜索服务 ESCloud 的向量搜索能力**,将这些向量和数据保存起来。在查询阶段,通过相似度查询,匹配出关联的 to...
结合相似数据重新组装 Prompt,让 ChatGPT 生成回答。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d32d900b82d047adb7a45ec3128cfb71~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666859&x-signature=Mx9s%2B2X%2BRRbH3uAE56FAeK6F8YA%3D)· **文本搜索引擎**:帮助用户从文本数据库中通过关键词搜索所需信息。· **金融和风险管理**:它可以用于金融数据的存储、分析...
其中较为受到人们关注的是依靠冻结参数的 Visual Prompt Tuning,Adapter-Tunning 等。其中 Visual Prompt Tuning(VPT)方法的研究者受到最近 prompt 方法以及高效调整大模型方法的启发,提出一种优化 Transformer 的有效方案。其在不修改或微调预训练 Transformer 大模型本身的情况下,通过在 Transformer 大模型的输入中引入少量(不到模型参数的 1%)的可训练参数,同时保持模型主干冻结的方法来改善大模型的性能,使得大模型对下游任...
return resp 构造分词请求def construct_tokenize_req(prompt): tokenizeReq = { "text": prompt, } return tokenizeReq 测试api接口def test_chat(maas, endpoint_id, req): try: resp = maas.chat(endpoint_id, req) print(resp) except MaasException as e: print(e) 测试流式api接口-原始接口 def test_stream_chat(maas, endpoint_id, req): try: resps = maa...
提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。 为了帮助初学者少走弯路以及更多人了解自然语言处理技术,笔者总结了2021年自然语言处理的一些经典案例(论文和AI比赛),希望能够启发大家的思维,最终推动自然语言处理的发展与进步。由于自然语言处理的细分领域较多,鉴于篇幅和时间的原因,以下主要介绍其中的几大方面:预训练语言模型、。为了让大家能够深刻理解其中的要点,笔者提炼出相应的**核心方...
InputBoxPrompt String 否 跟大家聊聊呗~ 观看页评论输入框内的默认文案。最多支持输入 100 个字符。 PresenterName String 否 主持人 主持人昵称。最多支持输入 100 个字符。 IsBulletScreenEnable Integer 否 0 是否开启弹幕功能。支持以下取值: 0:关闭 1:开启 IsCommentTranslateEnable Integer 否 0 是否开启评论翻译功能。支持以下取值: 0:关闭 1:开启如需使用该功能,请在企业直播控制台的观看页管理 > 基础信息页...
比如为根据Prompt来识别并添加飞书日程、创建飞书任务、总结会议大纲/妙计并对内容进行解析......飞书开放平台中的能力都可以通过插件来实现,当然也就可以集成到Coze的Bot中了。**飞书调用Coze**在飞书中可以通过@Bot的方式来调用该AI应用,Bot有啥功能则飞书机器人就有啥功能,这部分已经验证。如果在飞书文档中如果能嵌入@Bot,这样就可以直接使用@Bot的方式获取AI应用生成的内容就非常不错了,这些还有待验证。