InternLM-7B 模型的安装和使用方法
InternLM-7B 模型的安装和使用方法https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/131692975 InternLM 7B下载地址下载地址：https://huggingface.co/internlm/internlm-7b/tree/main InternLM模型的高性能部署1、 InternLM 的一键部署。 首先安装: 12
归档: 2024
LLama 简介
LLama 简介LLaMA 是Meta提出的大语言模型。按照模型参数量，LLaMA模型有7B、13B、33B、65B这四个不同参数规模的模型版本。 虽然LLaMA-13B模型参数量只有GPT3的不到1/10，但在大部分任务上效果都超过了GPT3。证明了在给定训练预算的情况下，即使减少模型参数量，只要增加预训练的数据大小和训练时长（更多的训练tokens数），可以达到甚至超过原始大小模型
书生·浦语 InternLM 简介
书生·浦语 InternLM 简介由上海人工智能实验室和商汤科技联合多所高校发布的千亿参数书生·浦语模型（InternLM-104B）。 https://github.com/InternLM/InternLM/blob/main/README-zh-Hans.md https://internlm.intern-ai.org.cn/ 在大部分主流评测集上领先于Llama-2以及ChatGPT。
LangChain 一个让你的 LLM 变得更强大的开源框架
LangChain 一个让你的 LLM 变得更强大的开源框架https://baijiahao.baidu.com/s?id=1768277489280773991&wfr=spider&for=pc 一、LangChain介绍 LangChain是一个开源的框架，它可以让AI开发人员把像GPT-4这样的大型语言模型（LLM）和外部数据结合起来。它提供了Python或JavaSc
Chat-GLM 详细部署（GPU显存＞=12GB）
Chat-GLM 详细部署（GPU显存＞=12GB）https://kaitiren.blog.csdn.net/article/details/130064430 安装配置 ChatGLM 克隆项目到本地: 如果没git需要安装git CD到目标文件夹内执行命令： 1git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 创建conda工
Python 报错 MemoryError
Python 报错 MemoryErrorMemoryError：涉及到了读取、保存、写入，内存不够用了 加内存条即可
UnicodeDecodeError ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0xa6 in position
UnicodeDecodeError ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0xa6 in positionhttps://blog.csdn.net/weixin_56242678/article/details/130899674 原因分析： 这个错误通常表示在执行解码操作时，使用了错误的编码格式，导致无法正常解码某些字符。例如在这个具体的错误信息中，’gbk’编码器尝
pip install 报错 fatal error C1083 无法打开包括文件 “math.h”
pip install 报错 fatal error C1083 无法打开包括文件 “math.h”https://blog.csdn.net/weixin_44289959/article/details/122282633 解决方案。。。现在看来原生不支持windows纯属扯蛋 使用 Visaul Studio Installer 工具安装 Windows 10/11 SDK
python whl 文件安装
python whl 文件安装https://www.ycpai.cn/python/LXwtm7JL.html Python whl文件是Python的一个包格式，全称是wheel文件。它是Python的一个打包格式，可以用于打包模块、插件、工具等。 使用pip安装 1pip install 包名.whl win32 结尾的 whl 库 amd64 结尾的 whl 库指的就是 x86-64
Stable Diffusion 角色设定图
Stable Diffusion 角色设定图http://sailmeet.com/news/detail/438 1、下载骨骼四视图 我们要借助 ControlNet中OpenPose来生成人物四视图，首先我们需要一张人物四视图的骨骼图，这种骨骼图很多（如下图），如果自己找不到，下面的图可以下载下来直接使用。 2、准备关键词 为了让 AI 知道我们生成的图片是同一个人物，需要在提示词前面加上
Stable Diffusion One Button Prompt 插件
Stable Diffusion One Button Prompt 插件https://github.com/AIrjen/OneButtonPrompt
Stable Diffusion Segment anything 插件
Stable Diffusion Segment anything 插件模型下载地址：https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth 插件安装类似其他插件，使用最新的 index.json 来搜索 要配合的是ControlNet或者inpaint，inpaint是Stable Diffusion内置的一个功
yum 升级 nodejs 和 npm
yum 升级 nodejs 和 npm突然报错： Cannot find module ‘node:assert/strict’ 需要升级 nodejs 才能解决这个问题 ==之前是 yum 安装的 nodejs 只能用 yum 卸载旧的再安装新的== 通过 yum 命令彻底删除 node.js用自带的包管理先删除一次 1yum remove n
PS 上的开源 Stable Diffusion 插件
PS 上的开源 Stable Diffusion 插件https://baijiahao.baidu.com/s?id=1752990949654292243&wfr=spider&for=pc 项目链接：https://github.com/AbdullahAlfaraj/Auto-Photoshop-StableDiffusion-Plugin 下载：https://gith
Claude2 发布
Claude2 发布https://claude.ai/chats 逻辑更强大，回答更“无害”，训练数据更新，支持附件上传、也支持中文使用。 最高支持10万tokens的输入和4000个tokens的输出 需要注意的是目前Claude Chat仅开放US和UK地区！
PS（beat版本）安装
PS（beat版本）安装https://pan.baidu.com/s/1ILZA7pic2PlmgvQLEQVFGQ?errmsg=Auth+Login+Params+Not+Corret&errno=2&pwd=AICM&ssnerror=0#list/path=%2F 1.打开 Adobe Creative Cloud 安装包 2.科学在登录界面创建账户，不要用QQ
Stable Diffusion ControlNet Pix2Pix 模型（ip2p）对图片进行指令式变换
Stable Diffusion ControlNet Pix2Pix 模型（ip2p）对图片进行指令式变换https://baijiahao.baidu.com/s?id=1764942391242220507&wfr=spider&for=pc 方法：通过 ControlNet 的 Pix2Pix 模型（ip2p），可以对图片进行指令式变换。 应用模型：ip2p，预处理器选择
Stable Diffusion ControlNet Depth_leres 模型中的 remove background 背景替换
Stable Diffusion ControlNet Depth_leres 模型中的 remove background 背景替换https://baijiahao.baidu.com/s?id=1764942391242220507&wfr=spider&for=pc 方法：在 img2img 图生图模式中，通过 ControlNet 的 Depth_leres 模型中的
表格转换工具 Excel 转换为 Markdown 表格
表格转换工具 Excel 转换为 Markdown 表格https://tableconvert.com/zh-cn/ insert SQL 转换为 Markdown 表格 https://tableconvert.com/zh-cn/sql-to-markdown Markdown 表格 转换为 CSV https://tableconvert.com/zh-cn/markdown-to-cs
Stable Diffusion Multi-ControlNet 联合调节
Stable Diffusion Multi-ControlNet 联合调节https://www.bilibili.com/read/cv23308070 此选项允许在单代中使用多个 ControlNet 输入。要启用此选项，请更改Multi ControlNet: Max models amount (requires restart)设置。请注意，您需要重新启动 WebUI 才能使更改生效
Stable Diffusion ControlNet Semantic Segmentation（语义分割绘制）模型
Stable Diffusion ControlNet Semantic Segmentation（语义分割绘制）模型Semantic Segmentation 语义分割是一种深度学习算法，重点关注 语义 一词，这种算法将一个标签或类别与图像联系起来，被用来识别形成不同类别的像素集合。具体还是看我的操作： 切换预处理器和模型 上传图片，然后点击“预览预处理器结果”。 可以看到，预处理阶段
Stable Diffusion ControlNet fake-scribble（伪涂鸦）模型
Stable Diffusion ControlNet fake-scribble（伪涂鸦）模型这个是不需要我们绘画的，上传一张图片，它会帮我们生成涂鸦效果。 切换预处理器，模型不用切换。 上传图片，然后点击“预览预处理器结果”。（第一次用这个，控制台会更新一段时间） 输入关键词： Espresso, set in a cozy office space with warm light
Stable Diffusion ControlNet Scribble （涂鸦）模型
Stable Diffusion ControlNet Scribble （涂鸦）模型使用 Scribbles 模型，可以根据草图（涂鸦）绘制出精美的图片，对于那些没有接受过美术训练或缺乏绘画天赋的人来说，这是非常棒的。 切换预处理器和模型。（第一次用这个，控制台会更新一段时间） 点击“创建空白画布”。 然后在这里画线稿，这里我画一盏煤油灯，我是用的鼠标绘制的，画的不好，做个演示。有手绘板
Stable Diffusion ControlNet OpenPose 姿态检测模型
Stable Diffusion ControlNet OpenPose 姿态检测模型通过姿势识别实现对人体动作的精准控制，不仅可以生成单人的姿势，还可以生成多人的姿势。 此外，由于 AI 生成的手部有问题，OpenPose 还有一个手部检测模型，大大改善了奇奇怪怪的手。 切换预处理器和模型。 上传一张图片，然后点击“预览预处理结果”，注意，第一次选中这个模型开始预处理的时候，会更新一段时间
Stable Diffusion ControlNet 法线贴图 (Normal map)模型
Stable Diffusion ControlNet 法线贴图 (Normal map)模型https://baijiahao.baidu.com/s?id=1765031088842063815&wfr=spider&for=pc 从原图中提取 3D 物体的法线向量，绘制的新图与原图的光影效果完全相同。 切换预处理器和模型 上传一张图片，然后点击“预览预处理结果”，然后就
Stable Diffusion ControlNet M-LSD （建筑物绘制）模型
Stable Diffusion ControlNet M-LSD （建筑物绘制）模型https://baijiahao.baidu.com/s?id=1765031088842063815&wfr=spider&for=pc 通过分析图片中的线条结构和几何形状，可以构建建筑物的外框，适合建筑、室内设计的朋友使用。 切换预处理器和相应模型。 上传一张室内设计的图片，然后点击“
Stable Diffusion ControlNet Canny、SoftEdge、Lineart 边缘检测模型
Stable Diffusion ControlNet Canny、SoftEdge、Lineart 边缘检测模型https://baijiahao.baidu.com/s?id=1765031088842063815&wfr=spider&for=pc https://baijiahao.baidu.com/s?id=1764942391242220507&wfr=sp
Stable Diffusion ControlNet Tile 模型
Stable Diffusion ControlNet Tile 模型用法的开发有下面三种： 1.放大 2.修复 3.细节增强 目前大家都喜欢在图生图（img2img）里使用 随着 Denoising strength 重绘强度的增加，细节更多
Stable Diffusion ControlNet 插件
Stable Diffusion ControlNet 插件ControlNet 是一个用于控制 AI 图像生成的插件。它使用了一种称为”Conditional Generative Adversarial Networks”（条件生成对抗网络）的技术来生成图像。与传统的生成对抗网络不同，ControlNet 允许用户对生成的图像进行精细的控制。 在 ControlNet 出现之前，我们在生成图
Stable Diffusion 参数 ENSD
Stable Diffusion 参数 ENSD在 Settings 界面，选 Show All Pages，搜索 noise，以下参数就是： Eta noise seed delta (ENSD; does not improve anything, just produces different results for ancestral samplers - only useful for