在StableDiffusion（以下简称SD）中，提示词是很重要的一部分，写好提示词就能让画图事半功倍，下面介绍一款好用的工具，能很程度上让你更轻松。他就是sd-webui-prompt-all-in-one下面将详细介绍的安装以及使用，后面将详细讲解提示词（Prompt）应该如何写提示词才能使画的图更加完美。内容较长，希望耐心观看。目录一、安装prompt智能插件sd-webui-prompt-all-in-one二、提示词权重设置
1、概述1）webUI依赖org.apache.flinkflink-runtime-web_${scala.binary.version}${flink.version}2）调用StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(configuration);3）可以通过configuration配置webUI的端口号2、代码实现importorg.apache.flink.configuration.Configuration;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.D
chatglm2-6B是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，具有62亿参数的ChatGLM2-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。在个人PC上安装chatglm2-6B后的测试情况给大家介绍一下。分别从用户身份、编程计算能力、和推理能力等几个方面进行测试。和chatgpt3.5做一个对比,在中文方面咯有优势,在推理能力上稍弱一些。比如以不同的角色来写一首诗如果你是一个大学生,写一首春天的诗ChatGLM：春意盎然,世界新生,嫩绿的嫩芽,
引言AI绘画已经火了有几个月了，不知道大家有没有去体验一下呢？要说可操作性最强的莫过于StableDiffusionWebUI，简称SD，下面我们就来介绍一下如何给SD安装上SadTalker插件，记录一下安装和使用过程中踩过的坑~安装插件通过StableDiffusionWebUI安装SadTalker插件，有4种方式：1.web界面通过在扩展中搜索sadtalker并安装2.web界面通过输入扩展的URL安装3.在sd的扩展安装目录通过gitclone安装4.将别人的压缩包解压到sd的扩展安装目录这里我们介绍一下第2种：在webui的主页，点击最后面的扩展选项，然后点击从网址安装，在扩展的
默认情况下StableDiffusionWebUI采用GPU模式运行，但是稍微运行起来就知道至少需要4G的显存，2G显存虽然能够通过带--lowvram运行起来，但是能够炼出来的图基本都是512x512的，不能够炼大图，如果你刚好和我一样家境贫寒，没钱买好显卡，但是穷得就是时间多，那么我们可以尝试用CPU模式来炼图，毕竟你电脑不可能没有CPU。StableDiffusionWebUI项目根目录下提供了webui.sh给我们进行自定义配置，我们只需要在里面添加如下配置就可以了：在LINUX系统或者UNIX系统中，找到webui.sh并进行编辑，在最上面加上：#以CPUonly模式跑StableD
sd-webui-prompt-all-in-one是一个基于StableDiffusionWebUI的扩展，旨在提高提示词/反向提示词输入框的使用体验。它拥有更直观、强大的输入界面功能，它提供了自动翻译、历史记录和收藏等功能，它支持多种语言，满足不同用户的需求，尤其给英文不好但又想玩AI绘画的用户带来极大的便利。一、安装https://github.com/Physton/sd-webui-prompt-all-in-one官网提供了详细的安装与使用说明。此处建议使用下列方法安装。比如，在SDWebUI的界面中，选择“扩展”选项卡并点击“可下载”选项卡中的“加载扩展列表”按钮，在“搜索”栏中
LLMs：LLaMAEfficientTuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微调+奖励模型训练+PPO训练+DPO训练】)的简介、安装、使用方法之详细攻略目录相关文章LLMs之ChatGLM：ChatGLMEfficientTuning(一款高效微调ChatGLM-6B/ChatGLM2-6B的工具【LoRA/P-TuningV2/FreezeTuning/全量微调】)的简介、安装、使用方法之详细攻略LLMs：LLaMAEfficientTuning(一款可高效微调【全参数/LoR
目录一、代码下载以下指令用git下载代码（可能不能直接跑通，后续需要修改一些代码，见“ 四、代码修改”部分）1.下载 stable-diffusion-webui 仓库2. 下载其他仓库二、环境配置0.安装anaconda、CUDA、cuDNN1. 建立并激活新 conda 环境2. 安装 requirements.txt 中的依赖包3. 安装其他依赖包三、运行四、代码修改五、其它主要参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/639164507https://zhuanlan.zhihu.com/p/639164507注：windows、linux系统均适用一、代码下载以
1、关键python依赖（1）xformers：优化加速方案。它可以对模型进行适当的优化来加速图片生成并降低显存占用。缺点是输出图像不稳定，有可能比不开Xformers略差。（2）GFPGAN：它是腾讯开源的人脸修复算法，利用预先训练号的面部GAN（如styleGAN2）中封装的丰富多样的先验因素进行盲脸（blindface）修复，旨在开发用于现实世界人脸修复的实用算法。（3）CLIP：ContrastiveLanguage-ImagePre-Training，多模态方向的算法。可以训练出一个可以处理图像和文本的模型，从而使得模型可以同时理解图像和对图像的描述。（4）OPEN-CLIP：一个开
背景：目前，大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上，效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。一、chatglm2-6b介绍github：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6Bchatglm2-6b相比于chatglm有几方面的提升：1.性能提升：相比初代模型，升级了ChatGLM2-6B的基座模型，同时在各项数据集评测上取得了不错的成绩；2.更长的上下文：我们将基座模型的上下文长度（ContextLe
