生成式AI第四章 Stable Diffusion Part 1

作者：AlanHou发布时间：2024-06-11

生成式AI Stable Diffusion

在前一章中，我们介绍了扩散模型及其迭代优化的基本思想。学完该章，我们已经能够生成图像，但训练模型非常耗时，而且我们无法控制生成的图像。在本章中，我们将学习如何从这一阶段走向基于文本条件的模型，这些模型...【查看原文】

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生成式AI第四章 Stable Diffusion Part 2

无分类器引导尽管做了很多努力来使文本条件尽可能有用，但模型在预测时仍然倾向于主要依赖于噪声输入图像而不是提示词。在某种程度上，这可以理解——许多标题与其关联的图像关系不大，因此模型学会了不要过分依赖

生成式AI 提示词 Stable Diffusion

AlanHou 2024-06-12

鱼书（深度学习入门）第四章：神经网络学习

一、从数据中学习神经网络的特征就是可以从数据中学习。所谓“从数据中学习”，是指可以由数据自动决定权重参数的值。数据是机器学习的命根子。从数据中寻找答案、从数据中发现模式、根据数据讲故事……这些机器学习所做的事情，如果没有数据的话，就无从谈起。因此，数据是机器学习的核心。这种数据驱动的方法，也可以说是脱离了以人为中心的方法。与以往解决方法的思路不同，机器学习的方法极力避免人为介入，尝试从收集到的数据中发现答案（模式）。神经网络或深度学习则比以往的机器学习方法更能避免人为介入。举一个例子：识别手写数字

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第四章走进智能时代——4.2 利用智能工具解决问题

4.2 利用智能工具解决问题 P145 练习提升 [图片] 题1参考：体验网站：九歌——人工智能诗歌写作系统机器如何作诗 1. 基础技术自然语言处理（NLP）：语言模型：机器作诗通常依赖于先进的语言模型，如GPT-4等。这些模型通过大规模的文本数据训练，能够生成连贯的文字，包括诗歌。文本生成：基于给定的输入，语言模型能够生成符合语法和韵律的诗句，模仿不同的诗歌风格和结构。深度学习和神经网络：RNN 和 LSTM：循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）曾经广泛用于序列生成任务，如诗

人工智能 GPT-4 深度学习

夜混蛙响 2024-08-29

NDS《东京黄昏狩猎者：禁忌的活祭品帝都地狱纪事》攻略【第四章】

非常感谢飞云大大和一众爱好者翻译了这部古早DNS解谜游戏，玩的时候发现的确很硬核而且没有中文攻略。但是日网的攻略非常详细！用ChatGPT翻译了一下攻略，来跟大家分享学习~ 第四章探索模式从由贵、侦探鬼瓦和记者三珠那里获取信息前往各个地点获取信息鉴定未鉴定的物品可以根据喜好选择要一起带去的伙伴！当傍晚（下午5点之后）到来时…移动 - 草薙家·客厅移动 - 神田区·九条家第四章禁忌的工作室 1移动时的屏幕滚动可能会导致显示的地图旋转因此，可能会容易失去位置和方向，所以请在前进时仔细确认在黑暗中工作会导致

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《天宇与地底不平衡世界》第四章《梦境の时空》又名《破碎的海心石》

《天宇与地底不平衡世界》第五章《梦境の时空》又名《破碎的海心石》AI绘画智能创作未来的“梦境时空”你看见的始原“梦境”就是“天启日”未来“预告”……一个莫名的“梦境”突然从暮眠“植入该属于她记忆”伴随着这“记忆”而来的是四周不断变化的“电影”一样的“人生”……平行世界的宇宙的进化改造历程，所有的一切“记忆”就好像一部电影生动的画卷，在她的脑海里面前缓缓的“播放” 神秘的“海豚之的秘密”呼出预出……一个似曾相识却又陌生的脸出现在“梦境中”（记忆共享盘那种“功能”又叫智能记忆芯片“读入”共享，“读取”是复制

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