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WebUI LiuMo Batch:下一代AIGC工作流批量生成平台深度解析

WebUI LiuMo Batch:革新AIGC批量生成的工作流平台 摘要:WebUI LiuMo Batch是一款创新的AIGC工作流管理系统,针对Stable Diffusion等文生图模型传统使用方式的痛点,提供了批量处理、参数管理和工作流复用的解决方案。该平台采用纯前端技术栈,基于"配置即代码"理念,通过JSON配置驱动和智能队列系统实现高效批量生成。核心架构包含全局状

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#人工智能#开源#AIGC
WebUI LiuMo Batch:下一代AIGC工作流批量生成平台深度解析

WebUI LiuMo Batch:革新AIGC批量生成的工作流平台 摘要:WebUI LiuMo Batch是一款创新的AIGC工作流管理系统,针对Stable Diffusion等文生图模型传统使用方式的痛点,提供了批量处理、参数管理和工作流复用的解决方案。该平台采用纯前端技术栈,基于"配置即代码"理念,通过JSON配置驱动和智能队列系统实现高效批量生成。核心架构包含全局状

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#人工智能#开源#AIGC
DeepSeek-OCR革命:3B参数实现10倍Token压缩,97%准确率颠覆长文本处理

DeepSeek-OCR技术革命:3B参数实现10倍压缩与97%准确率 DeepSeek团队推出的DeepSeek-OCR通过"上下文光学压缩"技术颠覆了传统OCR处理模式,仅用3B参数即实现10倍Token压缩并保持97%准确率。其核心创新包括: 双塔架构设计: 编码器结合SAM+CLIP双结构,采用16倍卷积压缩 解码器使用3B参数MoE架构,仅激活5.7亿参数 突破性性能

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#人工智能
AI画笔革命:Stable Diffusion V2.1微调实战与行业重塑

AI艺术生成技术Stable Diffusion V2.1通过深度微调正重塑创意产业边界。该模型采用三阶段潜扩散架构,分辨率提升至768x768,文本理解能力增强40%。微调方法包括全参数微调、LoRA等,其中LoRA仅需调整36万参数即可实现风格迁移。实际应用中,设计行业效率提升81-97%,游戏美术成本降低90%,影视制作实现从剧本到动态分镜的自动化流程。核心技术包括DDPM算法和CLIP文本

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#人工智能
深度思考模型:思维链压缩技术开启大型语言模型推理新纪元

思维链压缩技术显著提升大型语言模型推理效率 摘要:本文探讨了思维链(CoT)压缩技术如何优化大型语言模型的推理能力。该技术通过将复杂推理过程压缩为简洁表示,在不损失准确性的前提下大幅降低计算成本。研究揭示了从基础CoT到高级压缩技术的演进路径,提出了完整的数学框架和实现方法,包括动态压缩比算法等创新。实验表明,压缩后的模型在保持高性能的同时,推理速度提升30-50%,为复杂任务处理提供了更高效的解

#语言模型#人工智能#自然语言处理
deepseek v3-0324实现SVG 编辑器

以下是一个简单的基于HTML/JavaScript的SVG编辑器代码。这个编辑器允许你绘制基本形状(矩形、圆形、线条等),修改它们的属性,并导出SVG代码。功能说明这个SVG编辑器具有以下功能:绘图工具:编辑功能:导出功能:您可以将此代码保存为HTML文件并在浏览器中打开它来使用这个SVG编辑器。

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#编辑器#javascript#开发语言
AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署

AIGC技术实战:基于魔搭社区的LLM开发全流程 本文系统介绍了利用魔搭社区平台进行AIGC应用开发的核心技术与实践方法。主要内容包括: AIGC技术生态:解析生成式AI技术演进路径及魔搭社区的核心优势,包含2000+预训练模型和中文优化支持 开发环境配置:提供GPU环境自动化配置脚本和安全密钥管理方案,确保开发环境高效稳定 四大实战场景: 文本生成:详细展示LLaMA-2模型的LoRA微调全流程

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#人工智能#AIGC
DeepSeek-OCR:重新定义视觉文本压缩的边界

摘要: DeepSeek-OCR提出了一种基于视觉模态的文本压缩新范式,通过图像实现高效文本信息压缩。该模型采用端到端视觉语言架构,包含创新的DeepEncoder(3.8亿参数)和30亿参数MoE解码器。DeepEncoder结合SAM-base与CLIP-large,支持多分辨率输入,实现约10倍压缩比下96%+的OCR精度。实验证明,视觉token能显著降低LLMs处理长文本的计算复杂度,为

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#深度学习#人工智能
手把手实战:用Qwen-Image实现中文古风对联生成(附Prompt技巧)

本文详细介绍了如何利用阿里云Qwen-Image多模态大模型实现中文古风对联生成。从环境搭建、数据准备到模型架构解析,提供完整的代码实现方案。重点讲解Prompt工程技巧,包括基础模板和高级策略,以及生成结果的优化技术。通过实例演示"江南水乡"主题对联生成,并展示评估指标和超参数调优方法。文章指出该技术在文化遗产保护、文创设计等领域的应用前景,显示AI与传统文化的创新融合将推动

大模型参数效率革命:从阿里30B-A3B到MoE架构的深度解析

摘要:本文探讨了大模型参数效率优化技术,重点分析了阿里30B-A3B模型和混合专家(MoE)架构的创新设计。传统大模型存在参数利用率低的问题,而MoE通过专家子网络和门控机制实现稀疏激活,仅使用部分参数进行计算。文章详细解析了基础MoE层的代码实现和负载均衡改进方案,并深入介绍了阿里30B-A3B模型的核心设计——300亿总参数中仅激活30亿(10:1稀疏比)的高效架构。这些技术为解决大模型计算成

#架构#人工智能
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