10 2023 档案
摘要：本周学习文档：《扩散模型从原理到实践》学习手册 - 飞书云文档 (feishu.cn) 本周成果： 提示词： full body,(masterpiece),(best quality),Exquisite
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摘要：《扩散模型从原理到实践》学习手册 - 飞书云文档 (feishu.cn) 本篇文章是对照这篇学习表而跟进的学习笔记，具体而言，进度在这里：实战：创建一个类别条件扩散模型。 ！！！！！如果只想交作业的话，把unit
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摘要：微调：好像是用新数据训练旧模型的管道。 微调的参数有： 图形大小：image_size 数据批次：batch_size 为减轻显卡压力，将数据批次再切分为2（n)倍，num_epochs 相对应的，权重更新频率也乘2（n)倍，grad_accumulation_steps 总感觉对模型影响不大捏？
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摘要：今天我们一起学习如何对模型微调和引导。 微调，用原模型，跑新数据，得到新输出。 引导，引导生成过程，改变输出结果。 作者之前用过sd模型，不同的采样方法在不同的采样步数下有不同的效果。首先采样步数并非越高越好或越低越好，有一个最佳使用区间，其次，不同采样方法有自己不同的最佳采样步数区间。 一般而言3
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摘要：如果想学diffusion，又没有买纸质书咋办捏？ datawhale为我们提供了大佬的中文笔记！ 学习来源： https://relph1119.github.io/my-team-learning/#/diffusion_models_learning51/ch03/ch03 甚至比看githu
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摘要：今日学习来源【纯干货】提示工程（Prompt Engineering）- AI编程新范式_哔哩哔哩_bilibili 抄一下评论区的课代表： - 0:00 📚共识扩散模型学习活动- 6:57 🛠️大圆模型和提示工程- 13:53 💬语言模型和大语言模型- 20:49 🔬GBT3.5和深度学习
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