阿里巴巴达摩院通义千问【附申请链接】阿里版ChatGPT
阿里云作为数一数二的全球云平台,阿里的大语言模型通义千问还是值得期待的,凭借强大的算力支持还是有机会赶上人工智能发展浪潮。早前阿里巴巴达摩院关于人工智能机器人的研讨信息引起不少关注,当时达摩院也对比测试百度的文心一言。现在阿里巴巴自己的人工智能机器人也上线开测,正式名称为通义千问,由阿里巴巴达摩院研
stable diffusion打造自己专属的LORA模型
通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成。但是那些模型是别人训练好的,你肯定很好奇,我也想训练一个自己的专属模型(也叫炼丹~_~)。甚至可以训练一个专属家庭版的模型(family model),非常有意思。将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中,同时
一键式AI绘画,让你也能体验当画师的魅力(附原理分析)
AI绘画无疑在最近掀起了一阵热潮,本篇文章首先提供了一个一键式的AI绘画功能包,能够轻松让大家完成AI绘画的操作,在演示之后也分析AI绘画内部所蕴含的AI知识原理。
多模态模型学习1——CLIP对比学习 语言-图像预训练模型
学了一些多模态的知识,CLIP算是其中最重要也是最通用的一环,一起来看一下吧。CLIP的全称是Contrastive Language-Image Pre-Training,中文是对比语言-图像预训练,是一个预训练模型,简称为CLIP。该模型是 OpenAI 在 2021 年发布的,最初用于匹配图像
深度学习中的各种数据增强方法大全
深度学习中的各种数据增强方法大全
GPT-4 VS ChatGPT:训练、性能、能力和限制的探索
GPT-4是一种改进,但是应该适当降低期望当OpenAI在2022年末推出ChatGPT时,震惊了全世界。这个新的生成式语言模型预计将彻底改变包括媒体、教育、法律和技术在内的整个行业。简而言之,ChatGPT听起来可以颠复一切。甚至在我们没有时间真正设想一个ChatGPT后的世界之前,OpenAI又
DeepSpeed配置参数 - 快速上手
针对DeepSpeed的几组重要的参数进行说明
Pytorch运行过程中解决出现内存不足的问题
1. 前提利用Transformer模型进行O3浓度的反演2. 问题2.1 速度慢一开始模型是在CPU上面跑的,为了加快速度,我改成了在GPU上跑方法如下:1、验证pytorch是否存在GPU版本在Pycharm命令行输入import torchprint(torch.cuda.is_availab
chat gpt 常见角色及对应的提示词汇总
提示词的存在让ChatGPT能够扮演特定的角色,对用户的回答更加专业对口。
Segment Anything阅读笔记
这篇文章最近有点火,已经有1万多star了。
机器学习数据集----训练集、测试集以及验证集
其中,Ytrain为正确的标签,y_score为输出概率值,thresholds1为阈值,当 y_score>thresholds1时预测为正样本;随机将样本划分为训练集(70%)和测试集(30%),用训练集训练模型,用测试集验证模型及参数。接着再把样本打乱,重新选择训练集和测试集,继续训练模型和验
【个人记录 | UNet | 整理ing】
和UNet做好朋友:代码/框架/整理/阅读
CVPR2023论文及代码合集来啦~
80、半监督学习、弱监督学习/无监督学习/自监督学习。36、行为识别/动作识别/检测/分割/定位。46、场景重建/视图合成/新视角合成。74、迁移学习/domain/自适应。23、图像复原/图像增强/图像重建。26、图像去噪/去模糊/去雨去雾。32、人脸生成/合成/重建/编辑。35、图像&视频检索/
深度学习图像识别笔记(三):yolov5检测结果分析
yolov5学习
AI提效工具|借助chatgpt快速读论文,快速总结、归纳、索引相似文章
本文展示了两个借助chatgpt快速总结论文的工具,让你读论文速度快到飞起~
Anaconda(python)安装教程以及创建新环境
Anaconda(python)安装教程以及创建新环境

从零开始实现VAE和CVAE
扩散模型可以看作是一个层次很深的VAE(变分自编码器)本文将用python从头开始实现VAE和CVAE,来增加对于它们的理解。
【PyTorch】教程:DCGAN
本教程将通过一个示例来介绍 DCGAN。我将训练一个生成对抗网络 (GAN) ,在向其展示许多真实名人的照片后生成新的名人。这里大部分代码来自于。本文档针对这些实现进行全面解释,并阐述该模型的工作方式和原因。
[深度学习] 基于切片辅助超推理库SAHI优化小目标识别
AutoDetectionModel类SAHI基于AutoDetectionModel类的from_pretrained函数加载深度学习模型。目前支持YOLOv5 models, MMDetection models, Detectron2 models和HuggingFace object det