你还真别说，被ICLR 2024接收为Spotlight的“One for All（OFA）”框架就实现了这个“精髓”。
Stable Diffusion 技术把 AI 图像生成提高到了一个全新高度，文生图 Text to image 生成质量很大程度上取决于你的提示词 Prompt 好不好。本文从“如何写好提示词”出发，从提示词构成、调整规则和 chatGPT 辅助工具等角度，对文生图的提示词输入进行归纳总结。
使用 architecture / interior design 提示词 可生成 建筑设计图案 ;
冷菠 冷菠，资深DBA，著有《Oracle高性能自动化运维》，有近10年的数据库运维、团队管理以及培训经验。擅长数据库备份恢复、数据库性能诊断优化以及数据库自动化运维等。目前致力于大数据、智能一体化、
在 Midjourney 中 , 使用简单的指令 , 如几个单词 , 如果不添加其它详细的指令 或 参数 , 生成的图像随机性很大 , 无法获取预期的图像 ;
某项目使用的是AB的Studio 5000 Logix Designer V33.00.02版本（图1）；网络规划软件使用的是RSNetWork V28.01.00版本（图2）；此系统设备只涉及C网网络，采用ControlNet进行网络规划。
事情是这样的，博主初学python和机器学习，在跑一个代码的时候被提示出现以下错误：
中国科学院自动化研究所研究员张家俊以ChatGPT中的提示与指令学习为题，从ChatGPT简要技术回顾、迈向通用性的提示学习、从提示学习到指令学习、相关探索与学习等角度和在场听众展开技术分享。大模型主要有两个方向，一个是“预训练+参数微调”，就是大模型有了之后针对下游任务进行微调，然后得到一个面向下游任务的大的模型，二是“预训练+提示学习”，预训练之后不变，用提示学习激发大模型来完成特定的任务。相关实践证明，学习提示对于模型性能提升非常有效，怎样学到或者找到提示语非常关键。下面是分享的详细内容。
项目发布后，在浏览器地址栏输入http://localhost:8080，页面会跳转到webapp目录下的index.jsp页面并发送index.action请求。
一般来说，大多数学习的图像压缩系统主要是为了人类感知设计的。最近，由于针对高级识别任务跨设备传输视觉数据的需求不断增长，用于机器感知的图像编码成为一个活跃的研究领域。如果为用于不同机器感知任务的图像编码设计一个通用的编码器，则很难实现最近的速率-失真权衡。但如果为每一个任务都定制编码器的代价远远超过了可承受范围。
本文介绍一项IBM欧洲研究所的研究工作。作者首次将提示学习用于化合物逆向合成预测，在标注提示断开位置上进行监督学习，训练出的断开感知模型在断开预测方面性能具有一定提升。同时利用自动标注模型对断开感知模型进行扩展，提升了模型的鲁棒性，并通过实验证明了断开感知模型在酶促反应中的有效性。该模型首次使用人类设计的提示改进逆向合成，将专家知识与深度学习有效结合，在序列语言预测上比基线模型提高了39%的准确率。
/imagine prompt isometric art white house
使用 8-bit 16-bit 提示词 , 可以绘制出 像素游戏风格的图像 , 如下图所示 ;
当前，我们正在通过自监督学习的方式来训练越来越强大的基础模型。这些大型预训练模型(LPM)充当高效的压缩器，压缩大量互联网数据。这种压缩使得我们可以通过自然语言描述方便地提取这些模型中编码的知识。尽管还处于起步阶段，但这种方法显示出超越传统搜索引擎的潜力，成为知识和信息获取的优质来源。与改进搜索引擎的查询类似，提供给LPM的提示(Prompt)也必须精心设计。然而，与传统搜索引擎相比，提示的复杂性、模型响应的不可预测性带来了独特的挑战。为了理解LPM如何对各种提示做出反应，一些研究检验了重写提示以提高特异性的可行性。然而，在无法访问用户个人数据和行为的情况下，定制提示以准确满足用户的需求仍然具有挑战性。
第二课：文生图入门与提示词基础 *喜欢的话可以一键三连 更新于2023.7.24优化了下笔记 笔记下载看这篇专栏cv25267334
python中通常我们写程序，显示结果和操作都是在终端区，如果要想实现一个有显示界面的程序那该怎样实现呢？python中有好几个库都可以实现，这个系列我们一起来学习如何使用python自带的tkinter库来实现。
第三课：图生图入门及应用 *觉得笔记不错的可以来个一键三连♡ 更新于2023.7.24 🚩00:00前言
近期，非欧几里得领域的进步引发了人工智能界的关注，图数据在许多领域都有广泛应用。在过去的十年中，图模型的创新推动了相关研究的发展，但很少有研究关注图数据的内在方面。
Print on Demand (POD) 按需打印 行业中 , 设计各种贴纸 , 如 冰箱贴 ;
文生图领域作为一个跑出「10人团队年收入过亿美金初创公司」的赛道，已经成了AI创业公司掘第一桶金的最佳起点。
银行ATM问题陈述、词汇表、领域类图链接： http://blog.csdn.net/yingyingbaibai/article/details/70216506 银行ATM用况图文档链接： http://blog.csdn.net/yingyingbaibai/article/details/70216792 银行ATM分析类类图文档链接： http://blog.csdn.net/yingyingbaibai/article/details/70828023 银行ATM顺序图文档链接： http://blog.csdn.net/yingyingbaibai/article/details/71088202
《Power BI 异常指标闪烁提示》《Power BI异常指标闪烁提示（2）》《Power BI异常指标闪烁提示（3）》三篇文章从三个不同的角度介绍了闪烁动画在Power BI的应用，有读者可能会觉得闪烁看时间长了眼花，本文介绍另外一种温和的动画：放大缩小。图标样式可以自定义，视频讲解如下：
获取到生成的大图之后 , 右键点击图片 , 在弹出的菜单中选择 " 添加反应 / 显示更多 " ,
随着文本生成图像的语言模型兴起，SolidUI想帮人们快速构建可视化工具，可视化内容包括2D,3D,3D场景，从而快速构三维数据演示场景。SolidUI 是一个创新的项目，旨在将自然语言处理（NLP）与计算机图形学相结合，实现文生图功能。通过构建自研的文生图语言模型，SolidUI 利用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程实现从文本描述到图形生成的过程。
本文是SIGKDD 2022入选论文“GPPT: Graph Pre-training and Prompt Tuning to Generalize Graph Neural Networks”的解读。该论文由吉林大学计算机科学与技术学院王英教授课题组完成。本文首次提出“Pre-training、Prompt、Fine-tuning”的概念将下游任务进行重构，使其具有与Pretext相似的任务目标，弥补GNN之间的任务差距，解决由传统GNN预训练中Pretext任务与下游任务之间内在训练目标差距导致的难以引出预训练的图知识、负迁移的问题。实验表明，该训练策略优于其它所有训练策略，包括监督学习、联合训练和传统的迁移学习。
一个完整的Midjourney基础提示词结构是“/imagine prompt：提示词+参数”，如
建一个单独的工具提示度量值，将多个信息整合到一起，此处需要注意有可能文字太长无法完全展示，可使用UNICHAR进行换行。
在 Midjourney 中 , 输入 /setting 命令 可以查看 Midjourney 设置选项 , 下图中前两排就是生成算法选择 , 其中 Niji Version 4 和 Niji Version 5 是用于生成动画图片的模型算法 ;
在一个界面中，有多个控件，测试的时候要考虑控件的组合关系，不同的控件组合会产生不同的输出结果的组合，为了弄清什么样的输入组合会产生什么样的输出组合，使用因果图法。
界面参数 在使用 Stable Diffusion 开源 AI 绘画之前，需要了解一下绘画的界面和一些参数的意义 目前 AI 绘画对中文提示词的效果不好，尽量使用英文提示词 最主要一些参数如下： Prompt： 正向提示词，也就是 tag，提示词越多，AI 绘图结果会更加精准 Negative prompt： 反向提示词，也就是反向 tag Width / Height：要生成的图片尺寸。尺寸越大，越耗性能，耗时越久。 CFG scale： AI 对描述参数 Prompt 的倾向程度。值越小生成的图片越偏离
注意图式理论假设了主观意识和注意之间的特定关系，其中意识是大脑用来帮助注意的内源性控制的控制模型。在先前的实验中在人类受试者操纵意识和注意中，我们发展了一个行为范例。该范例涉及一个视觉线索，可以用来引导注意力到目标刺激。在任务1中，被试知道线索，但不知道它提供了关于目标的信息。这个提示明显地吸引了外界对其自身的注意。此外，被试的内生性注意机制内隐地利用线索帮助将注意转移到目标上。在任务2中，被试不再意识到提示。提示仍能在一定程度上引起外源性注意，但在没有提示意识的情况下，被试的内源性控制机制不再能够利用提示控制注意。因此，注意力的控制依赖于意识。这里，我们通过扫描人类志愿者的大脑活动来测试这两个任务。我们预测，在意识帮助控制注意力的过程中，右颞顶交界处(TPJ)会活跃起来。这个预测得到了证实。任务1中提示对注意的影响与右侧TPJ的激活有关;在任务2中，它没有明显的活跃度。差异是显著的。在我们的理解中，右颞顶联合区参与了一种意识允许控制注意力的相互作用。
来源 | 《SQL 基础教程》 PostgreSQL 的安装和连接设置 那么就让我们赶快按照下面的步骤来安装 PostgreSQL 吧。 01 安装步骤 ① 下载安装程序 大家可以从 PostgreSQL 的下载页面下载安装程序。 本书将会介绍使用 64 位版的 Windows 安装程序（Win x86-64）在 Windows 10（64 位）系统中安装 PostgreSQL 的步骤，请大家结合自身实际下载相应的安装程序。例如，如果大家使用的是 32 位的 Windows 操作系统，请下载“Win x
很多人会好奇的是，这个页面如何随着其他的图而变呢？其道理在于它会受到其他图的筛选。
本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型（LLM）中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中，这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正这些问题，论文引入了System 2 Attention（S2A），它利用LLM的能力，用自然语言进行推理，并遵循指示，以决定要处理什么。S2A重新生成输入上下文以使输入上下文只包含相关部分，然后再处理重新生成的上下文以引出最终响应。在实验中，S2A在包含意见或不相关信息的三个任务：QA、数学单词问题和长形生成上优于标准的基于注意力的LLM，其中S2A增加了事实性和客观性，减少了虚假性。
Git是一个开源的分布式版本控制系统，可以有效、高速地处理从很小到非常大的项目版本管理。
为进一步提升大型语言模型（LLM）解决复杂问题的能力，今天给大家分享的这篇文章，作者提出了思维图（GoT），其性能超过了思维链（CoT）、思维树（ToT）。思维图（GoT）的关键思想是能够将LLM生成的信息建模为任意图，其中信息单位是顶点，边代表顶点之间的依赖关系。这种方法优点能够将任意LLM的思维组合在一起，提炼出整个思维图内容。实验结果显示：相比目前的思维树（ToT）提高了62%。
时下流行的 AI 写真工具，为用户提供了用现成的照片遨游于广袤素材与想象中的可能性，也启发 AI 从业者对于大众消费产品的构想。对于个人来说，是否可以上手 AI 技术，做出自己的“数字分身”呢？本文将介绍一种高效率、易上手、低成本、高安全的“数字分身”制作方式。看完本文，你也会用一张图片“穿越古今”，做出自己的 N 个“数字分身”。
绘画的效果好不好看，跟你懂不懂绘画、懂不懂摄影、提示词准不准关系都不大。只跟大模型的绘画能力有关。所以画的不好，不是你的问题，是模型的问题。画的不对才是你参数的问题。
ControlNet 是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法，在文本到图像生成过程中使用条件输入(如边缘映射、姿势识别等)，可以让生成的图像将更接近输入图像，这比传统的图像到图像生成方法有了很大的改进。
这里显示了每位销售经理的 YTD 销售完成以及他的目标之间的差异，并通过迷你图实现了快速预览，以便直观看出其销售趋势。
Adobe的AIGC生图平台Firefly最近进行了一次大更新。Adobe直接把它命名为Firefly 2。
AI绘画和魔法、念咒有什么关系？记得吗，作图过程中，有一个必不可少的环节，就是向AI输入用于描述画面的Prompt，在AI聊天里我们也用。因为大部分AI绘制作品的提示词是用英文写的，很长，很乱。而且穿插着各种奇怪的数字、符号，就像高深莫测的咒语一样。因此，大家形象的把这个书写提示词的过程称为“念咒”。而我们，就像那些魔法师一样，要通过吟唱咒语，来变出我们想要的结果。虽说AI是人工智能，但它和真正意义上的人类智慧还是有一定差距的，很多时候它并不知道你想要的是什么。因此，就需要详尽的提示词来帮助你更好地指挥AI作图。这也是为什么，“念咒”这件事，在AI绘画盛行的今天，已经慢慢形成了一门独特的可以去探讨、研究的学问。
File–>settings–>Editor–>General–>勾选Show quick documentation…
行话说“年头出事白干一年，年尾出事一年白干”。临近年关，数据中心“安全”也变得热门了起来。数据中心的人身、物理及信息安全有千头万绪。今天，我们就从数据中心标识系统讲起。此外，腾讯数据中心微信公众号将推出一系列以“数据中心安全”为主题的文章，敬请关注。 标识系统绝非一个小课题，腾讯数据中心团队历经数年，从运营实践中积累总结提炼而得本文。标识系统的精细化、统一化及人性化，可为数据中心运维、参观等人员提供清晰的安全警示，最大化减少安全事故。专业人性的标识系统，对数据中心落地运营的效率又有无可比拟的意义。 图1
像 GPT-3.5 这样的大型语言模型 （LLM） 已经展示了令人印象深刻的自然语言功能。然而，他们的推理过程仍然不透明，容易产生幻觉，且微调LLM成本极其昂贵。
某项目CPU使用的罗克韦尔AB产品；工控机操作系统采用的是Win10专业版（图1）；程序开发软件使用的是目前AB最新出版的Studio 5000 Logix Designer V33.00.02版本，此版本软件与WIN7和Win10操作系统的兼容性请查看图2和图3。
一个小程序应用，总是会出现注册时填写个人界面的情况，这个界面就是一个双向数据绑定的表单，而如何实现一个表单的数据绑定以及如何在提交信息时跳出一个提示弹窗，则需要我们对制作表单的相关标签及属性以及样式的配置有深入的了解和掌握。
目前，随着AI技术的快速迭代，各种基于AIGC（人工智能内容生成）技术的产品不断涌向社会，而其中最普遍的，则莫过于大量的AI绘图模型，如Midjourney、Dreambooth、Novel AI和Stable Diffusion等。
今天为大家介绍的是来自Amol Thakkar团队的一篇论文。数据驱动的逆合成方法在用户交互、预测多样性以及提出非直观断裂策略方面存在限制。在这里，作者将自然语言处理中基于提示的推理概念扩展到化学语言建模的任务。作者展示了通过使用描述分子中断裂位点的提示，引导模型提出更广泛的前体集合，从而克服逆合成推荐中训练数据的偏见，并实现了相较于基线水平39%的性能提升。
静电说：一致性的设计对于制作连续性的图片，比如绘本，漫画等等非常有效。在保持面部是“一个人”的情况下，改变表情，甚至为主角换衣服，那就更有用了。今天为大家分享一篇文章，详细讲解了操作思路。一起来看吧。
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