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RSS订阅原创 DataWhale X 魔搭AI夏令营 -进阶上分-实战优化 Task3笔记
通过ComfyUI的可视化界面，确实能够更清晰直观地构建和管理工作流程，相对于task1，我觉得ComfyUI生成的图片更加精致美观，更贴近我想要的图片效果。不过可能是由于我自身网络的原因，所以ComfyUI生成图片没有想象中的快，并且在最初运行baseline2所用的时长也比较长，花了比较久的时间才得到ComfyUI界面。在本次夏令营中，我初次接触到了AI文生图方面的知识，收获了一些非常实用的学习工具，在详细的教程帮助下一步步完成了操作、得到图片结果，真的非常有成就感，感受到了成长和进步。
2024-08-17 23:52:28
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原创 Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task01笔记
目录分任务1：跑通baseline第一步——搭建代码环境第二步——报名赛事第三步——在魔搭社区创建PAI实例分任务2：相关知识学习以及赛题理解赛题理解：文生图基本认识：1. Diffusion Model(扩散模型)2. LDMs（潜空间扩散模型）3.基础文生图模型优化的三大方向4.LORA（Low-Rank Adaptation） ——轻量级大模型微调方法附：DataWhale开源组织网站主页：DatawhaleDataWhaleAI夏令营第四期AIGC方向学习手册：Doc赛事链接：可图Kolors-L
2024-08-17 23:32:53
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原创 Datawhale AI 夏令营 Task02 笔记 精读代码，实战进阶
给定源语言序列经过编码器输出的向量序列 h1, h2, h3, ..., hm，注意力机制旨在依据解码端翻译的需要，自适应地从这个向量序列中查找对应的信息。解码器的结构基本上和编码器是一致的，在基于循环神经网络的翻译模型中，解码器只比编码器多了输出层，用于输出每个目标语言位置的单词生成概率。在很多应用场景中，没有可比对的参考答案时，可以使用无参考答案的自动评价方法，如基于语言模型的置信度评估。案例分析：针对模型的实际翻译结果，进行详细的案例分析，找出翻译中的典型问题和改进点。
2024-08-14 23:54:40
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空空如也
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