七宝大爷
Stable Diffusion 宿主机部署痛点拆解 + Docker 三方案（Run/Compose/Dockerfile）深度测评
本文详细介绍了Stable Diffusion的容器化部署方案，对比了传统宿主机部署与容器化部署的核心差异。重点讲解了三种容器化部署方式：1）使用docker run快速启动官方镜像；2）通过docker compose实现生产级编排部署；3）自定义Dockerfile实现高度定制化部署。文章包含详细参数说明、权限配置、GPU指定等实战技巧，并针对网络超时等常见问题提供解决方案。容器化部署能有效解决依赖冲突、环境一致性等问题，显著提升部署效率和可移植性，适合不同场景下的Stable Diffusion应用需
byte轻骑兵
共绩算力 RTX 5090 极速部署 Stable Diffusion WebUI：新手也能秒开 AI 绘图工作站
本文详细介绍了在共绩算力RTX5090云主机上部署StableDiffusion WebUI的全流程方案。主要内容包括：1）选择共绩云主机的优势，如高端GPU支持、预装开发环境和弹性计费；2）从创建实例到环境配置的完整部署指南；3）WebUI的基础使用与进阶优化技巧；4）常见问题解决方案。该方案具有部署快速（30分钟完成）、成本低廉（1.68元/时起）等特点，特别适合需要高性能AI绘图但本地硬件不足的用户。教程还包含模型管理、插件安装等实用技巧，帮助用户充分发挥RTX5090的图形计算能力。
钟屿
Back to Basics: Let Denoising Generative Models Denoise 论文阅读学习
如今的去噪扩散模型并不以经典意义上的"去噪"方式工作，即它们不直接预测干净图像。相反，神经网络预测的是噪声或含噪声的量。在本文中，我们认为预测干净数据与预测含噪声的量存在根本区别。根据流形假设，自然数据应位于低维流形上，而含噪声的量则不然。基于此假设，我们提倡模型应直接预测干净数据，这使得看似容量不足的网络能够在非常高维的空间中有效运作。我们展示了在像素上使用简单的大块Transformer可以成为强大的生成模型：无需分词器、无需预训练、也无需额外损失。我们的方法在概念上无非就是 “仅仅是图像Transfo
青云交
Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居设备联动与场景化节能中的应用拓展（413）
本文聚焦 Java 大数据在智能家居设备联动与场景化节能中的实战应用，结合北京望京 SOHO、上海仁恒河滨城、广州保利天汇 3 个真实项目经验，构建 “采集 - 计算 - 决策” 三位一体架构。详解两大核心场景：Flink SQL 驱动的动态联动引擎（解决传统规则刚性问题，响应延迟≤180ms，跨品牌兼容性 100%）与 ARIMA+LSTM 融合的节能系统（实现峰谷错峰调度，实测节能率 34.1%，日均电费降 50.8%）。提供生产级完整代码（Flink Job、ARIMA 模型、MQTT 工具类）、Me
AI浩
SMA-YOLO：一种基于无参注意力机制和多尺度特征融合的改进YOLOv8算法，用于无人机图像中的小目标检测
https://www.mdpi.com/2072-4292/17/14/2421针对复杂场景和密集分布的小目标，在无人机图像的小目标检测场景中，这经常导致严重的误检和漏检。因此，我们提出了一种无人机图像小目标检测算法，命名为SMA-YOLO。首先，在骨干网络中集成了一个无参的简单切片卷积模块，对特征图进行切片和增强，以有效保留小目标的特征。随后，为了增强上下层之间的信息交换，我们设计了一个特殊的多跨尺度特征金字塔网络。网络中的C2f-分层-幻影卷积模块通过细粒度的多尺度特征融合有效减少了信息损失。最终，
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- AI信息Gap
- 一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理，国内Top2本科，美国Top10 CS研究生，MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”，专注于分享AI全维度知识，包括但不限于AI科普，AI工具测评，AI效率提升，AI行业洞察。关注我，AI之路不迷路，2024我们一起变强。
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