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stable diffusion通俗讲解

回答

Stable Diffusion 是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型，参数量约 1B，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。

文生图任务是将一段文本输入模型，经过一定迭代次数生成符合描述的图片。例如输入“天堂，巨大的，海滩”，模型生成美丽沙滩图片。

图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示重绘输入图片使其更符合描述，如在沙滩图片上添加“海盗船”。

输入的文本信息需通过 CLIP Text Encoder 模型这一“桥梁”转换为机器数学信息，该模型将文本信息编码生成 Text Embeddings 特征矩阵用于控制图像生成。

初始 Latent Feature 经过图像解码器重建是纯噪声图片，而经过 SD 的“图像优化模块”处理后再重建是包含丰富内容的有效图片。U-Net 网络+Schedule 算法的迭代去噪过程的每一步结果用图像解码器重建，可直观感受从纯噪声到有效图片的全过程。

以下是 Stable Diffusion 模型工作的完整流程总结及前向推理流程图。

此外，关于 Stable Diffusion 还有系列资源，包括从 0 到 1 读懂其核心基础原理、训练全过程，核心网络结构解析，搭建使用模型进行 AI 绘画的多种方式，经典应用场景，以及上手训练自己的 AI 绘画模型等内容。

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参考资料

教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识 - 知乎

Stable Diffusion（SD）模型是由Stability AI和LAION等公司共同开发的生成式模型，总共有1B左右的参数量，可以用于文生图，图生图，图像inpainting，ControlNet控制生成，图像超分等丰富的任务，本节中我们以文生图（txt2img）和图生图（img2img）任务展开对Stable Diffusion模型的工作流程进行通俗的讲解。文生图任务是指将一段文本输入到SD模型中，经过一定的迭代次数，SD模型输出一张符合输入文本描述的图片。比如下图中输入了“天堂，巨大的，海滩”，于是SD模型生成了一个美丽沙滩的图片。SD模型的文生图（txt2img）过程而图生图任务在输入本文的基础上，再输入一张图片，SD模型将根据文本的提示，将输入图片进行重绘以更加符合文本的描述。比如下图中，SD模型将“海盗船”添加在之前生成的那个美丽的沙滩图片上。SD模型的图生图（img2img）过程那么输入的文本信息如何成为SD模型能够理解的机器数学信息呢？很简单，我们需要给SD模型一个文本信息与机器数据信息之间互相转换的“桥梁”——CLIP Text Encoder模型。如下图所示，我们使用CLIP Text Encoder模型作为SD模型中的前置模块，将输入的文本信息进行编码，生成与文本信息对应的Text Embeddings特征矩阵，再将Text Embeddings用于SD模型中来控制图像的生成：蓝色框就是CLIP Text Encoder模型，能够将输入文本信息进行编码，输出SD能够理解的特征矩阵

教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识 - 知乎

初始Latent Feature和经过SD的“图像优化模块”处理后的图像内容区别可以看到，上图左侧是初始Latent Feature经过图像解码器重建后的图片，显然是一个纯噪声图片；上图右侧是经过SD的“图像优化模块”处理后，再用图像解码器重建出来的图片，可以看到是一个张包含丰富内容信息的有效图片。我们再将U-Net网络+Schedule算法的迭代去噪过程的每一步结果都用图像解码器进行重建，我们可以直观的感受到从纯噪声到有效图片的全过程：U-Net网络+Schedule算法的迭代去噪过程的每一步结果以上就是SD模型工作的完整流程，下面Rocky再将其进行总结归纳制作成完整的Stable Diffusion前向推理流程图，方便大家更好的理解SD模型的前向推理过程：SD模型文生图和图生图的前向推理流程图

教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识 - 知乎

1.Stable Diffusion系列资源2.零基础深入浅出理解Stable Diffusion核心基础原理2.1通俗讲解Stable Diffusion模型工作流程（包含详细图解）2.2从0到1读懂Stable Diffusion模型核心基础原理（包含详细图解）2.3零基础读懂Stable Diffusion训练全过程（包含详细图解）2.4其他主流生成式模型介绍3.Stable Diffusion核心网络结构解析（全网最详细）3.1 SD模型整体架构初识3.2 VAE模型3.3 U-Net模型3.4 CLIP Text Encoder模型3.5 SD官方训练细节解析4.从0到1搭建使用Stable Diffusion模型进行AI绘画（全网最详细讲解）4.1零基础使用ComfyUI搭建Stable Diffusion推理流程4.2零基础使用SD.Next搭建Stable Diffusion推理流程4.3零基础使用Stable Diffusion WebUI搭建Stable Diffusion推理流程4.4零基础使用diffusers搭建Stable Diffusion推理流程4.5 Stable Diffusion生成示例5.Stable Diffusion经典应用场景5.1文本生成图像5.2图片生成图片5.3图像inpainting5.4使用controlnet辅助生成图片5.5超分辨率重建6.从0到1上手使用Stable Diffusion训练自己的AI绘画模型（全网最详细讲解）6.0 Stable Diffusion训练资源分享6.1 Stable Diffusion模型训练初识6.2配置训练环境与训练文件

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stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点： 若在太暗情况下拍照产生的颗粒状即图像中的噪点。Stable Diffusion用于生成艺术作品，其在幕后所做的是“清理”图像，且比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多。它了解世界的样子和书面语言，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以H.R. Giger风格描绘的外星人弹吉他的图像，它能像熟练的平面艺术家一样利用对Giger艺术作品和世界的了解来清理图像。 大多数艺术生成工具中有“推理步骤”滑块，稳定扩散是逐步去除噪点的。 开始生成的方式：为了生成艺术，给稳定扩散提供一个纯噪点的初始图像，并谎称这是一幅特定风格的画。稳定扩散能做到是因为它是基于统计数据的计算机程序，会估计所有选项的概率，即使概率都极低，也会选择概率最高的路径，例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给它不同的纯噪点图像，都会创作出不同的艺术作品。 ComfyUI的生图原理： ComfyUI是一个开源的图形用户界面，用于生成AI图像，主要基于Stable Diffusion等扩散模型。 Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在ComfyUI中，对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。生成过程结束时，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI中的许多操作都在潜在空间中进行，如KSampler节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在ComfyUI中，可通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。 扩散过程（Diffusion Process）： 噪声的生成和逐步还原：扩散过程表示从噪声生成图像的过程。在ComfyUI中，通常通过调度器（Schedulers）控制，典型的调度器有Normal、Karras等，会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。 时间步数：在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步。在ComfyUI中，可通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-18
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点：如果拍照太暗会产生噪点，而 Stable Diffusion 用于生成艺术作品时，在幕后所做的是“清理”图像。它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多，它了解世界的样子和书面语言，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以特定风格描绘的图像，它能像艺术家一样利用对相关艺术作品和世界的了解来清理图像。 “推理步骤”：稳定扩散是逐步去除噪点的，通过“推理步骤”滑块可以控制。 开始方式：为了生成艺术，给稳定扩散提供一个纯噪点的初始图像，并谎称这是一幅特定的画。在最简单层面上，它作为计算机程序会做事并生成东西。更深层次上，它基于统计数据，估计所有选项的概率，即使概率极低也会选择最高概率的路径，比如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给不同的纯噪点图像，都会创作出不同的艺术作品。 ComfyUI 的生图原理： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行，可通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。 扩散过程（Diffusion Process）：表示从噪声生成图像的过程，在 ComfyUI 中通常通过调度器控制，如 Normal、Karras 等，可通过“采样器”节点选择不同调度器来控制如何在潜在空间中处理噪声以及逐步去噪回归到最终图像。生成图像时会进行多个去噪步，通过控制步数可影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-18
Stable Diffusion 启动器
以下是关于 Stable Diffusion 启动器的相关内容： 整合包： 觉得麻烦的同学可以使用整合包，解压即用。比如也非常好用，将启动器复制到下载仓库的目录下即可，更新管理会更方便。 电脑配置能支持 SD 运行的朋友，可以使用 B 站秋叶分享的整合包。具体安装方法： 打开整合包链接（https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru），下载《1.整合包安装》，存放到电脑本地。 打开保存到电脑里的文件夹。 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》，鼠标右击文件，点击“解压文件”，选择解压到 D 盘或者 E 盘。 解压完成后，来到第二个文件夹，双击里面的文件，点击安装。 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录，找到启动器，鼠标右击启动器，点击“发送到”，创建桌面快捷方式。 启动器设置： 打开启动器后，可一键启动。如果有其他需求，可以在高级选项中调整配置。 显存优化根据显卡实际显存选择，不要超过当前显卡显存。不过并不是指定了显存优化量就一定不会超显存，在出图时如果启动了过多的优化项（如高清修复、人脸修复、过大模型）时，依然有超出显存导致出图失败的几率。 xFormers 能极大地改善内存消耗和速度，建议开启。准备工作完毕后，点击一键启动即可。等待浏览器自动跳出，或是控制台弹出本地 URL 后说明启动成功。 如果报错提示缺少 Pytorch，则需要在启动器中点击配置。 Stable Diffusion webui 的更新比较频繁，请根据需求在“版本管理”目录下更新，同样地，也请注意插件的更新。 插件： Stable Diffusion 可配置大量插件扩展，在 webui 的“扩展”选项卡下，可以安装插件。点击“加载自”后，目录会刷新，选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。安装完毕后，需要重新启动用户界面。 低配置电脑： 电脑配置较低的朋友，可通过云平台畅玩 SD，比如“青椒云”。使用方法： 点击链接（http://account.qingjiaocloud.com/signup?inviteCode=R0JJ9CHY）注册账号。 下载并安装后，登录账号。 点击右上角的个人中心进行实名认证。 在进行实名认证后回到主界面，点击新增云桌面。想玩 Stable Diffusion 可以选“AIGC 尝鲜”，一般新注册的会有优惠券，可以免费试用。 在新弹出的框框中点击“开机”按钮，稍等一下之后，点击“进入桌面”。进入桌面之后弹出的全部框框可以直接关掉。 点击新打开桌面的“此电脑”，在 C 盘里面找到 SD 的根目录，点击“A 启动器.exe”。 点击右下角的“一键启动”就可以进入 SD。用完云平台之后，记得关机，不然会持续计费。
2024-12-13
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 1. 消除图像中的噪点： 如果在太暗情况下拍照产生的颗粒状即图像中的噪点。 Stable Diffusion用于生成艺术作品，其在幕后所做的是“清理”图像，且比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多。 它了解世界的样子和书面语言，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以特定风格描绘的图像，它能像熟练的平面艺术家一样进行清理。 2. “推理步骤”： 稳定扩散是逐步去除噪点的。 以运行 25 步为例，起始图像可能完全无法辨认，实际上最初是从完全的噪点开始。 3. 开始方式： 为生成艺术，给稳定扩散提供纯噪点的初始图像并告知相关描述。 稳定扩散能做到是因为它是计算机程序，且基于统计数据，估计所有选项的概率，即使正确概率极低，仍会选择概率最高的路径，例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给不同纯噪点图像，都会创作出不同艺术作品。 ComfyUI 的生图原理： 1. Pixel Space（像素空间）和 Latent Space（潜在空间）： Pixel Space：图的左边表示输入图像的像素空间，对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，生成过程结束时转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space：ComfyUI 中的许多操作在潜在空间中进行，如 KSampler 节点执行采样过程，图像映射到潜在空间后扩散过程在此进行，可通过节点调整潜在空间的操作。 2. 扩散过程（Diffusion Process）： 噪声的生成和逐步还原：扩散过程表示从噪声生成图像的过程，在 ComfyUI 中通过调度器控制，如 Normal、Karras 等，可通过“采样器”节点选择不同调度器控制处理噪声及逐步去噪回归到最终图像。 时间步数：生成图像时扩散模型会进行多个去噪步，通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-05
sora是stable diffusion中的一部分吧
Sora 与 Stable Diffusion 有关联。自 2021 年以来，AI 领域出现了能解释人类指令的生成式语言和视觉模型，如 CLIP 和 Stable Diffusion。Stable Diffusion 采用变压器架构和潜在扩散技术解码文本输入生成图像。2023 年出现了商业文本到图像产品，如 Stable Diffusion 等。Sora 是一个重大突破，能根据人类指令生成长达一分钟的视频。从技术架构上，Stable Diffusion 3 后续版本有希望成为 Sora 的开源平替。此外，在一些观点中，Sora 就在 Stable Diffusion 这样的文生图模型之外加了一个时间维度，虽然方法类似，但数据高维很多，实现工程难度大。
2024-12-03
FLUX stable diffusion
以下是关于 FLUX stable diffusion 的相关信息： ComfyUI 的生图原理：ComfyUI 使用预训练的扩散模型作为核心，包括 FLUX 等模型。在节点化界面中，用户可通过不同模块控制潜在空间操作、UNet 中的推理步骤及条件输入。 稳定扩散的运作：稳定扩散通过逐步去除图像中的噪点来生成艺术作品，它了解世界和书面语言以指导噪点消除过程。 Flux 工具： 制作团队：原 stable diffusion 核心团队因开源理念不合，成立“黑森林”团队，推出 Flux。 型号：首次发布三种型号，包括 Flux pro（闭源使用）、Flux dev（开源，供学习研究，不支持商用）、Flux schnell（开源，开源最彻底，支持商用）。 参数量：参数训练量达 12B，语言支持自然语言。相比之下，SD3 Large 训练参数 8B，SD3 Medium 训练参数 2B。 硬件要求：推理 dev 版本的 Flux 模型时，最低显存需要 16G，建议 24G，模型本身大小约 22G。训练时，优化后 16G 可训练 Lora 模型，DB 方式训练微调模型除显存最低 24G 外，内存需 32G 以上。
2024-11-29
制作AI视频流程详细的讲解
以下是用 AI 把小说做成视频的详细流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，作为小白参与制作 AI 动画短片的流程如下： 1. 项目规划：确定短片主题和目标观众，制定详细的制作计划。 2. 剧本创作：编写故事脚本，设计角色和场景以及创意。 3. 分镜头脚本：根据脚本制作分镜头脚本，确定每个镜头的画面和动作。 4. 资源准备：准备动画制作所需的素材，包括背景、角色和音效。 5. 画面图片制作：利用 AI 出图工具，比如通过 ChatGPT、MJ、SD 等工具快速生成高质量的图片。 6. 视频制作：利用 AI 工具制作动画，通过 RUNWAY、Luma、Dreamina 等平台快速生成高质量的动画。 7. 后期剪辑：添加音效、配音和字幕，进行最终的剪辑和合成。 8. 发布和推广：将完成的动画短片发布到各大平台，并进行推广和宣传。 还有一种每个人都可以用 10 分钟轻松制作 AI 换脸、AI 数字人视频的方法，其整体流程大致分为三步： 1. 创建视频内容：通过输入文稿内容，确定数字人播出的内容。 2. 生成数字人：通过工具，以及视频内容生产数字人形象及播放语音。 3. AI 换脸：通过 AI 工具，将数字人的脸，转换成您指定宣传的形象，以便以自己的品牌形式宣传。
2024-12-10
如何用AI总结在线视频讲解的思维导图
以下是使用 AI 总结在线视频讲解的思维导图的一般步骤： 1. 明确视频主题和重点：首先，需要清晰了解视频所围绕的核心主题以及关键要点。 2. 提取关键信息：从提供的文本中，筛选出重要的描述和关键元素，例如人物的特征、姿态、穿着等。 3. 组织信息结构：将提取的关键信息进行分类和整理，构建出初步的思维导图框架。 4. 概括主要内容：对每个分支的信息进行概括和总结，使其简洁明了。 对于您提供的这段文本，其主要描述了一个年轻男孩和年轻男人的形象及他们之间的姿态和关系。可以将其概括为“男孩与男人的形象及关系描述”这一主题，分支包括“男孩形象”（如穿着、发型、表情等）、“男人形象”（如穿着、发型、表情等）以及“两者关系”（如姿态、展现的情感等）。
2024-11-25
给我讲解李继刚老师的lisp语言的提示词
以下是李继刚老师相关的提示词信息： 在市场营销类中，李继刚老师以“最酷的老师”角色，其提示词包括： role:Cool Teacher 、profile Writer:李继刚 version:1.4 language:中文 description:你是世界上最酷的老师 、Goals 1.以一种非常创新和善解人意的方式,教给毫无常识,超级愚蠢的学生 2.既有比喻的引导,也会提供真实案例,同时还会进行哲学层面的反思 、skills 1.擅长使用简单的语言,简短而充满哲理,给人开放性的想象 2.惜字如金,不说废话 3.模仿费曼的教学风格 、rules 任何条件下不要违反角色 不要编造你不知道的信息,如果你的数据库中没有该概念的知识,请直接表明 不要在最后添加总结部分.例如"总之","所以"这种总结的段落不要输出 、workflow 1.输入:用户输入问题 2.第一轮思考和输出:a.比喻:你会在开始时使用类似卡夫卡。 在个人类中，李继刚老师同样以“最酷的老师”角色，提示词内容与上述市场营销类相似。 在市场营销类中，李继刚老师作为“脱口秀编剧”，其提示词包括： Role:脱口秀编剧 、Profile: writer:李继刚 version:0.1 language:中文 description:你是一个专门编写 Oneliner 风格的脱口秀段子编剧 、Attention:你的创作对用户的上台表演产生巨大影响，他是吃肉还是饿肚子,全靠你的创作水平.你一定可以让他获得掌声,有钱吃肉的. 、Background:希望通过这个 Prompt，可以创作出有趣的脱口秀段子 、Constrains:段子必须包含铺垫和包袱两部分 段子要求有幽默感，能打破预期 、Definition:预期违背即在段子的结构中，包袱必须是对铺垫的预期违背 、Examples:面试官说了半天，我实在忍不了了，说:不好意思，我听不懂上海话。他说:这是英文。我说:但这里是中国。他说:但你面试的是翻译。相关链接地址为 。
2024-10-23
剪映AI功能中改口型的讲解
以下是关于剪映 AI 功能中改口型的讲解： 剪映的该功能支持将本人视频中的语言翻译成中英日等语种，改变视频中的人物口型以匹配语言，并保留人物音色。它集合了语音识别、文本翻译、音色克隆、智能改口型等多个特色能力，具有效果好、音色还原度与翻译准确性较高的优点，且支持中英日三语自由切换翻译，适用场景广泛，能满足不同人群在不同短视频场景的需求。 即梦 AI 的「对口型」是「视频生成」中的二次编辑功能，现支持中文、英文配音。主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成，用户可上传包含完整人物面容的图片进行视频生成，完成后点击预览视频下的「对口型」（嘴唇）按钮，输入台词并选择音色，或上传配音文件进行对口型效果生成。目前支持的语言为中文（全部音色）和英文（推荐「超拟真」内的音色）。
2024-08-22
你能为我讲解一下WPS的AI功能？
WPS 的 AI 功能主要体现在以下几个方面： 1. 优化 PPT 大纲：能够使 PPT 大纲的内容更加丰富和详细。 2. 快速生成 PPT：在较短时间内完成 PPT 的制作。 3. 便捷修改：可以通过与 WPS AI 交流，快速修改主题配色、字体等。 4. 添加动画：输入相应指令，为整份 PPT 添加动画效果。 金山软件于 2023 年 5 月 16 日宣布将把大模型（LLM）能力嵌入 WPS 的四大组件：表格、文字、演示、PDF，支持桌面电脑和移动设备。 但使用 WPS AI 输入大纲和要点时存在一些限制，比如只支持输入主题，不支持导入大纲，在输入主题的地方有长度限制，输入内容较多的大纲时偶尔会被重新简化。
2024-08-21
数字人讲解PPT免费软件推荐
以下为您推荐几款数字人讲解 PPT 的免费软件： 1. DID：它有一个 PPT 易用插件，能帮助用户增强培训演示文稿、企业通讯、销售、营销内容等。操作简单，只需点击几下，选择演讲者并自定义声音、语言、大小、背景颜色、形状和幻灯片位置，添加文本即可立即插入。 2. 歌者 PPT：完全免费，智能化程度高，通过 AI 技术可快速将各种资料转换成精美的 PPT，模板和案例库丰富，支持多语言，几乎无需学习成本就能上手使用。 3. Gamma：在各种交流群中备受认可，免费版本也能生成高质量的 PPT，在内容组织、设计美观度和整体专业感方面表现出色。
2024-08-19
我是一名资讯人员，早会分享脑机接口，时间只有10分钟，希望使用通俗易懂的语言分享，重点说说脑机的应用实例。
以下是为您整理的关于脑机接口的分享内容： 脑机接口的应用实例： 1. 斯坦福大学开发的 NOIR 脑机接口系统，能够通过脑电波操作机器人执行任务，并在 20 项家务活动中成功应用。这一项目意义重大，未来有望帮助残疾人提升生活质量。 脑机接口的工作原理： 1. 分为输入端和输出端。输入端是填充和消费不同模态的内容，如音频、文本、视频，AI 能加速消化过程，提高学习主动性，且双向可提问。 2. 输出端是利用知识解决手头工作或完成目标，极端情况下自己借助知识干活，或者让 AI 助理基于收藏或保存的知识点完成任务，如写文章、输出代码。 关于脑机接口适合的应用场景，目前如对长视频进行快速获取信息的总结等。
2024-11-16
大语言模型领域， 如何理解“退火”概念。 请用通俗易懂的方式举例说明
在大语言模型领域，“退火”是一个相对复杂的概念。通俗地说，您可以把它想象成铁匠打铁时的一个过程。铁匠在打造铁器时，不会一开始就用猛火高温一直烧，而是会逐渐升高温度，然后再慢慢降低温度，让金属的结构更加稳定和优化。 在大语言模型中，“退火”的作用类似于此。它可能是在模型的训练过程中，对某些参数或者条件进行逐步的调整和优化，以达到更好的性能和效果。但目前提供的知识库内容中，没有直接关于大语言模型中“退火”概念的详细且通俗易懂的解释和具体例子。
2024-08-13