AIGC的崛起：定义未来内容创作的新纪元

AIGC的崛起，AIGC是什么，AIGC的应用，技术，未来发展

在idea使用GitHub账号、Copilot异常

修改hosts（C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts），添加以下参数即可。

AI绘画：Stable Diffussion本地部署新手教程(免费分享安装包+教程)无需网络

Stable Diffusion，是一个功能强大的开源工具，可帮助实现图像的生成与编辑，并提供极高的可控性。Stable Diffusion 是一种先进的人工智能技术，可以用于生成逼真的艺术作品和图像。它的开源部署使得使用这个工具变得非常方便，而且免费使用。在工作和实践AI绘画的过程中，掌握 Stable Diffusion 绝对是一项重要的技能。

AIGC实战——基于Transformer实现音乐生成

Transformer 是最流行的音乐生成技术之一，因为音乐可以视为一个序列预测问题，Transformer 模型将音符视为一个个符号的序列(类似于句子中的单词)，从而用于生成音乐。Transformer 模型基于先前音符预测下一个音符，生成音乐作品。在本节中，将学习如何处理音乐数据，并应用 Transformer 生成与给定训练集风格相似的音乐。

AIGC重塑金融 | 大模型在金融行业的应用场景和落地路径

这是最好的时代，也是最坏的时代。尽管大模型技术在金融领域具有巨大的应用潜力，但其应用也面临不容忽视的风险和挑战。本文将深入研究大模型在金融领域的数据隐私和安全风险、模型可解释性和透明度、监管和合 规要求，梳理中国、美国、欧洲等地 AIGC 技术的应用规则，探索对应的风险管理和应对策略。

AIGC：开启内容创作新纪元，我们如何看待它的影响与前景？

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的概念主要是指。这是一种新的人工智能技术，它利用人工智能模型，根据给定的主题、关键词、格式、风格等条件，自动生成各种类型的文本、图像、音频、视频等内容。AIGC可以广泛应用于媒体、教育、娱乐、营销、科研等领域，为用户提供高质量、高效率、高个性化的内容服务。

whisper 的安装pycharm使用 以及出现的BUG（已经解决）！

Whisper是OpenAI于2022年9月份开源的通用的语音识别模型。它是在各种音频的大型数据集上训练的模型，也是一个可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别的多任务模型。Whisper是一它在不同音频的大型数据集上进行训练，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别。

AIGC时代的数字化转型核心 Springboot集成数据治理神器

在大数据领域中最有名的就是 Hadoop 生态，总体来看，它主要由三部分构成：底层文件存储系统 HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop 分布式文件系统）、资源调度计算框架 Yarn（Yet Another Resource Negotiator，又一个资源协调者）以及基于 HDFS 与 Yarn的上层应用组件，例如 HBase、Hive 等。一个典型的基于 Hadoop 的应用如下图所示。

我们该如何看待AIGC（人工智能）

[TOC]( 🚀文章目录)---AIGC全称为AI-Generated Content，指基于生成对抗网络GAN、大型预训练模型等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。与之相类似的概念还包括Synthetic media，合成式媒体，主要指基于AI生成的文字、图像、音频等。从字面意思上看，AIGC是相对于过去的 PCG、UCG 而提出的。因此，AIGC的狭义概念是利用Al自动生成内容的生产方式。但是 AIGC已经代表了AI技术发展的新趋势。

如何训练一个简单的stable diffusion模型(附详细注释）

我们的训练计划是，取出这些输入图片然后对它们增添噪声，在这之后把带噪的图片送入模型。在推理阶段，我们将用模型的预测值来不断迭代去除这些噪点。在diffusers中，这两个步骤都是由 管理器（调度器） 来处理的。噪声管理器决定在不同的迭代周期时分别加入多少噪声。# 绘图查看输入 (x) 与噪声是如何在不同迭代周期中量化和叠加的# 使用noise_scheduler.add_noise功能来添加不同程度的噪声# 定义模型),),开始训练模型# 创建了一个对象，用于调度噪声的添加。

群晖NAS使用Docker部署大语言模型Llama 2结合内网穿透实现公网访问本地GPT聊天服务

随着ChatGPT 和open Sora 的热度剧增,大语言模型时代,开启了AI新篇章,大语言模型的应用非常广泛，包括聊天机器人、智能客服、自动翻译、写作助手等。它们可以根据用户输入的文本生成相应的响应，提供个性化的建议和服务,目前大部分大语言模型的产品都是基于网络线上的,如果我们本地想自己部署一个自己的大语言模型,该如何操作呢,下面介绍一款可以在自己本地部署运行的大语言模型Llama 2

文心一言指令词宝典之求职招聘篇

【文心一言】作为百度旗下的大模型之一，问世已经一年多了。今天，要给大家介绍的就是【文心一言指令词】宝典之一的【如何利用文心一言辅助求职招聘】的工作。

Stable Diffusion WebUI linux部署问题

从报错信息看可以看出我们缺少openai/clip-vit-large-patch14所必须的一些内容，它发现本地不存在便会从huggingface.co上下载，那我们只需要到这个网址上下载对应的文件并放到服务器上并配置所需要的地方即可。下载后开始进行配置，这些文件（clip）是模型中encoder所需要的，我们可以从报错信息中去发现是哪里调用了这个openai/clip-vit-large-patch14，去修改这个路径配置即可。让服务器访问服务器本地数据，我们负责将文件下载后上传上去并进行配置。

视频生成Sora的全面解析：从AI绘画、ViT到ViViT、TECO、DiT、VDT、NaViT等

真没想到，举例视频生成上一轮的集中爆发才过去三个月，没想OpenAI一出手，该领域又直接变天了自打2.16日OpenAI发布sora以来，不但把同时段Google发布的Gemmi Pro 1.5干没了声音，而且网上各个渠道，大量新闻媒体、自媒体(含公号、微博、博客、视频)做了大量的解读，也引发了圈内外的大量关注，很多人因此认为，视频生成领域自此进入了大规模应用前夕，好比NLP领域中GPT3的发布一开始，我还自以为视频生成这玩意对于有场景的人，是重大利好，比如在影视行业的；

AIGC大模型之——以文生图介绍

二是种子（作用是生成噪声图），固定的种子和固定的分辦率生成的噪声图是固定的，模型以这个为基础进行图片生成。（4）专业设计：将AI作画与专业领域的知识相结合，如3D建模、医疗、工业设计、建筑设计、教育等，先由Al根据提示制作粗略的草图，再由专业人员完成后续工作。（2）广告创意：快速生成各种类型的广告和宜传素材，也可以根据用户的需求生成个性化的广告，缩短制作成本和时间。（2）图像定制：用户可以选择不用的颜色，字体，背景，作画风格等，定制自己喜欢的图像。，一个完全开源的模型（ 代码，数据，模型全部开源）。

AI大模型重塑新媒体变现格局：智能写作技术助力腾飞！

运用好AI工具，借此我们就可以轻松写出高质量文章，做出高质量视频，甚至直播也可以借此轻松变现。在本书中，笔者重点讲解了13款人工智能应用在新媒体变现中的技巧和方法。本书共分为8章，分别讲解了常见的人工智能以及人工智能影响下的广告流量变现、商业合作变现、直播变现、 私域变现和IP变现等。此外，本书还对未来的人工智能与新媒体变现做了趋势分析。本书适合写作、视频、直播类新媒体从业人员以及相关培训机构参考使用。

【AIGC】全球首位AI软件工程师 Devin,程序员们真的会失业吗

AI工程师Devin的横空出世,开启了人工智能技术在软件开发领域的新纪元。Devin不仅展现出令人惊叹的智能编码能力,更能独立思考、自主学习,有望与人类工程师形成高度互补和协作。如果工程师很好的利用AI工程师，那么可以让工作效率更上一层楼。软件行业正在经历一场AI驱动的变革,Cognition公司及其团队也必将在这场革命中扮演重要角色,推动AI技术在软件工程领域落地生根,为提高企业生产力带来前所未有的机遇。强烈推荐推荐一：人工智能网站。

几种技巧让大模型（ChatGPT、文心一言）帮你提高写代码效率！

虽然大模型能提高写代码的速度，但是也不能尽信它给出的代码，大多数情况下它给的代码都有bug，需要先在自己的IDE测一测，再check in你自己的代码库里面。当你想要对写的代码进行重构以使别人能看懂时，大模型知道“Python”方式，它将为您提供改进代码并使其可读性更强的建议。把你想要理解的代码复制到大模型提问界面上，让大模型解释代码，比你自己试图找出复杂代码要快的多，而且解释的也比较详细。让大模型简化复杂的代码，得到的将是原始代码的一个更加紧凑的版本。大模型准确的找出代码中的错误。转换后的Java代码。

Stable Diffusion生成式扩散模型代码实现原理

构建Stable Diffusion模型：使用PyTorch的模型定义功能，构建Stable Diffusion模型的结构和参数。这可以是一个随机的噪声向量、一个部分损坏的图像，或者其他适用的输入形式。准备模型：确保您已经训练好了Stable Diffusion模型或者已经获得了预训练的模型。生成图像或进行图像修复：使用已经训练好的模型，生成高质量的图像或进行图像修复任务。加载模型：使用PyTorch的模型加载功能，将训练好的模型加载到内存中。生成图像：将输入数据输入到加载的模型中，并获取模型生成的输出。

【赠书第22期】AI绘画全面精通

这是一本帮助初学者全面自学AI绘画的实用教程。全书从实用角度出发，对AI绘画的基础知识、平台、操作技巧和实战案例等内容进行了详细阐释，帮助读者全面精通AI绘画。