七脉神剑的秘密

七脉神剑的秘密
记录学习与成长中的的点点滴滴
吃喝玩乐

为什么苏东坡不内耗

苏东坡(苏轼)一生历经多次贬谪与政治挫折,却始终表现出豁达洒脱的人生态度,其“不内耗”的核心原因可归纳为以下几点: 一、‌超然的心态调节能力‌ ‌苦中作乐的乐天精神‌ 被贬黄州时,他开荒种地自称“东坡居士”,用廉价猪肉研制“东坡肉”;贬至海南后,开发生蚝新吃法并调侃“勿告朝臣,恐争谋南徙”45。面对逆境,他总能将苦难转化为生活情趣,避免陷入自我消耗。 ‌“物理隔离”的界限感‌ 苏轼善于与负面环境划清界限。例如在黄州,他专注垦荒、交友、烹饪,将政治失意隔离于生活之外5。这种主动切割烂事的态度,与现代“下班退工作群”的…

2025年6月5日 33点热度 0人点赞 阅读全文
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AI应用搭建框架对比指南

选择最适合的 AI 应用开发框架需结合具体场景、团队技术栈及需求。以下是针对 **LangChain、Coze、Dify、Flowise、LlamaIndex** 的深度对比与分析,助你高效决策: --- ### 🔧 一、框架核心定位与适用场景 | **框架** | **核心定位** | **最佳适用场景** | **技术门槛** | |----------------|-----------------------------|------------------------------------------|…

2025年6月3日 56点热度 0人点赞 阅读全文
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【知识点】记录学习人工智能零散的记录

1. SFT 和 RL 机器学习训练的区别: 1. 监督微调(SFT, Supervised Fine-Tuning) 定义: 在预训练模型(如基于海量文本训练的基座模型)的基础上,使用标注数据(输入-输出对)进行有监督的微调,使模型适应特定任务。 特点: 数据形式:输入(如用户提问) + 对应的理想输出(如人工标注的回答)。 目标:通过最小化预测输出与标注输出的差异(如交叉熵损失),让模型学会生成符合要求的回答。 优点:简单直接,适合学习明确的输入-输出映射。 局限:依赖高质量标注数据,无法学习更复杂的策略或长线…

2025年5月29日 37点热度 0人点赞 阅读全文
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comfyUI:高级教程

在 ControlNet 基础篇,我介绍了几种使用 ControlNet 的方式,但这些方式都需要你直接将 Pose、Depth 等图导入到工作流。那如果没有这些图又该怎么办呢? 最好的方式就是直接使用已有的图,然后将其转化为 Pose 或者 Depth 图片。进阶篇会教大家如何使用插件将图片转化为 ControlNet 能使用的图片。 Image canny ControlNet workflow 在必修课中,我介绍了 Scribble ControlNet workflow, 这个 workflow 可以将手绘…

2025年4月28日 189点热度 0人点赞 阅读全文
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中阶教程:ContorlNet

正式开始学习本章前,请先下载以下模型,并将模型文件放到对应的文件夹内: Dreamshaper(opens in a new tab):将其放到 ComfyUI 里的 models/checkpoints 文件夹内。 ControlNet Scribble(opens in a new tab):将其放到 ComfyUI 里的 models/controlnet 文件夹内。 ControlNet Openpose(opens in a new tab): 将其放到 ComfyUI 里的 models/control…

2025年4月28日 79点热度 0人点赞 阅读全文
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中级进阶:In/Outpainting

正式开始学习本章前,请先下载以下模型,并将模型文件放到对应的文件夹内: Dreamshaper 8-inpainting(opens in a new tab):将其放到 ComfyUI 里的 models/checkpoints 文件夹内。 Inpainting workflow 我以下面这个场景为例解释下如何搭建 Inpainting,左侧这张图是我先用文生图功能生成的,我对图中人物的发色不满意,于是我用 ComfyUI 在原图的基础上重新生成了红色头发的人物,且对比原图,新图片除了头发外,其他地方都没有发生变…

2025年4月28日 52点热度 0人点赞 阅读全文
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中级教程:Comfy UI 的Upscale

原理介绍 按照惯例,我们先来简单聊下 Upscale 的原理。目前主流的 upscale 的方法有两种: Upscale pixel:将可视的图直接 upscale。如果拿 ComfyUI 节点解释,这个节点输入的是 image,输出的是 upscale 后的 image。 Upscale latent:另一种是将不可视的潜空间图像 upscale,如果拿 ComfyUI 节点解释,这个节点输入的是 latent 输出的是 upscale 后的 latent,最后需要经过 decode 才能变成可视的图片。 这两种…

2025年4月28日 52点热度 0人点赞 阅读全文
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中级教程:图生图

正式开始学习本章前,请先下载以下模型,并将模型文件放到对应的文件夹内: Dreamshaper(opens in a new tab):将其放到 ComfyUI 里的 models/checkpoints 文件夹内。 stable-diffusion-2-1-unclip(opens in a new tab):你可以下载 h 或 l 版本,并将其放到 ComfyUI 里的 models/checkpoints 文件夹内。 coadapter-style-sd15v1(opens in a new tab):将其放…

2025年4月28日 57点热度 0人点赞 阅读全文
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Comfy中如何选择自己的模型?

1. 确定模型类型 首先,你需要确定你的需求,然后根据不同的需求下载不同的模型。 根据需求,常见的模型有以下几类: Base 模型: 就是最常见的 AI 文生图模型,输入一段文字指令,AI 会根据你的指令生成图片。较常见的有 Stable Diffusion v1.5,Stable Diffusion XL 等。 LoRA 模型: 你可以简单将其理解为一种滤镜模型。通过它能生成更特殊的图片,比如在 Workflow 中加载线稿 LoRA 模型,就可以生成线稿风格的图片。甚至还有一些 LoRA 模型能让 AI 生成特…

2025年4月28日 54点热度 0人点赞 阅读全文
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前言篇:为什么学习ComfyUI?

Midjourney VS ComfyUI 在回答这个问题之前,我觉得有必要介绍下目前市面上的各种 AI 生图产品,或者是 AI 生视频产品。在我的眼里,他们主要分成两大类: 模型与产品融合的产品,比如 Midjourney,Stability AI 等等。 模型与产品分离的产品,比如 SD Web UI、ComfyUI 等等。 这两类产品的优劣势如下: 融合产品(如 Midjourney,Stability AI 等) 分离产品(如 SD WebUI,ComfyUI 等) 学习成本 低,产品一般对 UX 进行优化…

2025年4月28日 53点热度 0人点赞 阅读全文
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七脉神剑

这个人很懒,什么都没留下

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