老胡的信息周刊[1],记录这周我看到的有价值的信息,主要针对计算机领域,内容主题极大程度被我个人喜好主导。这个项目核心目的在于记录让自己有印象的信息做一个留存以及共享。
🎯 项目
MochiDiffusion[2]
在 MacOS
上运行原生的 Stable Diffusion
,本应用内置 Apple
的 Core ML Stable Diffusion
框架 以实现在搭载 Apple
芯片的 Mac
上用极低的内存占用发挥出最优性能:
极致性能和极低内存占用 (使用神经网络引擎时 ~150MB)
在所有搭载 Apple 芯片的 Mac 上充分发挥神经网络引擎的优势
生成图像时无需联网
图像转图像(也被称为 Image2Image)
在图像的 EXIF 信息中存储所有的关键词(在访达的“显示简介”窗口中查看)
使用 RealESRGAN 放大生成的图像
自动保存 & 恢复图像
自定义 Stable Diffusion Core ML 模型
无需担心损坏的模型
使用 macOS 原生框架 SwiftUI 开发
OpenPromptStudio[3]
🥣 AIGC 提示词可视化编辑器,这是一个旨在把 AIGC 提示词(现在支持 Midjourney)可视化并提供编辑功能的工具,有以下特性
显示英文提示词的中文翻译
翻译输入的中文提示词到英文(因为 Midjourney 仅支持英文提示词)
为提示词进行分类(普通、样式、质量、命令)
轻松的排序、隐藏提示词
把提示词可视化结果导出为图片
常用提示词词典
通过 Notion 管理提示词词典
FastChat[4]
这是一个开放的平台,可用于训练、部署和评估基于大型语言模型的聊天机器人。也就是说,这个平台可以帮助人们创建聊天机器人,让其具备更好的语言理解能力,并提供一个可靠的方式来测试和评估这些聊天机器人的表现:
🤖 软件
ElevenClock[5]
自定义 Windows 11
任务栏时钟:
👀 资料
learnprompting.org[6]
如何同人工智能交流,并得到你要的结果。
随着最近人工智能的不断进步,提示工程这项技能变得越来越重要。本课程会聚焦于如何使用提示工程。你不需要很多机器学习相关的知识。
promptingguide.ai[7]
关于 Prompt
工程的指南、论文、讲座、笔记本和资源:
🕸 网站
segment-anything.com[8]
Segment Anything Model(SAM)
:这是 Meta AI
推出的一款新的AI
模型,它可以通过单击轻松抠出任何图像中的任何物体。
也就是说,这个模型可以用一次点击的方式,将任何图片中的任何物体分割出来。
ifixit[9]
一个免费教授人们如何修理任何物品的网站:
✍️ 说明
周刊相关信息:
Github 地址:howie6879/weekly/[10],觉得不错麻烦给我一个Star,谢谢 ❤️
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历史上的本周👉:我的周刊(第034期)
参考资料
[1]
老胡的信息周刊: https://weekly.howie6879.com/
[2]MochiDiffusion: https://github.com/godly-devotion/MochiDiffusion
[3]OpenPromptStudio: https://github.com/Moonvy/OpenPromptStudio
[4]FastChat: https://github.com/lm-sys/FastChat
[5]ElevenClock: https://github.com/marticliment/ElevenClock
[6]learnprompting.org: https://learnprompting.org/zh-Hans/docs/intro
[7]promptingguide.ai: https://www.promptingguide.ai/zh
[8]segment-anything.com: https://segment-anything.com/
[9]ifixit: https://zh.ifixit.com/
[10]howie6879/weekly/: https://github.com/howie6879/weekly/
[11]weekly.howie6879.com: https://weekly.howie6879.com
[12]今日推荐: https://weekly.howie6879.com/recommend/index.html
[13]MacOS 软件推荐: https://weekly.howie6879.com/soft/mac.html