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🤖 『Stable Diffusion Prompt Book』105页超详细，必收藏的AI绘画实用手册
这是OpenArt 出品的一份 Stable Diffusion 的提示词手册，原手册是英文，ShowMeAI社区对其进行了翻译，整理成为当前的中英双语版本！
如果收藏夹里只保留一本 SD Prompt 的常用手册，那么强力推荐这一本！不仅是因为整体内容覆盖全面、页面精美，还因为提供了大量总结、对比和优化效果展示，以及数百张优质图片的 Prompt 中英文双语。
也就是说，跟着这本书，只需要复制、粘贴和定向调整，你也可以轻松画出高品质的图片！ 对于新手入门和日常应用，非常友好！
1. 前言
▢ Stability Diffusion 介绍
▢ Open Art 介绍
▢ Prompt 工程介绍
2. Prompt 格式
3. 修饰词
▢ 摄影 Photography
▢ 插画艺术 Illustration
▢ 艺术媒介 Art Mediums
▢ 情感艺术 Emotions
▢ 艺术家 Artists
▢ 美学 Aesthetics
4. 魔法词语
5. Stable Diffusion 参数
▢ 分辨率 Resolution
▢ Classifier Free Guidance (CFG)
▢ 步数 Step count
▢ 种子 Seed
▢ 采样器 Sampler
6. img2img, in/out painting
7. 重要提示
8. OpenArt 案例展示
🤖 『百度 · 文心大模型官方 Prompt 课程来啦』教你写出超赞Prompt ，轻松调教大模型！
《基于大模型的优质Prompt开发课》是百度文心官方发布的Prompt课程，选择从实际应用出发，依托大量中文实例，逐步学习优质Prompt构建方式、优化技巧、场景应用优化等实用知识，掌握以文心一言为代表的大模型对话技巧与高级用法，真正体验大模型的强大的生成能力。目前课程已启动报名，5月16日正式开课。
第一课 开始构建你的优质Prompt
第二课 生产更好的提示词-Prompt优化技巧
第三课 针对应用场景定向开发优质Prompt
第四课 优质Prompt分享与结业颁奖 ⋙ 课程链接
🤖 『精挑细选7场 AIGC 免费线下活动！』在这个夏天，更用力地拥抱AI！
ChatGPT风靡全球，人工智能领域再次风起云涌。这一轮浪潮里，判断行业和个人成长机会，最好的方式之一就是参与交流讨论。从「活动行」AIGC专题中选择了6场免费的线下会议，覆盖北京、上海、广州、深圳、苏州等城市。
▢ PP Copilot 遇上 ChatGPT | 🕐 5月14日 | 🌍 微软 · 苏州
▢ 2023人工智能高峰会 · ChatGPT/AIGC引爆应用/算力/芯片 | 🕐 5月16日 | 🌍 深圳 · 国际会展中心
▢ AIIA 2023人工智能产业峰会 | 🕐 5月17日-18日 | 🌍 杭州·未来科技城
▢ WISE 2023颠覆 · AIGC产业发展峰会 | 🕐 5月23日 | 🌍 36Kr · 北京
▢ 2023小蛮腰科技大会 · AIGC人工智能峰会 | 🕐 5月25日-26日 | 🌍 广州·珠江新城 <免费>
▢ 科技大航海 · AIGC科技新时代 | 🕐 6月1日 | 🌍 北京·中关村
▢ 产品与增长大会 · AIGC出海创新产业峰会 | 🕐 5月25日 | 🌍 广州 · 广交会展馆 ⋙ 更多活动报名
🤖 『科大讯飞回应「星火大模型」套壳ChatGPT』既不符合事实，也不符合逻辑
科大讯飞发布星火大模型后，先后于9日和11日连续举办了两场投资者活动，透露了星火大模型的商业落地规划与时间节点，并回应了「套壳OpenAI的ChatGPT」相关问题。
科大讯飞回应称：这既不符合事实，也不符合逻辑。如果是套壳 ChatGPT，就不可能出现讯飞星火大模型的响应速度比ChatGPT还快；更不会出现讯飞星火大模型在文本生成、知识问答、数学能力等方面的结果均优于ChatGPT的情况 ⋙ 更多问答细节
🤖 『腾讯云 Serverless Stable Diffusion 开放免费试用申请』人人都能开箱即用啦！
在过去的一段时间里，Stable Diffusion 在人物生成、场景生成、媒资生成、设计素材生成、游戏材质生成等领域，都展现出了极大的潜力与令人惊艳的效果。
除了自己动手在本地、服务器上搭建 Stable Diffusion 服务外，基于腾讯云函数 SCF 的云上 Stable Diffusion 应用将于近日发布，并已开启试用申请！部署完成后，你将直接得到一个可访问的 WebUI 链接 / API 地址！再也不用担心自己小电脑带不起来啦！
🤖 『FlowUs AI 开启公测全面』继印象AI之后，国内又一款类Notion AI 产品跟上进度
FlowUS AI 是基于人工智能的线上协作文档，具有AI写作、文本处理、代码处理、Al翻译、表格处理、Latex公式处理等功能，智能化地解决工作、学习、生活中的各项任务。
在经过几个月内测后，终于开放公测！国内小伙伴可以申请一下，体现AI给文本处理带来的效率飞升！
⋙ 申请地址：flowus.cn/ai
🤖 『医疗保健开源框架 OpenGPT 和大语言模型 NHS-LLM』医疗任务表现优于 ChatGPT
OpenGPT 是一个开源框架，有助于生成基于指令的数据集和LLM的监督训练；NHS-LLM是基于OpenGPT的医疗保健大型语言模型。
从测试结果来看，它在各种医疗任务上的实验表现优于ChatGPT，并在进行更多的验证，以期创建一个成熟的医疗保健会话大模型。此外，项目在 GitHub 公布了三个数据集：
1. NHS UK Q/A, 24665 Q/A pairs
2. NHS UK Conversations, 2354 Conversations
3. Medical Task/Solution, 4688 pairs generated via OpenGPT using the GPT-4 model as a teacher ⋙ GitHub | Blog
🤖 『Anthropic 将 Claude 上下文窗口扩展到10万 token 』能处理几百页的文本了！
5月11日，AI初创研究公司 Anthropic 宣布，其文本生成AI模型Claude上下文窗口从9,000个token扩展到了100,000个token，以改善文本生成AI 的记忆能力。
也就是说，你现在可以使用 Claude 消化分析数百页的长篇文本，还能从多个文档甚至一本书中检索信息，回答需要跨越多个部分的「知识综合」问题！更多的使用场景还有：
▢ 消化、总结和解释财务报表或研究论文等文档
▢ 根据年度报告分析一个公司的风险和机会
▢ 识别法律文件中的风险、主题和不同形式的论证
▢ 阅读数百页的开发者文档并提供技术问题的答案
▢ 通过将整个代码库放入上下文并智能地构建或修改它来快速原型设计 ⋙ Anthropic Blog
🤖 『Meta开源AI模型ImageBind』具备声音图像3D视频等6种模态学习和生成能力
5月10日，Meta公布了基于计算机视觉的多模态开源AI模型ImageBind，ImageBind 模型能够同时从文本、图像/视频、音频、深度（3D）、热能 (红外辐射) 和惯性测量单元 (IMU) 等6种不同的信息形式 (模态) 中学习。
这也是目前第一个能够同时绑定来自6种模式数据的 AI 模型，且无需明确监督 (Explicit Supervised)。ImageBind 目标是使机器具备类似于人类的全面理解能力，能够超越之前的单一模态模型，具有更好的性能，并能够更好地分析多种形式的信息 ⋙ Meta Blog | 中文解读
🤖 『不懂代码的我，利用GPT做了一个微信小程序』手把手图文教程分享
没有代码基础也能开发小程序么？可以的！这里就有一篇零基础小白使用 ChatGPT 开发小程序的完整过程！
小程序名字为「倒数日」，记录聚集重要日期的时间间隔。作者不仅在每个操作步骤里详细地截图和文字说明，还附上了ChatGPT的Prompt (提示词)，以及讲解如何调整生成代码的报错信息。非常详细，跟着操作就你也可以完成哦！
接下来，我将手把手教下大家如何利用chatgpt来实现一个微信小程序的搭建。前半部分我们先简单介绍怎么注册小程序，后半部分介绍怎么进行开发上线。
第一部分：怎么注册小程序
1. 注册小程序
2. 小程序信息填写
3. 开发者工具下载
4. 创建小程序项目
第二部分：怎么进行开发上线
5. 利用chatgpt来生成代码
6. 创建add文件夹和文件
7. 拷贝代码
8. 运行和预览
9. 实战错误调整：代码红色错误，逻辑错误，新增功能
10. 发布准备
11. 发布成功，等待上线 ⋙ 完整开发教程
🤖 『中国互联网大厂的 ChatGPT 追赶之旅现状』关键的掣肘反而不在技术方面
中国做生成式AI，无论是模型还是应用，最值得仰仗的还是互联网大厂。只有它们拥有足够的资源和决心去做这件事情。那国内互联网大厂「ChatGPT追赶之旅」的具体进度如何了？难点在哪里？
一些熟悉内情的朋友透露，在生成式AI赛道，国内互联网大厂固然落后于世界先进水平 (OpenAI)，但落后的幅度尚不致命，而且不缺乏追赶的手段。关键的掣肘可能不在于技术层，而在于其他方面：
1. 互联网大厂内部的技术团队对生成式AI的热情很高，老板也乐意投入巨额资源，不仅仅是为了「追新」或迎合资本市场
2. 互联网大厂做生成式AI，目前主要应用方向还是内部降本增效，面向C端 (或中小B端) 的大规模应用仍旧十分遥远
3. 追赶OpenAI的道路是艰难的，但在不计成本的投入之下，差距可能缩小到一个合理的量级，尽管差距将一直存在
4. 目前互联网大厂尚未拿出能说服主管部门的概念或实例，从而难以争取更多上层资源 ⋙ 全文
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