LoRA强度调节的艺术：从ora:my_style_lora:0.8看微调控制的精细之道 在如今AIGC创作愈发普及的背景下，越来越多设计师、内容创作者甚至企业开始尝试用AI生成专属视觉风格。但一个常见困扰是：训练好的LoRA模型，为什么有时“太猛”导…

解决400 Bad Request错误：HunyuanOCR API请求格式规范说明 在实际部署AI模型的过程中，一个看似简单的“400 Bad Request”错误往往会让开发者卡住数小时。尤其是在调用像腾讯混元OCR（HunyuanOCR）这类基于大模型的多模态服务时&…

LoRA训练质量如何评估？一套主观客观双维度体系来了 在如今人人都能“炼模型”的时代，LoRA（Low-Rank Adaptation）就像给大模型装上了一副轻巧的“定制眼镜”——不用动原模型一根筋，就能让它学会新风格、新人物、新表达…

negative_prompt 负面提示词编写原则：避免模糊表达 在生成式 AI 的实际应用中，一个常被低估却至关重要的细节正在悄悄决定输出质量的上限——你告诉模型“不要什么”的方式是否足够清晰。无论是用 Stable Diffusion 生成一张角色肖像，还是通过…

消费级显卡也能跑！lora-scripts支持RTX3090/4090低资源训练LoRA 在生成式AI席卷创意与产业的今天，一个曾经遥不可及的梦想正变得触手可及：普通人用一张家用显卡，也能训练出属于自己的专属AI模型。这不再是实验室里的专利&#xff…

历史档案数字化新方案：HunyuanOCR在古籍识别中的尝试 当一张泛黄的清代奏折扫描图被上传至系统，几秒钟后，屏幕上跳出结构清晰、带坐标的文本结果——“光绪二十七年三月初五日，军机大臣奉旨……”，连夹在字里行间的朱…

第一章：C26中std::execution内存模型的演进背景随着现代硬件架构对并行计算能力的持续增强，C标准库在并发编程支持方面不断演进。std::execution 作为执行策略的核心抽象，自 C17 引入并行算法以来，已成为控制算法执行方式的关键机…

Conda环境构建实战：为LoRA训练打造稳定、可复现的AI开发底座 在如今快速迭代的AI研发环境中，一个常见的尴尬场景是：某个LoRA微调脚本在同事的机器上跑得飞起，换到自己电脑却报出一连串“ModuleNotFoundError”或CUDA版本不兼容的错…