本文分类:news发布日期:2026/1/11 17:22:06
打赏

相关文章

LoRA强度调节技巧:ora:my_style_lora:0.8参数含义与最佳实践

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

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-scripts训练结果评估标准建立:主观+客观双维度

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

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…

历史档案数字化新方案:HunyuanOCR在古籍识别中的尝试

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…

手机版浏览

扫一扫体验

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部