论文: Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross Attention Control代码: GitHub - google/prompt-to-prompt玩儿过 Stable Diffusion 的人都知道,文生图模型虽然生成的都很逼真质量很高,但是多样性比较随机…
本文来自: Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross Attention Control正式介绍本文之前,先看看Stable Diffusion 的 hypernetwork,与本文有异曲同工之妙。原始Stable Diffusion模型的cross-attention模块如…
google/prompt-to-promptPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork312 Star3.3k main 1Branch0Tags Code Prompt-to-Prompt Latent DiffusionandStable DiffusionImplementation Project Page Paper Setup This code was tested with Python 3.8,Pytorch1.11 using pre-traine...
tip = dspy.InputField(format=str, desc="A suggestion for how to go about generating the new instruction.", prefix="TIP:", ) proposed_instruction = dspy.OutputField( desc="Propose an instruction that will be used to prompt a Language Model to perform this task.", prefix="PROPOSED INSTRUC...
提示词工程的建模在大模型对话agent的开发中有着重要的地位,好的提示词模板可以辅助大模型做出更加准确的预测,得到更加准确的答案。本文使用langchain进行agnent开发,langchain中封装了很多工具和方法其中就包括不同的prompt模板,接下来本文将详细介绍几种不同风格的pro
("""Use the information below to learn about a task that we are trying to solve using calls to an LM, then generate a new instruction that will be used to prompt a Language Model to better solve the task.""")ifuse_dataset_summary:dataset_description=dspy.InputField(desc="A description ...
传统的软件生成方式需要程序员编写大量的代码,然后进行测试、发布等一系列繁琐的流程。而实时生成技术则是借助人工智能技术,让计算机自动生成代码,并直接运行,从而大大提高了软件生成的效率和质量。 而实时生成技术是一种借助人工智能技术让计算机自动生成代码,并直接运行的方法,大大提高了软件生成的效率和质量。实现实时...
提示工程(Prompt Engineering)是通过优化提示词引导大语言模型(LLM)实现特定任务的方法,涵盖Prompt的定义、分类、要素及工作原理。Prompt分类包括可解释性(硬/软提示)、交互方式(在线/离线)及应用领域(信息检索、文本生成等)。掌握Prompt工程能提升模型性能,解
👉导读近期 AIGC 狂潮席卷，“前端走向穷途”“低代码时代终结”的言论甚嚣尘上。事实上 GPT 不仅不会干掉低代码，反而会大幅度促进低代码相关系统的开发。本文会介绍 GPT Prompt Engineering 的基本原理，以及如何帮助低代码平台相关技术快速开发落地的技术方案。接着往下看吧~👉看目录点收藏，随时涨技术1 提示...