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…
Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross Attention Control https://paperswithcode.com/paper/prompt-to-prompt-image-editing-with-cross https://arxiv.org/abs/2208.01626 https://github.com/google/prompt-to-prompt 编辑扩散模型;开源9天,收获900星 Recent large-scale text-driven synthesis models have ...
to - class : MovieRepository to - method : findBySchedule map - method : 查询座位 to - class : SeatRepository to - method : findByRowAndColumnAndStatus 现在,有意思的地方来,有了上面的一系列 DSL 之后,我们就可以接入到代码系统中。 阶段三:代码生成与低代码 只要ChatGPT 上下文能力足够强壮,或者...
代码解释:"""defget_source_code(function_name):#获取源代码returninspect.getsource(function_name)classCustmPrompt(StringPromptTemplate):defformat(self,**kwargs) ->str:#获取源代码source_code = get_source_code(kwargs["function_name"])#生成提示词模板prompt =PROMPT.format( function_name= kwargs["f...
代码大模型的prompt java,第一步:DAO中的实现方法packagecom.example.dao;importjava.lang.reflect.InvocationTargetException;importjava.sql.Connection;importjava.sql.ResultSet;importjava.sql.SQLException;importjava.uti
本文介绍了JavaScript中常用的三个弹出框函数:confirm、alert和prompt,它们的功能、使用方式及注意事项,并特别提及了百度智能云文心快码(Comate)作为高效编写代码的工具。
Task Facet Learning: A Structured Approach to Prompt Optimization 有了上面结构化Prompt的铺垫,UniPrompt的优化思路会更容易理解。以上的结构化Prompt编写其实就是把prompt拆分成了多个角度,例如profile,rules,workflow等等进行分别优化。UniPrompt同样采用了结构化prompt的思路,让模型直接生成结构化prompt,并对每个部分进行...
desc="Propose an instruction that will be used to prompt a Language Model to perform this task.", prefix="PROPOSED INSTRUCTION:", ) 基于以上大模型生成的指令候选,以及前面BootstrapFewShot生成的众多示例,下一步就是基于训练集选择最优的指令。这里论文构建了包括randomSearch等多个优化器,论文主推的MIPRO...
但是这时候我们只是生成了一个整体的说明, 并没有对每一行分别进行解释. 这时候我们继续和它对话, 使用 prompt: 可以在每一行代码上面加上注释, 便于我理解吗. 这时候它会逐行的进行代码标注, 便于你对每一行进行理解. 如果你接着对它提出一个粗浅的优化需求, 它也会照做. ...