GitHub 專案專注中文語言模型，並提供相關的程式碼和文件。
這個專案的目的是讓你能夠在本地的 CPU 或 GPU 上進行中文語言模型的訓練和部署。LLaMA 是一種大型語言模型，而 Alpaca 則是一種輕量級語言模型。透過這些架構，您可以建立和訓練自己的中文語言模型，應用於各種自然語言處理任務，例如文本生成、機器翻譯、情感分析等。
在該專案的 GitHub 頁面上，您可以找到詳細的文件和程式碼示例，以協助您開始使用這些模型。您也可以在專案上進行提問和討論，與其他開發者交流經驗和想法。不管您是想進行語言模型的研究、實驗，或者應用到實際項目中，這個專案都提供了有價值的資源和支援。
專案在 GitHub 上托管，您可以自由查看、下載和貢獻程式碼，以及參與社群討論。
從爵士樂到重金屬，從電子音樂到歌劇，音樂是一種深受人們喜愛的創意表達形式。到目前為止，由於歌詞、旋律、節奏和人聲複雜且層次豐富，創作引人入勝的音樂對於人工智慧 (AI) 系統來說尤其具有挑戰性。
今天 與 YouTube 合作，宣布推出 Google DeepMind 的 Lyria，這是我們迄今為止最先進的人工智慧音樂生成模型，以及兩項旨在為創造力開闢新遊樂場的人工智慧實驗：
為了開發這些項目，我們匯集了來自 Google 各地的技術專家以及眾多世界知名藝術家和歌曲作者，共同探索生成音樂技術如何負責任地塑造音樂創作的未來。我們很高興能夠建立新技術，以增強專業音樂家和藝術家社群的工作，並為音樂的未來做出積極貢獻。
Google DeepMind，前稱DeepMind科技（DeepMind Technologies Limited），是一家英國的人工智慧公司。公司建立於2010年，在2014年被Google收購。
2023 年 11 月 21 日
上圖評估了使用者對 GEN-2 和 PikaLabs 上的 SVD-Image-to-Video 的偏好。 就視訊品質而言，SVD-Image-to-Video 受到很多人青睞。 有關用戶研究的詳細信息，請參閱研究論文
再次証明 Prompt 對 GPT 的重要性。想進一步了解 Semantic Guidance 的運作，可參考 huggingface
AnimateDiff 是一個由上海人工智能實驗室、香港中文大學和美國史丹福大學聯合開發的項目。它提供了一個能夠以視覺方式呈現 GitHub 倉庫差異的工具。你可以使用 Stable Diffusion 或單獨運作此工具。
安裝和使用 AnimateDiff 的詳細教程可以在以下鏈接中找到：
此外，如果你更喜歡通過視頻來學習，你還可以在以下鏈接中找到中文的 YouTube 教學：
希望這些資源能幫助你了解和使用 AnimateDiff。
適合
Hotshot-XL：可與 Stable Diffusion XL 一起使用