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Python使用百度文心一言AI方法
System
2024-09-01
所有,AIGC

首先，你需要确保你有一个百度开发者账号，并且已经创建了文心一言应用，获取了API Key。

以下是一个使用Python发送请求到百度文心一言API的示例代码：




import requests
 
# 替换成你的API Key
API_KEY = "your_api_key"
 
# 文心一言的API地址
API_URL = "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token"
 
# 获取access token
def get_access_token(api_key):
    params = {
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': api_key
    }
    response = requests.post(API_URL, params=params)
    if response.ok:
        return response.json().get('access_token')
    else:
        raise Exception('Error retrieving access token: ', response.text)
 
# 调用文心一言
def call_wenxin_ai(access_token, text):
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {access_token}'
    }
    data = {
        'session_id': "wenxin_test",
        'query': text,
        'user_id': "test_user"
    }
    response = requests.post('https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxin-bot/chat', headers=headers, json=data)
    if response.ok:
        return response.json().get('result').get('response')
    else:
        raise Exception('Error callingwenxin ai: ', response.text)
 
# 使用示例
access_token = get_access_token(API_KEY)
print(call_wenxin_ai(access_token, "你好，文心一言"))

确保替换your_api_key为你的API Key，运行代码后，它将向百度文心一言发送一个问题，并打印出回答。

注意：上述代码中的API\_URL可能会变化，请确保你使用的是最新的API地址。

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Meta 的 Emu Edit 和 Emu Video 首次亮相
System
2024-09-01
所有,AIGC

Meta的Emu Edit和Emu Video首次亮相可能指的是Meta在某个平台或者活动上首次公开展示了这两个产品的存在。由于没有提供具体的上下文信息，我们只能假设这里的“首次亮相”是指在某个技术会议或发布会上公布的首次公开演示。

如果我们假设这是在一个技术会议上的首次公开，那么可能的解决方案是创建一个简单的演示，展示这两个产品的基本功能。以下是一个可能的示例代码，演示如何在JavaScript中使用Emu Edit和Emu Video：




<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Emu Edit and Emu Video Demo</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/meta-emu-edit@latest/dist/bundle.js"></script>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/meta-emu-video@latest/dist/bundle.js"></script>
</head>
<body>
    <div id="emu-edit" style="width: 600px; height: 400px;"></div>
    <div id="emu-video" style="width: 600px; height: 400px;"></div>
 
    <script>
        const emuEdit = new EmuEdit({ target: document.getElementById('emu-edit') });
        const emuVideo = new EmuVideo({ target: document.getElementById('emu-video') });
 
        // 初始化代码和视频
        emuEdit.loadCode('// Your initial code here');
        emuVideo.loadVideo('// Your initial video URL here');
    </script>
</body>
</html>

在这个例子中，我们首先通过script标签引入了Emu Edit和Emu Video的最新版本。然后，我们在页面上创建了两个div元素，用于显示这两个产品。最后，我们初始化了Emu Edit和Emu Video的实例，并加载了初始代码和视频。这个简单的示例展示了如何在网页上集成这两个产品，并可能在Meta的首次亮相演示中使用。

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java集成stable diffusion
System
2024-09-01
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Java 集成 Stable Diffusion 模型是一个复杂的过程，涉及到Java和深度学习框架的结合，以及模型的使用。这里我们不能提供一个完整的解决方案，但我们可以提供一个基本的框架和一些可能的解决方案。

首先，你需要有一个训练好的Stable Diffusion模型，并确保它可以被Java调用。这可能涉及到使用Java中的深度学习库，如Deeplearning4j或ND4J，或者使用JNI（Java Native Interface）调用Python模型。

解决方案1：使用JavaCV（结合OpenCV和FFmpeg）来处理图像。




// 加载模型和权重
SDModel model = new SDModel("path_to_model_folder");
 
// 读取图像
Mat image = Imgcodecs.imread("path_to_image");
 
// 进行预测
Mat prediction = model.predict(image);
 
// 保存结果
Imgcodecs.imwrite("path_to_save_result", prediction);

解决方案2：使用Java调用Python脚本。




// 创建一个新的进程来运行Python脚本
ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder("python", "path_to_python_script.py");
pb.redirectErrorStream(true);
Process p = pb.start();
 
// 读取Python的输出
BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()));
String line = null;
while ((line = in.readLine()) != null) {
    System.out.println(line);
}
in.close();
p.waitFor();

在这个Python脚本中，你需要加载模型并使用Stable Diffusion生成图像。




# 导入必要的库
import sys
from stable_diffusion import StableDiffusionPipeline
 
# 加载模型
sd_pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("StableDiffusionPipeline.from_pretrained")
 
# 读取图像
image = "path_to_image"
 
# 进行预测
prediction = sd_pipeline(image)
 
# 输出结果
print(prediction)

注意：以上代码只是一个框架，并不能直接运行。你需要根据你的模型和环境进行调整。例如，你可能需要在Java中处理模型权重，或者在Python中处理图像生成的细节。

集成Stable Diffusion模型是一个非常复杂的任务，涉及深度学习、计算机视觉和编程语言集成等多个领域。需要具备相关知识背景和实践经验才能成功集成。

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Kaggle 部署 stable-diffusion
System
2024-09-01
所有,AIGC

在 Kaggle 上白嫖 stable diffusion 模型部署，通常需要以下步骤：

  1. 创建 Kaggle 账号并登录。
  2. 进入 Kaggle 社区，寻找适合的深度学习环境镜像。
  3. 使用这些镜像创建自己的 Kernel。
  4. 在 Kernel 中编写代码来部署和使用 stable diffusion 模型。

由于 Kaggle 不允许直接分享完整的模型文件，你需要上传你的模型权重文件到你的 Kaggle Kernel 环境中。

以下是一个简单的 Python 示例，展示如何在 Kaggle Kernel 中加载和使用 stable diffusion 模型：




# 导入必要的库
from diffusers import StableDiffusionPipeline
 
# 初始化 Stable Diffusion 管道
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
    revision="fp16",  # 使用 fp16 进行推理，可以加速推理过程
)
 
# 用于生成图像的函数
def generate_image(prompt):
    image = pipe(prompt, guidance_scale=10.0, seed=234, steps=12)
    image.save(f"{prompt}.png")
 
# 使用你的模型生成图像
generate_image("a beautiful landscape")

请注意，这只是一个代码示例，实际部署时可能需要根据你的模型权重文件和 Kaggle 环境的具体要求进行调整。此外，Kaggle 的资源是有限的，大型模型的部署和使用可能会受到计算资源限制。

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【Docker】搭建便捷的Docker容器管理工具 - dockerCopilot
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2024-08-30
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dockerCopilot 是一个基于 Docker 的开源工具，旨在简化 Docker 容器的管理。以下是如何使用 dockerCopilot 的基本步骤：

  1. 安装 Docker：确保你的系统上安装了 Docker。

  2. 获取 dockerCopilot 镜像：

    


docker pull moul/docker-copilot

  3. 运行 dockerCopilot：

    


docker run -it --name=docker-copilot --rm -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v /usr/bin/docker:/usr/bin/docker moul/docker-copilot

以上命令会启动一个 dockerCopilot 容器，并挂载 Docker 的 socket 和二进制文件，使得 dockerCopilot 可以与 Docker 守护进程通信。

在 dockerCopilot 运行后，你可以通过它提供的命令行接口来管理 Docker 容器。例如：

  • 列出所有容器：docker-copilot list
  • 启动容器：docker-copilot start <container-name>
  • 停止容器：docker-copilot stop <container-name>
  • 重启容器：docker-copilot restart <container-name>

请注意，dockerCopilot 可能不是最新的工具，随着 Docker 和相关工具的发展，其功能可能已经被集成到 Docker CLI 中，使用起来更为直接和便捷。

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GitHub Copilot Workspace：欢迎进入原生Copilot开发环境
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2024-08-30
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GitHub Copilot Workspace 是一个开发环境，它提供了一系列工具，帮助开发者更高效地编写代码。它包括了一个集成的编辑器，以及一些辅助工具，如代码预览和自动完成。

以下是如何使用 GitHub Copilot Workspace 的基本步骤：

  1. 安装 Visual Studio Code 和 GitHub Copilot 插件。
  2. 登录 GitHub Copilot 账户。
  3. 打开 Visual Studio Code，选择一个项目文件夹作为工作区。
  4. 在 Visual Studio Code 中启用 GitHub Copilot Workspace。

这是一个简单的例子，展示如何在 Visual Studio Code 中启用 GitHub Copilot Workspace：




// 首先，确保你已经安装了 GitHub Copilot 插件。
 
// 打开 Visual Studio Code，然后打开或创建一个项目文件夹。
 
// 在 Visual Studio Code 中，找到并点击 GitHub Copilot 的图标。
 
// 登录你的 GitHub Copilot 账户（如果尚未登录）。
 
// 点击 "Enable GitHub Copilot Workspace" 选项。
 
// 现在，你可以开始使用 GitHub Copilot Workspace 了，它会提供实时的代码建议。

请注意，具体的操作步骤可能会随着 GitHub Copilot Workspace 的更新而变化。

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[AIGC] Doris：一款高效的MPP数据仓库引擎
System
2024-08-30
所有,AIGC

Doris是一个现代化的MPP数据仓库，主要用于在线分析处理（OLAP）。以下是一个简单的示例，展示如何使用Doris的SQL接口创建一个简单的表并插入数据：




-- 创建一个名为 "example_table" 的表，包含三个列：id, name 和 price
CREATE TABLE example_table (
  id INT,
  name VARCHAR(100),
  price DOUBLE
) ENGINE=OLAP
PARTITION BY RANGE(id) (
  PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10000),
  PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20000),
  PARTITION p2 VALUES LESS THAN (30000),
  PARTITION p3 VALUES LESS THAN (40000)
);
 
-- 插入数据
INSERT INTO example_table VALUES (1, 'apple', 10.0);
INSERT INTO example_table VALUES (2, 'banana', 20.0);
-- ... 更多数据插入 ...

在这个例子中，我们创建了一个分区表，其中数据根据 "id" 列的值被划分到不同的分区。然后我们通过INSERT语句向表中添加了两条记录。这个过程展示了如何使用Doris的标准SQL语法进行数据的插入和查询操作。

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用Conda配置 Stable Diffusion WebUI 1.9.4
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2024-08-30
所有,AIGC

为了在Conda环境中配置Stable Diffusion WebUI 1.9.4，你需要遵循以下步骤：

  1. 创建一个新的Conda环境（可选但推荐）：

    


conda create -n sd_webui python=3.10

  2. 激活新创建的Conda环境：

    


conda activate sd_webui

  3. 安装Stable Diffusion WebUI：

    


pip install stable-diffusion-webui
  4. 确保所有依赖项都已安装。如果你遇到任何错误，请根据错误消息安装缺失的依赖项。

  5. 运行Stable Diffusion WebUI：

    


python -m sd_webui

如果你需要特定版本的依赖项，请确保在激活环境后使用pip install命令来安装正确版本的包。

请注意，上述步骤提供了一个基础的安装指南。具体的安装步骤可能会随着Stable Diffusion WebUI版本的更新而变化。如果遇到任何问题，请参考官方文档或者GitHub仓库的README文件以获取最新的安装指南。

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完整指南：如何使用 Stable Diffusion API
System
2024-08-30
所有,AIGC



import os
from huggingface_hub.utils import login_to_huggingface_hub
from stable_diffusion.api import StableDiffusionPipeline
 
# 登录到 Hugging Face Hub
login_to_huggingface_hub()
 
# 设置Stable Diffusion模型的路径
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
 
# 加载模型
sd_pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)
 
# 设置图像生成的提示词
prompt = "a photo of a woman wearing a red dress"
 
# 设置图像生成的 seed 值
seed = 1234
 
# 设置图像生成的步骤数
steps = 50
 
# 设置图像生成的输出分辨率
height = 768
width = 1024
 
# 设置图像生成的加性噪声的标准差
noise_std = 0.
 
# 设置图像生成的清晰度
clr_img_std = 10.
 
# 设置图像生成的保存路径
save_path = "output.png"
 
# 生成图像
image_generation = sd_pipeline(prompt=prompt, seed=seed, steps=steps, height=height, width=width, noise_std=noise_std, clr_img_std=clr_img_std)
 
# 保存图像
image_generation.save(save_path)

这段代码展示了如何使用Stable Diffusion API进行图像生成。首先，通过login_to_huggingface_hub登录到Hugging Face Hub，然后加载预先训练好的Stable Diffusion模型。接着，设置了图像生成所需的各种参数，并调用模型生成了一张图像，最后将生成的图像保存到本地。这是一个简单的例子，展示了如何使用Stable Diffusion进行基本的图像生成任务。

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运行StableDiffusionInpaintPipeline的Example时报错：OSError: Cannot load model runwayml/stable-diffusion-...
System
2024-08-30
所有,AIGC

报错解释：

这个错误表明你在尝试运行一个使用Stable Diffusion模型的图像生成或图像修复任务时，程序无法加载预训练的模型。这可能是因为模型文件不存在、路径不正确、文件损坏或者缺少必要的依赖。

解决方法：

  1. 确认模型文件是否存在：检查你是否已经下载了Stable Diffusion模型，并且模型文件的路径是正确的。
  2. 检查模型文件的路径：确保你在代码中指定的模型路径与实际模型文件的存储位置相匹配。
  3. 检查依赖：确保所有必要的Python库都已安装，并且版本兼容。
  4. 检查文件损坏：如果模型文件已损坏，尝试重新下载模型文件。
  5. 权限问题：确保你有权限访问模型文件所在的目录。
  6. 如果以上步骤都不能解决问题，查看程序的错误日志或者输出信息，寻找更具体的错误提示，并根据提示进行相应的处理。
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