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本期有整合包，感谢大家一直的3连支持，私信回复口令自动发送，口令（冒号右边）：Kontext训练包 有些朋友没看懂，这里再说下， 小数据集情况下也就是20-30对，一对是2张图！推荐不低于3000步，一些朋友实测反馈1000步无效，3000步可以 总步数的计算方式 (图片对-验证对)*重复*轮次 一般默认验证对是0.1也就是10%，比如有30对图片，验证对就是3，如果重复次数是10，轮次是10 ，也就是（30-3）*10*10=2700步，图片数据集多了需要自己提高步数，具体自己计算和把握 然后我们实际跑的时候的步数计算大致是 ，按照上面例子，(30+30*10%)*10*10也就是说是3300步，看着跑了3300步，实际有效的是2700步，大家务必注意下！所以实际需要的步数是按照第一种方式的，否则实际步数会差20% Flux Kontext Dev衣服平面图转3D V1 https://www.runninghub.cn/post/1940277216284463106/?utm_source=kol01-RH099 Flux Kontext Dev万物脱壳本地解码V1（Nunchaku） https://www.runninghub.cn/post/1940337496180064258/?utm_source=kol01-RH099 Flux Kontext Dev一句话图像编辑V3（单图） https://www.runninghub.cn/post/1938371380234620929/?utm_source=kol01-RH099 粉丝福利，注册送1000点，每日登录100点，畅玩4090！体验48G的超能魅力！ 贞贞的AI工坊（注册送0.2刀，各种API）：https://ai.t8star.cn/ 左侧令牌，创建令牌，分组选择default，随便取个名字，复制API即可使用，支持直接用（聊天模式），也支持各种工具调用（comfyui,sillytavern,cusor等） Go YounJung（高允贞고윤정） Ins:https://www.instagram.com/goyounjung/ AIX PS AI版插件粉丝福利版：https://www.bilibili.com/video/BV1AaEnzoEGU/ 端脑云AI：https://cephalon.cloud/share/register-landing?invite_id=92gD9o 通过链接注册后可得5000脑力值 Lib模型会员送算力（搜T8star下载工作流）：https://www.liblib.art/viphome?referralCode=RYBbXGcH LightCC送2币永久98折：https://lightcc.cloud/login?invitationCode=yUK3NMVK16690 AIX官网：https://draw.aix.studio/ 可灵（会员送50%积分）：https://klingai.kuaishou.com/h5-app/invitation?code=6B4JMX8D4B8P Kontext高频词：https://github.com/lrzjason/Kontext-Bench-Analysis/blob/main/analysis.md Kontext官方数据集：https://huggingface.co/datasets/black-forest-labs/kontext-bench Magcache:https://github.com/Zehong-Ma/ComfyUI-MagCache Kontext训练在线版：https://fal.ai/models/fal-ai/flux-kontext-trainer Kontext本地训练：https://github.com/lrzjason/T2ITrainer 记得给开源作者点个star，赠人玫瑰，手留余香 模型 链接：https://pan.quark.cn/s/2b10a04673d2 路径： comfyui/models目录下 深入学习ComfyUI，AI知识，知识星球号：96920057 地址：https://t.zsxq.com/7F90A 节点地图（每周日更新）：https://github.com/T8mars/Comfyui-Aix-NodeMap 海外Plus会员：https://nf.video/rmo5T 优惠码：T8 图文介绍及工作流星球地址:链接：https://t.zsxq.com/fm9XU 下载方式：打开链接，文章底部扫码，复制口令，自动回复,需登录

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一个会自己思考的录音笔，出门问问最新研发的这个TicNote会成为你的得力助手吗？

记录靠手写、整理靠自己 效率还老低 AI是有了 但要么只会被动回答 要么功能单一 根本解决不了问题。 难道就没有一款能记得住、听得懂、会思考的工具吗？ 有的兄弟 有的 今天我要给大家分享的这个“高科技”——TicNote 出自国内少数能“软硬件一体化做AI”厂牌——出门问问

【CVPRW 2025】Arash Vahdat (NVIDIA)

转载自https://www.youtube.com/watch?v=28-sLw55a1s Visual Generative Modeling workshop@CVPR2025, afternoon session 15:30–16:00 What's wrong with diffusion? Speaker: Arash Vahdat (NVIDIA) Workshop website: https://vgm-cvpr.github.io/ About VGM at CVPR 2025 In recent years, diffusion models have rapidly overtaken previous methods to become the dominant approach in visual generative modeling, with widespread applications in generating images, videos, 3D objects, and more. However, these models also come with notable limitations, such as slow generation speeds, limited human intervention during the generation process, and challenges in modeling complex distributions like long videos. This year, our Visual Generative Modeling workshop at CVPR aims to explore what lies beyond diffusion models in visual generative modeling. We will discuss novel insights, alternative approaches, and new possibilities in modeling and generating visual data. Join us for a full-day event featuring keynote talks from both academia and industry -- all designed to ignite innovative ideas and novel research in visual generative modeling. Invited Speakers: Bill Freeman (MIT) Jiajun Wu (Stanford University) Jun-Yan Zhu (CMU) Phillip Isola (MIT) Kaiming He (MIT) Robin Rombach (Black Forest Labs) Jiaming Song (Luma AI) Jiatao Gu (Apple / UPenn) Varun Jampani (Stability AI) Arash Vahdat (NVIDIA) Ricky T. Q. Chen (FAIR) Liang-Chieh Chen (Amazon FAR) Organizers: Tianhong Li (MIT) Yilun Xu (Google DeepMind) Tianyuan Zhang (MIT) Tim Dockhorn (Black Forest Labs) Shuang Li (Stanford University) Arash Vahdat (NVIDIA) Kaiming He (MIT)

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