Timeline

  1. 生成式AI与模型训练
    从失败到优化:一份为小数据集定制的wan2.2视频LoRA训练指南

    小数据集下的实战经验与参数优化全流程

    系统梳理LoRA模型在小数据集场景下的高效训练方法,涵盖从实验设计(DOE)、变量筛选、成本控制到超参数优化的实证流程,结合实际案例总结参数选择、训练策略与泛化能力提升的关键经验,为LoRA训练提供可复用的实战范式。

    从失败到优化:一份为小数据集定制的wan2.2视频LoRA训练指南
  2. 生成式AI与图像编辑
    FLUX.1 Kontext 模型架构与技术框架深度分析报告

    高保真统一生成与上下文感知编辑的技术创新

    全面解析FLUX.1 Kontext模型的架构设计、核心机制与技术创新,涵盖高保真潜在空间、混合流变换器、虚拟时间步、潜在对抗扩散蒸馏等关键技术,并结合KontextBench基准测试,探讨其在统一图像生成与编辑任务中的突破与挑战。

    FLUX.1 Kontext 模型架构与技术框架深度分析报告
  3. 技术分析
    论AI图像生成中的控制论:基于《Illustrious》技术报告的方法论反思与实践推演

    从方法论到实践法则,系统性解析AI图像生成的可控性工程

    基于《Illustrious》技术报告,系统性梳理并深入分析AI图像生成中的提示词结构化、特征解耦微调与高分辨率生成策略,为高阶创作者提供一套有理论支撑、可复现、可预测的实践法则。

    论AI图像生成中的控制论:基于《Illustrious》技术报告的方法论反思与实践推演

All caught up.