咚叶大人
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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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【算法开发】Mamba-UNet

保证奶奶看得津津有味,爷爷看得不能入睡!
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博文更新于 2025.06.04 ·
2981 阅读 ·
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【项目实战】nnUNet+Mamba本地部署推理流程

本项目将nnUNet和Mamba实现本地部署,对人体肝部区域CT图像实现自动化病灶精准分割处理。
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博文更新于 2025.05.18 ·
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配置 Jetson Nano 摄像头使用 GStreamer 传输 RTSP 流到本地

本项目主要实现在同一局域网下,Nano与本地笔记本通过GStreamer实现视频流低延迟,高保真传输。
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博文更新于 2025.05.18 ·
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本地编译 OpenCV 支持 GStreamer

由于pip的OpenCV不支持GStreamer,我们利用CMake来自主编译OpenCV来支持GStreamer。
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博文更新于 2025.05.18 ·
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【项目实战】基于YOLOv5+PySide6的遥感目标识别系统

本文讨论的项目是基于经典目标分割算法yolov5和pyside6框架开发的对遥感目标检测的GUI系统,支持图片、视频以及摄像头进行目标检测,并保存检测结果到本地。给感兴趣的小伙伴参考学习,完整的代码资源文件获取方式见文末。
原创
博文更新于 2025.05.18 ·
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【全流程】配置 Jetson Nano 摄像头使用 GStreamer 传输 RTSP 流到本地(整合版)

本文从软件安装入手,包括自主编译OpenCV支持模块,详细介绍了如何配置Jetson Nano使用GStreamer低延迟传输视频流到本地计算机,保证奶奶都能看懂!
原创
博文更新于 2025.05.18 ·
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【解读论文+手撕代码】VM-UNet——基于状态空间模型的医学图像分割新方法

本文深入解读了VM-UNet状态空间模型的论文及其模型源代码,保证奶奶都能看懂
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博文更新于 2025.05.14 ·
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【手撕代码】Mamba源码讲解

本文主要详细解读2024年文章《Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces》里的Mamba块源码,保证奶奶都能看懂!
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博文更新于 2025.05.14 ·
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嘻嘻嘻嘻嘻

谢谢谢谢谢谢
原创
博文更新于 2025.03.25 ·
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谢谢谢谢谢谢谢谢

嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻。
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博文更新于 2025.03.25 ·
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【全流程】从零开始在 Windows 上安装 WSL2

本文详细展示了如何在Windows系统上安装并配置Linux虚拟环境WSL2工具,从下载到使用应有尽有,保证奶奶都能看懂!
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博文更新于 2025.03.24 ·
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