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    万字长文！从零开始带你进阶AI绘画神器Stable Diffusion 在开始这篇文章之前，我想先给大家介绍一下我个人学习深入 SD 的学习曲线。 先学最基础的，大概理解参数模型提示词的用途，先把 SD 的流程跑通，这一步大概可以做出来相对看得过去的图了 然后再去研究模型和提示词的高级用法，比如，混用 lora 模型，提示词的分步和融合写法，这个时候，必然会涉及到一些原理性的东西，就会理解为什么 AI 画不好手了。到这一步，可以对图进行针对性的优化了，比如说一个图怎么达不到提示词想要的效果，可以针对性地优化提示词。 学习其他功能，图生图，Control net 插件，以及分层

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    向量数据库学习笔记（1） —— 基础概念 这样，只需将向量与各中心点比较，即可大致找到与待查询向量最近的群集，然后在群集中搜索，大幅缩小查询范围。嵌入模型是将复杂数据（如文本、图像、音频等）转换为向量表示的机器学习模型，这是向量数据库能够高效处理非结构化数据的核心技术。依此标准，万物皆可向量化，例如文字、图片、音频、视频、多模态数据，均可以有自己的标准实现向量化。当比较标准越多，对向量的比较（相似度、区分度）也就越高，例如下图是一个高维向量。将狗向量化，每一个比较标准即是一个向量维度，例如下图是一个二维向量。：相似的数据在向量空间中距离相近。

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