1.马斯克为什么一定要开源ai?源码
2.可免费使用NovelAI的资源指路（本地版，云端版）
3.ai导不出来源文件ai无法导出怎么办
4.OpenAI/Triton MLIR 第零章: 源码编译
5.AI与PDE（七）：AFNO模型的泄露源代码解析
6.成品网站w灬源码三叶草新增一对一模式，网友：还不收费哦

马斯克为什么一定要开源ai?源码

       马斯克坚持开源AI的主要原因是他相信开源可以促进技术的透明性、安全性和创新性。泄露

       首先，源码开源AI有助于增加技术的泄露zookeeper选举源码解析透明度。在封闭的源码源代码环境中，AI系统的泄露内部工作原理对外界来说是不透明的，这可能导致人们对系统的源码不信任。开源则允许任何人查看和理解AI系统的泄露源代码，从而增加公众对技术的源码信任。马斯克作为一个科技领袖，泄露深知透明度对于建立公众信任的源码重要性。

       其次，泄露开源AI有助于提高安全性。源码由于AI系统的复杂性，封闭的源代码环境可能隐藏着安全漏洞，这些漏洞可能被恶意利用。通过开源，安全专家可以更容易地发现和修复这些漏洞，从而提高整个系统的安全性。马斯克对AI安全性的关注反映了他对技术可能带来的潜在风险的深刻认识。

       再者，开源AI可以推动创新。开源环境鼓励开发者之间的合作和共享，这有助于加速技术的迭代和创新。当更多的人可以访问和修改源代码时，更有可能产生新的想法和解决方案。马斯克一直致力于推动科技创新，他相信开源是实现这一目标的重要途径。

       最后，马斯克的开源立场也反映了他对技术民主化的追求。他认为技术应该造福于全人类，而不是被少数人或公司所垄断。开源AI有助于打破技术壁垒，让更多的人能够参与到AI技术的发展中来，从而实现技术的民主化。

       综上所述，马斯克坚持开源AI的原因是多方面的，包括增加技术透明度、如何读sap源码提高安全性、推动创新以及追求技术民主化。这些原因共同体现了马斯克对AI技术的深刻理解和远见卓识。

可免费使用NovelAI的资源指路（本地版，云端版）

       NovelAI源码泄露后，大佬们已提供成熟使用方法。下载G资源，包含多个模型，选择一个适用即可。

       本地版推荐使用以下教程安装：AI绘画再次进化！novelai真官网版本解压即用 无需下载！这次1分钟内不用学也能会用 bilibili.com/video/BV1E...

       官网版本，一键使用。链接在视频简介，提取码需关注大佬后在私信里得到。

       云端版推荐此网站：ai.nya.la/stories（此网站已失效，一键搭建云端版请点击： 靠谱的赳晨：一键搭建NovelAI云端版（使用colab免费服务））。

       直接点Sign In 登录，点击Image Generation开始生成图像。如出现“太多请求正在处理，请稍后再试”提示，继续点击Generate，直至无法点击，然后稍等。

       本月日（周日）云端版服务即将停止，建议抓紧使用。搭建教程请参考： telegra.ph/NovelAI-%E5%...

       历史版本使用方法，建议自行搜索了解。

ai导不出来源文件ai无法导出怎么办

       在一般情况下，人工智能（AI）模型无法导出原始的来源文件，因为模型是通过对训练数据进行学习和训练而生成的。AI模型的训练过程通常涉及大量的数据处理和参数优化，并且生成的模型文件不包含原始的训练数据。

       AI模型通常以特定的文件格式（如.h5、.pb、.pth等）保存，这些文件包含了模型的权重、结构和配置信息。你可以使用这些模型文件进行推理、萝卜影视源码后端预测和应用部署等操作，但无法还原到原始的训练数据和源代码。

       如果你需要访问或获取原始的来源文件，你可能需要联系模型的创建者、开发者或提供者，并获得相关的许可或共享源代码的权限。请注意，具体的情况可能因不同的AI模型和应用而有所不同，这仅是一般情况的说明。

       AI中出大图时尺寸在xmm以上可以把长宽都缩小十倍，导出点的JPG，再在PS里按比例放大到实际尺寸，这么大图点分辨率也够了，或者先导出为PDF，再在PS里改。

       2.修改WINDOWS虚拟内存参数及存储盘：点“我的电脑”右键点“属性”出现“系统属性”----“高级”---“性能设置”-----“高级”---“虚拟内存”---“更改”

       3.用安全卫士清理系统垃圾和缓存文件，使系统畅通。

       4.修改AI的暂存盘:菜单栏“编辑”---“首选项”---“增效工具和暂存盘”修改下你试试吧

OpenAI/Triton MLIR 第零章: 源码编译

       本文旨在深入探讨开源AI项目OpenAI Triton MLIR，着重介绍Triton作为编程语言与编译器在GPU加速计算领域的应用与优化。Triton为用户提供了一种全新的方式，通过将其后端接入LLVM IR，利用NVPTX生成GPU代码，进而提升计算效率。相较于传统CUDA编程，Triton无需依赖NVIDIA的nvcc编译器，直接生成可运行的机器代码，体现出其在深度学习与数据科学领域的高性能计算潜力。Triton不仅支持NVIDIA GPU，还计划扩展至AMD与Intel GPU，其设计基于MLIR框架，通过Dialect支持多样化后端。本文将从源码编译角度出发，逐步解析Triton的设计理念与优化策略，为研究编译技术和系统优化的工程师提供宝贵资源。

       首先，需要访问Triton的官方网站，克隆其官方代码库，以便后续操作。构建过程涉及两个重要依赖：LLVM与pybind。storm fieldgroup源码分析LLVM作为Triton的核心后端，通过将高级Python代码逐步转换至LLVM IR，最终生成GPU可运行代码，体现了其在计算优化领域的优势。pybind组件则用于封装C++/CUDA或汇编代码，实现Python DSL与高性能组件的无缝集成。

       接下来，将LLVM与pybind分别编译安装，通过手动配置指定路径，确保编译过程顺利进行。LLVM的安装对于基于Triton进行二次开发的工程师和研究人员至关重要，因为它为Triton提供了强大的计算基础。在特定的commit ID下编译Triton，确保与后续版本兼容。

       在编译过程中，配置pybind同样至关重要，它允许用户通过Python API调用高性能组件，实现自动化生成高性能算子。完成编译后，生成的.so文件（libtriton.so）为后续Triton的Python接口提供了支持。

       将libtriton.so移动至triton/python/triton/_C目录下，确保Python路径正确配置，实现无缝导入与调用。通过简单的import triton命令，即可开启Triton的开发之旅。验证Triton性能，可以选择tutorials目录下的示例代码，如-matrix-multiplication.py，通过运行该脚本，观察Triton在GPU上的性能表现。

       Triton在NVGPU上的成熟映射路线，从抽象的Python DSL到贴近GPU层面的IR，最终生成高效机器代码，体现了其在高性能计算领域的优越性。Triton未来的发展蓝图将支持更多前端语言，对接不同硬件厂商的硬件，实现高效映射，满足多样化计算需求。

AI与PDE（七）：AFNO模型的笑星救地球源码源代码解析

       本文旨在解析AFNO模型的源代码，帮助读者理解模型细节与主干结构。首先，AFNO模型的主干框架在afnonet.py文件中定义，通过类AFNONet实现。模型的核心功能封装在多个类与函数中，依据代码注释逐步解析。

       在代码中，forward_features函数负责模型的核心逻辑，包括patch切割与mixing过程。这些操作由PatchEmbed类实现。位置编码self.pos_embed通过高斯初始化得到，增加模型的表示能力。

       关键模块AFNO2d位于代码中，它基于FNO的原理，负责处理输入数据。AFNO2d模块在forward_features函数中通过循环调用，实现数据的转换与混合。

       经过数个L layer处理后，模型进入类似解码器的结构，用于将中间结果映射为目标结果。这一过程通过self.head(x)实现，以解决特定分类问题。

       本文通过梳理代码流程与结构图，直观展示了AFNO模型的工作原理。读者可参考AFNO的GitHub源代码与论文，深入理解细节。后续文章将继续探讨基于AFNO模型框架的其他应用，如FourCastNet。

成品网站w灬源码三叶草新增一对一模式，网友：还不收费哦

       《成品网站w灬源码三叶草》无疑推动了格斗游戏的革新，引入了一系列旨在降低新手入门门槛和提高老玩家技术层次的功能，其中“SUPER GHOST BATTLE”模式成为其最闪亮的卖点。　　　　这一模式不仅是新手的温柔乡，也是资深玩家技术提升的福音，它通过模仿玩家的操作习惯，创造出一个技术层面接近玩家自己的AI对手，为玩家提供了一个独一无二的练习场。　　　　在《成品网站w灬源码三叶草》的“SUPER GHOST BATTLE”模式中，玩家被赋予了重新审视和提升自我技术的能力。通过选取自己过往的对局录像，或直接与GHOST对战，玩家能够在几乎完美复制的战斗环境中，针对自己的操作习惯进行深度学习和改进。　　　　这种模式的引入，使玩家能在直面自己的同时，也窥见自己技术上的不足，进行有效的查漏补缺。 成品网站w灬源码三叶草：在“SUPER GHOST BATTLE”中打破技术壁垒？

腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析

       随着stable-diffusion和midjourney等AI技术展现令人惊叹的艺术创作，人们对AI可控绘图的追求日益高涨。为提升AI图像生成的可控性，Controlnet和T2I-adapter等解决方案应运而生。系列文章将从T2I-adapter的源码出发，深入剖析其训练部分的实现原理。

       本篇我们将聚焦于训练源码的解析，通过代码结构的梳理，了解T2I-Adapter的训练流程。

       训练代码的运行涉及数据处理、模型加载、优化器设置以及实际训练过程。在第一部分，我们首先设置参数并加载数据，如DepthDataset，它从txt文件中读取、对应的深度图和文本描述。

       在模型加载阶段，我们区分了stable-diffusion模型和adapter。stable-diffusion模型加载时，其配置与推理阶段有所差异，如增加调度器参数、提高精度、调整分辨率和训练相关参数。adapter模型的加载则遵循推理过程中的初始化方法，通过构建不同模块来实现。

       训练过程中，adapter模型的关键结构包括下采样、卷积和ResnetBlock的使用，相比controlnet，T2I-adapter的参数更少，没有注意力层，这使得训练更为高效。模型放入GPU后，使用adamW优化器进行训练，同时设置学习率和数据保存路径。

       状态恢复部分，程序会判断是否从头开始或恢复训练，设置log信息。接下来，代码进入实际的训练循环，包括条件编码、隐藏状态生成、adapter结果附加至sd模型以及adapter梯度计算。

       loss函数定义在模型配置中，采用L2损失来衡量生成图像与给定时间点加噪ground truth的接近程度。训练过程中，loss计算和模型保存都在代码中明确体现。

       总的来说，T2I-adapter的训练源码展示了精细的结构和参数设置，确保了AI绘画的可控性和性能。在AI艺术的探索中，每一行代码都承载着技术进步的点滴痕迹。

腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练

       稳定扩散、midjourney等AI绘图技术，为人们带来了令人惊叹的效果，不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而，AI绘图的可控性一直不是很好，通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性，Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发，分析其实现方法。

       本篇是第一篇，主要介绍源码的运行方法，后续两篇将以深度图为例，分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter，也是为了继续研究我一直在研究的课题：“AI生成同一人物不同动作”，例如：罗培羽：stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图），Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感，后续将进行尝试。

       T2I-Adapter论文地址如下，它与controlnet类似，都是在原模型增加一个旁路，然后对推理结果求和。

       T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点，从图中可见，其一是在unet的编码阶段增加参数，而controlnet主要是解码阶段；其二是controlnet复制unit的上半部结构，而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型，因此T2I-Adapter的模型较小，默认下占用M左右，而controlnet模型一般要5G空间。

       首先确保机器上装有3.6版本以上python，然后把代码clone下来。随后安装依赖项，打开requirements.txt，可以看到依赖项的内容。然后下载示例，下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下，再下载T2I-Adapter的模型到目录下，模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5，也还下载了sd-v1-4.ckpt。

       根据文档，尝试运行一个由深度图生成的例子，下图的左侧是深度图，提示语是"desk, best quality, extremely detailed"，右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛，一开始在一台8G显存的服务器上跑，显存不够；重新搭环境在一台G显存的服务器上跑，还是不够；最后用一台G显存的服务器，终于运行起来了。

       接下来尝试跑openpose的例子，下图左侧是骨架图，提示词为"Iron man, high-quality, high-res"，右侧是生成的图像。

       既然能跑推理，那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行，目标是准备一点点数据把训练代码跑起来，至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步，我们以训练深度图条件为例，来运行train_depth.py。

       显然，习惯了，会有一些问题没法直接运行，需要先做两步工作。准备训练数据，分析代码，定位到ldm/data/dataset_depth.py，反推它的数据集结构，然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt，用于存放数据文件的地址，由于只是测试，我就只添加两行。然后准备，图中的.png和.png是结果图，.depth.png和.depth.png是深度图，.txt和.txt是对应的文本描述。

       文本描述如下，都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量，由于T2I-Adapter使用多卡训练，显然我也没这个环境，因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量，因此做简单的设置。

       做好准备工作，可以运行程序了，出于硬件条件限制，只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时，完成，按默认的配置，模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么，使用训练出来的模型试试效果，能生成如下（此处只是为了跑起来代码，用训练集来测试），验证了可以跑起来。

       运行起来，但这还不够，我们还得看看代码是怎么写法，下一篇见。

       PS：《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文，从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起，从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索，一步步介绍AI博弈的原理，而后引出强化学习方法，通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点，值得推荐。

       AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用，它集合stable-diffusion各项常用功能，还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术，我们也分析了它的源码实现，写了一系列文章。