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豆腐乳的营养价值

豆腐乳是中国的传统食品之一,它是由豆腐经过一定的发酵过程制成的。豆腐乳不仅味道鲜美,还具有很高的营养价值。

豆腐乳的营养价值

豆腐乳中含有大量的蛋白质、钙、磷、铁、维生素B1、维生素B2和维生素E等营养成分。蛋白质是人体所需的重要营养物质,而豆腐乳中的蛋白质含量比普通豆腐更高。钙和磷是构成骨骼的重要营养物质,对保持骨骼健康有很大帮助。

此外,豆腐乳还含有一些对人体有益的酵素和益生菌,这些物质可以帮助人体消化、吸收食物中的营养物质,增强人体免疫力。因此,豆腐乳不仅是一种美味的食品,也是一种健康的食品。

豆腐乳的烹饪方法

豆腐乳不仅可以直接食用,还可以用来烹饪一些美味的菜肴。

豆腐乳的烹饪方法

比如说,豆腐乳可以用来烤鸡翅、烧排骨、炒青菜等等。在烹饪的过程中,只需将豆腐乳切成小块,加入到菜肴中即可。豆腐乳的鲜香味道可以让菜肴更加美味可口。

此外,豆腐乳还可以用来制作一些特色小吃,比如豆腐乳脆皮肠、豆腐乳蒸蛋等等。这些小吃不仅好吃,而且营养丰富,深受消费者的喜爱。

豆腐乳的购买建议

在购买豆腐乳时,建议消费者选择正规渠道的产品。同时,要注意产品的生产日期和保质期,购买新鲜的产品,并在保质期内食用。

豆腐乳的购买建议

此外,豆腐乳是一种发酵食品,容易受到外界环境的影响,因此要注意存储条件。建议将豆腐乳存放在阴凉、干燥、通风的地方,避免阳光直射和高温。

总之,豆腐乳是一种既美味又营养的食品。在购买和食用时,消费者要注意产品的质量和存储条件,才能更好地享受豆腐乳带来的健康和美味。

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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>大(da)神(shen)微(wei)調(tiao)Stable Diffusion,打(da)造(zao)神奇(qi)寶(bao)貝(bei)新(xin)世(shi)界(jie)

新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

來(lai)源(yuan):AI科(ke)技(ji)評(ping)論(lun)

編(bian)輯(ji):桃(tao)子(zi)

【新智元導(dao)讀(du)】不(bu)再(zai)依(yi)賴(lai)提(ti)示(shi)庫(ku),輸(shu)入(ru)任(ren)意(yi)文(wen)本(ben)都(dou)可(ke)生(sheng)成(cheng)。

作(zuo)為(wei)壹(yi)個(ge)強(qiang)大、公(gong)開(kai)且(qie)足(zu)夠(gou)簡(jian)單(dan)的(de)模(mo)型(xing),最(zui)近(jin)大火(huo)的 Stable Diffusion 在(zai)文本生成圖(tu)像(xiang)之(zhi)外(wai),給(gei)了(le)大家(jia)無(wu)限(xian)的創(chuang)作可能(neng)性(xing)。

最近,来自(zi) Lambda Labs 的機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)研(yan)究(jiu)員(yuan) Justin Pinkney 對(dui)該(gai)模型進(jin)行(xing)了微调,構(gou)建(jian)了一个神奇宝贝生成器!

来看(kan)一些(xie)有(you)趣(qu)的例(li)子~

下(xia)图是(shi)输入名(ming)字(zi)後(hou)生成的一些神奇宝贝:戴(dai)珍(zhen)珠(zhu)耳(er)環(huan)的少(shao)女(nv)、奧(ao)巴(ba)馬(ma)、特(te)朗(lang)普(pu)、鮑(bao)裏(li)斯(si)·約(yue)翰(han)遜(xun)、龍(long)貓(mao)、Hello Kitty。

Lady Gaga、鲍里斯·约翰逊、普京(jing)、默(mo)克(ke)爾(er)、特朗普、柏(bai)拉(la)图:

耶(ye)穌(su)基(ji)督(du):

除(chu)了現(xian)有的角(jiao)色(se)和(he)公共(gong)人(ren)物(wu),妳(ni)還(hai)可以(yi)输入一个描(miao)述(shu)来生成自己(ji)想(xiang)象(xiang)的神奇宝贝:骷(ku)髏(lou)祭(ji)司(si)

你也(ye)可以输入自己的姓(xing)名或(huo)網(wang)名,生成屬(shu)於(yu)自己的神奇宝贝形(xing)象。這(zhe)可太(tai)酷(ku)了,推(tui)特上(shang)的网友(you)紛(fen)纷用(yong)自己的名字展(zhan)开创作,看看自己如(ru)果(guo)變(bian)成神奇宝贝會(hui)是什(shen)麽(me)樣(yang)子。

图註(zhu):网友 Jo Barf Creepy 的神奇宝贝形象

图注:网友 Elizabeth Holmes 的神奇宝贝形象

图注:网友 Upbeatblue 的神奇宝贝形象

图注:网友 Onion-sama 的神奇宝贝形象

输入一些漫(man)畫(hua)角色的名字也可以獲(huo)得(de)相(xiang)匹(pi)配(pei)的神奇宝贝:

而(er)那(na)些陪(pei)伴(ban)人們(men)童(tong)年(nian)的神奇宝贝在这个生成器中(zhong)也有了新的样貌(mao):皮(pi)卡(ka)丘(qiu)、妙(miao)蛙(wa)種(zhong)子、噴(pen)火龙、樹(shu)才(cai)怪(guai)、路(lu)卡利(li)歐(ou)、夢(meng)幻(huan)。

神奇宝贝生成器是如何(he)“生成”的

Pinkney 在推特上展示了这个神奇宝贝生成器的訓(xun)練(lian)過(guo)程(cheng)。

傳(chuan)送(song)門(men):https://github.com/LambdaLabsML/examples/tree/main/stable-diffusion-finetuning

他(ta)表(biao)示,Stable Diffusion 是一个很(hen)好(hao)的通(tong)用模型,但(dan)要(yao)获得特定(ding)風(feng)格(ge)的输出(chu)不是件(jian)容(rong)易(yi)的事(shi),这通常(chang)需(xu)要做(zuo)大量(liang)枯(ku)燥(zao)的工(gong)作,制(zhi)作復(fu)雜(za)的文本提示库,或者(zhe)你也可以偷(tou)懶(lan)只(zhi)对图像生成模型进行微调。

Pinkney 在神奇宝贝图像的數(shu)據(ju)集(ji)上对初(chu)始(shi)的 Stable Diffusion 进行了微调。

首(shou)先(xian)是构建一个数据集。数据集包(bao)含(han)神奇宝贝图像和对應(ying)的文本描述,比(bi)如妙蛙种子被(bei)描述成“一个紅(hong)眼(yan)睛(jing)的綠(lv)色神奇宝贝图像”,绿毛(mao)蟲(chong)則(ze)被描述为“一个長(chang)著(zhe)红鼻(bi)子的绿黃(huang)兩(liang)色玩(wan)具(ju)”。

图注:神奇宝贝数据集

當(dang)然(ran),这些描述不是人工完(wan)成的,而是使(shi)用了神經(jing)网絡(luo)来代(dai)勞(lao),即(ji)图像描述模型 BLIP。雖(sui)然这些描述还不是十(shi)分(fen)完美(mei),但也足够用了。

然后,他在 A6000 上只花(hua)費(fei)了幾(ji)个小(xiao)時(shi)对 AI 模型进行训练,讓(rang)模型学习以神奇宝贝的风格来生成图像,但將(jiang)先前(qian)的知(zhi)識(shi)保(bao)留(liu)一段(duan)时間(jian),最終(zhong)对数据集產(chan)生过擬(ni)合(he)。

开始时,样本是正(zheng)常图像的样子,然后逐(zhu)漸(jian)获得神奇宝贝的风格,隨(sui)着训练的繼(ji)續(xu),最终呈(cheng)现一个與(yu)原(yuan)始提示不同(tong)的神奇宝贝图像:

这是一种很简单的微调,但它(ta)運(yun)行得非(fei)常好。有了这样一个微调后的模型,无论你给它什么提示,它都会生成神奇宝贝。所(suo)以不必(bi)再煞(sha)费苦(ku)心(xin)地(di)想提示語(yu)了。

在创建神奇宝贝时,你可以選(xuan)擇(ze)输出多(duo)个:

图注:帶(dai)翅(chi)膀(pang)的机械(xie)猫

Pinkney 表示,歡(huan)迎(ying)大家用更(geng)复杂的方(fang)式(shi)把(ba)这个模型專(zhuan)门地用在新領(ling)域(yu)。像这样的小工具就(jiu)是 Stable Diffusion 这類(lei) AI 模型开源好處(chu)的體(ti)现。

One more thing

这个模型在网上引(yin)起(qi)创作熱(re)潮(chao)后,Pinkney 又(you)發(fa)布(bu)了一篇(pian)博(bo)客(ke)補(bu)充(chong)了一些額(e)外的工作細(xi)節(jie)。

他发现,令(ling)人驚(jing)訝(ya)的是,这个模型竟(jing)然設(she)法(fa)記(ji)住(zhu)了初始 Stable Diffusion 的一些通用知识,而它只是在一个有限的数据集上训练了几千(qian)步(bu)。但是,对神奇宝贝进行微调时,模型實(shi)際(ji)上很快(kuai)就会开始过度(du)拟合,如果只是以一种简单的方式從(cong)中采(cai)样,模型就会为新的提示生成胡(hu)言(yan)亂(luan)语式的神奇宝贝,也就是說(shuo),它已(yi)经災(zai)難(nan)性地遺(yi)忘(wang)了它所训练的原始数据)。但是 Stable Diffusion 在训练期(qi)间保持(chi)模型的指(zhi)数移(yi)動(dong)平(ping)均(jun) (EMA) 版(ban)本,通常用于推理(li)。

因(yin)此(ci),如果使用 EMA 權(quan)重(zhong),我(wo)们实际上是在使用原始模型和微调模型的平均值(zhi)。事实證(zheng)明(ming),这对于生成神奇宝贝而言是必不可少的。此外,你还可以通过直(zhi)接(jie)将新模型与初始模型的权重进行平均来微调效(xiao)果,以控(kong)制生成神奇宝贝的数量。微调和对模型进行平均的操(cao)作可以将原始內(nei)容与微调后的风格有效混(hun)合。

图注:左(zuo)邊(bian)是完全(quan)微调的模型,右(you)边是只微调注意力(li)層(ceng)的模型。

另(ling)外,你也可以凍(dong)結(jie)模型的不同部(bu)分来进行微调,比如上图是两种微调方式的生成效果,可以看到(dao),只微调了注意力层的模型可以生成更正常的 Yoda,但並(bing)不太擅(shan)长制作神奇宝贝。

參(can)考(kao)資(zi)料(liao):

https://www.justinpinkney.com/pokemon-generator/

本文经授(shou)权轉(zhuan)載(zai)自微信(xin)公眾(zhong)號(hao)「AI科技评论」(ID:aitechtalk)返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

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发布于:浙江嘉兴海盐县