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文章协议：本文内容仅用于本站作者自学记录和知识存储，请勿随意散播及使用，未听劝告使用或分享造成任何问题与本站作者无关。阅读或分享即表示同意该协议。 古代剂量柴胡（四两） 龙骨 黄芩 生姜（切） 铅丹 人参 桂枝（去皮） 茯苓（各一两半） 半夏（二合半，洗） 大黄（二两） 牡蛎（一两半，熬） 大枣（六枚，擘） 现代剂量柴胡（12g） 龙骨 黄芩 生姜（去皮、切） 铅丹 人参 桂枝（去皮） 茯苓（各4.5g） 半夏（6g，洗） 大黄（6g） 牡蛎（4.5g，熬） 大枣（2枚，擘） 煎服法右十二味，以水八升，煮取四升，内大黄，切如棋子，更煮一两沸，去滓，温服一升。本云：柴胡汤，今加龙骨等。 方歌《《长沙方歌括》》参芩龙牡桂丹铅，苓夏柴黄姜枣全，枣六余皆一两半，大黄二两后同煎。 主治辨太阳病脉证并治法中 第107条 伤寒八九日，下之，胸满烦惊，小便不利，谵语，一身尽重，不可转侧者，柴胡加龙骨牡蛎汤主之。 随证化裁（随症状加减）- var isMobile = navigator.userAgent.match(/(phone|pad|pod|iPhone| ...

Checkpoint模型Checkpoint模型通过Dreambooth训练方式获得，其显著特点是生成的图片效果出色。但由于训练全新模型，其速度通常较慢，同时生成的模型文件较大，一般在几个G左右，格式多为safetensors或ckpt。 LoRA模型LoRA是一种轻量级的模型微调方法，它基于已有的大模型进行微调，专注于输出具有固定特征的人或事物。LoRA模型在特定风格特征的生成上表现出色，训练速度快，且模型文件相对较小，通常在几十到一百多MB之间。它需要搭配大模型使用。 LoRA 的总体训练思路同 Textual Inversion 和 Hypernetwork 都是接近的（其实这一训练框架与生图框架本身就是 SD 的核心架构，各种模型训练只是在利用这一架构中各个可以微调的环节来进行某些类似插件效应的改变而已。），只是此时 loss 通过 Gradient Update 反馈的目标落在了 Diffusion Model 模块中 Q、K、V 三个矩阵本身的身上。想要了解如何训练Lora可以查看这篇文章 引用链接地址 ...

简介KANO 模型是由日本学者狩野纲一在1980年代提出的，用于评估和理解产品或服务功能对用户满意度的影响。 该模型通过对产品或服务的各个功能进行分类，帮助企业了解哪些功能对用户是基本需求、期望或意外惊喜，并在产品设计中做出相应的决策。 详情东京理工大学教授狩野纪昭博士 (Noriaki Kano) 提出了一套描述产品需求与用户满意度之间非线性关系的工具，并于 1982 年日本质量管理大会第 12 届年会上宣读了《魅力质量与必备质量》的研究报告，正式确立了 KANO 模型的基本型。 KANO 模型，翻译叫卡诺模型或狩野模型。网上摘抄到对它的解释大概如下： 对用户需求分类和优先排序的有用工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。 翻译一下就是一个帮助我们定义 “需求影响力” 的工具，通过定义评价的标准，来衡量每条需求可能对用户造成的实质影响。 KANO 中定义了 5 个基本的需求模型，即魅力、期望、必备、无差异、反向型，通过一定的分析步骤对每个属性进行打分，最终搞明它属于哪一类型。 这么做的目的，是为了辅助我们更好的理解需求的有效用，为后续需求 ...

Instant IDInstant ID只支持xl系列算法的大模型，XL系列迭代步数20左右，提示词引导系数3~5；Turbo系列迭代步数7~9，提示词引导系数1~1.5 模型安装5个onnx配置文件存放在安装目录下的 /extensions/sd-webui-controlnet/annotator/downloads/insightface/models/antelopev2 里，2个模型文件存在安装目录下的 /extensions/sd-webui-controlnet/models 里。 使用示例第一个ControlNet必须是想要换脸的照片（在最终生成的图片中出现的人脸），第二个ControlNet必须是要换的别人的参考图。 小技巧 可先生成大图，在ps中裁剪人物头部使用Instant ID进行替换以减少生成时间，然后再ps里叠加头部位置。 Reactor插件安装界面参数 Mainimages ：左侧图片为单张，右侧为批量图片Save Original：生成 ...

“乐”(樂)与“药”(藥)自古，“乐”（樂）与“药”（藥）同源乐字甲骨文的形状，上部形状为结丝成弦，下部为木，就是古琴的样子。也就是说乐字自古发明之时就是指古琴发出的声音可以治病。《黄帝内经》中讲到：百病生于气而止于音，而这个音指是就是五音音乐。常听五音乐曲，能平心静气，身心和谐，改善失眠、焦虑、情绪起伏。 五音与五脏 五音 简谱 五脏 代表曲目 代表乐器 曲风 适合时间 宫 do 脾 《秋湖月夜》《十面埋伏》 鼓 醇厚悠扬，多为古埙/笙声，健脾助消化 餐后1小时 商 re 肺 《阳春白雪》《绣金匾》 锣，钟，或钹之类金属乐器 铿锵高昂，多为古筝，润肺降忧虑 15~19点 角 mi 肝 《声声慢》《胡笳十八拍》《春江花月夜》《一花一世界》 萧，笛等竹木乐器 清脆悠扬，富含生命力，箫声清肝 19~23点 徵 sol 心 《紫竹调》《百鸟朝凤》《琵琶泉》 二胡，马头琴等弦乐 明亮欢快，静心舒心 21~23点 羽 la 肾 《梅花三弄》《一人静》 古琴，古筝 风格轻柔，似行云流水，琴声养身 7~11点 自用音乐宫音入脾Your browser does ...

简介PULSE 模型是一套早期针对传统网站设计的，用来进行用户体验量化的模型工具，它也由五个维度构成，分别是：页面浏览量「Page View」、运行时间「Uptime」、延迟「Latency」、七日活跃用户「Seven Days Active User」、收益「Earning」。 PULSE 模型是用户体验量化思维指导下较为早期的指标模型，拥有较为浓重的技术向、产品向和商业向色彩，尽管无法直观体现用户体验，但却是一次有示范意义的模型构建尝试。 现在这些指标大多被分拆开来，在技术性更强的场景中进行独立使用，在用户体验领域稍显过时。 详情具体说明页面浏览量「Page View」产品指标，可以使用数据埋点、日志调取、爬虫等技术手段对自己或竟品网站追踪关键页面访问频次，也可以进行逐级页面的访问量追踪以分析转化率。 运行时间「Uptime」技术指标，指的是网站稳定运行的持续时间，直观反应网站的可靠性和稳定性。 延迟「Latency」技术指标，指的是用户进行交互事件之后前后端数据传输至反馈给用户的时间，延迟越低越流畅。 七日活跃用户「Seven Days Active Users」产品指标，指的是 ...

找了为数不多的十几张照片在Koyhya_ss中给自己练了个丹，尝试了各种漫画、卡通、IP形象的玩法，意外发现效果还不错。第三张反正挺搞笑的😂。 效果 [{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65eeac8ad2f1d.png","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65eeac96b4f28.png","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65eeac9e509bb.png","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65eeacaa5f316.png","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65eeacb194430.png","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65eeb ...

缘起惊蛰是二十四节气中唯一一个以动物昆虫习性命名的节气。《月令七十二候集解》中记载：“二月节……万物出乎震，震为雷，故曰惊蛰，是蛰虫惊而出走矣。”惊蛰又名“启蛰”，此时，天气回暖，春雷始鸣，无论“惊”还是“启”，都是描述蛰伏一冬的动物、昆虫被雷声唤醒，走出洞穴、结束冬眠的复苏景象。 效果 提示词1Spring,Landscape (Green as an Art Form, Solo Exhibition:1.5),Dew,River,Bees,Butterflies,Epic Landscape,National Geographic,Sony,Close-up,flower,Fresh Forest style e-commerce background,cinsdia,(masterpiece:1,2),best quality,masterpiece,hires,original,extremely detailed wallpaper,perfect lighting,(extremely detailed CG:1.2), 使用到的大模型和Lora ...

效果 [{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e9d46327e2f.jpg","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e9d483d2c12.jpg","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e9d467842e0.jpg","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e9d46d4a9db.jpg","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e9d471f2fa6.jpg","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e9d477679a6.jpg","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e9d ...