by Rain Chu | 7 月 16, 2023 | AI, Chat
在這篇文章中，我們將深入探索如何透過利用OpenAI的語言模型ChatGPT來創作長篇小說，並突破其輸入輸出字數的限制。透過技術和策略性的實作，我們將探討如何把片段性的產出整合成一個有連貫性的故事，同時探討如何保持角色和劇情的一致性。此外，我們也將討論在創作過程中可能遇到的挑戰，以及如何進行有效的修改和校對。讀者將獲得全面的瞭解，深入理解如何將ChatGPT應用於長篇小說創作。
RecurrentGPT將長短期記憶網絡（LSTM）中的向量化元素（例如，細胞狀態、隱藏狀態、輸入和輸出）用自然語言（即，文本段落）替換，在每個時間步長t，RecurrentGPT接收一段在t-1步生成的文本段落以及對下一段的簡短計劃。然後，它將關注到長期記憶，長期記憶包含所有以前生成的段落的摘要。
延伸閱讀
by Rain Chu | 7 月 16, 2023 | 音樂
又是 Facebook(Meta)，在AI上的研究不落人後，隨著人工智慧的快速發展，音樂生成的領域也正在經歷革命性的變革。本文將深入探討這一技術的演進，揭示如何應用各種的AI工具來創造音樂
試試現成的服務
描述一下你想要的音樂類型、場景
https://waveformer.replicate.dev/
Facebook 開發程式碼
https://github.com/facebookresearch/audiocraft
Music Gen 與其他三個比較、MusicLM、Riffusion、Musai
https://ai.honu.io/papers/musicgen/
Music Gen 論文
https://arxiv.org/abs/2306.05284
免費可以測試用的 huggingface 服務
https://huggingface.co/spaces/facebook/MusicGen
用 Google Colab 來做測試
https://colab.research.google.com/drive/1-Xe9NCdIs2sCUbiSmwHXozK6AAhMm7_i?usp=sharing
延伸閱讀
by Rain Chu | 4 月 10, 2023 | AI, Stable Diffusion, 繪圖
Stable Diffusion Lora 超好用，已經不太需要說明，今天要來介紹一個可以讓 Lora 放開她的束縛，可以完全調整 Lora 在模型中的每一層的權重設定，為何要有分層設定，可以看看原作者的下面這張說明圖，分別在不同層插入 Lora 可以有不同的效果出現，也可以更精準的控制AI
LoRA 權重外掛
hako-mikan/sd-webui-lora-block-weight (github.com)
安裝方法，到擴充功能中，選擇從網址安裝，並且輸入 hako-mikan/sd-webui-lora-block-weight (github.com)
之後重啟系統即可看到多了 LoRA Block Weight 可以用
至於使用效果的話，我建議都試試看上面的設定，再去拿捏下手的感覺
LoRA 整合權重外掛的 UI
bbc-mc/sdweb-merge-block-weighted-gui: Merge models with separate rate for each 25 U-Net block (input, middle, output). Extension for Stable Diffusion UI by AUTOMATIC1111 (github.com)
LoRA擁有17個作用層
參考資料
by Rain Chu | 6 月 3, 2022 | AI, Raspberry Pi, 圖型處理, 機器人
最新名人新寵「波士頓動力機器狗」，一隻要價220萬台幣，可不是每個人都養得起的，但佛心的史丹佛機器狗，已經開源了，在大陸那邊已經百花齊放，每家公司都擁有自己的機器狗，不用羨慕他們，全世界最強的擬態機器人公司，當然還是波士頓動力，但你看完這篇，也可以在幾天內買好零件，打造自己的動力機器狗。
波士頓動力機器狗宣傳片
史丹佛大學 Pupper 簡介
史丹佛大學開源的機器狗專案，用的主機是 Raspberry Pi 4，OS 是 Linux base ，可以與 Ubuntu 相容，核心的影像辨識演算法用的是 OpenCV ，預設就可以選轉、跳躍、小跑步
日本做的可愛 Pupper
從 Pupper BOM 表開始
可以從下面的網址，取得製作動力機器狗的所有需要的元件，如果全部都用買的大約要900美元，但很多東西是可以自己印，或是自己改，但如果嫌麻煩，直接去 Amazon 上一次購足即可
https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRAPT8knAtIKwr5NxvVsEOxPK8zk8y3jPc51TdTPQtBHN7I9rqgU3z4Ys-C3Z3ETR2kcSDSY-u5ZP6k/pubhtml?widget=true&headers=false
去 Amazon 買足 Pupper 元件
上面提到的所有元件，已經有人整理好了，你只需要用下面的連結，進去選擇你需要的就可以了，Amazon 的購物清單，真的是超方便敗家的
https://www.amazon.com/-/zh_TW/hz/wishlist/ls/2ZB9AWGJ92F9L?ref_=wl_fv_le
直接購買整理好的 Pupper 元件
https://www.mangdang.net/Product?_l=en
組裝 Pupper 的身體
這部分是最花時間的，分成元件、外殼本體、電子電路，熟捻的高手大約要花費2小時
https://pupper.readthedocs.io/en/latest/guide/assembly.html
https://github.com/stanfordroboticsclub/Pupper-Raspi-PDB/
安裝 Pupper 的大腦 (軟體)
這個部分，如果你是常用 Raspberry Pi 的人，應該可以在1小時左右處理好，如果不是的話，按步驟來，應該需要3-4小時
https://pupper.readthedocs.io/en/latest/guide/software_installation.html
安裝程式在https://github.com/Nate711/RPI-Setup
OpenCV如果想換版本可以參考我之前的文章
校準以及測試
連接你的PS4搖桿，來控制 Pupper
https://pupper.readthedocs.io/en/latest/guide/operation.html
Pupper 參考資訊
Fusion 360 CAD 模型：https ://a360.co/2TEh4gQ
你可以透過 Fusion 360 CAD 匯出模型，並且用 3D 列印把它列印出來
史丹佛大學動力機器狗專案首頁
https://pupper.readthedocs.io/en/latest/guide/purchasing.html
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