ChatGPT4
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們需要一個取樣函數，每秒採樣一定數量的幀：
def sample_frame_indices(clip_len, frame_sample_rate, seg_le
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Meta TimeSformer 是一種基於 Transformer 的架構，專為視頻數據設計，它首先將視頻的每一幀轉換為特徵序列，這些特徵序列能夠捕捉畫面中的空間訊息
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OpenAI CLIP 實現 Stable Diffusion 影片的程式為：
p = pipeline('text-to-video-synthesis', 'da
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
OpenAI CLIP 實現 Stable Diffusion 影片的程式為：
!pip install modelscope == 1.4.2
!pip inst
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我們現在定義動畫的開始圖像和結束圖像的文本：
animation_prompts = {0: "a photo of a fantastic spaceship",
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Stability AI 實現 Stable Diffusion 影片的程式為：
!pip install "stability_sdk[anim_ui]"
!git
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Stability AI 實現 Stable Diffusion 的程式為：
!pip install stability-sdk
!git clone --recu
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Stability AI 實現 Stable Diffusion 的程式為：
!pip install stability-sdk
!git clone --recu
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Stability AI 實現 Stable Diffusion 的程式為：
!pip install stability-sdk
!git clone --recu
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Keras 實現 Stable Diffusion 的測試部分為：
images = model.text_to_image("photograph of an as
