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[帮助文档] 使用EAS一键部署文字生成视频的应用

您可以通过EAS一键部署基于ComfyUI和Stable Video Diffusion模型的AI视频生成Web应用，快速实现文本生成视频的AI生成解决方案，帮助您完成社交平台短视频内容生成、动画制作等任务。本文为您介绍如何部署AI视频生成应用、推理服务以及常见问题和解决方法。

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AIGC创作活动 | 跟着UP主秋葉一起部署AI视频生成应用！

人工智能平台PAI「跟秋葉用PAI实现AI视频生成应用」活动上线了！活动地址：https://developer.aliyun.com/topic/pai/svd 人工智能平台PAI提供近万元免费云上资源，助力开发者们体验AIGC能力。使用PAI-EAS参与活动，提交专属GIF视频作品，有机会赢...

[帮助文档] 使用PAI eas搭建AI绘画SDWebUI应用实现文生图功能

阿里云模型在线服务（EAS）预置了stable-diffusion-webui镜像，您可以使用该镜像快速搭建基于AIGC Stable Diffusion SDWebUI的AI-Web应用。使用该应用进行模型推理，实现基于给定文本生成相应图像的功能。

[帮助文档] 实现应用Pod与缓存数据之间的亲和性调度

通过Fluid提供的数据缓存亲和性调度优化能力，您可以设置应用Pod上的亲和性配置，让应用Pod优先访问同节点、同可用区节点或同地域节点的缓存数据，从而提高应用Pod访问数据的效率。

课时1：AIGC无处不在，把AI应用构建于Serverless之上

玩转AIGC训练营：课时1：AIGC无处不在，把AI应用构建于Serverless之上课程地址：https://developer.aliyun.com/trainingcamp/1893257e5f7a442c988fd52c818309b3?spm=a2cwt.28237621.J_960327...

课时1：AIGC无处不在，把AI应用构建于Serverless之上（二）

Serverless AI训练营：课时1：AIGC无处不在，把AI应用构建于Serverless之上（二）课程地址：https://developer.aliyun.com/trainingcamp/1eeaedf056f14ad98e9986c31068e939?spm=a2c6h.2614251...

聚焦 AIGC，函数计算为 AI 应用插上腾飞翅膀

以更少的代码，实现业务创新函数计算 FC 是一种以事件驱动为核心的全托管计算服务，用户只需编写代码并上传，函数计算就会自动准备好计算资源，以弹性、可靠的方式运行代码，并提供完整的可观测能力，大幅简化开发运维过程。函数计算让开发更简单，函数计算 FC 目前支持 100+云产品事件驱动ÿ...

【体验有奖】玩转 AIGC，函数计算 x 通义千问预体验，一键部署 AI 应用赢 Airpods

玩转 AIGC，基于函数计算 FC 部署通义千问预体验从文字生成到图片生成，AIGC 的创造力让人惊叹，更多的人开始探索如何使用 AI 提高生产效率，激发更多创作潜能，然而在实际应用中，AI 技术的高门槛让很多人望而却步，普通开发者和零编程经验的人是否也能简单快速地部署一个 AI 模型应用ÿ...

玩转AIGC | 5分钟使用PAI一键部署Stable Diffusion AI绘画应用

AIGC（AI-Generated Content）指通过人工智能技术自动生成内容的生产方式，其中Stable Diffusion文生图模型是开源社区非常流行的跨模态生成模型，它能基于用户给定的文本自动生成匹配的图像。Stable Diffusion WebUI提供了网页端交互界面，支持低代码化的文...

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更新时间 2024-04-08 09:59:43

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数知地球 AI Earth

依托于阿里巴巴达摩院在深度学习、计算机视觉和地理空间分析方向上的技术积累，实现对多源遥感空间数据的智能计算与融合分析，为自然资源、水利水务、生态环保、智慧农业等多个领域提供解决方案。

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阿里云机器学习平台PAI

阿里云机器学习PAI（Platform of Artificial Intelligence）面向企业及开发者，提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台，涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer（原Studio）可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台，支持千亿特征、万亿样本规模加速训练，百余落地场景，全面提升工程效率。

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大语言模型（LLM）在生成准确和实时的回复方面存在局限性，不适合直接用于需要精确信息的客服或问答等场景。当前业界普遍采用基于检索增强的RAG技术来改善LLM的表现。该方法通过结合LLM的归纳生成能力和向量检索库的检索能力，增强对用户查询的理解，并产生更加可靠的回复。

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