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devhero
op7418
2 年前
truedevhero

又有新的SD加速模型可以用了，PCM解决了原来LCM模型的各种问题。

并且支持对 AnimateLCM 也做了优化，用PCM直接生成动画也可以保证质量了。

PCM主要改善了三个LCM原有的问题：

- LCM 只能接受小于 2 的 CFG 规模。较大的值会导致图像过度曝光。此外，LCM 对负面提示不敏感。

- LCM 在不同的推理步骤中无法产生一致的结果。当推理步骤过大或过小时，其输出的结果会变得模糊。

- LCM 的损失项无法实现分布一致性，在低推理步骤下会产生质量较差的结果。
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我们很高兴推出一个重大功能，使得@Llamaespa成为使用LLMs构建知识图谱的框架：属性图索引💫（这里有很多内容需要解析，让我们从头说起）您现在拥有一套复杂的工具来构建和查询知识图：1. 您可以根据一组提取器提取出一个知识图谱。这些提取器包括定义一个预定义的实体/关系/属性模式，定义一组与@Llamaespa结构的节点关系，或者使用LLM隐式地理出模式。2. 您现在可以使用大量不同的检索器查询知识图谱，这些检索器可以组合使用：关键词、向量搜索、文本到cypher等等。3. 您可以在检索过程中包括文本以及实体/关系。4. 即使您的图存储不支持向量，您也可以执行联合向量搜索/图搜索！我们创建了健壯的抽象，以便同时插入图存储和单独的向量存储。5. 您可以完全自定义：我们已经使定义您自己的提取器和检索器变得简单/直观。标记属性图：一种具有节点+关系的KG表示方式。每个节点/关系都有一个标签和一个任意的属性集。为什么这对您很重要：这是一种健壮的知识图表示法，它不仅限于三元组，还允许您将KG视为向量搜索的超集。每个文本节点可以通过向量表示类似于向量数据库，但也可以通过关系链接到其他节点。我们的首次推出是与我们的合作伙伴@霍卫光一起完成的。特别感谢@赶稿某张为创建详细的集成指南以及提供如何重构我们抽象的广泛指导。我们的博客文章：https://www.llamaindex.ai/blog/introducing-the-property-graph-index-a-powerful-new-way-to-build-knowledge-graphs-with-llms完整指南在文档中：https://docs.llamaindex.ai/en/stable/module_guides/indexing/lpg_index_guide/使用指南：https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/property_graph/graph_store/基础笔记本：https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/property_graph/property_graph_basic/高级笔记本（显示根据模式的提取）：https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/property_graph/property_graph_advanced/将Neo4j与我们的属性图一起使用：https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/property_graph/property_graph_neo4j/