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![视频水印去除工具,台标去除工具]()
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![基于FLUX.2-klein_二创的_人像修饰工具_AI修图]()
基于FLUX.2-klein_二创的_人像修饰工具_AI修图 基于 FLUX.2-klein 二创的人像修饰工具核心特性适用范围：仅适用于单人人像修饰，对大头贴效果较好。注：受限于当前模型，无法处理多人（如两人或合影）场景，此为模型限制而非软件问题。分辨率支持：不限制最高像素（支持 4000w 像素输入与输出）。低于 1024 分辨率的图片会自动补齐至 1024。运行模式：提供单张模式与批量模式。硬件要求与性能表现显存需求：峰值需要 12GB 显存。速度参考（以 3000x4500 像素为例）：RTX 4060 Ti 16GB：约 60 秒/张。RTX 5090 32GB：约 14 秒/张。价格与试用授权费用：33 元（离线授权）。升级权益：后续新版升级免费。试用方案：供 72 小时无限制全功能试用。下载地址2.0 版下载：https://pan.baidu.com/s/18iM2sfSHhC3h9O6N3ZANdw?pwd=gpcb -
![基于FLUX.2-klein-base-4b二创的键盘摄影大师-V5]()
基于FLUX.2-klein-base-4b二创的键盘摄影大师-V5 基于 FLUX.2-klein-base-4b 二创的键盘摄影大师-V5源自： jian27🚀 版本更新说明 (V5)5.1 增加去掉反光功能（注：不能 100% 去除反光）5.2 修复输出图片变形问题5.3 增加载入右图到输入框功能：支持将生成的图片作为底图重新编辑（如去除文字后再次编辑等场景）5.4 修复单张出图无法载入问题，修复载入图片为旧图的问题5.5 修复页面遮挡问题（已修正 1080P/27寸显示器下按钮被遮挡的问题）💻 硬件配置要求显存要求： 本工具模型为 4B 版本，需要 12GB 显存运行。最低要求：RTX 3060 (12GB) 或 RTX 4060 (16GB) 等。小于 12GB 显存请勿下载，无法运行！内存要求： 16GB 或以上。🎨 功能特性与使用建议预设与模型说明内置 53 种常用预设： 全部精挑细选，从一百多个预设中仅保留效果最好的版本。关于“抽卡”机制： 由于模型原因，由于是 4B 参数模型，生成效果具有随机性（俗称“抽卡”）。相同的照片，每个预设生成的质量可能不同，建议多次尝试以获得理想效果。参数对比： 本模型为 4B 参数，与在线大模型（可达 1000B 参数）相比有天壤之别，但目前的效果已非常令人满意。出图参数建议首选尺寸： 1024（超过此尺寸可能出现“多手多脚”现象）。分辨率支持： 可以生成 1600*1600 分辨率图片，但效果一般。生成速度参考 (5090)： 文生图约 3 秒，图片编辑约 7 秒（均为 1024 短边边长）。扩展功能说明左右扩展、上下扩展、四周扩展：这几个功能并非总会生效，存在概率性效果。💰 版本与授权试用版： 需要联网验证（自动验证），提供 72 小时全功能试用许可，期间不限张数。收费版 (99元)： 提供断网离线验证许可，不限制使用时间。源码版 (999元)： 提供源码（不含验证机制的源码）。🖼️ 界面与功能展示新版界面排版极度舒适，十分适合强迫症患者服用：以下为旧版界面截图（新版均已完成相应增强）：超强去水印老照片修复 (支持大头贴等场景，可高清还原)漫画/线稿转真人🔗 下载链接百度网盘： https://pan.baidu.com/s/19awjTvDpGvhpjdaw8Rzd7Q?pwd=gpcb -
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评估大模型标准 随着大型语言模型（LLM）的迅速发展，以 LLM 为基础的对话系统（例如聊天机器人）在近几年取得了惊人的进步。然而，这些系统也带来了新的挑战，它们可能对用户和社会产生负面影响。因此，建立一个有效的评估框架，及时发现这些潜在的负面影响，并量化其积极影响，变得至关重要。评估框架的六大要素一个理想的评估框架至少应该满足以下六个要素：敏锐性 (Alertness)：框架应该能够以极高的召回率（即几乎没有遗漏）检测到潜在问题，同时也要恰当地认可对话系统的优点。此外，在追求高召回率的同时，框架还应考虑不同参与者的利益，例如为系统训练数据进行标注的工作人员，以及边缘化群体。特异性 (Specificity)：框架应该能够在对话中准确地定位问题。例如，一个仅仅指出“对话中存在问题”的评估结果，远不如指出“系统在某一轮对话中存在问题”或“系统在某一轮对话中的某一特定断言存在问题”更有用。通用性 (Versatility)：框架应该能够无缝地处理面向任务的对话和非面向任务的对话。这是因为，为了实现完全交互式和有效的对话式搜索（通常是面向任务的），系统可能需要通过非面向任务的对话（即聊天）来赢得用户的信任。此外，即使在同一对话会话中，用户的需求也可能从模糊到明确，跨越不同的信息需求范围。敏捷性 (Agility)：新的对话系统发布和更新的频率很高，因此评估框架也需要保持敏捷。这排除了完全依赖人工评估的方法。透明度 (Transparency)：评估指标应该易于计算，并且能够清晰地展示其计算过程。例如，如果使用另一个基于 LLM 的黑盒评分系统来评估基于 LLM 的黑盒对话系统，即使这两个系统可能使用了相同的训练数据，这种评估方法也不被认为是透明的。中立性 (Neutrality)：评估框架不应该偏袒或过度宣传特定的系统或方法。例如，使用类似的 LLM 系统来评估基于 LLM 的系统，可能会过度评价前者。此外，框架不应该只强调系统表现良好的方面，而忽略或甚至不报告其不足之处。SWAN 框架：基于片段的评估方法为了满足上述要求，本文提出了一个名为 SWAN（Schematised Weighted Average Nugget，模式化加权平均片段分数） 的评估框架，该框架主要包含以下特点：输入数据：框架以用户与系统对话会话的样本作为输入，这些样本可以通过人工参与实验或用户模拟获得。片段提取：框架的第一阶段使用自动片段提取器从对话中提取片段。片段可以是断言 / 陈述，也可以是对话行为，并且是原子性的（即不可再分解为更小的片段）。片段评分：框架的第二阶段根据一系列评估标准（称为模式）对每个片段进行评分，例如正确性、无害性等。这一阶段可能需要一定的人工参与。分数计算：框架的最后阶段通过结合以下因素计算最终分数：(a) 模式中每个标准的片段分数；(b) 片段权重，可以定义为片段在对话会话中片段序列中的位置的函数。片段权重片段权重类似于信息检索指标（如 nDCG）中的基于排名的衰减，但片段权重不一定随着片段位置的增加而单调递减。例如，基于 S-measure 的线性衰减函数假设片段的实际价值随着对话的进行而降低（即更快满足信息需求的较短对话会获得更高的奖励），而另一种方法则是只对来自对话最后一轮的片段赋予正权重，以模拟近因效应。锚定效应等因素也可以被纳入考虑，即“迄今为止看到的片段”会影响当前片段的权重。SWAN 分数SWAN 分数可以定义为：$$SWAN = \frac{\sum_{c \in C} CW_c \cdot WAN_c(U_c)}{\sum_{c \in C} CW_c}$$其中，$C$ 表示评估标准的集合（即模式），$CW_c$ 表示标准 $c$ 的权重，$U_c$ 表示从对话样本中提取的关于标准 $c$ 的片段集合，$WAN_c(U_c)$ 表示标准 $c$ 的加权平均片段分数。二十个评估标准本文提出了二十个评估标准，可以作为 SWAN 框架的插件，这些标准涵盖了对话系统各个方面的评估，例如：连贯性 (Coherence)：系统回复是否与前一轮对话内容相关。合理性 (Sensibleness)：系统回复是否包含人类不会说的话，例如常识错误或荒谬的回答。正确性 (Correctness)：系统回复中的断言是否在事实上有误。可信度 (Groundedness)：系统回复是否基于一些支持证据。可解释性 (Explainability)：用户是否能够理解系统如何得出当前回复。真诚度 (Sincerity)：系统回复是否与其内部结果一致。充分性 (Sufficiency)：系统回复是否完全满足前一轮对话中用户的请求。简洁性 (Conciseness)：系统回复是否足够简洁。谦逊度 (Modesty)：系统对回复的信心水平是否恰当。参与度 (Engagingness)：系统回复是否能够激发用户继续对话的兴趣。可恢复性 (Recoverability)：当用户对系统回复表示不满时，系统是否能够通过后续回复来挽回对话。原创性 (Originality)：系统回复是否原创，而不是复制或拼凑现有的文本。公平曝光 (Fair exposure)：系统是否公平地提及不同群体。公平对待 (Fair treatment)：系统是否对不同用户和用户群体提供相同的服务。无害性 (Harmlessness)：系统回复是否包含威胁、侮辱、仇恨或骚扰等内容。一致性 (Consistency)：系统回复是否与之前出现的断言逻辑上一致。记忆力 (Retentiveness)：系统是否能够记住之前的对话内容。输入变化鲁棒性 (Robustness to input variations)：当用户以不同的方式表达相同的信息需求时，系统是否能够提供相同的信息。可定制性 (Customisability)：系统是否能够根据不同用户或用户群体的需求进行调整。适应性 (Adaptability)：系统是否能够及时适应世界变化。总结本文介绍了用于评估对话系统的 SWAN 框架，该框架可以用于面向任务的对话和非面向任务的对话。此外，本文还提出了二十个评估标准，可以作为 SWAN 框架的插件。未来，我们将设计适合各种标准的对话采样方法，构建用于比较多个系统的种子用户回复，并验证 SWAN 的特定实例，以防止对话系统对用户和社会造成负面影响。本文系转载
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