Note-48952-261

Token ID: 1

ERC-721 1 Transfers

Metadata

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  "title": "Weekly Share #19, 2023",
  "tags": [
    "post",
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    "weekly",
    "share",
    "stable diffusion",
    "灵瓜",
    "灵瓜背单词"
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  "date_published": "2023-05-10T09:51:12.183Z",
  "content": "下面是我用 Midjourney 生成的一张「穿越到侏罗纪的猫」,然后恐龙居然是这么可爱的一小只。\n![Image](https://media.discordapp.net/attachments/1049720416618418186/1105342283324325938/Mekal_masterpiece_real_photography_Jurassic_grass_land_catdinos_070ad3a6-94d4-4591-aeaf-9486ff2a5fa0.png?width=2912&height=1632)\n\n## Cool things I do\n- 距上次发 Weekly 又过了两周了,中间过了个五一长假,Weekly 分享也荒废了一次。不过还是,我现在又回来了。刚刚还在想,其实每周写 Weekly Share 虽然没有多少人关注,也可能给别人带来的价值非常有限,但对我自己来说是一个很好的做回顾的机会。为了回答在模版里面给自己留下的这几个问题,我不得不停下来,回头看下自己最近一周都做了些什么,甚至还要去回顾下上周做了些什么,上周的 Weekly 分享了些什么内容。有时候我们一路狂奔,却不知道自己跑了多远。像是音乐旋律的休止符一样,时不时的停下来做一些回顾和思考本身就是一件很 Cool 的事情。\n- 每次写 Weekly 的时候,我都要去翻下日历,看下本周是年度的第几周,因为我是用一年中的周数来给我的 Weekly 进行编号的。这个动作也能加深我的时间概念,对时间有一个总览,更直观的感受到一年之中时间的流逝,就像是有一个进度条在那。我觉得这既能够让我能够按照自己的节奏来工作和生活,也能够缓解我的焦虑。\n- 2023 年共有 52 周,现在是第 19 周,大概过了 36.5% 了。在两个月前,我写下了 #灵瓜背单词 的第一行代码,今天我发布了第 7 个版本(1.2.1),App Store 收到了 25 个评分和若干评论。\n- ![image_1683710489909_0.png](ipfs://bafkreifwi7wpiktbnmibdiep7rkmbicjwr6knw7woxdb5zm5dbb3esytli)\n- 现在我每天还会能收到很多用户用心的反馈和建议邮件,我感觉非常开心。这种「亲手为用户的英语学习提供了价值」的感觉让我很有成就感,也让我干劲十足。这就是最 Cool 的事情。\n## Blogs I wrote\n- 在知乎写了一堆推广 灵瓜背单词 的水文,不过还没摸到营销的门道,内容写的很挫,几乎没什么人看。\n    - [灵瓜背单词 1.2.0 新增超逼真朗读者](https://zhuanlan.zhihu.com/p/627446751)\n    - [https://zhuanlan.zhihu.com/p/627134898](https://zhuanlan.zhihu.com/p/627134898)\n- 要是我这段文字有幸被你读到,希望你能帮忙点进去点个赞、转个发什么的🙏。\n## Videos I Watch\n- 没怎么刷油管,就看了一些[「AI 孙燕姿」的视频](https://search.bilibili.com/all?keyword=%E5%AD%99%E7%87%95%E5%A7%BFai&from_source=webtop_search&spm_id_from=333.1007&search_source=5),重新认识了孙燕姿,原来她是个「冷门歌手」😂。\n## Cool stuff I discovered\n- 最近时间基本都投入在 App 的开发和研究上面,没有太关注其他的事情😂。\n- 前几天又在我本地的 Linux 开发机上折腾了下 Stable Diffusion,后续会写一篇安装使用的教程。这里分享一些我看过的觉得比较不错的文章和资料。\n    - 各种不同模型的区别:https://cgexe.com/39751/\n    - 基本概念介绍:https://zhuanlan.zhihu.com/p/611310582\n    - 比 Lora 更好的 locon:https://borrowastep.net/p/locon-lycoris-lora--zvud8gywg\n    - [https://vocus.cc/article/642db02cfd89780001459544](https://vocus.cc/article/642db02cfd89780001459544)\n    - 关于 Lora 的使用:https://vocus.cc/article/6409fe0ffd89780001279009\n    - 不同采样方法生成效果对比:https://post.smzdm.com/p/aev65x7z/\n    - 如何训练 Lora 模型:https://zhuanlan.zhihu.com/p/609632788\n    - 不同风格示例\n        - ![](https://atts.w3cschool.cn/attachments/image/20230308/1678247497606169.png)\n",
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