SummFlow 2026-06-07 Hugging Face

gsdf / EasyNegative

针对Stable Diffusion的负面嵌入向量文件

3 行 · 3.9 GB

  • 图像
  • other · 待核

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社区实测

SD 1.5 生态中广泛使用的负向嵌入，对抑制单色、重复图案有效，但与 SDXL/Pony/Illustrious 不兼容且会大幅改变画面风格。

  • 抑制单色、重复图案及怪异输出，减少画面出现灰度化或纹理重复的问题
  • 仅适用于 SD 1.5 模型，与 SDXL、Pony、Illustrious 等模型不兼容，强行使用无效
  • 可能大幅改变画面整体风格，并非所有场景都适合无脑加入
来源

A simple comparison of Easy Negative and Bad Prompt v2 - RedditI can't figure out why my easynegative embedding isn't workingeasynegative changes styles too much : r/StableDiffusion - RedditHow are some people able to use EasyNegative on PonyDiffusion ...

截至 2026-06-20

  • py from datasets import load_dataset ds = load_dataset("gsdf/EasyNegative")

togethercomputer / RedPajama-Data-1T

遵循LLaMA数据集格式的开源文本数据

172.6万行 · 39.5 GB

  • 文本
  • 文本生成

下载 2.4k · 收藏 1.2k · 2年前更新

社区实测

RedPajama-1T是LLaMA训练数据配方的早期开源复现,已被RedPajama-V2取代

  • 原始web数据存在HTML转文本伪影、低质量来源和内容偏差,不宜直接用于LLM训练
  • 已被RedPajama-V2取代,v2提供30T token、40+预计算质量标注和去重,RPv1代码已归档至rp_v1分支
来源

RedPajama-Data-v2: An open dataset with 30 trillion tokens for training large language modelsGitHub - togethercomputer/RedPajama-Data: The RedPajama-Data repository contains code for preparing large datasets for training large language models. · GitHub

截至 2026-06-20

已被取代 RedPajama-Data-V2 · V2 将规模从 1.2T 扩展到 30T tokens,覆盖 84 个 CommonCrawl 快照,是官方推荐的后续版本

  • py from datasets import load_dataset ds = load_dataset("togethercomputer/RedPajama-Data-1T")

wikimedia / wikipedia

包含所有语言已清理的维基百科文章

6161.5万行 · 1.4 TB

  • 文本
  • 文本生成
  • 掩码填充
  • cc-by-sa-3.0 · 可商用
  • 含中文

下载 224k · 收藏 1.2k · 2年前更新

社区实测

Wikipedia 被社区视为不可或缺的公共知识基础设施，界面干净无广告追踪，但面临 AI 摘要导致的流量下滑和偶发的安全事件挑战。

  • 提供无广告、无追踪、无恶意软件的干净信息获取体验
  • 作为免费公共知识资源向所有人开放
  • 曾因恶意用户脚本导致全站只读锁定，存在账户安全与自动化恶意编辑风险
  • AI 搜索摘要正在减少 Wikipedia 的直接访问流量
来源

[MEGATHREAD] Wikimedia wikis locked / Accounts compromisedWikipedia says traffic is falling due to AI search summaries and social video | Hacker NewsOpinion on donating to Wikipedia? : r/BuyFromEUWikipedia/Wikimedia is worth hundreds of dollars per year to me. I ...

截至 2026-06-20

  • py from datasets import load_dataset ds = load_dataset("wikimedia/wikipedia")