一份笔记，带你上手AIGC全栈实战
这是一个AIGC实战入门笔记项目，旨在帮助开发者系统学习和上手各类AIGC技术。项目内容覆盖大语言模型（LLMs）、高效微调（SFT）、检索增强生成（RAG）、智能体（Agent）、PPT自动生成、角色扮演、文生图（Stable Diffusion）、OCR、语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、人像分割、多模态（VLM）、AI换脸、文生视频、图生视频、动作迁移、虚拟试衣、数字人、全模态理解（Omni）及AI音乐生成等。它通过整理实战经验和干货，解决AIGC技术碎片化、入门门槛高的问题，提供从理论到实践的完整学习路径。核心能力在于汇总多领域技术要点和案例，适合初学者快速建立知识框架并动手实践。
dair-ai/Prompt-Engineering-Guide、datawhalechina/awesome-ai、eugeneyan/applied-ml
AwesomeMultiModel 是学习教育领域的开源项目，由 km1994 开发，2024 年首次发布。
它收录于学习教育分类，该分类目前共有 429 个项目，GitHub 星标数为 78。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-02。
它主要面向的使用场景是：AIGC初学者系统学习技术全景。同类可对比的替代方案包括 dair-ai/Prompt-Engineering-Guide、datawhalechina/awesome-ai、eugeneyan/applied-ml。
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