文章目录下载github文件配置环境ckpt文件权重下载生成图像NSFW检查（瑟图过滤）下载github文件https://github.com/CompVis/stable-diffusion这个网址，下载压缩包解压，也可以用gitclone下载配置环境这一步坑最多，建议不要按他官方的下载方式先创建一个虚拟环境叫ldm下载environment.yaml文件下的包有两个不好直接pip下载的时CLIP和taming-pytorch可以用pip+git的方式下载:pipinstallgit+https://github.com/openai/CLIP.gitpipinstallgit+https
✨目录🎈训练集准备🎈训练集预处理🎈数据清洗🎈下载训练源码🎈训练文件配置🎈脚本运行🎈实战测试🎈训练集准备声明：该文中所涉及到的女神图片均来自于网络，仅用作技术教程演示，图片已码一般同一个训练集需要准备20~40张不同角度的照片，当然可以更多，只是训练的时间会变长而已比如如果训练的是人物，就准备同一个人物的不同角度的照片，并且各种表情都有是最好的，图片背景杂色越少越好所以可以借助在线工具：在线消除背景，来让图片更加的干净除了图片要干净外，另外对于图片的分辨率和尺寸是有要求的，所有图片的尺寸必须保持一致，并且是64的倍数所以可以借助在线工具：一键调整所有图片尺寸，来让图片的尺寸保
所以我试图弄清楚Apple在iOS5中添加的记录不良的NBandEQ。我能够让它在16个频段以下的任何东西上都能很好地工作，但我想要更多:)如果我把它变成一个15频段EQ一切正常，但如果我选择16及以上的任何数字，我在设置kAUNBandEQProperty_NumberOfBands时会收到-10851(kAudioUnitErr_InvalidPropertyValue)错误，然后前8个频段设置正常其余导致-10878(kAudioUnitErr_InvalidParameter)错误。所以15个波段可以成功完成，但是当我突然变成16个时，只能完成8个。我可以读到kAUNBandE
我正在使用新的键盘扩展，我能够创建一个键盘来允许发送文本。(简单的东西)。我还想出了如何将键盘扩展中的图像复制+粘贴到消息中。但是，我似乎找不到太多或任何关于如何通过消息(或视频文件)向某人发送音频剪辑的信息。我知道这必须类似于发送图像的方式。在您需要复制并粘贴到字段中的位置。有谁知道如何做到这一点？谢谢! 最佳答案 获取音频剪辑到粘贴板的过程应该与图像非常相似。这是一些快速代码，它粘贴一个名为audio.wav的文件letpath=NSBundle.mainBundle().pathForResource("audio",ofTy
漫画中修复手的终极提示词：正向提示词： masterpiece,bestquality负向提示词：disfigured,lowres,badanatomy,badhands,text,error,morefingers,extradigit,fewerdigits,cropped,worstquality,lowquality,jpegartifacts,signature,watermark,blurry,badfeet,badeyeimgtoimg参数配置： 修复前后对比效果： 必读链接：https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/
✨目录🎈标签生成器🎈提示词自动补全🎈标签生成器由于输入正向提示词prompt和反向提示词negativeprompt都是使用英文，所以对学习母语的我们非常不友好使用网址：https://tinygeeker.github.io/p/ai-prompt-generator这个网址是为了让大家在使用AI绘画的时候更容易去生成想要的提示词，支持降权，加权等功能项目已开源在Github上，开源网址：https://github.com/tinygeeker/ai-prompt-generator这个标签生成器，按照分类，将常用的提示词都进行了分类，非常的清晰明了基本从上到下选择一遍，即可是你想要生成的
1基本框架 ①：文字变成向量 ②：喂入噪声+文字encoder，产生中间产物 ③：decoder还原图片2 textencoder 这张图越往右下表示效果越好，可以看到textencoder尺寸越大，对后续生成图片的增益越多3评价图片生成好坏的标准3.1FID 现有一个训练好的CNN模型，可以生成真实影像和生成图像的representation这两组表征的分布越近，效果越好——>我们sample一堆图片，然后生成一组同语义的图片，计算他们分布的distance3.2 CLIP 如果图片和文字是成对的，那么他们的representation越近表示生成的图片效果越好4decoder 训练一个au
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kuan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,Mac,Alfred,electerm,Git,typora,apifox等数据库系列:详细总结了常用数据库mysql技术点,以及工作中遇到的mysql问题等懒人运维系列:总结好用的命令,解放双手
StableDiffusion—ControlNet超详细讲解ControlNet最近非常火🔥！ControlNet和StableDiffusion的结合使StableDiffusion能够接受指导图像生成过程的条件输入，从而增强了StableDiffusion的性能。今天为大家深入剖析ControlNet的工作原理。文章目录什么是ControlNet内部架构前馈反向传播与StableDiffusion相结合编码器整体架构训练输入条件总结什么是ControlNetControlNet是一个控制预训练图像扩散模型（例如StableDiffusion）的神经网络。它允许输入调节图像，然后使用该调节
文章目录前言一、Android和Linux的区别？二、Audio架构1.Audio音频子系统架构图2.AudioHAL层的功能以及理解2.1.AudioHAL层的框架分析2.2.AudioHAL层的源码分析2.3.AudioHAL层的过程总结总结前言自己现在岗位工作就是底层驱动开发，现在是学习audio的底层驱动，想利用平常的空闲时间对自己的学习做一个总结归纳。一、Android和Linux的区别？Android继承于Linux，Android是基于Linux的内核基础上运行的，提供的核心系统服务包括安全、内存管理、进程管理、网络组和驱动模型等内容。但是，严格来说，Android不算是Linu
