前沿 目前市面上的AI主要集中在两方面，一方面是AI作图（代表产品：Midjourney和Stable-Diffusion），一方面是AI应答（代表产品：ChatGPT），本文主要针对AI作图进行探索。 由于Midjourney是一款付费产品，而Stable-Diffusion最大的优势就是开源免费。因为开源免费的原因，Stable-Diffusion拥有大量活跃的社区用户，并且开发者社区也提供了大量免费、高质量的外接预训练模型（fine-tune）和插件，在社区的支持下，Stable-Diffusion要比Midourney拥有更加丰富的个性化功能，经过微调后即可生成更贴
StableDiffusionWebUI是一个基于StableDiffusion的基础应用，利用gradio模块搭建出交互程序，可以在低代码GUI中立即访问StableDiffusion StableDiffusion是一个画像生成AI，能够模拟和重建几乎任何可以以视觉形式想象的概念，而无需文本提示输入之外的任何指导StableDiffusionWebUI提供了多种功能，如txt2img、img2img、inpaint等，还包含了许多模型融合改进、图片质量修复等附加升级。通过调节不同参数可以生成不同效果，用户可以根据自己的需要和喜好进行创作。我们可以通过StableDiffusionWebUI
MacOS上使用python3.8版本安装运行StableDiffusion时，有如下报错Errorloadingscript:lora_script.pyTraceback(mostrecentcalllast):File"/Users/admin/diy/stable-diffusion-webui/modules/scripts.py",line256,inload_scriptsscript_module=script_loading.load_module(scriptfile.path)File"/Users/admin/diy/stable-diffusion-webui/mod
虽然此前CEO曾陷入种种争议，但依然不影响StabilityAI登上时代杂志。近日，该公司又发布了StableDiffusion的XL0.9版本，35亿+66亿双模型，搭载最大OpenCLIP，让AI生图质量又有了新的飞跃。StableDiffusion又双叒升级了！最近，StabilityAI发布了最新版的StableDiffusionXL0.9（SDXL0.9）。比起之前的模型，这波更新在图像和构图细节上，都有了质的飞跃。尤其是在参数上，这次的SDXL0.9具有35亿参数基础模型和66亿参数模型的集成管线。相比之下，Beta测试版仅用了单个31亿参数的模型。为了生成更逼真的图像，以及更大的
Windows10+Intel显卡+CPU本地部署stable-diffusion-webui项目1、安装环境在电脑上安装好Anaconda，下载地址：https://repo.anaconda.com/archive/,根据自己的电脑选取最新版本进行安装即可。安装好Anaconda后，启动AnacondaNavigator工具，创建新的环境，注意python的版本，我用的是python=3.9.0电脑上要安装好git工具，因为stable-diffusion-webui项目是放在github上托管的2、从githut上拉取stable-diffusion-webui项目在存放stable-d
接下来的几篇文章将与常规主题有所不同（这是在从事通用机器人技术的职业中吸取的教训）。相反，我决定利用我的一些新空闲时间1边做边学，并使用所有酷孩子都在谈论的一些很酷的新ML。推荐：用NSDT设计器快速搭建可编程3D场景。1、项目简介我的项目是制作一个2D平台游戏，玩家可以在其中设计自己的关卡，然后生成式AI将创建漂亮的渲染图像来表示关卡。我想做一些没有AI就不可能实现的事情：让玩家参与艺术创作。我们将跳到最后，您可以看到游戏现在的样子：这里有一些不同的主题，但你也可以创建自己的主题。你可以在这里尝试游戏：dimensionhopper.com我建议查看随机级别或画廊，看看那里有什么。但是让我们
官方地址：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui配置成功界面：python版本：官方要求python版本3.10.6，实测python3.9.13可用安装教程：安装Pythonhttps://www.python.org/downloads/windows/2.安装Git并配置详情参考：https://blog.csdn.net/shuang_waiwai/article/details/1211089643.Clone库stable-diffusion-webui直接Gitclone：!gitclonehttps://g
首先阅读启动web.py的源码：parser=argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)parser.add_argument("--ckpt",type=str,default="models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt",help="pathtocheckpointofmodel",)parser.add_argument("--cli",type=str,help="don'tlaunchwebserver,takePythonfu
扩散模型是什么？如何工作以及他如何解决实际的问题在计算机视觉中，生成模型是一类能够生成合成图像的模型（文本生成图像【DALL2、StableDiffusion】、图像生成图像【Diffusion-GAN】）。例如，一个被训练来生成人脸的模型，每次都会生成一张从未被该模型或任何人看到过的人脸。1、GAN生成模型最著名的例子是GAN(生成对抗网络)。它有生成器和鉴别器，生成器G用来从随机噪声生成假的的图像，判别器（Discriminator）来判断输入是真实图像还是生成图像，两者在一个极小极大的相互博弈不断变强。由于模型本身具有对抗性，我们需要同时训练2个模型，所以很难进行训练。这使得很难达到一个
扩散模型是什么？如何工作以及他如何解决实际的问题在计算机视觉中，生成模型是一类能够生成合成图像的模型（文本生成图像【DALL2、StableDiffusion】、图像生成图像【Diffusion-GAN】）。例如，一个被训练来生成人脸的模型，每次都会生成一张从未被该模型或任何人看到过的人脸。1、GAN生成模型最著名的例子是GAN(生成对抗网络)。它有生成器和鉴别器，生成器G用来从随机噪声生成假的的图像，判别器（Discriminator）来判断输入是真实图像还是生成图像，两者在一个极小极大的相互博弈不断变强。由于模型本身具有对抗性，我们需要同时训练2个模型，所以很难进行训练。这使得很难达到一个
