刚不久，StabilityAI发布了StableDiffusion3.0，这一版本采用了与备受瞩目的爆火Sora相同的DiT架构。通过这一更新，画面质量、文字渲染以及对复杂对象的理解能力都得到了显著提升。由于这些改进，先前的技术Midjourney和DALL-E3在比较中显得相形见绌，不复昔日的辉煌。StabilityAI的首席执行官EmadMostaque表示：「StableDiffusion3采用了DiffusionTransformer架构，这是一种新型的架构设计，与OpenAI最近推出的Sora模型采用的架构相似。」现在，已经可以在这里加入候补名单，申请访问权限了：SD3Waitlis
文章目录前言一、StableDiffusionWebUI安装二、泡泡玛特（prompt）三、txt输入规则四、交替渲染五、Lora模型调用六、Hypernetwork&Embeding七、采样器（sampler）选择八、CFGscale九、上采样模型十、SD缺点总结前言Stablediffusion相信很多技术爱好者都了解，并且也尝试用过，目前在各路开源大佬的支持下，Stablediffusion的生图piepline越来越成熟，同时在各种新技术的加持下，可玩性越来越高。相比我以往的理论性文章，该系列文章主要讲解一下SDwebui的具体使用，以及一些拓展功能的使用，同时对自己应用SD有一个记录
继OpenAI的Sora连续一周霸屏后，昨晚，生成式AI顶级技术公司StabilityAI也放了一个大招——StableDiffusion3。该公司表示，这是他们最强大的文生图模型。与之前的版本相比，StableDiffusion3生成的图在质量上实现了很大改进，支持多主题提示，文字书写效果也更好了。以下是一些官方示例：提示：史诗般的动漫作品，一位巫师在夜晚的山顶上向漆黑的天空施放宇宙咒语，咒语上写着"StableDiffusion3"，由五彩缤纷的能量组成（Epicanimeartworkofawizardatopamountainatnightcastingacosmicspellinto
标题略有夸张哈哈哈哈，但想表达的是，相较于直接下载或者通过秋叶包更新而，接下来这一套方案确实很简单，而且能够大大节省磁盘空间，和下载时间。这篇教程不需要你有：代码基础。都是复制粘贴就完事。魔法。这篇教程默认你已经有：1.本地能够正常使用的sdwebui。无论是自己源码安装的，还是使用的秋叶包。如果没有的话就不适合哈。2.git环境。能从github上拉源码下来。这个教程很多就不多赘述了。第一次接触的话，学到能拉取代码到本地就可以，其他复杂的代码内容不用看，因为用不到。3.windows环境。以下是正文：====1.首先你需要把ComfyUI的源码克隆到本地来。step1：找到你要把ComfyU
手把手教你入门绘图超强的AI绘画，用户只需要输入一段图片的文字描述，即可生成精美的绘画。给大家带来了全新保姆级教程资料包（文末可获取）AIGC专栏3——StableDiffusion结构解析-以图像生成图像（图生图，img2img）为例学习前言源码下载地址网络构建一、什么是StableDiffusion（SD）二、StableDiffusion的组成三、img2img生成流程1、输入图片编码2、文本编码3、采样流程a、生成初始噪声b、对噪声进行N次采样c、单次采样解析I、预测噪声II、施加噪声d、预测噪声过程中的网络结构解析I、apply_model方法解析II、UNetModel模型解析4、
文章目录基础规则高级规则插件使用基于相机镜头增强提示词常用提示词总结奇特提示词珍藏基础规则所谓提示词，也就是文生图中的文，由连贯的英语单词或句子组成。其最基础的规则是：不同提示词之间需要用英文逗号分隔，空格和换行不影响读取想混合多个要素时使用|，相当于and要突出或忽略某个提示词，可以增大或减小其在整体提示词中的权重，有以下几种方式：(提示词:权重数值)，大于1增强，小于1减弱(((提示词)))，每套一层()括号增强1.1倍[[[提示词]]]，每套一层[]括号减弱1.1倍以DreamShaper8SD1.5为例正面提示词为：23yearsoldfemale,longhair,brownhair
小伙伴们好，咱们今天演绎一个使用KerasCV的StableDiffusion模型生成新的图像的示例。考虑计算机性能的因素，这次咱们在Colab上进行，Colab您可以理解为在线版的JupyterNotebook，还不熟悉Jupyter的的小伙伴可以去看一下我以前的文章：政安晨的机器学习笔记——示例讲解机器学习工具JupyterNotebook入门（超级详细）https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/135880886概述在本篇中，我们将展示如何使用stability.ai的text-to-image模型StableDiffusion基
其实要在本地部署stable-diffusion不难，只要有“魔法”一切都水到渠成，如下图：(base)MacBook-Propython%gitclonehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webuiCloninginto'stable-diffusion-webui'...remote:Enumeratingobjects:31021,done.remote:Countingobjects:100%(24/24),done.remote:Compressingobjects:100%(16/16),done.remote:To
通过之前的文章相信大家对文生图已经不陌生了，那么图生图是干啥的呢？简单理解就是根据我们给出的图片做为参考进行生成图片。一、能干啥这里举两个例子1、二次元头像真人转二次元，或者二次元转真人都行，下图为真人转二次元样例：左边真人，右边二次元2、换造型换装比如我要让真人漏牙齿，或者换头发颜色，换脸，换服装等等都可以用类似方法二、真人转二次元主要分三步，1.反推已经有的图片的关键词，这里的话就是反推真人图像的关键词2.选大模型，这里是转二次元就要选二次元模型3.调参找最优1.反推关键词这里用到了一个插件“WD1.4标签器”,如果是参考我之前文章安装的话，默认已经集成了。如上图，这里需要把关键词拷贝到翻
大家好，我是程序员晓晓。大家有没有见过一些破损的照片呢，可能照片缺个角，可能照片中间破损了一条线，在AI之前，修复类似的破损照片可能是个技术活，但是现在使用AI工具，基本上几分钟就可以搞定。我们先来看一下破损照片修复的处理效果。原照片修复后的照片：我们可以在修复照片的同时对人物服装或者背景进行修改。修复后的照片下面我们来看一下具体的操作方式。这里以修复下面的这张破损照片为例。【第一步】ControlNet的设置我们在ControlNet的单元0上传该破损的照片，并且在破损的区域使用画笔涂白。相关参数设置如下：控制类型：选择"局部重绘"预处理器：inpaint_only+lama（局部重绘+大型
