盘了很久才盘下来，因为StableDiffusion非要自己建一个环境，而我想让他直接用我现有的anaconda的环境，那么很多包就都不用重新下载了，然而这是行不通的，总之接受它会自己新建一个环境的事实，然后开始看教程！本教程默认你已经知道环境是什么东西并且已经配置过cuda等了，不会配置参考我教程Deeplabcut教程（一）安装（GPU&CPU版本）（纯新人向）-CSDN博客step1新建一个python版本>3.10的环境打开anaconda prompt输入condacreate--namestable_diffusion python=3.10.6 我创建的环境叫stable_dif
也写到第9了StableDiffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型，由CompVis、StabilityAI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型，可以生成包括人脸在内的任何图像，因为有开源的预训练模型，所以我们也可以在自己的机器上运行它，如下图所示。如果你足够聪明和有创造力，你可以创造一系列的图像，然后形成一个视频。例如，XanderSteenbrugge使用它和上图所示的输入提示创建了令人惊叹的《穿越时间》。以下是他用来创作这幅创造性艺术作品的灵感和文本:本文首先介绍什么是StableDiffusion，并讨
系列文章：《AI-stable-diffusion(AI绘画)的搭建与使用》《AI-AI绘画的精准控图(ControlNet)》一、介绍近日，AI绘画（stable-diffusion）用来艺术化二维码算是比较火热的事了，这个idea是由国人用Checkpoint+LoRA+QRCodeControlNet组合实现出来的，下面是几张图片案例：这是原作者的文章：《AI生成可扫码图像—新ControlNet模型展示》不过，文章内并没有讲述艺术化二维码的具体过程，也没有现成的QRCodeControlNet可供使用（可能出于某些原因没有公布吧，瞎猜的~），从网上收集了一些资料，使用现有的Contro
本系列博客导航由浅入深理解latentdiffusion/stablediffusion(1)：写给初学者的图像生成入门课由浅入深理解latentdiffusion/stablediffusion(2)：扩散生成模型的工作原理由浅入深理解latentdiffusion/stablediffusion(3)：一步一步搭建自己的stablediffusionmodels
Windows11本地部署StableDiffusionwebUI0.什么是StableDiffusion1.什么是StableDiffusionwebUI2.Github地址3.安装CUDAToolkit11.84.安装cuDNNv8.9.1forCUDA11.x5.配置环境变量6.安装Python3.10.67.安装StableDiffusionwebUI8.启动StableDiffusionwebUI9.访问StableDiffusionwebUI0.什么是StableDiffusionStableDiffusion是一个潜在的文本到图像的扩散模型。感谢StabilityAI慷慨的计算捐
以坤坤为例，上网随便找了几个坤坤的人脸图像，作为训练的数据集 1 训练环境搭建建议看一遍教程，虽然这个up主好像不是很专业的样子，不过流程差不多是这样的，重点关注一下虚拟环境搭建完之后，在终端选择配置的操作，就是一堆yesno，的选项，跟着视频来就行了。1.1gitclone项目本地找个训练环境存放的文件夹，利用git工具拉取训练webui环境gitclonehttps://github.com/bmaltais/kohya_ss.git拉取后会有这样的目录，执行红框内的setup.bat文件就能安装训练的虚拟环境了（和之前搭建的SD框架虚拟环境类似，但是安装的python库版本会有所出入，如
以坤坤为例，上网随便找了几个坤坤的人脸图像，作为训练的数据集 1 训练环境搭建建议看一遍教程，虽然这个up主好像不是很专业的样子，不过流程差不多是这样的，重点关注一下虚拟环境搭建完之后，在终端选择配置的操作，就是一堆yesno，的选项，跟着视频来就行了。1.1gitclone项目本地找个训练环境存放的文件夹，利用git工具拉取训练webui环境gitclonehttps://github.com/bmaltais/kohya_ss.git拉取后会有这样的目录，执行红框内的setup.bat文件就能安装训练的虚拟环境了（和之前搭建的SD框架虚拟环境类似，但是安装的python库版本会有所出入，如
一、开启GoogleColab网址官网：https://colab.research.google.com/点击添加代码：二、执行如下代码指令!pipinstall--upgradefastapi==0.90.1!gitclonehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui!gitclonehttps://github.com/yfszzx/stable-diffusion-webui-images-browser/content/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusio
一、开启GoogleColab网址官网：https://colab.research.google.com/点击添加代码：二、执行如下代码指令!pipinstall--upgradefastapi==0.90.1!gitclonehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui!gitclonehttps://github.com/yfszzx/stable-diffusion-webui-images-browser/content/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusio
在这篇文章中，我想展示如何借助不同的软件工具从Youtube上发布的新闻剪辑中全自动生成包含文本和图像的新闻文章。使用当前用于处理媒体数据的AI模型，例如OpenAIWhisper、OpenAIGPT3和StableDiffusion。OpenAIWhisper是最近发布的模型，用于将音频数据转换为具有前所未有质量的书面文本。它已作为开源软件免费提供，并可作为Python库下载，网址为https://github.com/openai/whisper大语言模型中的经典“GPT3”并非免费提供，但可以通过付费API集成。我在这里使用它来创建一个简短的摘要，其中包含基本新闻事实和提取文本的新闻标题
