ControlNet是一种图像生成AI技术，可以在保持输入图像结构不变的情况下，将输入图像转换为另一幅图像，例如可以使用ControlNet来生成通过使用简笔画等3D模型来实现具有指定人物姿势和构图的插图。在这个过程中ControlNet可以从输入图像中提取轮廓、深度和分割等信息，并根据指令创建图像。因此可以使用ControlNet来将一张人物照片转换为一张美丽的插图，而不会改变人物的结构和特征。工作原理大致如下：ControlNet是一种可以控制大型预训练扩散模型以适应额外输入条件的技术。如上图所示，扩散模型的神经网络分为两种：固定权重的模型（locked）和复制权重的可训练模型（train

0.准备    1.官方（AUTOMATIC1111版本）地址https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui        2.显卡建议4G以上（1050ti可以）        3.磁盘空间留10G，我这里用的novelai的.ckpt包1.安装及下载    建议直接用Git克隆下来（建议科学上网，WattToolkit）gitclonehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git    特定目录：cd英文目录gitclonehttps://github.

✨目录?AI绘画?本地环境要求?下载StableDiffusion?运行启动?启动参数?AI绘画关于AI绘画最近有多火，既然你有缘能看到这篇文章，那么相信也不需要我过多赘述了吧？随着AI绘画技术的发展，最新感到压力山大的应该属于那些设计师了吧，AI不仅作图效率其高，而且画面超级逼真，甚至在很多细节处理方面都已经超过专业设计师的级别，是不是瞬间感觉自己的饭碗保不住了。虽然很多人听说了这项技术，但是对于部署还是一知半解，到现在也只是只闻其声不见其物。这篇文章主要就是教大家如何部署最新版本的StableDiffusion绘画工具。?本地环境要求在下载

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原文链接：https://www.techbeat.net/article-info?id=4323作者：seven_最近AIGC社区中有趣的工作可谓是层出不穷，这都得益于扩散模型（DiffusionModels）的成功，扩散模型作为生成式AI模型中的一个新兴话题，已经给我们带来了很多惊喜。但是需要注意的是，目前的文本到图像扩散模型需要大规模的文本-图像对数据集进行预训练，因此想将已有的模型扩展到缺乏标记数据的新领域中，难度非常大。这其实是基于数据驱动模型老生常谈的问题，因而本文作者建议在扩散模型领域中引入大规模检索方法来帮助模型训练，具体来说，作者结合传统的k-Nearest-Neighbo

灵感：最近也是在看关于GAN方面的代码，也是看到了很多篇博客，都写的挺好的，让我醍醐灌顶，理解了GAN的原理以及代码实现。所以写一下来记载一下，最后有其他好文章的链接。灵感来源：pix2pixGAN理论以及代码实现目录1.什么是pix2pixGAN2.pix2pixGAN生成器的设计 3.pix2pixGAN判别器的设计4.损失函数5.代码实现 6.参考文献1.什么是pix2pixGAN它实际上就是一个CGAN，条件GAN，不过是改变了一般GAN的辨别器的输出。其他的都是输出一个概率，而pix2pixGAN或者也可以是patchgan，它的最终输出是一个矩阵，每一个块代表一个patch的概率而

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controlNet模块使用Enable选项启用，使用OpenposeEdito中姿势生成需要将OpenposeEditor指定为none状态。上面骨骼图是通过OpenposeEditor调整姿势然后sendtotxt2img到这里的，使用OpenposeEdito中姿势生成需要将OpenposeEditor指定为none状态。Preprocessor选项:Cannyedge—黑色背景上带有白色边缘的单色图像。将图片变成线稿。Depth/Shallowareas—灰度图像，黑色代表深区域，白色代表浅区域。Normalmap—法线贴图图像。Semanticsegmentationmap——ADE

目录StableDiffusion模型模型调配模型设置 变分自编码器（VAE）模型 模型调配模型设置  lora模型（原生）（插件）模型调配模型设置  AI生成prompt及模型分享StableDiffusion模型 pastel-mix+对应的VAE StableDiffusion模型国风+Lora模型墨心+疏可走马StableDiffusion模型国风+Lora模型小人书StableDiffusion模型realist+Lora模型 AsianGirlFashion(微博小红书抖音网红穿搭)StableDiffusion模型realist+Lora模型Fashion Girlv5.2Sta

文章目录BaselineTrainingProcedure模拟有限数据通过稳定扩散增强数据使用增强数据集重新训练限制可能的改进项目源码作为ML工程师，EdgeAnalytics和InfinityAI的团队非常熟悉与为计算机视觉应用程序获取高质量标记图像相关的挑战。随着生成图像模型的发布，例如来自StabilityAI的开源StableDiffusion，我们探索了使用生成模型来提高特定语义分割模型的性能。StableDiffusion是StabilityAI在今年早些时候发布的一种非常强大的文本到图像模型。在这篇博文中，我们将探索一种使用稳定扩散来增强训练数据的技术，以提高图像分割任务的性能。