GAN介绍理解GAN的直观方法是从博弈论的角度来理解它。GAN由两个参与者组成，即一个生成器和一个判别器，它们都试图击败对方。生成备从分巾中狄取一些随机噪声，并试图从中生成一些类似于输出的分布。生成器总是试图创建与真实分布没有区别的分布。也就是说，伪造的输出看起来应该是真实的图像。然而，如果没有显式训练或标注，那么生成器将无法判别真实的图像，并且其唯一的来源就是随机浮点数的张量。之后，GAN将在博弈中引入另一个参与者，即判别器。判别器仅负责通知生成器其生成的输出看起来不像真实图像，以便生成器更改其生成图像的方式以使判别器确信它是真实图像。但是判别器总是可以告诉生成器其生成的图像不是真实的，因为
其实前几天就已经部署好了，图已经产出一斤了x凭借记忆写点记录。因为纯粹是在凭着记忆写，所以肯定会有遗漏的步骤。感谢腾讯云的打折，让只拎了个轻薄本到学校的自己还可以继续搞点有意思的东西。目录1.写在前面——这是一个教程吗？2.前期环境配置3.clone4.载入模型5.安装依赖6.开始运行7.一些问题1.写在前面——这是一个教程吗？为了不让一些和我一样的萌新掉坑（虽然觉得并没有人会看），在此要先大声重复：不是！不是！不是！（1）笔者自己是个小白。（2）腾讯云服务器是可以装windows系统的，如果只是想部署novelai，或许并不需要像笔者一样选择用Ubuntu折腾。在购买时选择Windows，然
其实前几天就已经部署好了，图已经产出一斤了x凭借记忆写点记录。因为纯粹是在凭着记忆写，所以肯定会有遗漏的步骤。感谢腾讯云的打折，让只拎了个轻薄本到学校的自己还可以继续搞点有意思的东西。目录1.写在前面——这是一个教程吗？2.前期环境配置3.clone4.载入模型5.安装依赖6.开始运行7.一些问题1.写在前面——这是一个教程吗？为了不让一些和我一样的萌新掉坑（虽然觉得并没有人会看），在此要先大声重复：不是！不是！不是！（1）笔者自己是个小白。（2）腾讯云服务器是可以装windows系统的，如果只是想部署novelai，或许并不需要像笔者一样选择用Ubuntu折腾。在购买时选择Windows，然
StableDiffusion教学使用Lora制作AI网红1、下载StableDiffusion我选择使用呆瓜一键解压版本提取码:ketj然后按这个视频操作【AI绘画】启动器正式发布！一键启动/修复/更新/模型下载管理全支持！_哔哩哔哩_bilibili下载后解压，直接打开2.看完说明再下载（自己安装会出各种状况，不介意！），解压里面的两个压缩包。打开sd-webui启动器文件夹，先运行启动器运行依赖，再解压sd-webui启动器把这两个文件放到StableDiffusion一键包\2.看完说明再下载\novelai-webui-aki-v2目录下2、下载所需要的模型按这个视频操作(1)Sta
StableDiffusion教学使用Lora制作AI网红1、下载StableDiffusion我选择使用呆瓜一键解压版本提取码:ketj然后按这个视频操作【AI绘画】启动器正式发布！一键启动/修复/更新/模型下载管理全支持！_哔哩哔哩_bilibili下载后解压，直接打开2.看完说明再下载（自己安装会出各种状况，不介意！），解压里面的两个压缩包。打开sd-webui启动器文件夹，先运行启动器运行依赖，再解压sd-webui启动器把这两个文件放到StableDiffusion一键包\2.看完说明再下载\novelai-webui-aki-v2目录下2、下载所需要的模型按这个视频操作(1)Sta
简介近段时间来，你可能在不少地方都看到了非常多这样的好看的画。比如这样的赛博朋克风prompt:Cyberpunk,8kresolution,castle,therosesea,dream水墨画风格prompt:awatercolorinkpaintingofafallenangelwithabrokenhalowieldingajaggedbrokenbladestandingontopofaskyscraperinthestyleofanti-arttrendingonartstationdeviantartpinterestdetailedrealistichd8khighresolut
简介近段时间来，你可能在不少地方都看到了非常多这样的好看的画。比如这样的赛博朋克风prompt:Cyberpunk,8kresolution,castle,therosesea,dream水墨画风格prompt:awatercolorinkpaintingofafallenangelwithabrokenhalowieldingajaggedbrokenbladestandingontopofaskyscraperinthestyleofanti-arttrendingonartstationdeviantartpinterestdetailedrealistichd8khighresolut
今天给大家介绍下如何在矩池云使用StableDiffusionwebUIv1.5模型和StableDiffusionControlNet插件。租用机器租用机器需要选择内存大于8G的机器，比如A2000，不然StableDiffusionwebUI启动加载模型会失败。（Killed内存不足）点击租用按钮，进入镜像筛选页面，点击右侧蓝色StableDiffusion进行镜像筛选，选择第一个StableDiffusionwebUIv1.5镜像，然后点击租用即可。机器启动成功后，会出现以下界面:7860端口对应链接，是StableDiffusionwebUI服务默认启动端口，这个服务默认开机自启，大家
今天给大家介绍下如何在矩池云使用StableDiffusionwebUIv1.5模型和StableDiffusionControlNet插件。租用机器租用机器需要选择内存大于8G的机器，比如A2000，不然StableDiffusionwebUI启动加载模型会失败。（Killed内存不足）点击租用按钮，进入镜像筛选页面，点击右侧蓝色StableDiffusion进行镜像筛选，选择第一个StableDiffusionwebUIv1.5镜像，然后点击租用即可。机器启动成功后，会出现以下界面:7860端口对应链接，是StableDiffusionwebUI服务默认启动端口，这个服务默认开机自启，大家
WGAN论文地址：[1701.07875]WassersteinGAN(arxiv.org)WGAN解决的问题原始GAN训练过程中经常遇到的问题：模式崩溃，生成器生成非常窄的分布，仅覆盖数据分布中的单一模式。模式崩溃的含义是生成器只能生成非常相似的样本（例如，MNIST中的单个数字），即生成的样本不是多样的。没有指标可以告诉我们收敛情况。生成器和判别器的loss并没有告诉我们任何收敛相关信息。当然，我们可以通过不时地查看生成器生成的数据来监控训练进度。但是，这是一个手动过程。因此，我们需要有一个可解释的指标可以告诉我们有关训练的进度。一句话概括：判别器越好，生成器梯度消失越严重。 GAN网
