汇聚每周AI观点、研究和各类资源，不错过真知灼见和重要资讯！欢迎扫码，关注并订阅智源社区AI周刊。编辑精选1.StableDiffusion背后公司再融1亿美金：独辟蹊径，开源和社区驱动的AI独角兽 查看详情近日，推出了StableDiffusion的科技公司StabilityAI又获得了1亿美金投资，此轮融资后，StabilityAI估值已到达10亿美元，成为新晋独角兽。目前StabilityAI团队共计103人，有1名博士，明年计划资助超过100位博士。该公司领导团队国际化氛围明显，最近还有来自日本的DavidHa和法国的DanielJefferies等社区名人加入，分别担任战略负责人和首
前几天分享了几张StableDiffusion生成的艺术二维码，有同学反映不知道怎么查看图片的参数信息，还有的同学问怎么保护自己的图片生成参数不会泄露，这篇文章就来专门分享如何查看和抹除图片的参数。查看图片的生成参数1、打开StableDiffusionWebUI，点击Tab菜单中的【图像信息/PNGInfo】，不同版本的WebUI可能显示的文字或略有不同。2、在左侧选择本地的一张图片，如果是StableDiffusion生成的图片，我们可以在右边看到图片的生成参数，依次是：提示词、反向提示词、模型详细参数。我们还可以在参数的下边看到几个按钮，他们可以把参数或者图片发送到生成窗口，这样可以节省
一、安装1.1、安装ffmpeg下载地址：解压，配置环境变量E:\AI\ffmpeg\bin检查是否安装成功1.2、安装SD的EbSynth插件插件地址https://github.com/s9roll7/ebsynth_utility报错：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'extensions.ebsyynth_utility将目录ebsyynth_utility-main改为ebsyynth_utility.1.3、安装EbSynth从官网下载，解压即可1.4、下载背景透明工具transparent-backgroundPipinstalltranspar
StableDiffusion是一种新型的生成模型，它可以用于生成高质量的图像、文本和音频等多种形式的数据。目前已经出现了许多基于StableDiffusion模型的变种，下面简单介绍其中几种比较流行的模型：模型链接：https://huggingface.co/stabilityaiDDIM(DeepDiffusionImageModel)DDIM是StableDiffusion的第一个应用，它采用了局部证据传递（LocalEvidenceAccumulation）的方法来构建DiffusionProcess。在DDIM中，DiffusionProcess通过N次迭代来完成，每次迭代包括两个
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/131524075版本v2.5.41StableDiffusion图像生成工具是一种基于深度学习的技术，可以从随机噪声中生成高质量的图像，利用DiffusionProbabilisticModels的概率模型，逐步地将噪声转化为目标图像，同时保持图像的稳定性和多样性。StableDiffusion图像生成工具的优点是，不需要预先训练一个生成器网络，而是可以直接从数据分布中采样图像，也可以适应不同的图像域
目录一、单实例本地像素流送步骤1.勾选插件2.打包工程并启动信令服务器3.创建快捷方式并启动游戏二、单实例局域网像素流送步骤1.编辑cirrus.js2.编辑快捷方式属性3.启动三、集成WEBUI插件一、单实例本地像素流送步骤1.勾选插件勾选使用“PixelStreaming”插件，然后点击立即重启2.打包工程并启动信令服务器打包一个工程（注意：打包的路径不要有中文） 打包好后会有如下文件夹在打包目录下（\Samples\PixelStreaming\WebServers\SignallingWebServer\platform_scripts\cmd\）双击运行run_local.bat这个
参考：https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-releasehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webuihttps://mp.weixin.qq.com/s/8czNX-pXyOeFDFhs2fo7HA1、安装（6g显存）1、conda创建python3.10.6环境condacreate-nstable-diffusionpython==python3.10.6也安装好pytorchcuda版本***CUDA11.3（本机环境）condainstallpytorch1
一、StableDiffusion模型在线使用地址：https://inscode.csdn.net/@inscode/Stable-Diffusion二、模型相关版本和参数配置：活动地址三、图片生成提示词与反向提示词：提示词：realisticportraitpaintingofajapaneseroboticgeishawithkanjisymbolsanddecals,octanerender,intricatedetail,4k,unrealengine5,exmachina,irobot提示词：1girl,aBeautifulidol,(CuteLooseBobhair),(casu
1stable-diffusion-webui介绍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StableDiffusionStableDiffusion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
StableDiffusion是最近在图像生成领域大火的模型，在对他研究的时候我发现它可以作为非常强大的有损图像压缩编解码器。在介绍之前，我们先看看它与高压缩率下的JPG和WebP相比的而结果，所有都是512x512像素的分辨率为单位：上面这图的细节如下：这是JPG压缩结果大小为5.66kB这是WebP，大小为6.74kB：最后是StableDiffusion大小4.97kB还有一些其他示例，请参考我们最后提供的源代码地址这些示例非常明显，与JPG和WebP相比，用StableDiffusion压缩这些图像在较小的文件尺寸下会产生极好的图像质量。这么看来这是一种非常有前途的有损图像压缩的选择，
