摘要：最近看到K8s启动stable-diffusion的文章，想着在自己开发环境复现一下。没想到在内网环境还遇到这么多问题，记录一下。本文分享自华为云社区《内网Docker启动Stable-Diffusion（AI作画）》，作者：tsjsdbd。最近看到K8s启动stable-diffusion的文章，想着在自己开发环境复现一下。没想到在内网环境还遇到这么多问题，记录一下。1.背景介绍“AI作画”就是你给一段文字，AI自动生成图像；或者你给一张图像，AI自动生成另一种风格（比如自拍照=>漫画风）。这个方向的AI框架以开源的stable-diffusion为代表，著名的Midjourney则是
作者：寒斜上一篇讲了如何使用ServerlessDevs和函数计算快速体验部署StableDiffusion，本篇继续聊聊如何解决动态模型加载的问题，从玩起来到用起来。思路其实很简单，我们只需要将镜像里面的动态路径映射到NAS[1]文件存储里面即可，利用NAS独立存储文件模型，扩展，语言包等，并且我们可以为管理NAS单独配置一个可视化的后台，用简单的文件上传删除的方式管理我们的文件，为此我们需要展开打镜像的脚本，为了完成全套的流程我们接下来盘一下整体的准备项。准备项开通阿里云函数计算[2]文件存储NAS（可以根据情况自己创建性能更好的实例）开通阿里云容器镜像服务ACR[3]安装Serverle
本文全网原创于CSDN：落难Coder，未经允许，不得转载！扩散模型简单介绍我们来讲一下什么是扩散模型，如果你不了解一些工作，你可能不清楚它究竟是什么。那么我举两个例子说一下：AI作画（输入一些文字就可以得到与你描述相符的图像）和抖音大火的真图生成漫画风图等都是它的成果。如下图是我利用AI生成的漫画图。这里说的两个例子就表现出了扩散模型已经有的两个能力：文生图以及根据文字/图像对已有图像进行改图，当然这里的工作只是有限的列举，在各个方面扩散模型仍有很多优秀表现。接下来，我们定义一下扩散模型：扩散模型是根据文本/图像输入生成原创性的贴近真实的图片输出。值得一提的是，这里原创性是至关重要的，很多我
title:“KNN算法详解”date:2022-01-01T11:20:23+08:00lastmod:2022-01-01T13:20:23+08:00draft:falsetags:[“机器学习”,“KNN”,‘KD树’]categories:[“机器学习”]author:“玉面蟾蜍”KNN算法详解KNN算法是一种非参数分类算法(不需要训练参数)，隶属于有监督学习，其核心思想为：“近朱者赤近墨者黑”定义KNN（K-NearestNeighbor）法即K最邻近法：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决
StableDiffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补绘制，以及在提示词（英语）指导下产生图生图的翻译。下面是几种体验方式的介绍：方式一：体验在线服务https://lexica.art/：一个基于StableDiffusion的搜索引擎，提供文字搜图，图搜图，文字生图片等功能。https://stablediffusionweb.com/#demo：官方的playground，根据提示生成图片。https://github.com/camenduru/stable-diffusion-w
StableDiffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补绘制，以及在提示词（英语）指导下产生图生图的翻译。下面是几种体验方式的介绍：方式一：体验在线服务https://lexica.art/：一个基于StableDiffusion的搜索引擎，提供文字搜图，图搜图，文字生图片等功能。https://stablediffusionweb.com/#demo：官方的playground，根据提示生成图片。https://github.com/camenduru/stable-diffusion-w
作者｜JayAlammar翻译｜杨婷、徐佳渝最近，AI图像生成引人注目，它能够根据文字描述生成精美图像，这极大地改变了人们的图像创作方式。StableDiffusion作为一款高性能模型，它生成的图像质量更高、运行速度更快、消耗的资源以及内存占用更小，是AI图像生成领域的里程碑。在接触了AI图像生成以后，你可能会好奇这些模型背后的工作原理。下面是对StableDiffusion工作原理的概述。 StableDiffusion用途多样，是一款多功能模型。首先它可以根据文本生成图像(text2img)。上图是从文本输入到图像生成的示例。除此之外，我们还可以使用StableDiffusion来替换、
作者｜JayAlammar翻译｜杨婷、徐佳渝最近，AI图像生成引人注目，它能够根据文字描述生成精美图像，这极大地改变了人们的图像创作方式。StableDiffusion作为一款高性能模型，它生成的图像质量更高、运行速度更快、消耗的资源以及内存占用更小，是AI图像生成领域的里程碑。在接触了AI图像生成以后，你可能会好奇这些模型背后的工作原理。下面是对StableDiffusion工作原理的概述。 StableDiffusion用途多样，是一款多功能模型。首先它可以根据文本生成图像(text2img)。上图是从文本输入到图像生成的示例。除此之外，我们还可以使用StableDiffusion来替换、
目录Diffusionmodels是生成模型的一种，同样的还有GAN，VAE，Flow模型等Abstract2、relatedwork3、背景前向扩散表达：反向生成过程：4、理论5、实验 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2112.00390.pdf代码：截至今天还未公开。随着人工智能在图像生成，文本生成以及多模态生成等领域的技术不断累积，生成对抗网络（GAN）、变微分自动编码器（VAE）、normalizingflowmodels、自回归模型（AR）、energy-basedmodels以及近年来大火的扩散模型（DiffusionModel）。Diffusionmodel
最近AIGC、ChatGPT等话题持续发酵，热门程度不亚于之前的“元宇宙”。抖音、小红书到处都是机器对话、AI绘图的视频。我看见别人生成的漂亮小姐姐图片眼馋得不行，终于按捺不住自己的好奇心，也尝试一下搭建。本文只是简单记录一下搭建过程。△别人生成的漂亮小姐姐我使用的是StableDiffusion，官网：https://stablediffusionweb.com/，可以输入关键字生成超清图像，而且会出乎你的意料，等待结果的过程还是很期待的。不过生成的结果在于使用了什么模型，生成之前需要输入英文关键字。在官网可以直接测试：https://stablediffusionweb.com/#demo
