今天Apple官方支持了这个库，所以特意下载下来试试看，效果还不错，M芯片在深度学习领域第一次给人惊喜了。https://machinelearning.apple.com/research/stable-diffusion-coreml-apple-silicon1.win使用安装分享一下一个有意思的库的安装经历。最近才发现有大神将这种生成模型给开源了，之前一直关注DELL这种的大型模型，被ai这种天马行空的想象力给惊艳到。但他们大都只是api接口，现在贫民百姓也可以自己拥有。下载库去github网址下载->https://github.com/CompVis/stable-diffusio
相关博文：1.stable-diffusion-webui安装（2）：扩展模块extensions——汉化、双语等2.stable-diffusion训练GUI安装——lora、dreambooth前言虽然，当前B站有很多stable-diffusion-webui的一键安装包，但是不易于理解该项目主要介绍了，手动安装stable-diffusion-webui基础功能的过程，手动安装，了解代码结构、依赖、模型出处一、手动下载stable-diffusion-webuihttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webuicdstable
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1.多模态GPT-4正式发布：支持图像和文本输入，效果超越ChatGPTOpenAI的里程碑之作GPT-4终于发布，这是一个多模态大模型（接受图像和文本输入，生成文本）。主要能力有：GPT-4可以更准确地解决难题，具有更广泛的常识和解决问题的能力：更具创造性和协作性；可以接受图像作为输入并生成说明文字、分类和分析；能够处理超过25,000个单词的文本，允许长文内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。GPT-4的高级推理能力超越了ChatGPT。在SAT等绝大多数专业测试以及相关学术基准评测中，GPT-4的分数高于ChatGPT。GPT-4遵循GPT、GPT-2和GPT-3的研究路径，利用更
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目录一、环境搭建及Stable-Diffusion-Webui系统配置基础环境配置正式部署StableDiffusion二、Stable-Diffusion-Webui使用手册三、参考链接一、环境搭建及Stable-Diffusion-Webui系统配置学校的云计算平台（Linux系统）（CPU1核，GPU0.5卡，内存20G）、Xftp7基础环境配置配置python3.10环境，为设定的环境名称condacreate-nenv_name>python=3.10ipykernel激活环境sourceactivateenv_name>将环境写入Notebook的Kernel里python-mip
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StableDiffusion只做AI动画是基于把原有视频按照帧进行提取之后对每一帧的图像进行标准化流程操作，中间可以掺杂Controlnet对人物进行控制，使用关键词对画面进行控制，但是很多小伙伴不太会掌握一些编辑视频软件或者python的操作导致视频转帧，帧转视频会出现一些问题。这里分享2套方法。文章目录自制Python脚本视频转帧fps_jpg.py帧转视频jpg_fps.pyStableDiffusion插件AI动画脚本脚本安装制作第一帧图像批量生成multi_frame_render.py自制Python脚本在你的文件目录下和我一致即可。视频转帧fps_jpg.pyfrommovie
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数据分析：基于K-近邻(KNN)对Pima人糖尿病预测分析作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！💪专栏案例：数据分析数据分析：某电商优惠卷数据分析数据分析：旅游景点销售门票和消费情况分析数据分析：消费者数据分析数据分析：餐厅订单数据分析数据分析：基于随机森林(RFC)对酒店预订分析预测文章目录数据分析：基于K-近邻(KNN)对Pima人糖尿病预测分析一、前言二、数据准备三、数据预处理四、建立模型五、模型验
