小伙伴们好，咱们今天演绎一个使用KerasCV的StableDiffusion模型生成新的图像的示例。考虑计算机性能的因素，这次咱们在Colab上进行，Colab您可以理解为在线版的JupyterNotebook，还不熟悉Jupyter的的小伙伴可以去看一下我以前的文章：政安晨的机器学习笔记——示例讲解机器学习工具JupyterNotebook入门（超级详细）https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/135880886概述在本篇中，我们将展示如何使用stability.ai的text-to-image模型StableDiffusion基

其实要在本地部署stable-diffusion不难，只要有“魔法”一切都水到渠成，如下图：(base)MacBook-Propython%gitclonehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webuiCloninginto'stable-diffusion-webui'...remote:Enumeratingobjects:31021,done.remote:Countingobjects:100%(24/24),done.remote:Compressingobjects:100%(16/16),done.remote:To

中间有一些容易出错的点，我尽量写的详细一些。准备工作首先，打开https://openbayes.com/网站，注册openbayes。注册后应该会赠送三个小时的4090算力，可以尝试部署使用。部署完成后，使用支付宝进行实名认证（注意，一定要支付宝认证，不然webui显示会通不过ssl认证）。认证页面为右上角头像-账号设置。开始部署准备好之后打开页面。openbayse这个页面提供了Yi模型的wasmedge部署。请书签该页面，过一会儿需要来这里粘贴命令。准备完成后，点击克隆，会出现如下页面。若页面没问题，直接选择“下一步：选择算力”。这里可以看到，博主自己还剩1小时18分的4090算力。选择

通过之前的文章相信大家对文生图已经不陌生了，那么图生图是干啥的呢？简单理解就是根据我们给出的图片做为参考进行生成图片。一、能干啥这里举两个例子1、二次元头像真人转二次元，或者二次元转真人都行，下图为真人转二次元样例：左边真人，右边二次元2、换造型换装比如我要让真人漏牙齿，或者换头发颜色，换脸，换服装等等都可以用类似方法二、真人转二次元主要分三步，1.反推已经有的图片的关键词，这里的话就是反推真人图像的关键词2.选大模型，这里是转二次元就要选二次元模型3.调参找最优1.反推关键词这里用到了一个插件“WD1.4标签器”,如果是参考我之前文章安装的话，默认已经集成了。如上图，这里需要把关键词拷贝到翻

从gcc/g++8.1更新到9.1并重新编译我的代码后，它的大部分测试都失败了。因此，进行了一些挖掘，我发现std::stable_sort是问题所在。事实证明，我调用的大部分电话都是std::stable_sort没有必要，也就是说，调用std::sort就足够了。因此，我在可能的地方进行了替换，并且针对这些代码段的测试再次成功。现在，我只有一次调用std::stable_sortvoidMshReader::determinePhysicalEntitiesRange(){//connsisnotemptystd::stable_sort(this->conns.begin(),t

大家好，我是程序员晓晓。大家有没有见过一些破损的照片呢，可能照片缺个角，可能照片中间破损了一条线，在AI之前，修复类似的破损照片可能是个技术活，但是现在使用AI工具，基本上几分钟就可以搞定。我们先来看一下破损照片修复的处理效果。原照片修复后的照片：我们可以在修复照片的同时对人物服装或者背景进行修改。修复后的照片下面我们来看一下具体的操作方式。这里以修复下面的这张破损照片为例。【第一步】ControlNet的设置我们在ControlNet的单元0上传该破损的照片，并且在破损的区域使用画笔涂白。相关参数设置如下：控制类型：选择"局部重绘"预处理器：inpaint_only+lama（局部重绘+大型

本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏，专栏总目录：点这里。大家好，我是水滴~~在安装stable-diffusion-webui前需要做一些准备工作，本篇文章主要介绍需要的电脑配置、魔法、安装Python、安装Git等。文章目录电脑配置使用魔法安装Python下载和安装镜像加速安装Git电脑配置StableDiffusion对显卡有一定的要求，其支持的最小独立显存为4G，8G以上为优，越大越好。对于显卡的厂商，N卡（NVIDIA，英伟达）最佳，A卡（AMD，超威半导体）也能用，发挥的性能会大打折扣。

原文:ComparativeAnalysisofAIImageGenerationPlatforms:DALL·E3,GoogleImagen2,StableDiffusion,andMidjourney-Blog简介本文提供了对四个AI图像生成模型——DALL·E3、GoogleImagen2、StableDiffusion以及Midjourney的详细比较。通过十个不同领域的图像生成能力进行比较，文中展示了各个平台的优点和缺点。结合对每一类别的深度分析，本文向读者提供了最适合其需求的Ai模型的关键信息。该评估是基于OpenGPT.com上的OpenDraw服务完成的，使用了OpenDraw

热烈欢迎大家在git上star！！！冲鸭！！！1.prompt优化插件 GitHub-leeguandong/sd_webui_beautifulprompt:beautifulpromptextensionperformsstablediffusionautomaticpromptengineeringonabrowserUI.beautifulpromptextensionperformsstablediffusionautomaticpromptengineeringonabrowserUI.-GitHub-leeguandong/sd_webui_beautifulprompt:bea

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