MidJourney自成立以来已经走过了漫长的道路。这款流行的AI艺术生成器在2022年11月发布其V4和V4B模型时获得了巨大的人气。此次更新旨在改进先前版本的细节、构图和真实感。不过，有一个限制：V4B的纵横比仅限于1:1。这意味着所有图像都是方形的。这里有些例子：四个月后，MidJourney发布了全新的V4C模型。新型号现在支持16:9的纵横比。这是我生成的景观示例：提示：美丽逼真的针织秋季风景—ar16:9这不是很神奇吗？现在我可以将此图像用作我桌面上的墙纸或将其打印为风景墙装饰。其他V4C模型改进新模型还包括其他几项改进：将最大宽高比增加到2:1或1:2（横向和纵向）支持从正方形到
首先，这两个工具的差异体现在成本和出图方面。就成本而言，Stablediffusion是一个免费使用且开源的工具，可以进行本地部署但需要较高的电脑配置。虽然其绘制图像的速度还算快捷，但是必须使用稳定的网络连接才能正常运行。与之相比，Midjourney同样要求用户拥有稳定的网络连接，但是它的图像生成速度更快。然而，Midjourney的使用是需付费的，不同付费档次提供的服务也不同：最低档为每月10美元，可生成约200张图像；中档为30美元，可生成约900张图像；最高档为60美元，可生成约1200张图像。因此，用户可根据自身需求进行选择和付费。 第二、出图区别。大多数人都是用Stablediff
文章目录（零）前言（一）模型工具箱（ModelToolbox）（1.1）基本使用界面（1.2）高阶使用界面（1.3）自动修剪模型（零）前言本篇主要提到WEBUI的一个新插件，模型工具箱，可以修剪模型，提取修改模型组件信息。更多不断丰富的内容参考：🔗《继续Stable-DiffusionWEBUI方方面面研究(内容索引)》（一）模型工具箱（ModelToolbox）参考：https://github.com/arenasys/stable-diffusion-webui-model-toolkit可以从WEBUI中直接安装，它是一个用于管理、编辑和创建模型的多用途工具包。安装后会出现新的选项页，
先看几个生成的作品二次元2.5d机甲风什么是AI绘画？ai绘画，也叫“ai作画”、“人工智能绘画”，即通过AI生成技术得到画作或图片。ai作画由来已久，有许多创作ai绘画作品的方式，包括基于规则的图像生成算法、深度学习算法。最近火爆全网的是通过文本描述生成绘画的形式，大家或许会疑惑，AI生成图片好像很早就听说过，为什么这一次这么火？可能你想不到，最早的ai作画系统AARON由HaroldCohen于1960年代末开始开发。AARON使用基于符号规则的方法来生成图像，不同于现在ai作画是输出数字化图像，AARON真的是用画笔和颜料来绘画。至于效果嘛，就。。。虽然AI绘画很早以前就出现了，只不过那
以来安装完毕，开始执行web_ui.bat错误截图： 猜测原因：GPU用错了webUI.py加一行代码os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"在此启动web_ui.bat，成功打开网页页面
看着别人玩，是不是特想自己搭建一个，那么现在教程来了。玩这种需要算力的东西，电脑配置肯定是越高越好了。我的电脑配置如下： 接下来就开始安装了。 第一步：安装homebrew打开terminal终端（command+空格键，输入terminal，回车打开），安装homebrew。（如果已经安装，可跳到下一步）在terminal内复制执行下面这段代码（官方版）：/bin/bash-c"$(curl-fsSLhttps://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"如果网络问题一直没反应或者报错，可以用国内镜像版
一、安装condawgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.shsh./Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.shvim/root/.bashrcexportPATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"source/root/.bashrccoda二、配置SD环境,并安装 创建一个python=3.10.6的环境，激活该环境condacreate-nsdpython=3.10.6condaactivatesdgitclonehttps://github.
我们想知道使用我们的流数据集、Composer和MosaicML云平台从头开始训练稳定扩散模型需要多少时间（和金钱）。我们的结果：13天内我们将花费79,000个A100小时，总培训成本不到160,000美元。我们的工具不仅将时间和成本减少了2.5倍，而且还具有可扩展性和简单易用性。这就是我们可以提供帮助的方式：在MosaicML，我们可以更轻松地高效训练大型模型，使更多组织能够根据自己的数据训练自己的模型。如之前的博文所示，我们的StreamingDataset库、我们的训练框架Composer和我们的MosaicMLCloud平台显着简化了训练大型语言模型(LLM)的过程。对于这篇博文，我
StableDiffusion是什么StableDiffusion简称SD是一款Ai图片生成工具。“输入几句话，生成精美图片。”比如说我一开头这幅图片就是用的SD生成的。我在我的“ChatGPT让我变成了“超人”-如何提升团队30%效能质量提高100%的阶段性总结报告”里提到过midjourney，但是midjourney是商业收费的，而且对一般人来说只是想玩玩的来说算是小贵。而StableDiffusion是一个完全免费的开源的、并且可以本地化布署的文本图片生成模型。它可以让人们使用民用级的显卡就玩转如何使用一句话生成图片。这给了很多普通人以巨大福音。只不过目前网上的全部本地化布署教程没有一
整体运行架构StableDiffusion模型搭建首先下载diffusers，然后安装，命令如下：gitclonehttps://github.com/huggingface/diffusers.gitpipinstalldiffuserscddiffuserspipinstall.ubuntu和win系统下都可以文生图，图生图代码和训练好的模型见百度网盘（训练好的模型很大，十几个g）修改txt2jpg_inference.ipynb中model_id为本地model地址，prompt为提示词，negative_prompt中添加具体描述，用逗号分开，对结果的影响权重比例依次减少：：结果：修改
