在线stabelDiffusion模型https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion随机种子seed如果想要同一个文本提示，生成多次都是同一图像，可以设置一个随机种子，类似于random.seed()的原理，并将生成器传递给管道。每次使用具有相同种子的生成器时，都会得到相同的图像输出。这里注意的是，实测中如果设置为-1，那么每次会随机生成num_inference_steps可以使用num_inference_steps参数更改模型推理的步数一般来说，使用的步数越多，结果越好，但是步数越多，建议使用默认的推理步数50。如果想

基于stable-diffusion的本地部署AI绘画教程自从StableDiffusion1.0模型发布以来，“AI文本图片生成”真正的变成普通人也能使用的技术。同时各种国内外AI绘图软件，也不断频繁更新，AI绘画的关注度也越来越高。以下是本人自己生成出来的一些AI绘图（夹带私货木木枭^^）对应的提示语prompt为："acuteportraitofrowlet,anime,warmstyle,suit,highlydetailed,oilpainting,conceptart,smooth,sharpfocus,highqualityartwork"那么如果我们想要本地部署一个真正属于自己

Bert-vits2更新了版本V210，修正了日/英的bert对齐问题，效果进一步优化；对底模使用的数据进行优化和加量，减少finetune失败以及电音的可能性；日语bert更换了模型，完善了多语言推理。更多情报请参考Bert-vits2官网：https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/2.1最近的事情大家也都晓得了，马督工义无反顾带头冲锋，身体力行地实践着横渠四句：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本次我们基于Bert-vits2的新版本V210，复刻马督工，向他致敬。Bert-vits2V210整备数据集我们知

文章目录StableDiffusion推理优化背景技术讲解：异步优化方案思路：异步推理优化原理OpenVINO异步推理PythonAPI同步和异步实现方式对比oneflow分布式调度优化优势：实现思路总结：StableDiffusion推理优化背景2022年，StableDiffusion模型横空出世，其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一，并为工业界，投资界，学术界以及竞赛界都注入了新的AI想象空间，让AI再次性感。StableDiffusion是计算机视觉领域的一个生成式大模型，能够进行文生图（txt2img）和图生图（img2img）等图像生成任务。与Midjo

目前AI绘画最火的当属Midjorney和StableDiffusion，但是由于Midjourney没有开源，因此我们主要分享下StableDiffusion，后面有望补上Midjourney教程。本节主要讲解StableDiffusion（以下简述SD）的下载和安装。1）下载方式一：官网下载直接去SD官网下载地址：SD官网下载方式二：第三方下载（推荐）这种方式是直接下载网上大佬的整合包，直接使用，这里推荐秋叶大佬的整合包，下载地址如下：秋叶大佬B站资源链接当然还可以看其他up主提供的资源： 夸克网盘：https://pan.quark.cn/s/218e0e20a915（资源由B站up主轩

一、下载源码GitHub-AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui:StableDiffusionwebUI二、安装miniconda参考：安装启动yolo5教程_苍穹之跃的博客-CSDN博客三、安装CUDA参考：安装启动yolo5教程_苍穹之跃的博客-CSDN博客四、创建虚拟环境condacreate-nstablepython=3.10.9condaactivatestable五、安装依赖先安装一下pytorchcondainstallpytorch==1.10.0torchvision==0.11.0cudatoolkit=11.3-cpytorch-cc

目录1Unet1.0介绍　1.1详细整体结构1.2缩小版整体结构1.3时间步编码1.4 CrossAttnDownBlock2D1.4.1ResnetBlock2D1.4.2 Transformer2DModel1.4.2.1 BasicTransformerBlock1.4.2.1.1 SelfAttention1.4.2.1.2 CrossAttention1.4.2.1.3 FeedForward1.4.3 DownSample2D1.5 DownBlock2D1.6 UnetMidBlock2DCrossAttn1.7 UpBlock2D1.7.1 UpSample2D1.8 Cros

整理：AI算法与图像处理欢迎关注公众号AI算法与图像处理，获取更多干货：推荐微信交流群现已有2000+从业人员交流群，欢迎进群交流学习，微信：nvshenj125B站最新成果demo分享地址：https://space.bilibili.com/288489574顶会工作整理Githubrepo：https://github.com/DWCTOD/CVPR2023-Papers-with-Code-Demo论文速读LCM-LoRA：通用stablediffusion加速模块标题:LCM-LoRA:AUniversalStable-DiffusionAccelerationModule论文：ht

之前我们使用Bert-VITS2V2.0.2版本对现有的原神数据集进行了本地训练，但如果克隆对象脱离了原神角色，我们就需要自己构建数据集了，事实上，深度学习模型的性能和泛化能力都依托于所使用的数据集的质量和多样性，本次我们在本地利用Bert-VITS2V2.0.2对霉霉讲中文的音色进行克隆实践。霉霉讲中文的原始音视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1bB4y1R7Nu/这一段是基于HeyGen项目的AI音色克隆以及唇形合成技术，全片1分钟左右，中文和英文各30秒，因为我们只克隆中文音色部分，那么将英文部分截去，留下30秒的中文音频素材。Bert-VITS

stablediffusion简单入门stablediffusion是一个文生图模型，主要由CompVis、StabilityAI和LAION的研究者们创建。这个模型主要是在512X512分辨率的图像上训练的，训练数据集是LAION-5B，该数据集是目前可访问的最大的多模态数据集。在这篇文章中，我们想展示如何将StableDiffusion与🧨Diffusers库一起使用，解释模型的工作原理，最后更深入地探讨如何 diffusers 允许自定义图像生成管道。如果你是一个stablediffusion的新人，可以先了解一下sd的原理及代码相关的博客，这里推荐两篇比较好的博客TheAnnotate