前言上一篇文章讲到如何给人物更换背景和服装。今天主要讲电商模特，就是服装电商们的固定服装产品图片如何变成真人模特穿上的固定服装产品效果图。如果你掌握了《AI绘画|StableDiffusion人物换背景|换服装》，这篇文章对你来说，上手会更轻松。教程提取服装蒙版首先进入图生图的页面，选择SegmentAnything(分离图像元素)选项，上传服装产品图，提取服装蒙版。上传完服装图片后，用鼠标左右键，分别点击标记出需要提取的和不需要提取的区域。点击预览分析结果按钮，选择你喜欢的模板，0代表九宫格图片的第一列。点击勾选copytoInpaintUpload&img2imgControlNetInp
1.正确使用的流程：我的环境是tensorflow2.6.0，python3.9.18。安装对应的库pipinstallgraphvizpipinstallpydotplus安装文件graphviz.smi，我安装的是8.1.0版本。下载地址：graphviz.smi安装的时候记得勾选环境变量选项。修改vis_utils.py，将pydot的都替换成pydotplus。原因是pydot已经停止开发了，不兼容了。如何找到vis_utils.py？在pycharm中把鼠标放在plot_model函数的位置，然后Ctrl+单击该函数即可进入。直接一键全部替换即可：
众所周知，虽然MJ对比StableDiffusion出图明显要精美很多，生成内容下限高，平均审美在线；但是价格昂贵而且需要网络环境。StableDiffusion用原始大模型直接出图的话质量非常一般，需要调试模型和参数，难上手、难精通，而个人用户想要对StableDiffusion进行微调，或者是对各种参数的学习成本也很高，但是精通之后上限极高，而且成本对比MJ来说价格更低。那么对于设计师来说，有没有更低的学习成本，更方便的使用场景，更便宜的使用成本呢？最新的一个新的基于StableDiffusion的插件能够满足上面的需求。 PICPIK.AI项目地址https://w
本机的配置 能跑模型，本地也跑过一点Lora训练的脚本，看看几个效果：以上的都是配合huggingface有的模型结合civitai上的Lora模型在本地跑出来的图片，自己本地训练的Lora太拉闸了，就不放上来了……1.安装1.1安装git以及python3.10git直接安装最新版本的，python3.10可以下载miniconda，默认会帮忙安装python3.10；记得git和python都要配置在环境目录下（安装的时候都有勾选提示）git下载链接 | miniconda下载链接1.2stablediffusionwebui安装在你想要的地方利用git从github上
目录前言：回忆基本的原生用法：原生input的封装：自定义v-model参数：对el-input的二次封装：多个v-model进行绑定:v-model修饰符：v-model自定义参数与自定义修饰符的结合：前言： 提起v-model，想必都不陌生，作为vue的经典语法，帮助我们在编写项目的时候，省了很多很多的事情，本文着重记录v-model在组件上的绑定使用！回忆基本的原生用法：使用原生的input，我们一般这么写：此种写法相当于以下写法：name=e.target.value"> 而当我们在一个组件上使用v-model的写法时，实际写法时长这个样子：name=newValue">请注意m
论文笔记--Toolformer:LanguageModelsCanTeachThemselvestoUseTools1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1Toolformer3.2APIs4.文章亮点5.原文传送门1.文章简介标题：Toolformer:LanguageModelsCanTeachThemselvestoUseTools作者：TimoSchick,JaneDwivedi-Yu,RobertoDessì,RobertaRaileanu,MariaLomeli,LukeZettlemoyer,NicolaCancedda,ThomasScialom日期：2023期刊：arx
💂个人网站:【海拥】【神级代码资源网站】【办公神器】🤟基于Web端打造的：👉轻量化工具创作平台💅想寻找共同学习交流的小伙伴，请点击【全栈技术交流群】随着人工智能技术的蓬勃发展，图像生成和艺术创作领域掀起了一股新的浪潮。在这股浪潮中，StableDiffusion以其独特的方式引领着一场革命，让我们能够用前所未有的方式进行创作。本文将深入探讨StableDiffusion技术的原理、应用以及如何使用代码实现，展示这项技术在艺术创作中带来的惊人效果。引言随着人们对人工智能和机器学习的不断探索，图像生成成为了这一领域中备受关注的研究方向之一。在众多图像生成技术中，StableDiffusion以其独
DiffusersAlibrarythatoffersanimplementationofvariousdiffusionmodels,includingtext-to-imagemodels.提供不同扩散模型的实现的库，代码上最简洁，国内的问题是 huggingface需要翻墙。TransformersAHuggingFacelibrarythatprovidespre-traineddeeplearningmodelsfornaturallanguageprocessingtasks.提供了预训练深度学习模型，AccelerateThislibrary,alsofromHuggingFac
视频扩散模型（VideoDiffusionModel）最新综述+GitHub论文汇总-ASurveyonVideoDiffusionModels。paper：[2310.10647]ASurveyonVideoDiffusionModels(arxiv.org)0.Abstract本文介绍了AIGC时代视频扩散模型的全面回顾。简要介绍了扩散模型的基本原理和演变过程。总结了视频领域的扩散模型研究，将这些工作分为三个关键领域：视频生成、视频编辑和其他视频理解任务。我们对这三个关键领域的文献进行了彻底的回顾，包括领域内的进一步分类和实际贡献。模型合集：GitHub-ChenHsing/Awesome
模型预测控制最优控制理论处理的问题通常是找到一个满足容许控制的u*，把它作用于系统（被控对象）ẋ(t)=f(x(t),u(t),t)从而可以得到系统的状态轨迹x(t)，使得目标函数最优。对于轨迹跟踪问题，那目标函数就是使得这个轨迹在一定的时间范围[t0tf]内与我们期望的轨迹（目标）x*(t)越近越好。最优控制问题更一般的表达如下：在被控对象符合动力学原理（状态方程）和状态约束的条件下，求解控制函数u(t)以使得连续时间性能指标最小。其中t0 是初始时刻，tf 是终端时刻，E是终端时刻代价，g是运行时刻代价。例如，更具体的场景，对于时间最短问题（例如控制电流使得最短时间充电到SOC100%），
