潜在扩散模型|AIGC| DiffusionModel 图片感知压缩|GAN| StableDiffusion随着生成型AI技术的能力提升，越来越多的注意力放在了通过AI模型提升研发效率上。业内比较火的AI模型有很多，比如画图神器Midjourney、用途多样的StableDiffusion，以及OpenAI此前刚刚迭代的DALL-E2。对于研发团队而言，尽管Midjourney功能强大且不需要本地安装，但它对于硬件性能的要求较高，甚至同一个指令每次得到的结果都不尽相同。相对而言，StableDiffusion因具备功能多、开源、运行速度快，且能耗低内存占用小成为更理想的选择。 AIGC和Ch
我目前正在为APNS烦人的存储转发功能限制而苦恼。这是Apple文档中的引述:IfAPNsattemptstodeliveranotificationbutthedeviceisoffline,thenotificationisstoredforalimitedperiodoftime,anddeliveredtothedevicewhenitbecomesavailable.OnlyONErecentnotificationforaparticularapplicationisstored.Ifmultiplenotificationsaresentwhilethedeviceiso
大致问题：之前用http克隆代码时，之前提交到自己的fork仓（仓）时都是稳稳进行，突然有一次gitpush时死活提不上去，百度了很多，原因也不是自己遇到的情况，终于七拼八凑解决了这个问题。大致解决方案：设置ssh，用ssh来克隆代码然后再进行提交。详细解决方案：一、gitremove-v 查看一下原来连的地址（小编这里之前连的是http的地址） 二、 gitremovermorigin 解除原先连接 三、gitremoteaddoriginssh地址 连接SSH地址的远程库 四、 gitpush-uoriginmaster 提交到
文章目录下载github文件配置环境ckpt文件权重下载生成图像NSFW检查（瑟图过滤）下载github文件https://github.com/CompVis/stable-diffusion这个网址，下载压缩包解压，也可以用gitclone下载配置环境这一步坑最多，建议不要按他官方的下载方式先创建一个虚拟环境叫ldm下载environment.yaml文件下的包有两个不好直接pip下载的时CLIP和taming-pytorch可以用pip+git的方式下载:pipinstallgit+https://github.com/openai/CLIP.gitpipinstallgit+https
✨目录🎈训练集准备🎈训练集预处理🎈数据清洗🎈下载训练源码🎈训练文件配置🎈脚本运行🎈实战测试🎈训练集准备声明：该文中所涉及到的女神图片均来自于网络，仅用作技术教程演示，图片已码一般同一个训练集需要准备20~40张不同角度的照片，当然可以更多，只是训练的时间会变长而已比如如果训练的是人物，就准备同一个人物的不同角度的照片，并且各种表情都有是最好的，图片背景杂色越少越好所以可以借助在线工具：在线消除背景，来让图片更加的干净除了图片要干净外，另外对于图片的分辨率和尺寸是有要求的，所有图片的尺寸必须保持一致，并且是64的倍数所以可以借助在线工具：一键调整所有图片尺寸，来让图片的尺寸保
我的“ApplePushNotificationserviceSSL(Production)”证书将于11月6日到期。我创建了一个新证书(关于这个问题，我只关注生产证书，尽管它是同一个问题)并尝试在我的服务器上测试它，但它没有用。然后我决定撤销证书并创建一个新证书，但现在-此选项显示为灰色。创建新证书后它已经变灰了，我想如果我撤销它，系统将允许我创建一个新证书。(11月6日到期的旧证书仍然有效，我不想撤销它，因为服务器当前使用该证书进行生产推送通知)。有谁知道为什么这个选项是灰色的？我现在如何创建新的推送证书？谢谢 最佳答案 推送通
我目前正在尝试根据本教程学习ReactNative:http://www.appcoda.com/react-native-introduction/在复制大部分代码(文本中的小改动)时出现此错误:Error:Cannotreadproperty'push'ofundefined如果我尝试推送新的导航器View，则会发生此错误。这是精简代码(完整代码在最后，但认为这里只有一个简短的版本更具可读性):this._rowPressed(eve)}>_rowPressed(eve){this.props.navigator.push({title:"Property",component:S
漫画中修复手的终极提示词：正向提示词： masterpiece,bestquality负向提示词：disfigured,lowres,badanatomy,badhands,text,error,morefingers,extradigit,fewerdigits,cropped,worstquality,lowquality,jpegartifacts,signature,watermark,blurry,badfeet,badeyeimgtoimg参数配置： 修复前后对比效果： 必读链接：https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/
✨目录🎈标签生成器🎈提示词自动补全🎈标签生成器由于输入正向提示词prompt和反向提示词negativeprompt都是使用英文，所以对学习母语的我们非常不友好使用网址：https://tinygeeker.github.io/p/ai-prompt-generator这个网址是为了让大家在使用AI绘画的时候更容易去生成想要的提示词，支持降权，加权等功能项目已开源在Github上，开源网址：https://github.com/tinygeeker/ai-prompt-generator这个标签生成器，按照分类，将常用的提示词都进行了分类，非常的清晰明了基本从上到下选择一遍，即可是你想要生成的
1基本框架 ①：文字变成向量 ②：喂入噪声+文字encoder，产生中间产物 ③：decoder还原图片2 textencoder 这张图越往右下表示效果越好，可以看到textencoder尺寸越大，对后续生成图片的增益越多3评价图片生成好坏的标准3.1FID 现有一个训练好的CNN模型，可以生成真实影像和生成图像的representation这两组表征的分布越近，效果越好——>我们sample一堆图片，然后生成一组同语义的图片，计算他们分布的distance3.2 CLIP 如果图片和文字是成对的，那么他们的representation越近表示生成的图片效果越好4decoder 训练一个au
