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
💂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
-h,--help：显示帮助信息并退出。--exit：安装后立即终止。--data-dir：指定存储所有用户数据的基本路径，默认为"./"。--config：用于构建模型的配置文件路径，默认为"configs/stable-diffusion/v1-inference.yaml"。--ckpt：稳定扩散模型的检查点路径；如果指定，该检查点将被添加到检查点列表并加载。--ckpt-dir：稳定扩散检查点的目录路径。--no-download-sd-model：即使没有找到模型，也不下载SD1.5模型。--vae-dir：变分自编码器模型的路径。--gfpgan-dir：GFPGAN目录。--gf
我一直在尝试按照RaviTamada的教程学习Android编程-AndroidHive几个星期了。我创建了一个执行创建、读取、更新和删除操作(CRUD)的应用程序。类似于this.现在，我想要在我的应用程序中拥有另一个功能，即每当数据库中创建和/或更新新数据时，该应用程序都会向其他具有相同应用程序的Android手机发送通知.我研究并发现了GoogleCloudMessaging，AndroidHive也有相关教程。我的看法是，只有服务器可以向设备发送通知，而GCM不能:“设备到另一个设备”例如，“设备创建数据->发送到数据库->GCM向其他设备发送通知”.如果我错了，请纠正我。所以
Linux查看内核版本：uname-rLinux发行版使用预构建包英特尔®实感™SDK2.0 为基于IntelX86/AMD64的Debian发行版提供 dpkg 格式的Ubuntu16/18/20/22 LTS 安装包。实感 DKMS 内核驱动程序包（）支持UbuntuLTS内核4.4、4.8、4.10、4.13、4.15、4.18*、5.0*、5.3*、5.4、5.13和5.15。有关更多详细信息，请参阅 Ubuntu内核发布时间表。librealsense2-dkms从源代码进行配置和构建虽然我们强烈建议尽可能使用DKMS软件包，但在某些情况下，需要手动安装和修补系统：将SDK与非LTS
文章目录1.join()函数2.push()函数3.pop()函数4.shift()函数5.unshift()函数6.sort()函数7.reverse()函数8.concat()函数9.slice()函数10.splice()函数11.indexOf()&lastIndexOf()函数最近对前端一些函数的用法还不是很熟悉，有一些函数容易混淆，在此总结一下，同时分享给各位小伙伴：1.join()函数join()将数组中元素组成字符串，需要传个参数作为连接符，不传的话默认就是逗号。2.push()函数在数组尾部逐个添加元素，返回结果数组的长度，能接收任意数量参数，push()修改了原数组。3.p
多模态——使用stable-video-diffusion将图片生成视频0.内容简介1.运行环境2.模型下载3.代码梳理3.1修改yaml文件中的svd路径3.2修改DeepFloyDataFiltering的vit路径3.3修改open_clip的clip路径3.4代码总体结构4.资源消耗5.效果预览0.内容简介近期，stabilityAI发布了一个新的项目，是将图片作为基础，生成一个相关的小视频，其实也算是其之前研究内容的扩展。早在stable-diffusion的模型开源出来的时候，除了由prompt生成图片之外，也可以生成连续帧的短视频。本文主要是体验一下stable-video-di
