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无需本地部署 在线使用Stable Diffusion Webui 使用共享模型

尝试本地部署StableDiffusion的时候遇到了很多的麻烦,自己训练AI也非常的麻烦,可以尝试使用Webui使用别人上传的模型第一步进入网站https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab向下拉到readme第一个stable_diffusion_webui_colab,点击左边OpeninColab的图标跳转到GoogleColab的网站,这一步需要谷歌账号注册,方法可以参见我的上一篇文章http://t.csdn.cn/BV9Ya点击上方任务栏中的“代码执行程序”点击更改运行时类型选择GPU保存之后,点击“代码执行程序

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细数【SD-WEBUI】的模型:谁是最适合的模型&从哪里找到它们

文章目录(零)前言(一)基础模型(Stable-Diffusion模型)(1.1)ChilloutMix(仿真)(1.2)BasilMix(仿真)(1.3)BeautyProMix(仿真)(1.4)ChikMix(仿真)(1.5)Dalcefo_Realistic_Tally_v3(仿真)(1.6)Dreamlike-photoreal-2.0(仿真)(1.7)MajicMixRealistic_v4(仿真)(1.8)Realdosmix(仿真)(1.9)RealMax_V34(仿真)(1.10)URPM_v13(仿真)(1.11)国风(2.5D)(1.12)Anythingv5(2D卡通)(

【计算机视觉】最强 Zero-Shot 视觉应用:Grounding DINO + Segment Anything + Stable Diffusion

文章目录一、前言二、功能介绍2.1功能一2.2功能二2.3其他有趣的功能三、总结一、前言用Midjourney花一个小时做的项目logo图:解释一下logo的含义:一只坐在地上的马赛克风格的熊。坐在地面上是因为ground有地面的含义,然后分割后的图片可以认为是一种马赛克风格,而且马赛克谐音mask,之所以用熊作为logo主体,是因为项目主要示例的图片是熊。Grounded-SAM把SAM和BLIP、StableDiffusion集成在一起,将图片「分割」、「检测」和「生成」三种能力合一,成为最强Zero-Shot视觉应用。二、功能介绍项目体验的地址为:https://github.com/I

【正点原子FPGA连载】第十四章SD卡读写TXT文本实验 摘自【正点原子】DFZU2EG_4EV MPSoC之嵌入式Vitis开发指南

1)实验平台:正点原子MPSoC开发板2)平台购买地址:https://detail.tmall.com/item.htm?id=6924508746703)全套实验源码+手册+视频下载地址:http://www.openedv.com/thread-340252-1-1.html第十四章SD卡读写TXT文本实验SD存储卡是一种基于半导体快闪记忆器的记忆设备。它具有体积小、传输速度快、支持热插拔等优点,在便携式装置领域得到了广泛的应用,如手机、多媒体播放器等。本章我们将使用MPSOC开发板学习如何对SD卡(这里特指MicroSD卡,即TF卡)进行TXT文本的读写操作。本章包括以下几个部分:14

[stable-diffusion-art] 指北-2 如何为sd提出好的prompt

https://stable-diffusion-art.com/how-to-come-up-with-good-prompts-for-ai-image-generation/https://stable-diffusion-art.com/how-to-come-up-with-good-prompts-for-ai-image-generation/提示词快速入门|StableDiffusionWebUI使用手冊(简体中文)|Ivon的部落格这节教学StableDiffusion的提示词(prompt)写法,并附上范例。非AUTOMATIC1111开发的StableDiffusion也

Segment Anything阅读笔记

SegmentAnything摘要体验地址论文地址代码地址这篇文章最近有点火,已经有1万多star了大规模数据集(超过10亿个mask)可以做zero-shot任务引言作者问了三个问题:图像分割成功取决于三个组成部分:任务、模型和数据。本文解决了以下关于图像分割的问题:什么任务可以实现零zero-shot泛化?相应的模型架构是什么?什么样的数据可以支持这个任务和模型任务在NLP和最近的计算机视觉中,基础模型是一个有前途的发展,它可以通过使用“提示”技术对新数据集和任务执行零次和少次学习。受此工作的启发,我们提出了可提示分割任务,其目标是在给定任何分割提示时返回有效的分割掩码(上图a)。提示符简

python - 为崩溃的子进程 : no out and err after a call to communicate() 捕获 "Segmentation fault"消息

我在使用subprocess模块获取崩溃程序的输出时遇到问题。我正在使用python2.7和subprocess调用带有奇怪参数的程序以获得一些段错误为了调用程序,我使用以下代码:proc=(subprocess.Popen(called,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE))out,err=proc.communicate()printout,err被调用的是一个包含程序名称和参数的列表(一个包含随机字节的字符串,除了子进程根本不喜欢的NULL字节)当程序没有崩溃时,代码会运行并向我显示stdout和stderr,但是当它确实崩

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我在使用subprocess模块获取崩溃程序的输出时遇到问题。我正在使用python2.7和subprocess调用带有奇怪参数的程序以获得一些段错误为了调用程序,我使用以下代码:proc=(subprocess.Popen(called,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE))out,err=proc.communicate()printout,err被调用的是一个包含程序名称和参数的列表(一个包含随机字节的字符串,除了子进程根本不喜欢的NULL字节)当程序没有崩溃时,代码会运行并向我显示stdout和stderr,但是当它确实崩

基于Segment anything的实例分割半自动标注

介绍使用MetaAI的SAM,并添加了一个基本界面来标记图像,并保存COCO格式的掩码。源码https://github.com/anuragxel/salt安装安装SAM;创建conda虚拟环境,使用condaenvcreate-fenvironment.yaml;安装coco-viewer来快速可视化标注结果。使用方法1、将图片放入到/images/*并且创建空目录/embeddings标签会自动保存在/annotations.json2、运行helpers脚本运行extract_embeddings.py来提取图像的中间特征运行generate_onnx.py来生成*.onnx文件,保存