最近一年，扩散模型太火了，已经成为重要的生产力工具，在AI研究领域也不断有新的工作出现，成为产业界和学术界的热点。本文将在趋动云平台部署扩散模型中广受关注的stable-diffusion-webui项目，手把手教程！有需要算力跑模型的小伙伴，可以在趋动云领取一下168元算力金创建项目首先创建项目SD-webui-部署（名称可自拟），选择合适的镜像Pytorch2.0_miniconda3（由趋动云用户superx创建，感谢分享！）和数据集stable-diffusion-webui（由趋动云用户梦落创建，感谢分享！）。在相应的位置根据关键词搜索即可。选择镜像选择数据集创建项目请注意，创建项目

1.animatediff-cli-prompt-travel和animatediff区别        animatediff-cli-prompt-travel和animatediff在功能和使用方式上有一些不同。        首先，animatediff-cli-prompt-travel是一个基于命令行的工具，没有WebUI界面，需要一些编程基础。而animatediff可能有WebUI界面，这使得animatediff-cli-prompt-travel的易用性可能稍差一些。        其次，animatediff-cli-prompt-travel在生成视频方面更加灵活，能生

下载地址：自用备份，有需要的人请拿去，不客气！！1.4版本下载：CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original·HuggingFace1.5版本下载：runwayml/stable-diffusion-v1-5atmainsdxl-0.9.0版本下载https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-0.9sdxl-1.0版本下载：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main —————————

目录前言文档说明Python安装3.1python下载3.2安装过程3.3验证安装结果Git安装4.1git的下载4.2git的安装4.3git的使用4.4第二种下载方式4.5下载的注意事项启动stablediffusion绘画软件5.1启动sd附录——cuda安装6.1cuda的版本检测6.2cuda的下载6.3cuda安装的验证附录——pytorch安装7.1pytorch下载7.2修改pytorch配置7.3验证pytorch的安装前言         本文主要记录了个人在参照github在本地windows系统上安装stablediffusion绘画软件的过程。做个备忘录，采用显卡是r

Lora模型1.Lora模型tag1.1打tag路径1.2打tag准备1.3分类进行打tag2.Lora模型训练核心参数2.1步数相关repeat/epoch/batch_size2.1.1image训练集tag文本2.1.2repeat2.1.3epoch2.1.4batch_size2.1.5totaloptimizationsteps(总训练步数)2.2速率/质量相关Ir学习率/Dim网络维度/Optimizer优化器2.2.1学习率2.2.2Networkdimension(Dim网络维度)3.参数和模型之间的联动关系3.1只调整repeat3.2只调整repeat和epoches3.

本地部署text-generation-webui0.背景1.text-generation-webui介绍2.克隆代码3.创建虚拟环境4.安装pytorch5.安装CUDA运行时库6.安装依赖库7.启动WebUI8.访问WebUI9.OpenAI兼容API0.背景一直喜欢用FastChat本地部署大语言模型，今天试一试text-generation-webui这个项目。1.text-generation-webui介绍text-generation-webui适用于大型语言模型的GradioWebUI。支持transformers、GPTQ、AWQ、EXL2、llama.cpp(GGUF)、

简介官网少样本重建必然导致nerf失败，论文提出使用diffusion模型来解决这一问题。从上图不难看出，论文一步步提升视角数量，逐步与Zip-NeRF对比。实现流程DiffusionModelforNovelViewSynthesis给定一组输入图像xobs={xi}i=1Nx^{obs}=\{x_i\}^N_{i=1}xobs={xi​}i=1N​以及对应的相机位姿πobs={πi}i=1N\pi^{obs}=\{\pi_i\}^N_{i=1}πobs={πi​}i=1N​，希望在目标相机位姿π\piπ下，图片x在新试图的分布p(x∣xobs,πobs,π)p(x|x^{obs},\pi^

以AutoDL为例    以下代码源自：赛博华佗——秋叶：     Akegarasu环境选择Miniconda:Miniconda是一个轻量级的Conda环境管理系统。它包含了conda、Python和一些常用的包，以及能够管理安装其他包的能力。Miniconda是Anaconda的一个简化版，Anaconda是一个流行的Python科学计算发行版。conda3:这指的是使用Conda环境管理系统，并且特指Python3的版本。Conda是一个开源的包管理和环境管理系统，常用于科学计算领域，可以用来安装、运行和升级复杂的科学计算环境。3.8(ubuntu20.04):这里指的是使用Pytho

原文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2024/html/Wu_A_Robust_Diffusion_Modeling_Framework_for_Radar_Camera_3D_Object_WACV_2024_paper.html1.引言本文使用概率去噪扩散模型的技术，提出完全可微的雷达-相机框架。使用校准矩阵将雷达点云投影到图像上后，在特征编码器和BEV下的Transformer检测解码器中引入信息去噪。在雷达-图像编码器中，首先使用去噪扩散模型（DDM）作用于对齐的雷达特征，然后查询高级语义特征进行特征关联。通过语义特征嵌入，DD

在文生图领域大火的StabilityAI，今天宣布了其2024年的第一个新AI模型：StableCode3B。顾名思义，StableCode3B是一个拥有30亿参数的模型，专注于辅助代码任务。 无需专用GPU即可在笔记本电脑上本地运行，同时仍可提供与Meta的CodeLLaMA7B等大型模型具有竞争力的性能。2023年底，StabilityAI便开始推动更小、更紧凑、更强大模型的发展，比如用于文本生成的StableLMZephyr3B模型。随着2024年的到来，StabilityAI开年便马不停蹄的发布2024年第一个大型语言模型StableCode3B，其实这个模型早在去年八月就发布了预览版