使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到系统！最新版【V2.5.8】更新：新增MJ官方图片重新生成指令功能同步官方Vary指令单张图片对比加强Vary(Strong)|Vary(Subtle)同步官方Zoom指令单张图片无限缩放Zoomout2x|Zoomout1.5x新增GPT联网提问功能、手机号注册登录、签到功能、管理后台功能更新等优化MJ首次绘画无上级ID显示问题、优化内置MJ代理、其他优化  一、功能界面系统用户端页面1.1GPT模型提问已支持GPT联网提问​1.2应用工作台​1.3Midjourney专业绘画1.4mind思维导图​二、源码系统2.1前台演示站点系统演示

使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到系统！新增MJ官方图片重新生成指令功能同步官方Vary指令单张图片对比加强Vary(Strong)|Vary(Subtle)同步官方Zoom指令单张图片无限缩放Zoomout2x|Zoomout1.5x新增GPT联网提问功能、手机号注册登录、签到功能、管理后台功能更新等优化MJ首次绘画无上级ID显示问题、优化内置MJ代理、其他优化 一、功能界面系统用户端页面1.1GPT模型提问已支持GPT联网提问​1.2应用工作台​1.3Midjourney专业绘画 1.4mind思维导图​二、源码系统2.1前台演示站点系统演示2.2 SparkAi源码下

谷歌的全新大杀器Gemini，即将和全世界见面了！据传，Gemini不仅能像GPT-4一样可以进行文本对话，还融合了Midjourney、StableDiffusion的能力，能够生成图像。为了对抗OpenAI，谷歌CEO劈柴在今年4月迈出了绝非寻常的一步，将拥有完全不同文化和代码的团队——谷歌大脑和DeepMind合并。现在，集结了数百位工程师的谷歌复仇者联盟已经全军待命，日夜赶工，只为狙击OpenAI的GPT-4，一举重夺AI领域的头把交椅。谷歌创始人谢尔盖·布林也已重回战壕，亲自操刀Gemini的训练。据称，今年秋天，Gemini就会面世，而谷歌的考验也即将到来。复仇者联盟名单已被曝出押

使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到系统！同步mj图片重新生成指令同步 Vary指令单张图片对比加强Vary(Strong)|Vary(Subtle)同步 Zoom指令单张图片无限缩放Zoomout2x|Zoomout1.5x新增GPT联网提问功能、签到功能支持微信环境静默登录（可开启或关闭）、浏览器微信主动扫码登录、邮箱注册登录、手机注册登录无认证公众号后台可关闭微信登录功能支持GPT3模型、GPT4模型、GPT联网功能Midjourney专业绘画（全自定义调参）、Midjourney以图生图、Dall-E2绘画MJ同步官方Vary指令单张图片对比加强Vary(Strong

目录0.本章素材1.什么是局部重绘2.局部重绘和涂鸦有什么不同3.操作界面讲解3.1.蒙版模糊3.2.蒙版模式3.3.蒙版蒙住的内容3.4.重绘区域4.局部重绘的应用（面部修复）5.课后训练0.本章素材chilloutmix模型(真人模型)百度地址：https://pan.baidu.com/s/1WIDFWkG4wGk_plxq3ASwLQ?pwd=qup0提取码：qup0夸克地址：https://pan.quark.cn/s/7449a244d37b提取码：Ny9P案例图链接：https://pan.quark.cn/s/3a64e682e311案例图2链接：https://pan.qua

修复老照片的意义就不多说了，相信大家都明白，这里直接开讲方法。1、原理这个方法需要一个真实模型，以便让修复的照片看起来比较真实，我这里选择：realisticVisionV20，大家有更好的给我推荐哦。还需用搭配两个特殊设置：ControlNetTile：这是一个ControlNet模型，用于放大和补充细节。ADetailer：这是一个插件，用于修复人脸，也需要加载对应的模型。我从网上找了一张比较模糊的照片（如有侵权，请告知替换）。2、实操打开StableDiffusionWebUI，进入“图生图”界面。（1）选择好大模型，填写合适的提示词和反向提示词。注意提示词需要匹配照片。不会写的同学，可

使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到系统！同步mj图片重新生成指令同步 Vary指令单张图片对比加强Vary(Strong)|Vary(Subtle)同步 Zoom指令单张图片无限缩放Zoomout2x|Zoomout1.5x新增GPT联网提问功能、签到功能 一、功能演示系统用户端页面1.1GPT模型提问​1.2应用工作台​1.3Midjourney专业绘画1.4mind思维导图​二、源码系统2.1前台演示站点系统演示2.2 SparkAi源码下载源码三、详细搭建教程以下教程使用Linux宝塔搭建3.1基础env环境配置在代码中我们提供了基础环境变量文件配置文件env.exa

Diffusion扩散模型学习3——StableDiffusion结构解析-以图像生成图像（图生图，img2img）为例学习前言源码下载地址网络构建一、什么是StableDiffusion（SD）二、StableDiffusion的组成三、img2img生成流程1、输入图片编码2、文本编码3、采样流程a、生成初始噪声b、对噪声进行N次采样c、单次采样解析I、预测噪声II、施加噪声d、预测噪声过程中的网络结构解析I、apply_model方法解析II、UNetModel模型解析4、隐空间解码生成图片图像到图像预测过程代码学习前言用了很久的StableDiffusion，但从来没有好好解析过它内部

正在上一节课中，我们学会如何使用MJ生成一张自己喜欢的图片，我们可以称其为文生图，既利用文字描述来生成一张图片。但是，文生图有个致命的缺陷就是随机性太强，你无法预料MJ生成的图片将会是怎么样的，运气好的话第一次生图就能得到满意的照片，运气不好可能要一直刷新或是不停的修改prompt语句。今天我们着重介绍下MJ里面的图生图的功能，以帮助你快速生成一张你想要的图片。图生图包括两种方式，一种是“垫图”生图，另一种是“融图”生图。“垫图”生图要求在prompt语句前加入参考图片的链接，可加入多个图片链接，但是为了保持一致性，图片最好比较相似或是垫少量图。“垫图”生图是目前比较好的图生图方式。“融图”生

一点就分享系列(理解篇6）BBA出品Painter—>SegGPT，主打推理的图生图视觉模型文章目录一点就分享系列(理解篇6）BBA出品Painter—>SegGPT，主打推理的图生图视觉模型前言背景下面结合代码使用和论文阅读进行一次浅析，写的比较匆忙，欢迎批评和指正。一、Painter和SegGPT1.1Painter简介1.2SegGPT1.3Painter---->SegGPT1.4Painter详解1.4.1数据集介绍1.4.2项目快速推理使用——展示迁移能力1.4.1模型结构以及训练设计（本节提到的详细代码可以看源码，这里DEIT和VIT比较成熟的原理不作赘述）1.4.2训练损失函数