Sasabihin ko sa iyo ang tungkol sa AI larawan webui (matatag na pagkakaiba)
Ngayon ay gagabayan kita ng site na kumukuha ng larawan nang libre sa AI!
Maaari kang gumuhit ng isang larawan talagang madali!
Webui (matatag na pagkakaiba -iba)
Ang katatagan ng AI, na inilabas noong Agosto 22, 2022, ay isang modelo ng AI na nagko -convert ng teksto sa isang imahe. Ang modelong ito ay ipinamamahagi bilang isang bukas na lisensya ng mapagkukunan, na nagpapahintulot sa iba't ibang mga gumagamit na gamitin ito nang malaya. Kapag ipinasok mo ang teksto, ang katatagan ng AI ay lumilikha ng isang mataas na kalidad na imahe batay sa teksto na iyon.
Address ng website:
https://stability.ai/
katangian:
Ang matatag na pagsasabog ay isang malalim na pag -aaral ng artipisyal na modelo ng katalinuhan na binuo batay sa "mataas na resolusyon ng imahe ng synthesis na pananaliksik" ng Machine Vision & Learning Group (CompVIS) Lab sa Munich University sa Munich, Germany. Ito ay binuo gamit ang suporta ng katatagan AI at runway ML.
Ang katatagan AI ay isang kumpanya ng British na tinatawag na Emad Mostaque, na nagbibigay ng mga mapagkukunan ng computing para sa matatag na pagkakaiba-iba, na nagpapahintulot sa iyo na malaman ang isang database ng LAION-5B. Hindi tulad ng mga modelo ng text-to-image tulad ng Dall-E 2 o Imagen, ang modelong ito ay maaari ring magamit sa mga computer na may VRAMS ng 4GB o mas kaunti sa pamamagitan ng labis na pagbabawas ng mga mapagkukunan ng computer.
Bilang karagdagan, kahit na ito ay mahal, bukas ito upang buksan ang mapagkukunan at maaaring magamit ng pangkalahatang publiko. Binuksan nito ang edad ng pagpipinta AI, at ang pag -andar ng serbisyo ng imahe ng AI batay sa modelo ay patuloy na tataas.
Maaari mong gamitin ang plug -in "ControlNet" upang gumawa ng isang pose. Bilang karagdagan, sa pamamagitan ng paggamit ng iba't ibang mga modelo ng pandiwang pantulong ng Controlnet, tulad ng modelo ng canny na nagmula sa OpenPose, inaayos nito ang mga pananim ng lugar ng katawan upang matulungan ang sketch ng antas ng linya.
Ang matatag na pagkakaiba ay pangunahing binubuo ng tatlong artipisyal na neural network: clip, unet, at vae (VAE). Kapag ang gumagamit ay pumapasok sa teksto, ang encoder ng teksto, clip, na -convert ang teksto sa token na maiintindihan ng UNET. Lumilikha ang UNET ng isang imahe sa pamamagitan ng pag -alis ng random na nabuo na ingay batay sa mga token. Ang pag -uulit ng proseso ng dinoizing ay lumilikha ng isang tumpak na imahe, at ang VAE ay gumaganap ng isang papel sa pag -convert ng mga larawang ito sa mga pixel.
Hindi tulad ng tradisyunal na modelo ng paglikha ng imahe ng pagsasabog ng imahe, ang matatag na pagkakaiba -iba ay nagpakilala sa Otto incoder bago at pagkatapos na malutas ang problema na tumataas ang pagkonsumo ng mapagkukunan habang tumataas ang resolusyon. Pinapayagan ka nitong lumikha ng isang medyo malaking imahe ng resolusyon sa pamamagitan ng pagmamanipula ng ingay sa isang maliit na antas ng potensyal na puwang, hindi ang buong imahe, at hindi nangangailangan ng maraming mga mapagkukunan ng computing. Samakatuwid, ang matatag na pagkakaiba ay maaaring magamit bilang isang mapagkukunan ng mga graphics card na ginamit sa pangkalahatang pagpapalagay.
Lisensya:
Ang matatag na AI ay nagpakilala ng isang bukas na lisensya ng mapagkukunan [4] para sa bagong pag -aaral ng makina. Ang lisensya na ito ay may ibang tampok mula sa karaniwang bukas na lisensya ng mapagkukunan. Kung nagbibigay ka ng isang serbisyo gamit ang matatag na pagkakaiba -iba, ang gumagamit ay dapat na malinaw na sumunod sa lisensya na iyon. Bilang karagdagan, kapag ang pin tuning ang modelo, dapat itong gamitin lamang para sa tiyak na paggamit na tinukoy sa lisensya, at hindi dapat gamitin para sa iba pang mga layunin.
Paano gamitin :
Ang iba't ibang mga proyekto ng bukas na mapagkukunan ay binuo gamit ang matatag na pagkakaiba -iba. Nasa ibaba ang isang paglalarawan ng bawat proyekto:
1. Stable Diffness Web UI: Isang proyekto na nagbibigay ng isang interface ng web -based na gumagamit upang madali itong gamitin ang matatag na modelo ng pagsasabog. Ang mga nag -develop ay patuloy na nag -update at magdagdag ng iba't ibang mga tampok tulad ng pagwawasto ng GFPGAN, pag -upscaling ng Esrgan, at pag -iikot ng teksto bilang karagdagan sa pag -andar ng harap ng pagtatapos ng matatag na pagsasabog.
2. Orihinal na May -akda: Ang orihinal na proyekto na inilathala ng Compvis. Ang kakayahang magamit ay limitado, kaya maaari itong magamit para sa mga layunin ng sanggunian.
3. Mga diffuser: Ito ay isang frame para sa bagong modelo ng pagsasabog na ibinigay ng herging face, isang sikat na provider ng pag -aaral ng machine. Nagbibigay ito ng isang paraan upang madali ang finetuneng ng matatag na pagsasabog. Kasama rin dito ang mga frameworks tulad ng mga transformer o datasets.
4. DiffnessBee: Maaari mong patakbuhin ang matatag na pagkakaiba nang direkta sa app para sa Mac. Posible na magpasok ng teksto at mga imahe, at sumusuporta din sa mga pag -andar at outposting function. Ang bersyon ng Apple Silicon ay gumagamit ng isang neural engine sa loob ng Apple Silicon, at ang bersyon ng HQ ay gumagamit ng GPU upang madagdagan ang kalidad, ngunit ang bilis ay mabagal. Sinusuportahan din nito ang Intel Mac at susuportahan ang Windows sa hinaharap.
5. Gumuhit ng mga bagay: Maaari kang magpatakbo ng matatag na pagkakaiba -iba sa mga app para sa iOS, iPados at macOS. Sinusuportahan nito ang tatlong mga mode: CPU + GPU, CPU + Neural Engine, CPU + GPU + Neural Engine (LAHAT). Maaari mong gamitin ang checkpoint, lora, pag -iikot ng tekstuwal, atbp, at nag -aalok ng isang katulad na tampok sa WebUI. Ang pagpapaandar ng pagpapalawak ay hindi suportado, at dahil sa mga hadlang sa kapasidad ng memorya, ang app ay maaaring madalas na magtatapos dahil sa kakulangan ng memorya kung tumatakbo ito ng higit sa isang tiyak na resolusyon sa parehong luma at bagong aparato.
6. Riffusion: Ito ay isang halimbawa ng paglalapat nito sa komposisyon AI gamit ang spectrogram.
7. Dish Inside AI Image Gallery: Binuksan namin ang isang nakalaang gallery na maaaring lumikha ng mga imahe ng AI gamit ang serbisyo ng Civitai.
Ginagamit ng mga proyekto sa itaas ang matatag na pagsasabog upang lumikha ng mga imahe ng AI sa iba't ibang mga pag -andar at kapaligiran.
Mga Komento
Mag-post ng isang Komento