Публикации по теме 'image-generation'


Добавление шума до тех пор, пока модель не сможет генерировать взрыв моей головы (.png)
Отказ от ответственности. Я не являюсь экспертом в области диффузионных моделей, и в статье я рассматриваю множество различных моделей и документов. Пожалуйста, не будьте слишком строги ко мне, если я что-то сделаю не так. Мы сделали это, ребята, мы, наконец, достигли точки, когда искусство ИИ стало мейнстримом. В апреле 2022 года OpenAI выпустила статью «Иерархическая генерация текстовых изображений с латентными данными CLIP», в которой подробно описала свою новую модель DALL-E 2 ...
Как настроить SDXL 0.9
Скачать с https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-0.9 . Вы можете заполнить форму чем угодно. Загрузите ComfyUI с https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI . Разархивируйте ComfyUI. Скопируйте загруженный sd_xl_base_0.9.safetensors в \ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\checkpoints. Запустите run_nvidia_gpu.bat. Измените ширину и высоту в разделе «Пустое скрытое изображение» на 1024. В Ksampler измените имя сэмплера на dpmpp_2s_ancestral. Введите..
DALL-E и наука о данных: как искусственный интеллект меняет генерацию изображений
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) добился значительного прогресса в создании изображений, соответствующих конкретным текстовым описаниям. Одним из наиболее впечатляющих примеров этой технологии является DALL-E, программа, созданная OpenAI, которая может создавать уникальные изображения из описаний на естественном языке. Проверьте это ниже!
Стабильная генерация диффузионного изображения на графическом процессоре 4 ГБ и Windows
Стабильная диффузия — еще одно творение OpenAI, которое также является бесплатной альтернативой Dall-E, Craiyon и т. д. Прелесть SD в том, что он может работать локально на вашем компьютере и с видеокартой с небольшим объемом видеопамяти. Предположительно, его можно запустить всего на 2 ГБ, но у меня есть Nvidia A2000 с 4 ГБ, поэтому мы будем использовать его. Благодаря стабильной диффузии возможности создания безграничны. Хитрость заключается в том, как правильно подсказать, например,..
Диффузионные модели🌌
Использование генеративного машинного обучения для создания изображений высокого разрешения Поймите, как модели диффузии работают для создания новых изображений с высоким разрешением. Изучите модели машинного обучения, такие как Stable Diffusion, и их преимущества перед традиционными GAN. Модели диффузии для генерации изображений🤖 Генеративные модели искусственного интеллекта, используемые в области генерации изображений, претерпели значительные изменения с ростом популярности..
Оптимизация этапов отбора проб в стабильной диффузии: практическое руководство с примерами
Стабильная диффузия — это мощная техника для создания реалистичных изображений из текстовых подсказок. Тем не менее, также может быть сложно найти правильные настройки. Что такое этапы выборки? Шаги выборки — это количество итераций, которые запускает Stable Diffusion для перехода от случайного шума к распознаваемому изображению. Эффекты более высоких шагов выборки Генерация с более высокими шагами выборки занимает больше времени с увеличением времени обработки каждого..
DreamShaper: улучшенная версия стабильной диффузии
Введение Стабильная диффузия — это популярный алгоритм, который использовался в различных задачах машинного обучения, таких как сегментация изображений, шумоподавление и закрашивание. Однако у исходного алгоритма есть некоторые ограничения, такие как медленная сходимость и сложность обработки многомерных данных. Для решения этих проблем исследователи предложили доработанную версию Stable Diffusion под названием DreamShaper. В этом сообщении блога мы обсудим ключевые функции и..