Я расскажу вам о AI Picture Webui (стабильная разница)

 

Сегодня я дам вам сайт, который бесплатно рисует изображение с ИИ!
Вы можете очень легко нарисовать картинку!

Webui (стабильная разница)

ИИ стабильность, выпущенная 22 августа 2022 года, является моделью ИИ, которая преобразует текст в изображение. Эта модель распространяется в виде лицензии с открытым исходным кодом, что позволяет различным пользователям использовать ее свободно. Когда вы вводите текст, ИИ стабильности создает высококачественное изображение на основе этого текста.

Адрес веб-сайта :
https://stability.ai/


характеристика :
Стабильная диффузия - это модель искусственного интеллекта глубокого обучения, разработанная на основе «Исследования синтеза изображений высокого разрешения» в лаборатории Machine Vision & Learning Group (Compvis) в Мюнхенском университете в Мюнхене, Германия. Он был разработан при поддержке AI Stability AI и Runway ML.

Стабильность AI-это британская компания под названием Emad Mostaque, предоставляющая вычислительные ресурсы для стабильной различия, что позволяет вам изучать базу данных LAION-5B. В отличие от моделей текста до изображения, таких как Dall-E 2 или Imagen, эта модель также может использоваться на компьютерах с VRAM 4 ГБ или меньше путем значительного сокращения компьютерных ресурсов.

Кроме того, даже если это дорого, он открыт для открытого исходного кода и может использоваться широкой публикой. Это открыло эпоху живописи ИИ, а функция обслуживания изображений ИИ, основанная на модели, продолжает расти.

Вы можете использовать Plug -In «ControlNet», чтобы сделать позу. Кроме того, используя различные вспомогательные модели ControlNet, такие как хитрый модель, полученная из OpenPose, она регулирует культуры площади тела, чтобы помочь наброске уровня линии.

Стабильная разница в основном состоит из трех искусственных нейронных сетей: Clip, Unet и Vae (Vae). Когда пользователь входит в текст, текстовый энкодер, клип, преобразует текст в токен, который может понять UNET. UNET создает изображение, удаляя случайно сгенерированный шум на основе токенов. Повторение процесса диназации создает точное изображение, и VAE играет роль в преобразовании этих изображений в пиксели.

В отличие от традиционной модели создания изображения вероятности диффузии, стабильная дифферентность ввела инкодер OTTO до и после, чтобы решить проблему, согласно которой потребление ресурсов увеличивается с увеличением разрешения. Это позволяет вам создавать относительно большое изображение разрешения, манипулируя шумом на небольшом уровне потенциального пространства, а не на всем изображении, и не требуя многих вычислительных ресурсов. Следовательно, стабильная разница может быть использована в качестве ресурса графических карт, используемых в общих предположениях.


Лицензия:
Стабильный ИИ представил лицензию с открытым исходным кодом [4] для нового машинного обучения. Эта лицензия имеет отличную функцию от обычной лицензии с открытым исходным кодом. Если вы предоставляете сервис, используя стабильную дифференду, пользователь должен явно соблюдать эту лицензию. Кроме того, при настройке контакта модели ее следует использовать только для конкретного использования, указанного в лицензии, и не следует использовать для других целей.

Как использовать :
Различные проекты с открытым исходным кодом были разработаны с использованием стабильной различия. Ниже приведено описание каждого проекта:

1. Стабильный веб -интерфейс Diffness Web: проект, который предоставляет пользовательский интерфейс на основе Интернета, чтобы облегчить использование стабильной диффузионной модели. Разработчики продолжают обновлять и добавлять различные функции, такие как коррекция GFPGAN, Esrgan повышение масштаба и текстовая инверсия в дополнение к функции передней части стабильной диффузии.

2. Оригинальный автор: оригинальный проект, опубликованный Compvis. Устройство использования ограничено, поэтому его можно использовать для справочных целей.

3. Диффузоры: это кадр для новой диффузионной модели, предоставленной Therging Face, известным поставщиком фреймвормов машинного обучения. Это обеспечивает способ легко сделать Cenetuneng стабильной диффузии. Он также включает в себя структуры, такие как трансформаторы или наборы данных.

4. Diffnessbee: Вы можете запустить стабильную разницу непосредственно с приложением для Mac. Можно ввести текст и изображения, а также поддерживать в функциях -поинации и формировании. В версии Apple Silicon используется нейронный двигатель внутри Apple Silicon, а версия HQ использует GPU для повышения качества, но скорость медленная. Он также поддерживает Intel Mac и будет поддерживать Windows в будущем.

5. Нарисуйте вещи: вы можете запустить стабильную различия с приложениями для iOS, iPados и MacOS. Он поддерживает три режима: ЦП + графический процессор, ЦП + НЕРНАЛЬНЫЙ ДВИГАТЕЛЬ, ЦП + ГПУ + НЕРНАЛЬНЫЙ ДВИГАТЕЛЬ (все). Вы можете использовать контрольную точку, LORA, текстовую инверсию и т. Д., И предлагает аналогичную функцию для WebUI. Функция расширения не поддерживается, и из -за ограничений емкости памяти приложение может часто заканчиваться из -за отсутствия памяти, если оно работает больше, чем определенное разрешение как в старых, так и в новых устройствах.

6. Риффузия: это пример применения его к композиции ИИ с использованием спектрограммы.

7. Блюдо внутри галереи изображений ИИ: мы открыли специальную галерею, которая может создавать изображения ИИ с помощью сервиса Civitai.

Приведенные выше проекты используют стабильную диффузию для создания изображений ИИ в различных функциях и средах.