Stable Diffusion je model umělé inteligence, který genové ohodnoťte obrázky na základě textových popisů a je pravděpodobně nejadekvátnější ze všech ostatních modelů, jaké si dokážeme představit. Možná, ať už jste začátečník nebo zkušený uživatel, pokud budou poskytnuty správné průvodce, nebude těžké pracovat se Stable difusion.
Máte štěstí, že jste zde, protože tento blog vám pomoc dosáhnout tohoto cíle tím, že poskytne každý detail krok za krokem, počínaje nezbytným softwarem až po vytvoření prvního obrázku. Pojďme tedy zjistit, jak používat stabilní difúzi online nebo lokálně.
Jak funguje stabilní difúze?
V oblasti umělé inteligence a technik strojového učení, zejména modelů generování obrazu, je zapotřebí stabilní model difúze. Lze to označit jako postupné přemodelování řešení v průběhu času počínaje náhodným šumem okna až po skutečné generování obrazu.
Postup se nazývá „stabilní“, protože systém, který je formulován, je navržen s cílem pracovat systematicky. Procesy mají stabilní rámec z hlediska toho, jak relevantní odpovědi je třeba genově ohodnoťte z předpokládaných otázek. Doufejme, že vás může zajímat, jak funguje stabilní difúze, takže pojďme k průvodci stabilní difuzí.
Krok 1. Inicializace.
Nejprve se k vytvoření požadovaného obrázku použije nějaký náhodný šum nebo jakýkoli počáteční odhad.
Krok 2. Upřesnění iterace.
Postupným způsobem model organizuje tuto výzvu prostřednictvím několika kroků v mnoha provedených iteracích. Iterace se skládá z malého úderu (kroku), kdy je postupně eliminován šum a vzniká obraz.
Krok 3. Konvergence.
Jak iterace pokračují, obrazový gen ohodnoťte d zlepšuje, dokud není dosaženo nejpravděpodobnějšího vylepšení. Toho je dosaženo pomoc procesu difúze, ve kterém jsou postupně zaváděny všechny modifikace aplikované v určité fázi.
Krok 4. Navádění podle dat.
Model se opírá o trénovací data, aby se tyto počty rozšířily a vložily do něj. To umožňuje modelu pochopit, jak by měl vypadat rozumný výsledek, a jako takový zvyšuje vyhlídky na úspěšný a vhodný výstup.
Krok 5. Konečný výstup.
Nakonec je konečným obrázkem ten, který se uživateli zobrazí po několika kolech stáčení a vyhlazení okrajů. Tento konečný obrázek je jasnějším a bližším znázorněním toho, co se předpokládá.
Jak používat Stable Diffusion online ?
V současné době je stabilní difúze široce využívána v oblasti AI při vylepšování a generování obrázků. Podobně najde využití v pokročilém modelování kapalin, kde je dosaženo zvýšení výkonu v čase. Pojďme se tedy podívat, jak používat stabilní difúzi online !
Krok 1. Vyberte si online platformu.
Nejprve je nutné hledat online místo, kde můžete najít stabilní šíření. Ve skutečnosti mnoho takových aplikací a webových stránek nabízí tato zařízení ze stejného důvodu, přičemž většinu času využívá použitelnost webu.
Krok 2. Nahrajte nebo vyberte počáteční vstup.
Poté, co si vyberete platformu, byste měli nahrát obrázek jako ukázku, abyste mohli vložit vstup. Alternativně můžete pro stejný účel nebo pro začátek použít také textovou výzvu.
Krok 3. Upravte parametry.
Většina platforem umožňuje vyladit několik parametrů, jako je počet iterací, difuze ohodnoťte a další související parametry v procesu generování obrazu. Takže pokračujte a nastavte je podle svých požadavků.
Krok 4. Generování obrázku.
Po nastavení parametrů klikněte na tlačítko 'start' nebo 'gene ohodnoťte ', podle toho, co platí. Systém poté zahájí náročnou práci na vylepšení difúzního obrazu, takže začnou progresivní cykly.
Krok 5. Stažení finálního obrázku.
Nakonec systém genově ohodnoťte obrázek, který odpovídá vaší výzvě a umožní vám jej stáhnout nebo dokonce sdílet s ostatními.
Jak používat stabilní difúzi lokálně?
Abyste mohli používat Stable Diffusion bez připojení k internetu, bude nutné stáhnout a nainstalovat na plochu určité aplikace. Tento průvodce vás tím provede a budou zde obrázky pro snadné sledování.
Krok 1. Nainstalujte python a git.
- Nejprve musíte stáhnout a nainstalovat python ve vašem systému, protože je to jazyk, který se má používat.
- Pak musíte mít předchůdce známého jako Git za účelem správy mnoha edic kódu.
Krok 2. Klonujte úložiště Stable Diffusion.
- Nyní přejděte na místní disk D, vytvořte novou složku a pojmenujte ji Stable Diffusion AI. To se provádí za účelem stažení Stable Diffusion WebUI z GitHubu. Kromě toho tato složka také obsahuje vaše tréninkové modely.
- Nyní po vytvoření adresáře stable difusion klikněte pravým tlačítkem na tuto složku a vyberte Git Bash Here, který je nainstalován s Git ve Windows. Tím se zapojí příkazový řádek a pomůže vám s přizpůsobením úschovny.
- Zadejte tedy příkaz: git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git pro klonování vašeho stabilního difúzního úložiště.
Krok 3. Získejte požadované závislosti
Přejděte do svého adresáře Stable Diffusion a použijte správce balíčků, jako je pip: pip install -r requirements.txt
Krok 4. Získejte předem vycvičené modely.
- Software stabilní difúze vyžaduje použití předem trénovaných modelů k vytváření obrázků.
- Přejděte na původní kontrolní bod Stable Diffusion AI a zde uvidíte sd-v1-4.chkp. Stačí na něj kliknout a stáhnout.
- Nyní zkopírujte tento soubor a vložte jej do adresáře Stable Diffusion, obvykle do složky modelů vašeho klonovaného úložiště.
Nasaďte Stable Diffusion na místním počítači
Krok 5. Podle výše uvedeného postupného vedení je možné lokálně nasadit stabilní difúzi.
- Přejděte do adresáře 'Stable Diffusion AI' > klikněte pravým tlačítkem na soubor web-user.bat > klikněte na Upravit pro získání poznámkového bloku > napište kód/git pull > místo 'soubor' výše to pomoc uložit.
- Nyní prosím poklepejte na soubor web user.bat a zobrazí se příkazový řádek. Automaticky začne stahovat PyTorch, což je kompletní struktura pro účely strojového učení.
- Toto je nejkritičtější krok, protože nastavení nebude dokončeno, dokud neuvidíte rozhraní příkazového řádku níže. Tím zajistíte, že jste jej spustili lokálně.
Krok 6. Gen ohodnoťte obrázek a uložte.
Nyní přejděte dolů rozhraním příkazového řádku a uvidíte Spuštění na místním: … a také před ním je umístěna adresa IP. Klikněte na tuto IP adresu a zadejte do webového prohlížeče. To je vše! Obrázek lze vytvořit i při zobrazení výzvy.
Jak používat stabilní difúzi pro NSFW?
Stabilní difúze od svého vzniku aktivně geny ohodnoťte AI umění a zároveň má potenciál vytvářet potíže. Zde je shrnutí toho, jak vytvořit stabilní difúzní NSFW a přitom neporušovat zákon a základní etické standardy.
Krok 1. Seznamte se s podmínkami.
To je užitečné zejména v situacích, kdy se pro tvorbu obsahu NSFW nejčastěji používá stabilní difúze. Je třeba poznamenat, že by měla existovat jasná st ohodnoťte gy, jak využívat obsah pro dospělé. Většina služeb takové prohlášení nebo omezení někde zveřejní, proto se ujistěte, že v těchto rámcích odpovídáte parametrům služby.
Krok 2. Nastavení a potřebné konfigurace.
- Je moudré nejprve vytvořit obsah NSFW v modelu. Přejděte tedy na webovou stránku Dreamshayper a vyhledejte obrázek, který si přejete stáhnout.
- Nyní otevřete adresář Stable difusion a vložte sem stažený soubor.
- Otevřete Stabilní difúzní WebUI, klikněte na tlačítko kontrolního bodu umístěné v levé horní části obrazovky a objeví se vyskakovací okno. Ano, v tuto chvíli stačí kliknout na model s názvem Dreamshaper.
Krok 3. Vyberte vhodné výzvy.
Vyberte si vhodné výzvy, pokud jde o modelování obsahu NSFW, je důležité dbát na výzvy, abyste mohli dosáhnout požadovaných výsledků. Kromě toho zkuste přidat úplnou komplexní výzvu včetně stylingu a všeho, co chcete zahrnout.
Jak trénovat stabilní difúzi?
Tréninková stabilní difuze znamená korekci modelu pro konkrétní účel nebo úkol. Níže je uveden krátký návod detail popisující správné techniky používané pro trénink stabilní difúze.
Krok 1. Sběr a zpracování dat.
Získejte odpovídající datovou sadu a vyčistěte ji, abyste se ujistili, že splňuje požadavky. Také je potřeba seřadit data podle toho, jak je hodláte použít při tréninku.
Krok 2. Nainstalujte závislosti.
Než vytvoříte trénovací metodu pomocí metody Stable Diffusion, měli byste nainstalovat všechny její závislosti. K tomu je potřeba následující příkaz k instalaci knihoven kouření: pip install baterka baterka-vision transformátory.
Krok 3. Upravte tréninkové parametry.
Připravte si konfigurační soubor, který zmiňuje ohodnoťte učení, velikost dávky a čísla epoch. Ty je třeba optimalizovat pro datovou sadu a váš typ cíle.
Krok 4. Začněte trénovat.
Ke spuštění tréninkového skriptu použijte svůj konfigurační soubor. Příkaz může vypadat takto. Python train.py –config config. yaml. Sledujte tréninkový proces, abyste zajistili, že proběhne tak, jak bylo zamýšleno.
Krok 5. Testujte a laďte.
Po školení otestujte výkon modelu na ověřovacích datech. Pokud výsledky nejsou uspokojivé, proveďte potřebné změny v parametrech modelu. V neposlední řadě omezte nadměrné vybavení pečlivým vyladěním a optimalizujte přesnost modelu.
Krok 6. Uložte a nasaďte.
Jakmile budete mít pocit, že získané výsledky jsou uspokojivé, rychle uložte natrénované modelové váhy. Vývojář s dokáže nasadit model pomocí frameworku pro nasazení nebo API pro provádění všech činností inference a integrace.
Jak aktualizovat Stable Diffusion?
Aktualizace Stable Diffusion znamená získání nových funkcí, vylepšení a oprav chyb. Pojďme se tedy naučit, jak jej aktualizovat!
Krok 1. Nejprve musíte zálohovat všechna data včetně modelů nebo jiných vlastních souborů. Tento krok zabrání jakékoli ztrátě dat v případě jakéhokoli problému.
Krok 2. Nyní otevřete ve svých oknech Průzkumník souborů a přejděte do adresáře stabilní difúze. Klikněte na cestu ke složce nahoře.
Krok 3. Poté zadejte zpět cestu ke složce a zadejte cmd. Pokud jste to udělali správně, uvidíte následující rozhraní.
Krok 4. Nakonec do příkazového řádku zadejte git pull. To je vše! Vaše stabilní šíření bude aktualizováno.
Co si rodiče myslí o stabilní difúzi?
Rodiče nesouhlasí s myšlenkou Stable Diffusion, zejména pokud jde o její použití při vymýšlení obsahu AI. Přestože stabilní difúze má užitečné vlastnosti při generování uměleckých a jiných kreativních děl, strach z jejího použití při generování „stabilní difúze AI porna“ spojená s nebezpečím technologie má gen ohodnoťte d velkou paniku.
- Obavy z AI-Gene ohodnoťte rizika obsahu
Stable Diffusion nejenže neimplementuje rodičovská omezení, ale také pravděpodobně vystavuje děti nevhodnému obsahu, který by mohl být vytvořen pomocí Stable Diffusion. Tento názor může dále zvýšit riziko rozvoje dětí ve světě internetu, protože explicitní obsah by mohl zneužívat mladší mozky.
Rodiče tedy musí myslet na spolehlivé řešení. Naštěstí, FlashGet Kids dokazuje komplexní řešení pro zajištění zdravějšího prostředí pro děti.
Ochrana dětí pomocí FlashGet Kids
“FlashGet Kids je vysoce spolehlivý software třetí strany, který rodičům umožňuje chránit své děti před internetovou toxicitou.“
Abychom ochránili děti před vystavením nevhodnému obsahu, lze využít možnosti používat FlashGet Kids. Tento plnohodnotný program nabízí rozsáhlé funkce pro omezení a sledování používání internetu dítětem. Pojďme do jeho detail :
- Zpráva o činnosti: FlashGet Kids poskytuje data o aplikacích a webech, které vaše děti navštívily. Také informuje o tom, kolik času vaše děti strávily na konkrétních aplikacích.
- Zrcadlení Obrazovky: Pomocí této funkce můžete sledovat, co vaše děti na svém zařízení právě v tu chvíli dělají.
- Detekce klíčových slov: Umožňuje vám vytvořit seznam slov obsahující slova související s oblastmi, jako jsou stránky pro dospělé. Pokud však děti navštíví stránky s takovým obsahem, žádné stránky se nezobrazí.
- Čas na obrazovce management: Doba, po kterou děti zůstanou na online aktivitách, je regulována a spravována pomocí FlashGet Kids.
Učte děti
Je také nutné vysvětlit dítěti možnosti internetu a také pravidla chování na něm. Takové diskuse by také měly rodičům vysvětlit bezpečnostní postupy dětí online a potřebu varovat děti před hrozbou, kterou představují nástroje umělé inteligence.
Očekává se, že aplikace nástrojů, jako je FlashGet Kids, spolu s proaktivním zapojením rodičů proti stabilnímu šíření AI porna posílí schopnost rodičů chránit své děti před poškozením online .
Závěr
Závěrem lze říci, že můžete snadno použít Stable Diffusion k vytvoření vylepšených obrázků podle vašich potřeb a požadavků. Tento model AI můžete také použít online nebo lokálně pomocí našich výše uvedených pokynů. Umožňuje vám také vytvářet obsah NSFW. To je pro rodiče znepokojivý bod. Při používání těchto platforem mohou být děti vystaveny pornografickému obsahu, který není vhodný pro jejich věk. Proto je vhodné nainstalovat FlashGet Kids, abyste svým dětem zajistili zdravý digitální pokoj.
