Το Stable Diffusion είναι ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργεί εικόνες αξιολόγηση γονιδίων με βάση περιγραφές κειμένου και είναι πιθανώς το πιο επαρκές μεταξύ άλλων μοντέλων όπως μπορούμε να φανταστούμε. Ίσως είτε είστε αρχάριος είτε έμπειρος χρήστης, εάν παρέχονται οι κατάλληλοι οδηγοί, δεν θα είναι δύσκολο να εργαστείτε με το Stable diffusion.
Είστε τυχεροί που βρίσκεστε εδώ καθώς αυτό το blog θα σας βοήθεια να φτάσετε σε αυτόν τον στόχο παρέχοντας κάθε λεπτομέρεια βήμα προς βήμα, ξεκινώντας από το απαραίτητο λογισμικό μέχρι την πρώτη σας δημιουργία εικόνας. Λοιπόν, ας πάμε να μάθουμε πώς να χρησιμοποιήσετε τη σταθερή διάχυση μέσω online ή τοπικά.
Πώς λειτουργεί η Σταθερή Διάχυση;
Απαιτείται ένα σταθερό μοντέλο διάχυσης στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και των τεχνικών μηχανικής μάθησης, ιδιαίτερα των μοντέλων παραγωγής εικόνων. Μπορεί να αναφερθεί ως αναδιαμόρφωση της λύσης με σταδιακό τρόπο με την πάροδο του χρόνου, ξεκινώντας από τον τυχαίο θόρυβο παραθύρου έως την πραγματική δημιουργία εικόνας.
Η διαδικασία ονομάζεται «σταθερή» αφού το σύστημα που διαμορφώνεται, έχει σχεδιαστεί με στόχο να λειτουργεί συστηματικά. Οι διαδικασίες έχουν ένα σταθερό πλαίσιο όσον αφορά τον τρόπο με τον οποίο οι σχετικές απαντήσεις πρέπει να αξιολόγηση γενετικά από τις προβλεπόμενες ερωτήσεις. Ας ελπίσουμε ότι μπορεί να είστε περίεργοι να μάθετε πώς λειτουργεί η σταθερή διάχυση, οπότε ας προχωρήσουμε προς τον οδηγό σταθερής διάχυσης.
Βήμα 1. Αρχικοποίηση.
Πρώτον, κάποιος τυχαίος θόρυβος ή οποιαδήποτε αρχική εικασία χρησιμοποιείται για τη δημιουργία της επιθυμητής εικόνας.
Βήμα 2. Επαναληπτική βελτίωση.
Με σταδιακό τρόπο το μοντέλο οργανώνει αυτή την προτροπή μέσω πολλών βημάτων σε πολλές επαναλήψεις που εκτελούνται. Μια επανάληψη αποτελείται από ένα μικρό ρυθμό (ένα βήμα), όπου ο θόρυβος εξαλείφεται σταδιακά και δημιουργείται μια εικόνα.
Βήμα 3. Σύγκλιση.
Καθώς προχωρούν οι επαναλήψεις, το αξιολόγηση εικόνας d βελτιώνεται μέχρι να επιτευχθεί η πιο πιθανή βελτίωση. Αυτό επιτυγχάνεται με τη βοήθεια της διαδικασίας διάχυσης, στην οποία εισάγονται σταδιακά όλες οι τροποποιήσεις που εφαρμόζονται σε ένα ορισμένο στάδιο.
Βήμα 4. Καθοδήγηση βάσει δεδομένων.
Το μοντέλο βασίζεται σε δεδομένα εκπαίδευσης για τη διάχυση και την ενσωμάτωση αυτών των μετρήσεων σε αυτό. Αυτό επιτρέπει στο μοντέλο να κατανοήσει πώς πρέπει να εμφανίζεται ένα λογικό αποτέλεσμα και ως εκ τούτου αυξάνει τις προοπτικές μιας επιτυχημένης και κατάλληλης παραγωγής.
Βήμα 5. Τελική έξοδος.
Τελικά, η τελική εικόνα είναι αυτή που παρουσιάζεται στον χρήστη μετά από μερικούς γύρους εμφιάλωσης και εξομάλυνσης των άκρων. Αυτή η τελική εικόνα είναι μια σαφέστερη και πιο στενή αναπαράσταση αυτού που υποτίθεται.
Πώς να χρησιμοποιήσετε το Stable Diffusion online ;
Σήμερα, η σταθερή διάχυση χρησιμοποιείται εκτενώς στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτίωση και τη δημιουργία εικόνων. Ομοίως, βρίσκει χρήση στην προηγμένη μοντελοποίηση υγρών, όπου επιτυγχάνεται βελτίωση της απόδοσης με την πάροδο του χρόνου. Λοιπόν, ας δούμε πώς να χρησιμοποιήσετε τη σταθερή διάχυση online !
Βήμα 1. Επιλέξτε μια online πλατφόρμα.
Πρώτα απ 'όλα, είναι επιτακτική ανάγκη να αναζητήσετε ένα online μέρος όπου μπορείτε να βρείτε σταθερή διάχυση. Στην πραγματικότητα, πολλές τέτοιες εφαρμογές και ιστότοποι προσφέρουν αυτές τις ευκολίες για τον ίδιο λόγο χρησιμοποιώντας τη χρηστικότητα του Ιστού τις περισσότερες φορές.
Βήμα 2. Μεταφορτώστε ή επιλέξτε την αρχική εισαγωγή.
Αφού επιλέξετε μια πλατφόρμα, θα πρέπει να ανεβάσετε μια εικόνα ως δείγμα για να δώσετε στοιχεία. Εναλλακτικά, μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε μια προτροπή κειμένου για τον ίδιο σκοπό ή για να ξεκινήσετε.
Βήμα 3. Προσαρμόστε τις παραμέτρους.
Οι περισσότερες από τις πλατφόρμες σάς επιτρέπουν να τροποποιήσετε μερικές παραμέτρους, όπως τον αριθμό των επαναλήψεων, την αξιολόγηση διάχυσης και άλλες σχετικές παραμέτρους στη διαδικασία δημιουργίας εικόνας. Συνεχίστε λοιπόν και ρυθμίστε τα σύμφωνα με τις απαιτήσεις σας.
Βήμα 4. Δημιουργία εικόνας.
Αφού ρυθμίσετε τις παραμέτρους, κάντε κλικ στο κουμπί 'start' ή 'gene αξιολόγηση ', όποιο ισχύει. Στη συνέχεια, το σύστημα θα ξεκινήσει τη βαριά εργασία βελτίωσης της διάχυτης εικόνας, ας πούμε, θα ξεκινήσουν οι προοδευτικοί κύκλοι.
Βήμα 5. Λήψη της τελικής εικόνας.
Τέλος, το σύστημα θα αξιολόγηση την εικόνα που αντιστοιχεί στην προτροπή σας και θα σας επιτρέψει να την κατεβάσετε ή ακόμα και να την μοιραστείτε με άλλους.
Πώς να χρησιμοποιήσετε το Stable Diffusion τοπικά;
Για να μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Stable Diffusion χωρίς σύνδεση στο Διαδίκτυο, θα πρέπει να πραγματοποιήσετε λήψη και εγκατάσταση ορισμένων εφαρμογών στον υπολογιστή σας. Αυτός ο οδηγός θα σας οδηγήσει σε αυτό και θα υπάρχουν φωτογραφίες για εύκολη παρακολούθηση.
Βήμα 1. Εγκαταστήστε το python και το git.
- Πρώτα, πρέπει κατεβάστε και εγκαταστήστε το python στο σύστημά σας επειδή είναι η γλώσσα που θα χρησιμοποιηθεί.
- Τότε πρέπει να έχετε τον προκάτοχο γνωστό ως Git προκειμένου να διαχειριστείτε πολλές εκδόσεις κώδικα.
Βήμα 2. Κλωνοποιήστε το αποθετήριο Stable Diffusion.
- Τώρα, μεταβείτε στον τοπικό δίσκο D, δημιουργήστε έναν νέο φάκελο και ονομάστε τον Stable Diffusion AI. Αυτό γίνεται για να τραβήξετε το Stable Diffusion WebUI από το GitHub. Επιπλέον, αυτός ο φάκελος θα φιλοξενήσει και τα μοντέλα προπόνησής σας.
- Τώρα, αφού δημιουργήσετε τον κατάλογο σταθερής διάχυσης, κάντε δεξί κλικ σε αυτόν τον φάκελο και επιλέξτε το Git Bash Here, το οποίο είναι εγκατεστημένο με το Git στα Windows. Αυτό θα ενεργοποιήσει τη γραμμή εντολών και θα σας βοηθήσει στην προσαρμογή του αποθετηρίου.
- Έτσι, πληκτρολογήστε την εντολή: git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git για να κλωνοποιήσετε το σταθερό αποθετήριο διάχυσης.
Βήμα 3. Λάβετε τις απαιτούμενες εξαρτήσεις σας
Μεταβείτε στον κατάλογο Stable Diffusion και χρησιμοποιήστε έναν διαχειριστή πακέτων όπως pip: pip install -r requires.txt
Βήμα 4. Αποκτήστε τα προεκπαιδευμένα μοντέλα.
- Το λογισμικό σταθερής διάχυσης απαιτεί τη χρήση προεκπαιδευμένων μοντέλων για τη δημιουργία εικόνων.
- Μεταβείτε στον ιστότοπο Stable Diffusion AI's original checkpoint και εδώ θα δείτε το sd-v1-4.chkp. Απλώς κάντε κλικ σε αυτό για λήψη.
- Τώρα, αντιγράψτε αυτό το αρχείο και τοποθετήστε το στον κατάλογο Stable Diffusion, συνήθως κάτω από το φάκελο models του κλωνοποιημένου αποθετηρίου σας.
Αναπτύξτε το Stable Diffusion στον τοπικό σας υπολογιστή
Βήμα 5. Ακολουθώντας την προαναφερθείσα βήμα-βήμα καθοδήγηση, είναι δυνατή η ανάπτυξη σταθερής διάχυσης τοπικά.
- Πλοηγηθείτε στον κατάλογο 'Stable Diffusion AI' > κάντε δεξί κλικ στο αρχείο web-user.bat > κάντε κλικ στο edit για λήψη σημειωματάριου > γράφετε code/git pull > θέση 'file' παραπάνω θα βοήθεια να το αποθηκεύσετε.
- Τώρα, κάντε διπλό κλικ στο αρχείο web user.bat και θα εμφανιστεί μια γραμμή εντολών. Ξεκινά αυτόματα τη λήψη του PyTorch, που είναι η πλήρης δομή για σκοπούς μηχανικής εκμάθησης.
- Αυτό είναι το πιο κρίσιμο βήμα, καθώς η ρύθμιση δεν θα οριστικοποιηθεί μέχρι να δείτε τη διεπαφή της γραμμής εντολών παρακάτω. Αυτό θα διασφαλίσει ότι το έχετε εκτελέσει τοπικά.
Βήμα 6. αξιολόγηση μια εικόνα και αποθηκεύστε.
Τώρα, κάντε κύλιση προς τα κάτω στη διεπαφή της γραμμής εντολών και θα δείτε Εκτέλεση σε τοπικό: … και επίσης υπάρχει μια διεύθυνση IP τοποθετημένη μπροστά της. Κάντε κλικ σε αυτήν τη διεύθυνση IP και πληκτρολογήστε το πρόγραμμα περιήγησης Ιστού. Αυτό είναι όλο! Μια εικόνα μπορεί να δημιουργηθεί ακόμη και όταν δίνεται μια προτροπή.
Πώς να χρησιμοποιήσετε το Stable Diffusion για NSFW;
Από την έναρξή της, η σταθερή διάχυση έχει ενεργά αξιολόγηση τεχνητής νοημοσύνης, ενώ έχει επίσης τη δυνατότητα να δημιουργήσει προβλήματα. Ακολουθεί μια περίληψη σχετικά με το πώς να δημιουργήσετε σταθερή διάχυση NSFW χωρίς να παραβιάζετε το νόμο και τα βασικά ηθικά πρότυπα.
Βήμα 1. Εξοικειωθείτε με τους όρους και τις προϋποθέσεις.
Αυτό είναι χρήσιμο, ειδικά σε περιπτώσεις όπου η σταθερή διάχυση χρησιμοποιείται πιο συχνά για τη δημιουργία περιεχομένου NSFW. Θα πρέπει να σημειωθεί ότι θα πρέπει να υπάρχει σαφής αξιολόγηση σχετικά με τον τρόπο χρήσης του περιεχομένου για ενηλίκους. Οι περισσότερες υπηρεσίες θα δημοσιεύσουν μια τέτοια δήλωση αποποίησης ευθύνης ή περιορισμούς κάπου, επομένως, βεβαιωθείτε ότι συμμορφώνεστε με τις παραμέτρους της υπηρεσίας εντός αυτών των πλαισίων.
Βήμα 2. Ρύθμιση και απαραίτητες διαμορφώσεις.
- Είναι συνετό να δημιουργήσετε πρώτα περιεχόμενο NSFW στο μοντέλο. Έτσι, μεταβείτε στον ιστότοπο Dreamshayper και αναζητήστε την εικόνα που θέλετε να κατεβάσετε.
- Τώρα, ανοίξτε τον κατάλογο Stable diffusion και επικολλήστε το αρχείο που κατεβάσατε εδώ.
- Ανοίξτε το Stable diffusion WebUI, κάντε κλικ στο κουμπί του σημείου ελέγχου που βρίσκεται στο επάνω αριστερό μέρος της οθόνης και θα εμφανιστεί ένα αναδυόμενο πλαίσιο. Ναι, σε αυτό το σημείο πρέπει απλά να κάνετε κλικ στο μοντέλο που ονομάζεται Dreamshaper.
Βήμα 3. Επιλέξτε τα κατάλληλα μηνύματα.
Επιλέξτε τις κατάλληλες προτροπές όταν πρόκειται για τη μοντελοποίηση περιεχομένου NSFW, είναι σημαντικό να προσέχετε τις προτροπές προκειμένου να μπορέσετε να πραγματοποιήσετε τα επιθυμητά αποτελέσματα. Επιπλέον, προσπαθήστε να προσθέσετε μια πλήρη ολοκληρωμένη προτροπή που περιλαμβάνει το στυλ και όλα όσα θέλετε να συμπεριλάβετε.
Πώς να εκπαιδεύσετε το Stable Diffusion;
Κατάρτιση σταθερής διάχυσης σημαίνει διόρθωση ενός μοντέλου για συγκεκριμένο σκοπό ή εργασία. Παρακάτω είναι ένα σύντομο σεμινάριο λεπτομέρεια με τις κατάλληλες τεχνικές που χρησιμοποιούνται για σταθερή προπόνηση διάχυσης.
Βήμα 1. Συλλογή και επεξεργασία δεδομένων.
Αποκτήστε ένα κατάλληλο σύνολο δεδομένων και καθαρίστε το για να βεβαιωθείτε ότι πληροί τις απαιτήσεις. Πρέπει επίσης να ταξινομήσετε τα δεδομένα σύμφωνα με τον τρόπο που σκοπεύετε να τα χρησιμοποιήσετε στην προπόνηση.
Βήμα 2. Εγκαταστήστε εξαρτήσεις.
Πριν δημιουργήσετε μια μέθοδο εκπαίδευσης χρησιμοποιώντας τη μέθοδο Stable Diffusion, θα πρέπει να εγκαταστήσετε όλες τις εξαρτήσεις της. Για να γίνει αυτό, απαιτείται η ακόλουθη εντολή για την εγκατάσταση βιβλιοθηκών καπνίσματος: pip install torch torch-vision transformers.
Βήμα 3. Προσαρμόστε τις παραμέτρους εκπαίδευσης.
Προετοιμάστε ένα αρχείο διαμόρφωσης που αναφέρει την αξιολόγηση εκμάθησης, το μέγεθος παρτίδας και τους αριθμούς εποχής. Αυτά πρέπει να βελτιστοποιηθούν για το σύνολο δεδομένων και τον τύπο του στόχου σας.
Βήμα 4. Ξεκινήστε την προπόνηση.
Χρησιμοποιήστε το αρχείο διαμόρφωσής σας για να εκτελέσετε το σενάριο εκπαίδευσης. Η εντολή μπορεί να μοιάζει με αυτό. Python train.py –config config. yaml. Παρακολουθήστε τη διαδικασία εκπαίδευσης για να βεβαιωθείτε ότι συμβαίνει όπως προβλέπεται.
Βήμα 5. Δοκιμή και συντονισμός.
Ελέγξτε την απόδοση του μοντέλου σε δεδομένα επικύρωσης μετά την εκπαίδευση. Εάν τα αποτελέσματα δεν είναι ικανοποιητικά, κάντε τις απαραίτητες αλλαγές στις παραμέτρους του μοντέλου. Τελευταίο αλλά εξίσου σημαντικό, μειώστε την υπερβολική τοποθέτηση μέσω προσεκτικού συντονισμού και βελτιστοποιήστε την ακρίβεια του μοντέλου.
Βήμα 6. Αποθήκευση και ανάπτυξη.
Αποθηκεύστε γρήγορα τα βάρη του εκπαιδευμένου μοντέλου μόλις νιώσετε ότι τα αποτελέσματα που έχετε είναι ικανοποιητικά. Ο Προγραμματιστής μπορεί να αναπτύξει το μοντέλο χρησιμοποιώντας ένα πλαίσιο ανάπτυξης ή ένα API για να πραγματοποιήσει όλες τις δραστηριότητες εξαγωγής συμπερασμάτων και ολοκλήρωσης.
Πώς να ενημερώσετε το Stable Diffusion;
Η ενημέρωση του Stable Diffusion σημαίνει τη λήψη νέων δυνατοτήτων, βελτιώσεων και διορθώσεων σφαλμάτων. Λοιπόν, ας μάθουμε πώς να το ενημερώσουμε!
Βήμα 1. Πρώτα απ 'όλα, πρέπει να δημιουργήσετε αντίγραφα ασφαλείας όλων των δεδομένων σας, συμπεριλαμβανομένων των μοντέλων ή άλλων προσαρμοσμένων αρχείων. Αυτό το βήμα θα σας αποτρέψει από οποιαδήποτε απώλεια δεδομένων σε περίπτωση οποιουδήποτε προβλήματος.
Βήμα 2. Τώρα, ανοίξτε τον εξερευνητή αρχείων στα παράθυρά σας και μεταβείτε στον κατάλογο σταθερής διάχυσης. Κάντε κλικ στη διαδρομή φακέλου στο επάνω μέρος.
Βήμα 3. Στη συνέχεια, τοποθετήστε το backspace στη διαδρομή του φακέλου και πληκτρολογήστε cmd. Θα δείτε την ακόλουθη διεπαφή εάν το έχετε κάνει σωστά.
Βήμα 4. Τέλος πληκτρολογήστε git pull στη γραμμή εντολών. Αυτό είναι όλο! Η σταθερή σας διάχυση θα ενημερωθεί.
Τι πιστεύουν οι γονείς για το Stable Diffusion;
Οι γονείς διαφωνούν στην ιδέα του Stable Diffusion, περισσότερο στο θέμα της χρήσης του για την εύρεση περιεχομένου AI. Αν και η σταθερή διάχυση έχει χρήσιμα χαρακτηριστικά στη δημιουργία έργων τέχνης και άλλων δημιουργικών έργων, ο φόβος της χρήσης της για τη δημιουργία «σταθερής διάχυσης πορνογραφίας τεχνητής νοημοσύνης» που σχετίζονται με τους κινδύνους της τεχνολογίας έχει αξιολόγηση μεγάλο πανικό.
- Ανησυχίες σχετικά με τους κινδύνους περιεχομένου αξιολόγηση AI-Gene
Το Stable Diffusion όχι μόνο αποτυγχάνει να εφαρμόσει τους γονικούς περιορισμούς, αλλά πιθανότατα εκθέτει τα παιδιά σε ακατάλληλο περιεχόμενο που θα μπορούσε να δημιουργηθεί χρησιμοποιώντας το Stable Diffusion. Αυτή η άποψη μπορεί να αυξήσει περαιτέρω τον κίνδυνο ανάπτυξης των παιδιών στον κόσμο του Διαδικτύου, καθώς το ρητό περιεχόμενο μπορεί να εκμεταλλεύεται τα μυαλά των νεότερων.
Επομένως, οι γονείς πρέπει να σκεφτούν μια αξιόπιστη λύση. Ευτυχώς, FlashGet Kids αποδεικνύεται μια ενιαία λύση για τη διασφάλιση ενός πιο υγιεινού περιβάλλοντος για τα παιδιά.
Προστασία παιδιών χρησιμοποιώντας FlashGet Kids
“FlashGet Kids είναι εξαιρετικά αξιόπιστο λογισμικό τρίτων που επιτρέπει στους γονείς να προστατεύουν τα παιδιά τους από την τοξικότητα του Διαδικτύου.»
Για να προστατεύσετε τα παιδιά από την έκθεση σε ακατάλληλο περιεχόμενο, μπορείτε να αξιοποιήσετε τη δυνατότητα χρήσης FlashGet Kids. Αυτό το πλήρες πρόγραμμα προσφέρει εκτεταμένες δυνατότητες για τον περιορισμό και την παρακολούθηση της χρήσης του Διαδικτύου από ένα παιδί. Ας πάμε στη λεπτομέρεια του:
- Αναφορά δραστηριότητας: FlashGet Kids παρέχει δεδομένα για τις εφαρμογές και τους ιστότοπους που έχουν επισκεφτεί τα παιδιά σας. Επίσης, ενημερώνει πόσο χρόνο έχουν αφιερώσει τα παιδιά σας σε συγκεκριμένες εφαρμογές.
- Αντανάκλαση Οθόνης: Χρησιμοποιώντας αυτήν τη δυνατότητα, μπορείτε να παρατηρήσετε τι κάνουν τα παιδιά σας στη συσκευή τους εκείνη τη στιγμή.
- Ανίχνευση λέξεων-κλειδιών: Σας δίνει τη δυνατότητα να δημιουργήσετε μια λίστα λέξεων που περιέχει λέξεις που σχετίζονται με τομείς όπως τοποθεσίες για ενηλίκους. Ωστόσο, εάν τα παιδιά επισκέπτονται σελίδες που περιέχουν τέτοιο περιεχόμενο, τότε δεν θα εμφανιστούν σελίδες.
- Χρόνος οθόνης διαχείριση: Η διάρκεια παραμονής των παιδιών σε online δραστηριότητες ρυθμίζεται και διαχειρίζεται ανάλογα με τη χρήση του FlashGet Kids.
Διδάξτε τα παιδιά
Είναι επίσης απαραίτητο να εξηγήσετε σε ένα παιδί τις δυνατότητες του Διαδικτύου καθώς και τους κανόνες συμπεριφοράς σε αυτό. Τέτοιες συζητήσεις θα πρέπει επίσης να εξηγούν στους γονείς τις πρακτικές ασφάλειας των παιδιών online και την ανάγκη προειδοποίησης των παιδιών σχετικά με την απειλή που θέτουν τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης.
Αναμένεται ότι η εφαρμογή εργαλείων όπως FlashGet Kids, μαζί με την προληπτική συμμετοχή των γονέων ενάντια στο πορνό τεχνητής νοημοσύνης σταθερής διάχυσης, θα ενισχύσει την ικανότητα των γονέων να προστατεύουν τα παιδιά τους από online βλάβη.
συμπέρασμα
Συμπερασματικά, μπορείτε εύκολα να χρησιμοποιήσετε το Stable Diffusion για να δημιουργήσετε βελτιωμένες εικόνες σύμφωνα με τις ανάγκες και τις απαιτήσεις σας. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε αυτό το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης online ή τοπικά χρησιμοποιώντας τις προαναφερθείσες οδηγίες μας. Σας δίνει επίσης τη δυνατότητα να δημιουργήσετε περιεχόμενο NSFW. Αυτό είναι ένα ανησυχητικό σημείο για τους γονείς. Χρησιμοποιώντας αυτές τις πλατφόρμες, τα παιδιά ενδέχεται να εκτεθούν σε πορνογραφικό περιεχόμενο που δεν είναι κατάλληλο για την ηλικία τους. Γι' αυτό, συνιστάται να εγκαταστήσετε FlashGet Kids για να εξασφαλίσετε ένα υγιές ψηφιακό δωμάτιο για τα παιδιά σας.
